統計とか,研究とか,日常についての備忘録的なもの。この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。統計Mplusを使ったモンテカルロ・シミューレーションを実行する際に使えるコマンドを,マニュアルに沿って紹介する。データの利用マニュアルの例では生存時間解析のシミュレーションのコマンドなども提示されている。Missing単純なランダムな欠測まず,missingを作成する方法を示す。TECH9;ランダムな欠測を発生させるためのコマンドとして,「PATPROBS」と「PATMISS」がある。60%がパタン2の形でmissingする。100%missingは計画欠損に対応する。ここでは出てこないが,「GENERATE」に変数を指定することができる。GENERATE」は生成する従属変数のスケールを設定するためのコマンドである。(p.861あたりを参照。random(MAR)を生成するためのコードは次に示すようになる。どの変数でmissingするかを示す。MISSING:」の中で,母集団での欠測メカニズムとパラメタ値を指定する。missingではロジスティック回帰を指定する。0はmissingでない,1はmissingを従属変数としている。x2が0のときの切片が-1としてみなされる。(x1,x2=0のとき,16%くらいの確率でmissingする。)カテゴリカル潜在変数つぎに,カテゴリカル潜在変数の作成する方法を示す。(1);」コマンドは,カテゴリカル変数を作るときはカッコ内で閾値の数を指定している。ここでは2値のカテゴリカル変数を生成する。u;」はカテゴリカル変数を指定するコマンドである。cは2つのクラスであることを表す。ここでは,モデルのmisspesificationがある推定をおこなっている。マルチレベルつぎに,段階抽出を行なった場合のモデル(マルチレベルモデル)をシミュレーションする方法を示す。ユニークなクラスターのサイズが3であることが示されている。(15);」はクラスターの数と大きさを指定する。10が50,15が20ということを示している。w;」はクラスターレベルの変数を指定する。betweenどちらにも使える。」の「NOCHISQUARE;」とするとχ2乗統計量を計算しない。シミュレーションは次のスクリプトで行う。y8-y10*0(*1);」の(*1)である。factorになるらしい。実際のデータの推定値を母集団の真値として,モンテカルロ・シミュレーションを実行することもできる。hoge_estimates.dat;まず,実際のデータを分析する。hoge_estimates.dat;」で,推定値を「hoge_estimates.dat」として保存出来る。先に推定した結果を使うためのMplusスクリプトは次のようになる。hoge_estimates.dat;」で,先に推定したパラメタの結果が入ったデータファイル名を指定する。これにより,推定した結果を母集団の値としてシミュレーション出来る。hoge_estimates.dat;」によって,これをカバレッジの基準になる値を指定できる。ここでは,母集団のパラメタと同じファイルを使っている。カバレッジを指定しているので,モデルの推定の際には*とかつけなくていい点が楽。チャプター19(p.859~p.891)にモンテカルロコマンドの詳細がいろいろ紹介されているので,今後もう少しメモを残したい。modelコマン...2017-10-20平均値の信頼区間のシミュレーションプロットRで,信頼区間を書いていいプロットするコードのメモ。layout...2017-08-15Mplusによるモンテカルロ・シミュレーション覚書2今回は前回紹介しなかったコマンドなどについて,紹介する。putについて月別アーカイブはてなブログをはじめよう!kazzstatさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。