glmmPQL()
に関する質問 (のひとつ) の回答を検討する
……
結果に Log-likelihood
とか出てまぎらわしいな.
しかも summary()
とると,
ご丁寧にも AIC & BIC 計算している.
ふーむ.
ともあれ返信.
glmmPQL()
は一般化線形モデルを quasi-likelihood (QL) ふうに
定式化して,
lme()
(in nlme
)
に渡してるだけなんで計算とかは確実っぽく見える
(う? PQL の pennalized はどこにいった?).
そうか,
なんでパラメーター推定値に関して t 検定やるのか,
といった疑問については
nlme
方面を調べないとわからないわけだな.
いや,
最大 QL 推定値の分布ってわかってるのかしらん?
dbinom(0:20, 20, prob = 0.5)
)
……
試行回数が 1000 ぐらいだと,
ぜんぜん二項分布っぽくなくて面白い.
で,
10000 とかにするんだったらむしろ
barplot()
すべきだったかも,
と後になってから思いついたり.
jpeg()
出力と
jpeg2ps
連携わざでいくことに.
jpeg()
では日本語が出力されんか.
じゃ,
敵国語で,
と調べてみる
……
コインのオモテは obverse
(俗語では heads),
ウラは reverse (tails)
……
いや軸ラベル問題は LaTeX で片づけるか.