Przeglądam pakiet R OpenMx do analizy epidemiologii genetycznej, aby dowiedzieć się, jak określać i dopasowywać modele SEM. Jestem w tym nowy, więc znoś mnie. Postępuję zgodnie z przykładem na stronie 59 Podręcznika użytkownika OpenMx . Tutaj rysują następujący model koncepcyjny:
Określając ścieżki, ustawiają ciężar utajonego „jednego” węzła dla manifestowanych węzłów bmi „T1” i „T2” na 0,6, ponieważ:
Główne ścieżki zainteresowania to ścieżki od każdej z ukrytych zmiennych do odpowiedniej obserwowanej zmiennej. Są one również szacowane (dlatego wszystkie są uwolnione), uzyskują wartość początkową 0,6 i odpowiednie etykiety.
# path coefficients for twin 1
mxPath(
from=c("A1","C1","E1"),
to="bmi1",
arrows=1,
free=TRUE,
values=0.6,
label=c("a","c","e")
),
# path coefficients for twin 2
mxPath(
from=c("A2","C2","E2"),
to="bmi2",
arrows=1,
free=TRUE,
values=0.6,
label=c("a","c","e")
),
Wartość 0,6 pochodzi z szacunkowej kowariancji bmi1
i bmi2
(ściśle mono- zygotycznych par bliźniaczych). Mam dwa pytania:
Kiedy mówią, że ścieżka ma wartość „początkową” wynoszącą 0,6, to przypomina to ustawianie numerycznej procedury integracji z wartościami początkowymi, jak w przypadku szacowania GLM?
Dlaczego ta wartość jest szacowana ściśle od bliźniąt jednozębnych?
źródło