Saya meninjau paket R OpenMx untuk analisis epidemiologi genetik untuk mempelajari cara menentukan dan menyesuaikan model SEM. Saya baru dalam hal ini, jadi bersabarlah. Saya mengikuti contoh di halaman 59 dari Panduan Pengguna OpenMx . Di sini mereka menggambar model konseptual berikut:
Dan dalam menentukan lintasan, mereka menetapkan bobot simpul "satu" laten ke simpul bmi terwujud "T1" dan "T2" menjadi 0,6 karena:
Jalur utama yang menarik adalah mereka dari masing-masing variabel laten ke masing-masing variabel yang diamati. Ini juga diperkirakan (dengan demikian semua dibebaskan), dapatkan nilai awal 0,6 dan label yang sesuai.
# 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")
),
Nilai 0,6 berasal dari estimasi kovarians bmi1
dan bmi2
(dari pasangan kembar mono zygotik yang ketat ). Saya punya dua pertanyaan:
Ketika mereka mengatakan bahwa path diberi nilai "awal" 0,6 apakah ini seperti menetapkan rutin integrasi numerik dengan nilai awal, seperti dalam estimasi GLM?
Mengapa nilai ini diestimasi secara ketat dari si kembar monozigot?
sumber