J'examine le package R OpenMx pour une analyse d'épidémiologie génétique afin d'apprendre à spécifier et à adapter les modèles SEM. Je suis nouveau dans ce domaine alors soyez indulgent avec moi. Je suis l'exemple de la page 59 du Guide de l'utilisateur d'OpenMx . Ici, ils dessinent le modèle conceptuel suivant:
Et en spécifiant les chemins, ils fixent le poids du nœud "un" latent aux nœuds bmi manifestés "T1" et "T2" à 0,6 car:
Les principaux chemins d'intérêt sont ceux de chacune des variables latentes à la variable observée respective. Ceux-ci sont également estimés (donc tous sont libérés), obtiennent une valeur de départ de 0,6 et des étiquettes appropriées.
# 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")
),
La valeur de 0,6 provient de la covariance estimée de bmi1
et bmi2
(de paires de jumeaux strictement mono zygotiques). J'ai deux questions:
Quand ils disent que le chemin reçoit une valeur "de départ" de 0,6, est-ce comme établir une routine d'intégration numérique avec des valeurs initiales, comme dans l'estimation des GLM?
Pourquoi cette valeur est-elle estimée strictement à partir des jumeaux monozygotes?