openMxを使用した一卵性双生児と兄弟双生児のSEM概念モデルでのパスの重みの選択

SEMモデルの指定と適合の方法を学ぶために、遺伝疫学分析のためにRパッケージOpenMxをレビューしています。私はこれが初めてなので、我慢してください。OpenMxユーザーガイドの 59ページの例に従っています。ここでは、次の概念モデルを描画します。

そして、パスを指定する際に、潜在的な「1」ノードの重みを顕在化したbmiノード「T1」と「T2」に0.6に設定しました。

関心のある主なパスは、各潜在変数からそれぞれの観測変数へのパスです。これらも推定され（したがって、すべて解放されます）、0.6の開始値と適切なラベルを取得します。

# 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")
),

0.6の値は、共分散の推定から来ているbmi1とbmi2（厳密のモノ接合子双子ペア）。2つの質問があります。

1. パスに0.6の「開始」値が与えられると彼らが言うとき、これはGLMの推定のように、初期値で数値積分ルーチンを設定するようなものですか？

2. この値が一卵性双生児から厳密に推定されるのはなぜですか？

2ポイントに答えるには：

1）はい、正確です。開始値は、アルゴリズムが最適化プロセスを開始する場所を決定するだけです。ほとんどのソフトウェアパッケージは、実際にはデフォルトで独自の開始値を決定します。ユーザーは、推定中に問題が発生した場合にのみ、異なる値を入力する必要があります。私の経験から、最も妥当な開始値で十分であり、アルゴリズムが収束する最終モデルは変更されません。

2）値0.6は、T1とT2の切片（「1」とT1＆T2の間のパス）ではなく、各潜在変数（A、C、Eをリンクする因子負荷の開始値）の開始値です）インジケーターT1またはT2に。これは、パスがfrom=c("A1","C1","E1"), to="bmi1"最初のケースとfrom=c("A2","C2","E2"), to="bmi2"2番目のケースに進むという事実によって示されます。

特定の値 "0.6"については、一卵性双生児のサブグループに基づいてこの値を取得することに言及しているドキュメントでは見つかりませんでした。そして実際には、これらの潜在的な変数は観測されない（潜在的である）ため、これらのパラメーター推定（3つの潜在変数の因子負荷）をサンプルから直接計算することはできません。ポイント1で述べたように、2つのもっともらしい値の選択が収束モデルのパラメーター推定に影響することはめったにないので、これらの因子負荷の多くのもっともらしい値の1つを開始値として選択しただけだと思います。この値が一卵性双生児サブグループのbmi1とbmi2の間の推定共分散に由来するかどうかは関係ありません。妥当な開始値があると、アルゴリズムは同じ最終値に収束するためです。おそらく計算時間にいくつかの違いがあります。（そして、自分を納得させるための私のアドバイスは：試してみてください！いくつかの開始値を試して、収束したモデルのパラメーター推定値を比較してください。）

一般的な注意として、引数freeがに設定されている場合、パラメーター推定の開始値の選択が非常に重要になることを指摘しますFALSE。これは、開始値が最終モデルのパラメーター推定の値になるためです（推定される;それは推定の前に固定されています）。