トレンドテスト

ここでトレンドテストにおける、3ジェノタイプに与えるweightを\{w_0,w_1,w_2\}=\{0,r,1\},-\infty \le r \le \inftyと置いても一般性を失わないので、そのように置くことにすると、トレンド統計量は、その定義から
Y^2=\frac{n}{r}\frac{n}{s}\frac{(\sum Dr_i \times (w_i-W))^2}{\sum (n_i \times (w_i-W)^2)}
ただし、W=\frac{\sum w_i\times n_i}{n}
書き換えて
Y^2=\frac{n}{r}\frac{n}{s}\frac{(r\times Dr_1 + Dr_2)^2}{\frac{1}{n}(n_0n_1r^2+n_1n_2(1-r)^2+n_0n_2)}
Y^2=\frac{n}{r}\frac{n}{s}\frac{f(r))^2}{g(r)},ただし、f(r)=r\times Dr_1 + Dr_2,g(r)=\frac{1}{n}(n_0n_1r^2+n_1n_2(1-r)^2+n_0n_2)
g(r)は、3種類のジェノタイプが作る3つのペアについて、その観測度数に、ジェノタイプの重みの差の自乗をかけたものを足し合わせた値となっていることに注意する