- 2x3のSNP関連テーブルがあるとき、帰無仮説に基づいて、その正確生起確率を計算することは可能(周辺度数が与えられたときに置きうるすべてのテーブルについて)
- 起きうるすべてのテーブルについて、その生起確率の大小によって順序を定め、「観測テーブルと同じかそれより低確率のテーブル」について生起確率を足し合わせれば、それは自由度２の正確確率検定
- 今、２ｘ３表に対して、線形回帰(トレンド検定)を行ったり、コクラン-アーミテージ-トレンド検定を行ったりすれば、その検定統計量によってテーブルに順序が入るが、その順序に関して、「観測テーブルと同じか、それより、帰無テーブルから遠い方にあるテーブル」について生起確率を足し合わせれば、検定モデルに対応した「正確確率ベースのP値」が算出できる
- Rで書いて、Rryamadaなんちゃってパッケージに入れてみる
library(devtools)
install_github("ryamada22/Rryamada")
library(Rryamada)
example(my.Cochran.Armitage.trend.exact.2x3)
- 計算が遅いのは、my.trend.exact.2x3()の方(線形回帰している)で、my.Cochran.Armitage.trend.exact.2x3()の方は結構速いです(時間がかかるのは、全テーブル列挙)
