Estou revendo o pacote R OpenMx para uma análise de epidemiologia genética, a fim de aprender como especificar e ajustar modelos SEM. Eu sou novo nisso, então tenha paciência comigo. Estou seguindo o exemplo na página 59 do Guia do Usuário OpenMx . Aqui eles desenham o seguinte modelo conceitual:
E, ao especificar os caminhos, eles definem o peso do nó "um" latente para os nós bmi manifestos "T1" e "T2" como 0,6 porque:
Os principais caminhos de interesse são os de cada uma das variáveis latentes para a respectiva variável observada. Eles também são estimados (portanto, todos são liberados), obtêm um valor inicial de 0,6 e rótulos apropriados.
# 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")
),
O valor de 0,6 vem da covariância estimada de bmi1
e bmi2
(de pares gêmeos estritamente mono zigóticos). Eu tenho duas perguntas:
Quando eles dizem que o caminho recebe um valor "inicial" de 0,6, é como definir uma rotina de integração numérica com valores iniciais, como na estimativa de GLMs?
Por que esse valor é estimado estritamente a partir dos gêmeos monozigóticos?
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