ABICを用いて増減法でパラメータ選択を行う重回帰分析用ソフト

ABICを用いて増減法でパラメータ選択を行う重回帰分析用ソフト。
そのpython版がほぼ固まりつつあります。
関心のある方はRes:してください。
その数によって、ソースをupするかどうか決めます。
－－－－－－
このソフトは、特定の医療検査項目の測定の異常を検出する目的で作ったBASICのそれがベースにあります。
百項目近い検査データ相互の関連から、検査結果の異常や一見正常に見える結果を示している病的異常を検出しようとするものでした。
検査項目１つをチェックする重回帰式に必要な説明変数は１つから多くて数項目。
ただその項目を全項目について、各々百項目近い中から探さねばなりませんでした。
40数年前の8-bit-PCとしては莫大な計算量です。そこでこの仕様となった次第です。
このソフトでは検査項目の方がサンプル数よりも多いことも想定されています。
ABICが変数増減法で最小になれば、そこで説明変数の捜索は打ち切られます。
モデルが過学習になる前にパラメータの増加が打ち切られるのです。
なお、開発当初のものはAICを用いていました。
それは、今振り返ると過学習をしていたことがよくわかります。
16項目の全自動分析機の項目間相互チェックに５～７項目の説明変数が選ばれたこともあったのです。
それでも、この方法で選ばれた血清イオン化カルシウムの推定法から、多くの副甲状腺機能亢進症の患者さんが発見されました。
－－－－－－
文責：廣瀬敏之(臨床検査技師)