2023. 1. 27. 23:05ㆍ카테고리 없음
[과학체험] 현미경 체험 캠프
현미경 체험 캠프에 대해 공유하고자 한다. 이 캠프에서는 중고등학생을 대상으로 현미경의 작동 원리와 사용법을 배우고, 다양한 시료를 관찰하고 생각하는 시간을 갖게 된다 참가 신청서 링
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베타 계수, 전체 시장의 움직임과 관련된 주식의 예상 움직임을 측정하는 개념
베타 계수는 전체 시장의 움직임과 관련된 주식의 예상 움직임을 측정하는 개념이다.
1.0보다 큰 베타는 주식이 더 넓은 시장보다 변동성이 높다는 것을 의미하고
베타가 1.0 미만이면 변동성이 낮은 주식을 나타낸다
베타 계수는 특정 기간 동안 전체 주식 시장에서 주식 가치의 평균 변화와 비교하여
특정 기간 동안 특정 주식의 가치가 얼마나 변했는지 측정한다:
예제1: Standard and Poor's는 회사의 베타 계수를 1.45로 인용했다.
예제2: 베타 계수가 높은 펀드는 상승 시장에서 더 큰 수익을 제공한다.
베타 계수는 종속 변수를 예측할 때 변수의 상대적 중요성을 측정한 것이다.
[출처 Cambridge Dictionary]
보다 정교한 형태의 분석(기본 분석, 양적 분석 및 행동 분석)도
위험 프리미엄 또는 베타 계수와 같은 일부 시장 기준을 사용한다.
[출처: 위키피디아]
상관관계와 회귀는 다른 의미를 부여하며 다른 목적으로 사용한다.
상관 계수(표시 = r)는 두 독립 변수(이변량 상관 관계에서) 사이의 관계를 설명한다.
r은 각각 완전한 양의 상관 관계와 음의 상관 관계에 대해 +1과 -1 사이의 범위이며, r = 0은 변수 사이에 관계가 없음을 의미한다(상관 계수 없이 units )이므로 paired data 간의 상관관계를 계산할 수 있는데,
피어슨 Pearson 상관관계의 경우 데이터가 정상적으로 분포하고
척도형 변수가 하나 또는 두 개의 변수가 순서형이거나 정규분포가 아닌 경우에는
이러한 데이터에 스피어맨 spearman 상관관계가 적합하다.
회귀는 독립 변수(x)와 종속 변수(y) 사이의 관계를 설명한다.
베타 0(절편)은 X=0일 때 Y의 값을 참조하고
베타 1(회귀 계수, 기울기라고도 함)은 변수 X가 한 단위 변할 때 변수 Y의 변화.
그리고 회귀 방정식을 사용하여 x 값을 사용하여 y를 예측할 수 있다.
GWAS에서 베타 계수와 승산비
예: 파킨슨병(예인 경우 1, 그렇지 않은 경우 0) ~ β0 + β1variant + β2sex + β3age + β4PC1 + β5PC2
위 식에서 변수 앞의 'βn'항은 계수다.
이것은 해당 변수의 존재에 따라 파킨슨병의 예상 가능성 또는 '위험'이 얼마나 증가하거나 감소하는지 알려준다.
GWAS 논문에서 이러한 변형 효과 크기가 베타 값 또는 승산비로 보고되는 것을 볼 수 있다.
둘 다 해석하는 예를 살펴보자.
현재까지 가장 최근에 진행된 가장 큰 PD GWAS(Nalls 2019)에서
PD와 유의미하게 연관된 것으로 밝혀진 새로운 변이 중 하나는 염색체 2의 변이 rs76116224이다.
이 변이와 연관된 베타 값은 0.110입니다.
승산비는 1.12입니다(신뢰 구간: 1.08–1.16).
베타 값은 단위당 결과의 증가 또는 감소이다.
그래서 이 연구에서:
rs76116224 변종의 한 복사본은 파킨슨병 위험이 0.110 * 1 = 0.110 증가한 것으로 추정된다.
rs76116224 변종의 2개 사본은 0.110 * 2 = 0.220의 파킨슨병 위험 증가 추정치를 가지고 있다.
승산비(OR)는 베타 계수의 지수이지만 약간 다르게 해석한다.
1보다 큰 OR은 결과의 더 높은 확률과 연관되고, 1의 OR은 연관성이 없음을 의미하며,
1 미만의 OR은 결과의 더 낮은 확률과 연관된다.
따라서 1.12의 OR은 변형 사본이 1단위 증가할 때 파킨슨병에 걸릴 확률이 12% 증가할 것으로 예상된다는 것을 의미한다.
일반적으로 각 GWAS는 자체 데이터, 조상 및 개별 코호트별로 별도의 센터에서 수행된다.
그러나 더 많은 사람을 포함할수록 희귀 효과 변형을 감지할 가능성이 높아진다.
따라서 이 숫자를 늘리기 위해 각 GWAS는 메타 분석에서 결합된다.