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# 太郎丸　博 (2005). 人文・社会科学のためのカテゴリカル・データ解析入門　ナカニシヤ出版

## p135
mat <- matrix(c(36,13,5,10,2,8), nr=2, dimnames=list(hus=c("jh",
"cu"), wif=c("wjh", "wc", "wu")))
xtb<- as.table(mat)
xtb
 library(MASS)
 lgres <- loglm(formula=~hus+wif, data=xtb)

 coef(lgres) # 係数
 fitted(lgres) # 期待値
 residuals(lgres) # 標準化残差
 (xtb-fitted(lgres))/ sqrt(fitted(lgres)) # ピアソンタイプの残差？
 xtb # 観測値

 lgres # 検定

# 組み込みのloglin関数
 linres <- loglin(xtb, margin=list(c(1), c(2)), param=T, fit=T)
 linres$para
 linres$fit
 linres$lrt # 尤度比
 linres$pearson # カイ二乗
 linres$df # 自由度
  # 検定
  1-pchisq(linres$lrt, linres$df)
  1-pchisq(linres$pearson, linres$df)