後輩向けの最後のlectureをファシリテートした。 linear predictor, link function, probability density functionの話の後半二つの内容だった。 x <- c(1:100) par(mfrow=c(1,3)) plot(x,type='l',xlab = "x",ylab = "sum of linear predictor") plot(1/1/(…

なんでもかんでもいれてはいけない 医学分野の論文で、「これが代替の説明変数かな、とか、とりあえず多めに調整しておけば良いか、と思って説明変数を多数入れる」事がよく行われている。1 collider bias （日本語では、合流点バイアス？）というが、あまり…

線形予測子の和は連続変数であり、それがなぜbinary(二値変数)にできるのかはなかなかイメージがつきにくい。しかし自分でやってみるとイメージが湧くようになる。 発生頻度を1%から100%まで動かして、その発生頻度に従って二項定理を使用して乱数を発生させ…

データベース(DB)作成 まずは年齢だけで説明できる血圧が入ったDB(random errorなし)を作成 num <- 40 age <- sample(65:85, num, replace=TRUE) XX <- data.frame(age) XX$sbp <- 130 + (XX$age-65)*1.2 XX$sbp2 <- 100 + (XX$age-72)^2*0.5 head(XX) ## ag…

※ この記事はマメに追記・訂正していつか完成する予定です。 カンファレンスなどで「この人賢いなあ」と思う事がよくあるが、一貫してそう言う人たちに共通する性質を見つけた。 それはResultでは「Figure.1とtable.1を半端なく見ている」という所である(医…

今回はいつも以上に独りよがりな意見ですが。。 公衆衛生大学院に入ると、疫学の教室と医療統計の教室で全く考え方が違う印象を受けた。 違い 医療統計 「統計学的な正しさ」にかなり価値がある(主眼を置く)イメージ。「誰にも文句を言われないデザイン」(RC…

臨床をやっている時には意識していなかったが、施設差を解析に入れないと解析結果が明らかにmisleadingとなる事があるので、Rで実装しておく 個人的には、「その治療法は施設によってやり方が全然違うんちゃうん？」もしくは「その病気の予後は地域によって…

ベイズの勉強をしたいと思ったが、何をみてもいまいち実感が湧かなかったため、Rで実験したくなった。(初めの段階の理解は以下の記事参照) yiliaojingji.hatenablog.com 頻度論とベイズは同じ式の形をしてても（同じ確率密度関数の形）解釈が違う。例えば以…

Rで解析するための夏休み強化学習50本ノックというものを作った。 自己学習用の資料で、このままやれば50本ノックした際には理解も深まって論文ができている1というものである。答えもR Markdownで作っているのだが、使用したデータベースは公表できないため…