はじめに 本記事では、Rによる一般化線型モデル解析を紹介する。線型回帰、ロジスティック回帰、ポアソン回帰を行う。入門的な記事で記されている内容に加え、係数ベクトルによる算出、対比検定、offset項を用いたポアソン回帰による率比推定を記載した。 【参考文献】 一般化線形モデル入門 原著第2版 Modern Epidemiology 4th edition 目次 一般線型モデルと一般化線型モデル Package 一般線型モデル（LM） Cervical Dystonia longitudinal dataset Variables データの読み込み 線型回帰分析 係数ベクトルによる算出 例1: treat_c2群の16週目のtwstrs 例2: treat_c2群の治療効果 対比検定 一般化線型モデル（GLM） Byar & Greene prostate cancer data Varia

なかなか上手い表題を考えるのが難しかったのと， 置かれた状況によって「役立つ」の尺度が変わる． また技術文書に限るものでもないように思ったので， 単に文書とした． なんとも正確ではないが， 何も知らずに数式を書き連ねていくよりはよいだろうということで， この表題で本稿を書くことにした． ご容赦願いたい． はじめに 今やテクノロジーは高度に進化して， 様々な分野で数式を用いたコミュニケーションが必須となっている． しかし一方で数式と聞いて，その「書き方」に関して注意が払われることは意外に少ない． 清書する！ 普段，数式に馴染みのある人でも，以下の時間が大部分を占めるのではなかろうか． 計算用紙に式を書く (宿題などの)レポートを書く 板書する これらはそれこそ学生や教員の垣根なく，日々体験していることだろう． だが次の機会がそうそうない． 清書する これは「不特定多数の人に向けて投稿する」と