TLに出てきてたと思ったら、中村朝さんのアカごと消えてるというね…。 KADOKAWAのコミック編集怖いー。 https://t.co/YljeWVHBeO
ある因子と病気との因果関係を調べることが疫学の最もコアな部分で、その方法は因果推論と言われます。 因果推論は近年目覚ましい発達を遂げ、今やかなり数学的です。 しかしこの発展につき、実は熾烈な論争があります。 この記事を読むことで、疫学·因果推論についてより深く洞察できるようになります。 疫学の因果推論、誰のコンセプトが正しい?【ハーバードで炎上】 このブログでも度々紹介している「因果推論」ですが、非常に数学的です。 ・DAGという「因果関係の枠組み」をベースとして、 ・Counterfactualを考えてそれを数学的に表現し、 ・Exchangeabilityやconsistencyという「数学的条件」を駆使して因果効果を算出します。 これの生みの親が、ハーバード大学院のJames Robinsです。 彼は数学科卒、MD取得後、そのキャリアを疫学方法論に捧げた方です。 DAGやその応用法な
shun @shunH2SXSE @Nir4bike マジですか😭😭😭!!!!!笑 今日なんか出るん遅いなー?あっ出た。ってなるのはこれなんでしょうか🤔!笑 俺丸たけ @oremaru_take @Nir4bike 知らなかった! Σ( ̄。 ̄ノ)ノ バイクでセルフに慣れてない頃、「カード出すのに時間がかかってた」ので、よく店員さんに「大丈夫ですか〜」って声かけられてたので、「ある程度は見てるんだな~」とは思っていたけど、まさか「わざわざスイッチ押してる」とは思わなかった (^^;;
Tarotan @BluesNoNo (1/9) すべてではないが,初等統計学の教科書やハウツー本での説明は,無歴史化・匿名化されているものが多いと私は思う.例えば,「母集団 vs 標本」という枠組みを,いつ誰がどうやって使ってきていたかについては,ほぼ触れられていないと思う.しかし,日本でも,戦中~戦後まもなくぐらいまでは, Tarotan @BluesNoNo (2/9)(戦前に主流だったドイツ社会統計学だけではなく)推計学/推測統計学/数理統計学/統計数理においても,増山元三郎・北川敏男などによって統計学史が語られていた. そこで語られた統計学史は,私なりに劇画化すると,次のようなものである(以下は増山元三郎によるもの). Tarotan @BluesNoNo (3/9) <高度な数学を用いた推計学は,大量観察に基づく古い記述統計学とは違う.古い記述統計学はKarl Pearsonが
crisp_bio RIKEN (NISLO, WDCM ...) - NIG (DDBJ/CIB, WDCM, OECD BRC, GBIF, JST BIRD, TPRP ...) - FREE [出典] "No evidence for increased transmissibility from recurrent mutations in SARS-CoV-2" van Drop L, Richard D, Tan CCS, Shaw LP, Atman M, Balloux F. (bioRxiv 2020-05-21/08-19) Nat Commun. 2020-11-25. https://doi.org/10.1038/s41467-020-19818-2 SARS-CoV-2の動物からヒトへの感染が特定されたのは2019年冬であったが、2020年に入って数ヶ月で世界
注:この記事は、有識者個人の意見です。日本医師会または日本医師会COVID-19有識者会議の見解ではないことに留意ください。 今回の新型コロナ流行(COVID-19)は,100年前のスペイン・インフルエンザや90年代におけるエイズ流行に比肩しうるパンデミックであるが,とくにワクチンが開発されない段階における非薬剤的流行制御に関しては,感染ダイナミクスを記述・分析する感染症数理モデルの活用が世界的に広まり,その果たす役割が非常に大きいことが認識されるようになった点に特徴がある。 しかしながら,緊急事態宣言や行動自粛政策の影響はあまりにも大きく,国レベルにおける社会経済的環境との相互作用も十分に検討されていなかった。理論・数理分析の結果をいかに有効な政策に結びつけるかに関しては多くの問題が残されている。 一方で,COVID-19の数理モデル分析によれば,緊急事態宣言や自粛行動は一定の成果をあげ
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