《偽陽性》などの言葉について - Interdisciplinary
www.sponichi.co.jp 体操の内村航平選手が先日、新型コロナウイルス感染症に対する検査を受けて陽性になりましたが、昨日、結局は偽陽性であった旨の発表がなされました。 この報道を受け、偽陽性なる語が、いくらか話題になっています。その中で、偽陽性の意味合いがきちんと理解されていない場合もあるように見受けられますので、簡単に説明をします。 ❓偽陽性って聞いた事無い。最近作られた言葉なのでは 違います。偽陽性（false positive）は、古くから、検査に関する議論の文脈で用いられてきたものです。 たとえば、古い文献を探すと、1928年に既に用例が見られます↓ www.jstage.jst.go.jp 斯る強き偽陽性反應を呈した血清 ただ、同じ語でも微妙に意味合いが変化していく事もあるので、なるべくはっきりと現代的な意味で用いられているもので探してみます。それでも、1950年代の
読書日記: 読了：King (1990) R二乗？ だから要らないってば、そんなの
« 読了：Lewis-Beck, & Skalaban (1990) R二乗について率直に語ろう | メイン | 読了：Reyes, Francisco-Fernandez, & Cao (2016) ヒストグラムから元の確率密度を推定します、階級の幅が不均等でも大丈夫です » 2018年10月13日 (土) King, G. (1990) Stochastic variation: A comment on Lewis-Beck and Slakaban's "The R-Square". Political Analysis 2(1), 185-200. 先に読んだLewis-Beck & Skalaban (1990) に対する、政治学者King先生の反論というかコメントがあったので(というか「いつか読む」箱に入っていたので)。ついでに目を通した。ほんとはそれどころじゃないんだけど、
読書日記: 読了：Lewis-Beck, & Skalaban (1990) R二乗について率直に語ろう
« 読了：Boone & Boone (2012) リッカート型項目とリッカート尺度 | メイン | 読了：King (1990) R二乗？ だから要らないってば、そんなの » 2018年10月13日 (土) 都合によりcitizen forecastingについて調べていて(そういう話題があるのです)、主要研究者のひとりである政治学者M. Lewis-Beckを辿っていたら、この先生による全く別の方面の論文が「いずれ読む」箱に叩き込まれていたことに気が付いた。世界は狭い。 というわけで、整理の都合で読んでしまった。面白かったけど、別にいま読むこたあなかったな... Lewis-Beck, M.S, & Skalaban, A. (1990) The R-Squared: Some Straight Talk. Political Analysis, 2, 153-171. いわく。 政治
プール解析 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "プール解析" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2024年9月) プール解析（プールかいせき、英語: pooled analysis）とは、複数の研究の元データを集めて再解析する方法である。プール解析は、広義のメタ解析に含まれるが、狭義ではメタ解析とプール解析は分けて考えられる。 例えば、薬剤の効果を300症例での検討した成績と500症例で検討した成績があるとする。使用した薬剤が同じ、更に薬物を投与した期間もほぼ同じであれば、その試験の元データを合算して一つの試験の様にした再解析が可能である。この様にプール解析では、元デー
読書日記: 読了：Divine, et al. (2018) Mann-Whitney検定は中央値の検定ではない
« 覚え書き：スキャン・パネル・データの分析事例 | メイン | 読了：萩生田・繁桝(1996) 順序カテゴリカルデータを因子分析したときの推定値の挙動 » 2018年9月28日 (金) Wilcoxon-Mann-Whitney検定ってのがありますわね。おさらいしておくと、えーっっっとですね、いわゆる「対応のないt検定」のノンパラ版だって習った気がします。 群Aと群Bがあるとき(サイズを$n_A, n_B$とする)、群間でのすべての測定値ペア($n_A \times n_B$個)について、Aの値のほうが大きいペア数$U$を数える。群間にぜんぜん差がなければ、$U$の期待値は(タイになるペアがないとして)$n_A \times n_B / 2$である。というわけで、帰無仮説の下での$U$の分布をどうにかして求めて検定する。$n_A$+$n_B$個の測定値を順位に変換し、群Aの測定値の順位の
分散安定化変換 - Triad sou.
分散安定化変換は、確率変数 $Y$ の期待値が $\mu$ で分散が $g(\mu)$、つまり $Y$ の分散が期待値の関数であるとし、$h(Y)$ の分散 $\mathrm{Var}\{h(Y)\}$ が漸近的に一定の値になるような変換 $h$ を考える方法です。 分散安定化変換 デルタ法を用いると、$h(Y)$ の分散は \[ \mathrm{Var}\{h(Y)\}\simeq\left\{h^{\prime}(\mu)\right\}^2\mathrm{Var}\{Y\} \] で近似でき、$\mathrm{Var}\{Y\}=g(\mu)$ だから、 \[ \mathrm{Var}\{h(Y)\}\simeq (h^{\prime}(\mu))^2 g(\mu) \] となる。 さらに、上で求めた近似分散 $\mathrm{Var}\{h(Y)\}$ が一定の値になるような変換
施策効果測定におけるメタアナリシスの応用 - ほくそ笑む
はじめに マーケティング施策を行うときに、その施策効果を測定するために、コントロールグループ（施策を適用しないユーザ）を作る場合がある。 例えば、販促メールを送るという施策を行うときに、一部のユーザには送らないようにする。 仮にメールを送らなかったユーザの平均売上が1000円であり、メールを送ったユーザは平均1100円だとすると、その差である100円が1人あたりの施策効果となる。 しかし、施策を適用しないユーザの数を増やすと、全体の売上効果はそれだけ減少してしまう。 つまり、全体のユーザ数を1万人とすると、全員にメールを送れば100万円の売上効果があるが、半分の5千人をコントロールとすると売上効果も半分の50万円となる。 したがって、コントロールグループに割り当てる人数はなるべく小さくしたいという要求がある。 ただし、コントロールグループの人数を少なくすると、効果測定の精度が落ちるという問
統計検定を理解せずに使っている人のために I - J-Stage
318 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 セミナー室 研究者のためのわかりやすい統計学-1 統計検定を理解せずに使っている人のために I 池田郁男 東北大学大学院農学研究科 319 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 1 1 320 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 2 μ σ σ 3 * 2 3 * 321 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 4 * 5 * 6 σ 4 5 6 σ * * 322 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 μ μ μ μ μ σ 7 σ σ σ σ σ σ σ σ σ σ 8 8 9 7 σ 323 化学と生物 Vol. 51, No. 5, 2013 9 10 11 * σ σ * * * * 10 11 * * * * 324 化学と生物 Vol. 51, No.
統計検定を理解せずに使っている人のために II
408 化学と生物 Vol. 51, No. 6, 2013 15 μ σ μ σ μ σ 16 セミナー室 研究者のためのわかりやすい統計学-2 統計検定を理解せずに使っている人のために II 池田郁男 東北大学大学院農学研究科 15 16 409 化学と生物 Vol. 51, No. 6, 2013 μ σ σ σ μ σ * 17 μ σ μ σ * μ μ μ Z n 1 1 = − ( ) X µ σ σ 18 μ σ σ σ σ σ μ σ μ μ μ σ / n σ / n σ / n σ / n * * 17 18 σ 410 化学と生物 Vol. 51, No. 6, 2013 t u n 1 1 = − ( ) X µ σ σ σ σ σ μ t X 1 1 = − ( ) µ SE 19 μ μ μ μ μ 20 μ σ μ μ σ μ μ u n / 19 20 4
[PDF]McCullagh (2002) What is a Statistical Model?
The Annals of Statistics 2002, Vol. 30, No. 5, 1225–1310 WHAT IS A STATISTICAL MODEL?1 BY PETER MCCULLAGH University of Chicago This paper addresses two closely related questions, “What is a statistical model?” and “What is a parameter?” The notions that a model must “make sense,” and that a parameter must “have a well-defined meaning” are deeply ingrained in applied statistical work, reasonably w
内生性・交絡 revisited：説明変数と残差と誤差の相関をのんびり眺めるの巻 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
こんにちは。林岳彦です。ggplot2を使いこなすシャレオツな若い人を見ると自分の老いを感じる今日このごろです。 さて。 今回は、「説明変数と誤差項に相関がある」とはどういうことか、について見ていきたいと思います。 経済学系の統計解析の本を読んでいると「内生性」という概念がよく出てきます（経済学系でない分野においては、「交絡」と呼ばれるものに実務上はおおむね対応する概念と言えます）。 この「内生性」の説明としては、例えば： 計量経済モデルにおいて、説明変数と誤差項との間に相関があるときに、内生性（endogeneity）があるという。このとき、説明変数は内生的（endogenous）であることになる。説明変数が内生的であれば、推定されたパラメータは一致推定量ではなくなり、推定値は統計学的に信頼されるものとはなりえない。 のように説明されます（内生性 - Wikipediaより引用*1。強調
[PDF]阿部誠(2007) 消費者行動理論にもとづいた個人レベルのRF分析: 階層ベイズによるPareto/NBDモデルの改良
東京大学 COE ものづくり経営研究センター MMRC Discussion Paper No. 183 MMRC DISCUSSION PAPER SERIES MMRC-J-183 消費者行動理論にもとづいた 個人レベルの RF 分析： 階層ベイズによる Pareto/NBD モデルの改良 東京大学 大学院経済学研究科・経済学部 阿部 誠 2007 年 11 月 東京大学 COE ものづくり経営研究センター MMRC Discussion Paper No. 183 1 消費者行動理論にもとづいた個人レベルの RF 分析： 階層ベイズによる Pareto/NBD モデルの改良 東京大学 大学院経済学研究科・経済学部 阿部 誠 2007 年 11 月 阿部 誠 2 An Individual Level RF Analysis based on Consumer Behavior The
読書日記: 読了：Jain & Singh (2002) 顧客生涯価値研究レビュー
« 読了：Zenobia, Weber, & Daim (2009) エージェント・ベース・シミュレーションによる技術イノベーション研究レビュー | メイン | 読了：北條(2001) 子どもの学力のモデルを2SLSで推定 » 2014年11月27日 (木) 巷には殺伐とした話が溢れているが、マーケティング分野における「殺伐とした用語」ナンバーワン、それは「顧客生涯価値」だと思う。こないだスタバでおっさんが若者に「マーケティングは愛だ」と熱く語っていて閉口したが、ああいう人に一度訊いてみたいものだ、顧客にとってのサービスや製品の価値ではなく、「企業にとっての顧客の価値」を問う人の、どこにどのような愛があるというのか、と... Jain, D. & Singh, S.S. (2002) Consumer lifetime value research: A review and future
Rを用いたLTV(Life Time Value)の推定
Rを用いたLTV(Life Time Value)の推定1. 1 4. 5. ü ü 6. LTV LTV LTV 7. 8. 1. 2. 1 3. 4. 9. A B C 0.9 0.7 0.4 2.0 2 10. P | 12. 1. λ 2. µ 3. λ 4. µ 3 5. Λ µ 5 13. 0 Tt X × τ 14. 0 Tt X × τ 15. 0 Tt X × τ 16. 0 Tt X × τ 17. 0 Tt X × τ 18. 0 Tt X × τ 19. 0 Tt X × τ λ, µ 20. 0 Tt X × τ r, s, α, β 21. 0 Tt X × τ T 22. 24. ID 1 19970101 2 29.33 1 19970118 2 29.73 1 19970802 1 14.96 1 19971212 2 26.48 2 19970
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Borrowing strength
The Nonparanormal: Semiparametric Estimation of High Dimensional Undirected Graphs
新版 統計学のセンス: ―デザインする視点・データを見る目― | 丹後俊郎 |本 | 通販 | Amazon
７．分布パラメータの推定 - 統計特論１- 大森宏
Brown University
辻谷将明・外山信夫 (2007) RによるGAM入門