重回帰のときに必要なデータの数はパラメータの数の10倍です - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
読んだ。 J Clin Epidemiol. 1995 Dec;48(12):1503-10. パラメータ数が のデータを標本数 個観測して重回帰なりなんらかの回帰分析を行うのだが、「標本数はいくつあったらいいんですか?」と聞かれることが多々ある。そういうとき、パラメータの10倍(10)あったらいいんじゃないっすかね〜(適当 と答えることが多いのだが、パラメータ数に対する標本数の割合(EPV, event per variables)が10 ならいいんじゃないっすかね(適当 と言っている論文。 論文中では673人の患者に対して7つのパラメータが測定されていて、252件の死亡についてCox 回帰を行うが、データセットをすべて使えば252/7 = 36 EPV のところを、2, 5, 10, 15, 20 とEPV の割合を変えてデータセットをリサンプリングしてCox 回帰を繰り返し、パラメー
第48回R勉強会@東京に参加してきた - INPUTしたらOUTPUT!
以下メモ 第48回R勉強会＠東京（#TokyoR） : ATND 第48回R勉強会＠東京（#TokyoR）の座席表 - セキココ 第48回R勉強会@東京まとめ - Togetterまとめ (2015.06.23)資料追加 前半セッション 10分で分かるR言語入門 転職おめでとうございます！ これまでは本気でRやっていなかったのか。。。 続はじめてのR 第48回 Tokyo.Rの発表資料を公開しました。 「はじめてのR」 http://t.co/ttMBRJGskU #TokyoR— Minoda Takashi (@aad34210) 2015, 6月 22 Rのロゴがフラットデザインになった 「はじめてのR」のはじめては5年前 最近の傾向に沿って内容を改訂 後半セッション Rを極めて個人的な意思決定に活かす jaguchiパッケージ APIを統一インタフェースで呼び出しできる 盆栽 ・・
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
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