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体力トレーニング
r-statistics-fan.hatenablog.com
https://oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/fisher-chisq.html https://twitter.com/genkuroki/status/910360137256325121 このあたりのFisher's exact testが"正確”かどうかという議論が勉強になる それぞれの立場でそれぞれ一理ある 前提として周辺度数の固定という条件を許容するかどうか P値について、理想の値に近いことを正確と表現するか、アルファエラーが保たれることを正確とするか で混乱しているように思う 自分の認識は、 ”サンプルサイズが少ないときはカイ二乗検定ではアルファエラーが保たれないので Fisher's exact testを使用するべき” です。 なぜなら、研究時に少ないNのデータで有意差を証明したとしても、もしアルファエラーが 保たれない可能性がある手
shinyアプリへのリンク ##追記:無料サービスを利用しているので接続が月25時間を超えると翌月まで使えなくなってしまうようです。自腹で課金する気はないので、つながらない場合はごめんなさい。 前回の記事 をshinyでwebアプリ化(ここをクリックするとブラウザ上で計算と描画が出来ます)してみた。 本当は数値表で入力させたかったけど、いちいち入力ウィジェットを配置する方法しか分からないので下に長い感じになってしまった。他に良い方法は有るのだろうか。
どう計算したのだろう。比率の信頼区間 日経メディカルで、コデインの小児への処方が制限されたと言う記事を見た。 PDMA(医薬品医療機器総合機構)が運営するMID-NETというデータベースを利用した解析結果が参考にされたらしい。 http://www.jpa-web.org/dcms_media/other/%E3%82%B3%E3%83%87%E3%82%A4%E3%83%B3%20%E8%A8%98%E8%80%85%E6%87%87%E8%B3%87%E6%96%99.pdf このpdfが元資料と思われた。 MID-NET(2009年~2015年) ↓ 対象期間中に協力医療機関を受診(976,859人) ↓ コデイン含有製剤が処方された患者(癌の診断をもつ患者を除く)(7,267人) ↓ 12歳未満209人 12-18才未満199人 19才以上6859人 コホート全体:ケース24人 対
受験番号と合格率の関係 rs_fan_jp 2016年4月3日 2016年4月3日20:20念のため追記。言うまでもなく受験番号から合格への直接的因果関係はないからね。統計上有意ですが、単なる見かけ上の関係です。間違っても受験番号1ゲットなどという不毛なことを目指さないように。追記終了 すでに、旬は終わっているが、かつての上司のお子さんの合否が気になり 大学のサイトをみたものの、当たり前だが合格した人の受験番号しか書かれてなくて 合否は分からず。 その時に合格した受験番号だけダウンロードしておいた。 これを使って遊んでみる。 受験番号が若いほど合格率が高いのではないか?と気になったのである。 受付開始と同時に願書を出す人と、、ぎりぎりまで悩んだ人とでは 多分学力が違いそうという仮説である。 まずは元データの再現 hist.goukaku <- function(x, bw = 10){ c
暗殺教室の問題をRで描画する 追記 hoxo_m さんが、ブラウザでグリグリうごかせるファイルをアップしてくれました。 WebGLファイルの作成方法は知っていましたが、なるほどドロップボックスに 出来たファイルを置けばみんなハッピーにうごかせるのか~。 RGL model 職場にジャンプがころがっていた。 暗殺教室で数学の問題があり、その解の三次元の形状が気になった。 http://maji-w.blog.jp/archives/20064241.html 【画像】暗殺教室の数学問題が難しすぎると話題にwwwwwwwwwwwwwwww : マジワロ速報 Rで描画して3Dでぐるぐる回してみたい。 隣り合う立方体形の各単位格子の中心点同士からの等距離の面は、 立方体形の各単位格子の面そのものである。 したがって、注目する1つの立方体形の単位格子の内部のみ 考えれば良い。(漫画には単位格子の頂点
https://twitter.com/dankogai/status/522047534022156289 算数をなめてる> @kirik: うわ、なんだこれw 算数やんけ RT @fukusanity: 作った人間が統計をなめてることはわかった pic.twitter.com/mcDF5k3jzA— Dan Kogai (@dankogai) October 14, 2014 ツイッターで面白い記事が流れていた。コラ画像?? 更に追記: [Stan]「使える大学・使えない大学」の事例から考えるアンケートの解析方法 丁度本日Rstanをインストールしたところですが、beroberoさんの 読み応えのある分析が出ました。勉強になります。 自分で勝手に想定した各個人の使える使えないの評価ではなかったようです。 とりあえず簡単なRstanコードが書けるようになりたい。 10/16追記:週刊ダイ
#22:20発症日がずれていたのを手直し。 本日9/11の21時現在の最新データに更新 http://www.mhlw.go.jp/bunya/kenkou/kekkaku-kansenshou19/dl/20140911-01.pdf 代々木公園以外が増えすぎたので、代々木公園以外にまとめちゃいました。 代々木公園かそれ以外の2つだけなら自動化は容易なので、自動にグラフを 作る関数まで作った。これで、新規情報が出てもデータ入力時間も含め 5分以内に更新できるだろう。 以前は一人の個人内で複数の候補地があったので、代々木公園以外の自動化が 面倒だったのだ。 http://www3.nhk.or.jp/news/html/20140910/k10014501091000.html初のデング熱感染者の行動 正確に把握せず NHKニュース ここで、8/20発症者の聴取が不十分だったと、後出して叩
生存曲線下面積RMST(Restricted mean survival time)というのを聞いた。 論文の多くは田舎病院では入手できなかったが、下記は読めた。 Royston, P. & Parmar, M.K., 2013. Restricted mean survival time: an alternative to the hazard ratio for the design and analysis of randomized trials with a time-to-event outcome. BMC medical research methodology, 13(1), p.152. Uno, H.他, 2014. Moving Beyond the Hazard Ratio in Quantifying the Between-Group Difference
恣意的なカテゴリー分け 連続変数で有意にならなかったからカテゴリ変数にして有意にしてる論文を読んだという話を聞いた これは面白い。つか、よくアクセプトされたな。 黒い統計家になった前提で、どの程度、この技が使えるのかやってみよう。 ### 黒い統計家 nsim <- 1000 res <- matrix(0, nrow = nsim, ncol = 3) for (j in 1:nsim) { n <- 100 y <- rnorm(n, 10, 5) age <- rnorm(n, 50, 15) p.glm <- summary(glm(y ~ 1 + age, family = gaussian))$coefficients[2, 4] y2 <- y[order(age)] p.kuro <- numeric(n - 3) for (i in 2:(n - 2)) { p.kuro
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