今回は、バイオ基礎系を中心に、いろいろな雑誌に掲載されていた論文の書き方の案内みたいなものをまとめてみました。今まで、こういうものをまとめてみたことはなかったのですが、結局、既に紹介した「The Science of Scientific Writing」 とStrunk-White 「The Elements of Style」の影響というのが大きいように感じました。それとともに、こういう記事というのは、臨床系ですと非常に多いということにも気づきました。必要性が高いということなのかもしれません。 (1) Teaching How to Prepare a Manuscript by Means of Rewriting Published Scientific Papers Tomaska, L. : Genetics  (2007)   175: 17-20. Undergraduat

どーも。ggplot2は空手の一種として知られているので（要出典）普段の稽古が欠かせまん。今年を振り返り、ggplot2での作図について、いくつかの知見を共有します（書いている余裕がなかったんや...） library(magrittr) library(jpndistrict) ## Loading required package: jpmesh ## This package provide map data is based on the Digital Map ## 25000(Map Image) published by Geospatial Information Authorityof ## Japan (Approval No.603FY2017 information usage ## <http://www.gsi.go.jp>) library(sf) ## Li

まとめてRisk of Biasの評価をする必要に迫られたので、忘備録的に。 ちょっと足りないとか間違ってるとかあるかもしれないので、また修正するかも。 とりあえず、Allocation consealment と Sequence generationはきちんと区別すること。 当たり前っちゃ当たり前なんだが。 1. Adequate sequence generation? 割付にはallocation sequenceが使われなくてはならない ブロックランダム化 ブロックの数は固定されておらず、変化するか？ 層別ランダム化 最小化法（方法論的には議論あり） ランダム化が基本的な役割を果たす サンプルサイズの小さい試験では（通常各群100人以下くらい）単純ランダム化では比較的類似したサイズの比較群が生成される そのうえで… High ROB 割付に誕生日や受診日などが使われている Unc

ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) についての入門記事をマイナビのサイトに寄稿しました。 第3回 機械学習のためのベイズ最適化入門｜Tech Book Zone Manatee ベイズ最適化は大域的最適化手法 (Global Optimization) の一種であり、これをグリッドサーチの代わりに使うことで、効率的に機械学習のハイパーパラメータ探索ができる、という内容です。 この記事ではベイズ最適化の基本的な部分についてポイントを絞って説明したつもりです。 R言語にはベイズ最適化のためのパッケージ rBayesianOptimization があり、この使い方については下記の記事が詳しいです。 {rBayesianOptimization}パッケージによるベイズ最適化で機械学習パラメータチューニングをお手軽に - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ また、