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臨床統計もおもしろいですよ、その１ [無断転載禁止]©2ch.net (747ﾚｽ)
臨床統計もおもしろいですよ、その１ [無断転載禁止]©2ch.net http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/
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276: 卵の名無しさん [sage] 2017/11/28(火) 18:52:07 ID:QFCizNPN I could not locate a good site to explain normalizationn for logististic regression, but with the examples depicted in the textbook I have finally got understood. This is it. http://i.imgur.com/FEHRi9l.png core portion of its code : http://egg.2ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/275 http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/276
277: 卵の名無しさん [sage] 2017/11/28(火) 20:13:41 ID:QFCizNPN # z=b0+?bk*xk # p = logistic(z) = 1/(1+e^-z) # 1-p = (1+e^-z)/(1+e^-z) - 1/(1+e^-z) = e^-z/(1+e^-z) # p/(1-p) = 1 /e^-z = e^z # logit(p) = log(p/(1-p))= log(e^z) = z # logit(logistic(z)) = z http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/277
278: 卵の名無しさん [sage] 2017/11/30(木) 16:34:37 ID:TyAFrmPC dataList=list(y=y,Ntotal=length(y),meanY=mean(y),sdY=sd(y)) modelString = ' model { for ( i in 1:Ntotal ) { y[i] ~ dt( mu , 1/sigma^2 , nu ) } mu ~ dnorm( meanY , 1/(100*sdY)^2 ) sigma ~ dunif( sdY/1000 , sdY*1000 ) nu ~ dexp(1/30.0) } ' writeLines(modelString , con="TEMPmodel.txt" ) jagsModel = jags.model( file="TEMPmodel.txt" , data=dataList) update( jagsModel) codaSamples = coda.samples( jagsModel , variable=c('sigma','mu','nu'), n.iter=10000) plot(codaSamples,col=sample(colours(),1)) js=as.matrix(codaSamples) head(js) http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/278
279: 卵の名無しさん [sage] 2017/11/30(木) 16:35:08 ID:TyAFrmPC # Y = aX + b , X ~ dt, a:scale parameter, b:location parameter dt_ls <- function(x, df, mu, a) 1/a * dt((x - mu)/a, df) pt_ls <- function(x, df, mu, a) pt((x - mu)/a, df) qt_ls <- function(prob, df, mu, a) qt(prob, df)*a + mu rt_ls <- function(n, df, mu, a) rt(n,df)*a + mu par(mfrow=c(1,1)) hist(y,breaks=20,col='skyblue',freq=FALSE,xlim=c(30,220),main='') N=63 #length(y) for(i in sample(1:nrow(js),N)){ curve(dt_ls(x,js[i,'nu'],js[i,'mu'],js[i,'sigma']),add=TRUE, lty=1,col=rgb(.01,.01,.01,.1)) } http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/279
280: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/01(金) 13:08:02 ID:UfpWtEOZ dT <- function(x, nu, mu, sd){ s=sd*sqrt((nu-2)/nu) dt((x - mu)/s, nu)/s } pT <- function(x, nu, mu, sd){ s=sd*sqrt((nu-2)/nu) pt((x - mu)/a, nu) } qT <- function(prob, nu, mu, sd){ s=sd*sqrt((nu-2)/nu) qt(prob, nu)*s + mu } rT <- function(n, nu, mu, sd){ s=sd*sqrt((nu-2)/nu) rt(n,nu)*s + mu } http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/280
281: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/02(土) 06:06:16 ID:SDqtqHE2 男性 28.2％ 女性 9.0％ 男女計 18.2％ https://www.jti.co.jp/investors/library/press_releases/2017/0727_01.html P(s)=.182 P(s|f)=.090 P(s|m)=.282 P(s)=P(s|f)P(f)+P(s|m)P(m) P(m)=1-P(f) から P(f)=(P(s)-P(s|m))/(P(s|f)-P(s|m)) ベイズの公式 P(f|s)=P(s|f)P(f)/(P(s|m)P(m)+P(s|f)P(f)) P(s|m)P(m)+P(s|f)P(f)=P(s) .090*(.182-.282)/(.090-.282)/0.182=0.2575549 http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/281
282: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/02(土) 11:15:07 ID:ZaK9sW49 # 問. # 患者が煙草を忘れて行ったとする。 # 忘れて行った人物が女性である確率を以下のデータから計算せよ。 # # 喫煙率 # 男性 28.2％ # 女性 9.0％ # 男女計 18.2％ P(s|m) = 0.282 P(s|f) = 0.090 P(s) = P(s|m)P(m)+P(s|f)P(f) = P(s|m)(1-P(f)) + P(s|f)P(f) = 0.182 P(f) = (P(s) - P(s|m))/(P(s|f) - P(s|m)) = (0.182 - 0.282)/(0.090 - 0.282) = 0.5208333 P(f|s) = P(s|f)P(f)/P(s) = 0.090*0.5208333/0.182 = 0.2575549 # LR = P(s|f)|P(s|m)=0.090/0.282=0.3191489 prior.odds(f)=P(f)/(1-P(f))=0.5208333/(1-0.5208333)=1.086956 post.odds(f|s)= prior.odds(f)*LH=1.086956*0.3191489=0.3469008 P(f|s)=post.odds(f|s)/(1+post.odds(f|s))=0.3469008/(1+0.3469008) = 0.2575548 http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/282
283: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/03(日) 06:11:30 ID:B6LMarvh １次方程式もできないド底辺特殊シリツ医大卒の記録 http://imagizer.imageshack.com/img923/2715/RosCsf.jpg 何度読んでも馬鹿すぎる。 男女別の割合と全体での割合から男女比が計算できるとも思わないとは。 なんでこんなのが大学に入れるわけよ？ 裏口入学以外に説明がつく？ 中学生でも解ける一次方程式の問題だろ。 それすらできない馬鹿が自信を持って発言。 >患者の男女比が必要なのもわからないのか？ だとさ。 http://imagizer.imageshack.com/img923/9687/zNivZW.jpg 0.2575549 と答を書いてやったら >単位も書かずに答えだとか… ド底辺シリツ医大では確率に単位があるらしいぞｗｗｗ 何でこんな馬鹿が大学に入れるわけ？ 裏口入学以外に説明がつく？ http://imagizer.imageshack.com/img923/5683/vMw9nv.jpg http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/283
284: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/03(日) 08:22:35 ID:Egt6Q5KK １次方程式もできないド底辺特殊シリツ医大卒の記録 http://imagizer.imageshack.com/img923/2715/RosCsf.jpg 何度読んでも馬鹿すぎる。 男女別の割合と全体での割合から男女比が計算できるとも思わないとは。 なんでこんなのが大学に入れるわけよ？ 裏口入学以外に説明がつく？ 中学生でも解ける一次方程式の問題だろ。 シリツ医大には二次方程式が解けないやつがいると言ってた えなりかずき もビックリだろね。 それすらできない馬鹿が自信を持って発言。 >患者の男女比が必要なのもわからないのか？ だとさ。 http://imagizer.imageshack.com/img923/9687/zNivZW.jpg 求める確率を 0.2575549 と答を書いてやったら >単位も書かずに答えだとか… ド底辺シリツ医大では確率に単位があるらしいぞｗｗｗ 何でこんな馬鹿が大学に入れるわけ？ 裏口入学以外に説明がつく？ http://imagizer.imageshack.com/img923/5683/vMw9nv.jpg http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/284
285: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/03(日) 10:56:29 ID:qW8l0b6t # ある仮想の難治疾患患者25人従来薬を投与して3人治癒した。 # 新薬が登場して3人に投与したところ治癒した人はいなかった。 # この新薬を継続して使う価値があるかどうか検討せよ。 別バージョン # 巨乳女子大で25人に声をかけたら3人が誘いにのった。 # 桃尻女子大で3人に声をかけたら誰も誘いにのらなかった。 # どちらが口説きやすいか検討せよ。 JAGSでMCMCして治癒率の確率密度関数を描くとこうなる。 http://i.imgur.com/y49H5AK.png 治癒率差の不偏推定量は > mean(dif) [1] -0.05136971 54％が負 > c(mean(dif<0),mean(dif>0)) [1] 0.5395 0.4605 ５％幅の違いは同等扱いにすると > c(mean(dif<ROPE[1]),mean(ROPE[1]<dif & dif<ROPE[2]), mean(dif>ROPE[2])) [1] 0.4834 0.1236 0.3930 と計算できる。 98％HDIは > HDInterval::hdi(dif) lower upper -0.4247349 0.2535357 と０を挟む。 RのパッケージBESTを改造して、治癒率の差の関数密度をかくと http://i.imgur.com/vdIj7ES.png ゆえに新薬は無効とはいえないだけでなく、不偏推定量から従来薬を凌駕する可能性が54％ある。 http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/285
286: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/04(月) 03:24:01 ID:mVXTI5F+ # ある仮想の難治疾患患者25人従来薬を投与して3人治癒した。 # 新薬が登場して3人に投与したところ治癒した人はいなかった。 # この新薬を継続して使う価値があるかどうか検討せよ。 別バージョン # 巨乳女子大で25人に声をかけたら3人が誘いにのった。 # 桃尻女子大で3人に声をかけたら誰も誘いにのらなかった。 # どちらが口説きやすいか検討せよ。 JAGSでMCMCして治癒率の確率密度関数を描くとこうなる。 http://i.imgur.com/y49H5AK.png 治癒率差の不偏推定量は > mean(dif) [1] -0.05136971 54％が負 > c(mean(dif<0),mean(dif>0)) [1] 0.5395 0.4605 ５％幅の違いは同等扱いにすると > c(mean(dif<ROPE[1]),mean(ROPE[1]<dif & dif<ROPE[2]), mean(dif>ROPE[2])) [1] 0.4834 0.1236 0.3930 と計算できる。 98％HDIは > HDInterval::hdi(dif) lower upper -0.4247349 0.2535357 と０を挟む。 RのパッケージBESTを改造して、治癒率の差の確率密度をかくと http://i.imgur.com/vdIj7ES.png ゆえに新薬は無効とはいえないだけでなく、不偏推定量から従来薬を凌駕する可能性が54％ある。 http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/286
287: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/04(月) 12:27:18 ID:dllejky7 # ある仮想の難治疾患患者25人に従来薬を投与して3人治癒した。 # 新薬が登場して3人に投与したところ治癒した人はいなかった。 # この新薬を継続して使う価値があるかどうか検討せよ。 別バージョン # 巨乳女子大で25人に声をかけたら3人が誘いにのった。 # 桃尻女子大で3人に声をかけたら誰も誘いにのらなかった。 # どちらが口説きやすいか検討せよ。 JAGSでMCMCして治癒率の確率密度関数を描くとこうなる。 http://i.imgur.com/y49H5AK.png 治癒率差の不偏推定量は > mean(dif) [1] -0.05136971 54％が負 > c(mean(dif<0),mean(dif>0)) [1] 0.5395 0.4605 ５％幅の違いは同等扱いにすると > c(mean(dif<ROPE[1]),mean(ROPE[1]<dif & dif<ROPE[2]), mean(dif>ROPE[2])) [1] 0.4834 0.1236 0.3930 と計算できる。 95％HDIは > HDInterval::hdi(dif) lower upper -0.4247349 0.2535357 と０を挟む。 RのパッケージBESTを改造して、治癒率の差の確率密度分布をかくと http://i.imgur.com/vdIj7ES.png ゆえに新薬は無効とはいえないだけでなく、不偏推定量から従来薬を凌駕する可能性が54％ある。 http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/287
288: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/08(金) 20:35:21 ID:raU+TCc7 In summary, when there is interaction, then the influence of the individual predictors can not be summarized by their individual regression coefficients alone, because those coefficients only describe the influence when the other variables are at zero. A careful analyst considers credible slopes across a variety of values for the other predictors. Notice that this is true even though the interaction coefficient did not exclude zero from its 95% HDI. In other words, if you include an interaction term, you cannot ignore it even if its marginal posterior distribution includes zero. http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/288
289: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/10(日) 13:21:50 ID:xzT2/Bky seqn<-function(n=5,N=100,p=0.5){ # N回のうちn回以上続けて表がでるか？ rn=rbinom(N,1,p) count=0 for(i in 1:N){ if(rn[i] & count<n){ count=count+1 } else{ if(count==n) {return(TRUE)} else{ count=0 } } } return(count==n) } mean(replicate(10^5,seqn())) f <- function(n) mean(replicate(10^4,seqn(n))) nn=2:20 yy=sapply(nn,f) plot(nn,yy,pch=19,xlab='sequential heads',ylab='Proportion') abline(h=0.05,lty=3) f(9) f(10) http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/289
290: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/10(日) 14:45:43 ID:xzT2/Bky # 最頻値M 平均m 分散v のガンマ分布を作る Mv2sr <- function(M,v){ shape=(M^2 +2*v+sqrt(M^2*(M^2+4*v)))/(2*v) rate= (M^2+ sqrt(M^2*(M^2+4*v)))/(2*M*v) c(shape=shape,rate=rate) } Mv2sr(1,1) sr2mMv <- function(shape,rate){ c(mean=shape/rate,mode=(shape-1)/rate,var=shape/(rate^2)) } sr2mMv(2.618,1.618) mv2sr <- function(mean,var){ rate=mean/var shape=mean*rate c(shape=shape,rate=rate) } mv2sr(1.618,1) http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/290
291: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/12(火) 06:01:50 ID:6Uyksjmd http://imagizer.imageshack.com/img922/1560/8l656Z.jpg http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/291
292: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/12(火) 20:18:02 ID:6Uyksjmd f <- function(i){ re=i+0:(k-1) re=re%%n re[which(re==0)]=n return(re) } g <- function(x) (x+1)%%2 h <- function(i,b){ idx=f(i) b[idx]=g(b[idx]) return(b) } i <- function(v){ tmp=a for(w in v){ tmp=h(w,tmp) } return(tmp) } http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/292
293: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/12(火) 20:19:54 ID:6Uyksjmd n=7 k=3 a=rep(0,7) #7枚全部裏のとき f <- function(i){ re=i+0:(k-1) re=re%%n re[which(re==0)]=n return(re) } g <- function(x) (x+1)%%2 h <- function(i,b){ idx=f(i) b[idx]=g(b[idx]) return(b) } i <- function(v){ tmp=a for(w in v){ tmp=h(w,tmp) } return(tmp) } http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/293
294: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/12(火) 20:21:21 ID:6Uyksjmd sc6=t(combn(n,6)) sc6p=numeric(nrow(sc6)) for(j in 1:nrow(sc6)){ sc6p[j]=prod(i(sc6[j,])) } any(sc6p==1) #6回でも無理 sc7=t(combn(n,7)) sc7p=numeric(nrow(sc7)) for(j in 1:nrow(sc7)){ sc7p[j]=prod(i(sc7[j,])) } any(sc7p==1) # TRUE! 7回で全部表にできる sc7[which(sc7p==1),] 実行してみる(0:裏 1:表) 0000000 1110000 1001000 1010100 1011010 1011101 0011110 1111111 http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/294
295: 卵の名無しさん [sage] 2017/12/16(土) 15:56:30 ID:LibxCzfo 平均・標準偏差が以下の４群の多重比較 > tapply(Y,Group,mean) A B C D 97 99 102 104 > tapply(Y,Group,sd) A B C D 8 1 1 8 http://i.imgur.com/B8rAPCh.png http://i.imgur.com/eB3P8D4.png > kruskal.test(Y~Group) Kruskal-Wallis rank sum test data: Y by Group Kruskal-Wallis chi-squared = 25.325, df = 3, p-value = 0.0000132 > pairwise.t.test(Y,Group,p.adjust.method = 'holm', pool.sd = FALSE) Pairwise comparisons using t tests with non-pooled SD data: Y and Group A B C B 0.472 - - C 0.023 0.00000000000071 - D 0.020 0.023 0.472 P value adjustment method: holm http://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1493809494/295
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