[過去ﾛｸﾞ] 臨床統計もおもしろいですよ、その2 (1002ﾚｽ)
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490: 2018/12/15(土)17:50 ID:Eu3ncs/k(3/9) AAS
>>488
知らんことには回答できない。
答えてほしけりゃ問題を敷衍して書けよ。
統計ネタなら答えるぞ。
491(1): 2018/12/15(土)19:14 ID:lcyf4Gyo(1/2) AAS
問題が理解すらできないとは
さては中卒ニートだな
492: 2018/12/15(土)19:25 ID:Eu3ncs/k(4/9) AAS
>>491
>>488
自分の出した問題も説明できないとはド底辺シリツか？
493(2): 2018/12/15(土)20:03 ID:lcyf4Gyo(2/2) AAS
試験で解答できなきゃ零点だ
494: 2018/12/15(土)20:24 ID:Eu3ncs/k(5/9) AAS
>>493
不適切問題じゃね。
こういうのが即答できれば基礎学力の試験になる。
ある女医が一日に５回屁をこいたとする。
屁の回数はポアソン分布と仮定して
この女医の一日にこく屁の回数の95%信頼区間を述べよ、
495: 2018/12/15(土)20:34 ID:Eu3ncs/k(6/9) AAS
>>493
原稿用紙30枚以上の模範解答書いてみ！
はよ、はよ！
496(1): 2018/12/15(土)21:14 ID:3n76OB9+(1) AAS
捏造データでお遊んでろ。
497: 2018/12/15(土)21:24 ID:Eu3ncs/k(7/9) AAS
>>496
ベイズ統計における事前確認は捏造ではなく
無情報もしくは弱情報分布である。
日本人女性の平均身長を1〜２ｍの分布とする
というのが弱情報分布。
498: 2018/12/15(土)21:25 ID:Eu3ncs/k(8/9) AAS
事前分布の分散は逆ガンマより半コーシーを使うのがGelman流ね。
499(4): 2018/12/15(土)21:29 ID:Eu3ncs/k(9/9) AAS
事前確率分布を設定することでこういう計算も可能となる。
オマエの知識レベルじゃ無理だろうけど。
インフルエンザの迅速キットは特異度は高いが感度は検査時期によって左右される。
ある診断キットが開発されたとする。
このキットは特異度は９９％と良好であったが、
感度については確かな情報がない。
事前確率分布として一様分布を仮定する。
５０人を無作為抽出してこの診断キットで診断したところ４０人が陽性であった。
この母集団の有病率の期待値と９５％ＣＩはいくらか？
またこの診断キットの感度の期待値と９５％ＣＩはいくらか
500: 2018/12/16(日)01:08 ID:/hMzfoFS(1/9) AAS
１年：進級失敗１０人、うち１人放校
２年：進級失敗１６人、放校なし
３年：進級失敗３４人、うち放校９人
４年：進級失敗９人、うち放校２人
５年：進級失敗１０人、うち放校１人
６年：卒業失敗２６人、うち放校１人
2chｽﾚ:doctor
この放校者数をポアソン分布とゼロ過剰ポアソン分布で回帰してみる。
library(VGAM)
n=0:10
省12
501(1): 2018/12/16(日)06:39 ID:ZC5C+Eow(1/2) AAS
算数の問題です
エリンギとマツタケの使用頻度を検証すると
あぁん いくいく いっひゃうのらぁ
502: 2018/12/16(日)07:47 ID:/hMzfoFS(2/9) AAS
このページ便利だな。
回帰に必要なパッケージとその一覧がサンプル付きで一覧できる。
外部ﾘﾝｸ[html]:dwoll.de
503: 2018/12/16(日)07:49 ID:/hMzfoFS(3/9) AAS
これも親切設計
wants <- c("lmtest", "MASS", "pscl", "sandwich", "VGAM")
has <- wants %in% rownames(installed.packages())
if(any(!has)) install.packages(wants[!has])
504: 2018/12/16(日)10:16 ID:1U2yFJp0(1) AAS
>>501
おい、上の過剰ゼロポアソンモデルから放校者数の期待値を計算してみ。
来年のド底辺シリツ医大の放校者の予想になるぞ。
まあ、ド底辺シリツが放校者ゼロ過剰というのは過大評価だがね。
505: 2018/12/16(日)10:39 ID:/hMzfoFS(4/9) AAS
pairsxyz <- function(x,y,z){
xyz=data.frame(x,y,z)
panel.cor <- function(x, y, ...){
usr <- par('usr'); on.exit(par(usr))
par(usr=c(0,1,0,1))
r <- cor(x, y, method='spearman', use='pairwise.complete.obs')
zcol <- lattice::level.colors(r, at=seq(-1, 1, length=81), col.regions=colorRampPalette(c(scales::muted('red'),'white',scales::muted('blue')), space='rgb')(81))
ell <- ellipse::ellipse(r, level=0.95, type='l', npoints=50, scale=c(.2, .2), centre=c(.5, .5))
polygon(ell, col=zcol, border=zcol, ...)
text(x=.5, y=.5, lab=100*round(r, 2), cex=2, col='black')
省22
506: 2018/12/16(日)10:40 ID:/hMzfoFS(5/9) AAS
pairs(xyz,
diag.panel=panel.hist,
lower.panel=panel.scatter,
upper.panel=panel.cor,
gap=0.5,
labels=gsub('\\.', '\n', colnames(xyz)),
label.pos=0.7,
cex.labels=1.4)
}
Nt <- 100
省5
507: 2018/12/16(日)11:38 ID:ZC5C+Eow(2/2) AAS
ニート ニート 働けニート
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
508: 2018/12/16(日)11:42 ID:/hMzfoFS(6/9) AAS
Nt <- 100
set.seed(123)
Ti <- sample(20:40, Nt, replace=TRUE)
Xt <- rlnorm(Nt, 100, 15)
Yt <- rbinom(Nt, size=Ti, prob=0.8)
20-40人からなるド底辺シリツ学生のグループを１００組集める。
各グループを代表する知能指数が正規分布をしている。
裏口の確率は80%である。
その線形回帰は
glm(Yt ~ Xt, family=poisson(link="log"), offset=log(Ti))
509: 2018/12/16(日)14:16 ID:/hMzfoFS(7/9) AAS
source('tmp.tools.R')
library(Mass)
set.seed(71)
size <- 10000
x <- -seq(1/size,1,by=1/size)
shape <- 10.7
mu <- exp(3.7*x+2)
y1 <- sapply(mu, function(m)rnegbin(1, mu=m, theta=shape))
pairsxyz(cbind(x,y1,mu))
model_glmnb <- glm.nb(y1 ~ x)
省10
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