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morのブログさんのプロフィール

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ブログタイトル
morの推定勉強
ブログURL
https://moruke.muragon.com/
ブログ紹介文
推定を自学.手計算・Rで実感するブログ. 疫学、リスクアセスメントも.
更新頻度(1年)

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ブログ村参加:2016/05/08

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morのブログさんの新着記事

1件〜30件

  • 原因と思われる要因とアウトカムの関係を評価するプロセスを無視した検定はしないこと

    ・原因と思われる要因を調べるのは、”学習”や”解析”の1つのやり方.アウトカムに及ぼす要因の影響を調べるのも、もう1つのやり方ととらえる.アウトカムにかかわるバイアス、交絡に配慮が要る.とりわけ交絡を調整して、偶然による可能性を評価するというプロセスを踏む必要がある.  バ...

  • もし、藤井5段が数理学者だったら・・

    将棋の藤井5段(新5段;2018FEB3時点)が数理学者であったら聞いてみたいこと.  ・最尤推定のこと  ・Rの回帰モデルでSEのこと

  • メモ 超幾何関数(Fisherの正確確率)

    ・離散な確率を計算する場合、自然で、現実的なのが超幾何関数;Fiserの正確確率;hgである.     hg = m!n!k!(N-k)!/(N!a!b!c!d!) ・2×2表(マスターテーブル)を検定する際、chi-squared testより直接的で、”正確”なので便利...

  • 個人影響分析(R)とバックグラウンド(追)

    ・解析では交絡が外にあることがむしろ多い.ブログの多くの記事でモデル推定係数の異常を調べたが、これと関係することなのだった.交絡が外にあれば、正しく調整できないから、推定結果は正しい保証がない.むしろ外にある交絡の大きさを計りたい.中規模例では(おそらく他の原因による)各因...

  • 係数関係(モデリング)

    □ 係数の関係式  推定係数は、フルモデルとreduceモデルでは異なる.   関連記事: https://moruke.muragon.com/entry/133.html  回帰モデルの係数の推定について 記事;最尤推定の理解 などで巧妙さをみた.しかし、因子を削減した...

  • The youngest Japanese-Chess; Shogi professional Fujii 

    Fujii is the youngest prof.of japanese chess;shogi;called Kishi. Kishi are about 130 in japan.Main competitions are 8.Most old title is M...

  • 調査しなかった因子の係数を点推定

    □ モデリング推定から、調査しなかった生起因子の大きさを推定することが目標の1つであったが、モデルからでなく、粗な表から考えたらうまくいく. □ モデリングで起こる係数の異常、容れる因子の性質もヒントになった.記事 ”回帰モデルの係数が?になるわけ”において、コホートを前提...

  • morの推定ブログ目次 -2 Dec-31,2017

                                                                                                    目次 1へ    ・ 対数尤度の分布(Rと手計算)            cb も...

  • detはおもちゃでなかった

       2×2表を行列と扱ってdetを計算すると、あたかもリスク値のようにふるまうと気づいた. : 記事 おもちゃ”det・固有値をリスク値とみなす”.  ところが、非曝露群での発生率と暴露群の発生率を曝露状況で調整した差をabcdで表すと ad-bc を含んでいる.つまり1...

  • 真理も細部に宿る

     躍進中の若手棋士の「感覚も多少あるが、”読み”によるところが大きい」という内容の発言に思うこと.  おそらく将棋は、採りうる手の数が多いから、大局観は広く必要だろうが、要所では”読み”が大事なのだろう.翻って自分について、ある計算をして、ちゃんとした結果なら、示す意味を考...

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