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基本的な統計学と疫学的手法,それらの文献等,R等の統計ソフトの使い方をブログ記事やYoutubeを用いて解説します.

データサイエンスの分類

因果推論を軸にして,データサイエンスのこれまでとこれからを考えていきます.データサイエンスは,Description(記述)・Prediction(予測)・Counterfactual prediction(反事実予測)の3つに分類できます.また,どの分類でも専門家の知識は必要であり,…

Modern epidemiologyより,疫学へのベイズ統計の導入

Modern epidemiology読書会の私の発表資料と動画をアップします! 最近話題のベイズ統計モデリングとは異なり,「疫学へのベイズ統計の導入」を焦点に話を進めています. www.youtube.com speakerdeck.com

疫学統計セミナー2:疾病の発生の測定(発生割合,オッズ,発生率,有病率)

疫学統計セミナーをはじめました. 2回目の資料や動画をアップしています! 疾病の発生の要約方法である,発生割合,オッズ,発生率,および有病率について説明しています. www.youtube.com speakerdeck.com 今後も引き続き更新していきます.

疫学統計セミナー:データ解析と研究目的との関連

疫学統計セミナーをはじめました. 1回目の資料や動画をアップしています! 以前のブログ記事と同様にハーバード 大学のMiguel教授の論文を参考に,データサイエンスでできることを「記述」,「予測」,「因果推論」の3つに分類し,解説しています. (Migue…

Matched dataにはmatched analysisが必要か?

Matched dataにはmatched analysisが必要か? * マッチングの方法は,1対少数マッチングと層化マッチングがある * Matched analysisは,条件付きロジスティック回帰分析と通常のロジスティック回帰分析(マッチング変数を説明変数に加える)がある * 1対少数…

Rmarkdownのすすめ

Rmarkdownを使えば,コードとその結果,コメントを一つのファイルにまとめることにできます. 私が考えるRmarkdownの良いところは,次の3つです. 1. データ解析の再現性を保てる 2. データ解析結果を共有する人に合わせて,出力する情報量を調整できる 3. …