臨床統計もおもしろいですよ、その１

臨床統計もおもしろい ..

2:卵の名無しさん
17/05/03 20:09:27.30 0YB5L7xG.net
　
　明日、正午から1時間お時間のある先生には、BSで放送大学の心理統計学の第二回を
　見ていただくと、モンティ・ホール問題という常識をひっくり返す話があると思います。
　これで、私も混乱しているので、一からやり直そうかと。
　
　区間推計って1/√n-1で決まっていたんじゃないのかな、いえ、1/√nでもいいんじゃないか、
　それだけって私にはお手上げなので...お願いします。
　

3:卵の名無しさん
17/05/03 20:13:44.08 0YB5L7xG.net
　
　もちろん、いつも見ている2x2のΧ^2分析だけ話していてもおもしろくはないでしょ。
　臨床医の知的トレーニング、サイコロでもRの話、何でも雑談してください。
　

4:卵の名無しさん
17/05/03 23:40:48.38 VcQ0hPbA.net
最悪の精神科医　古根高 [転載禁止](c)2ch.net
ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板)
過去ログだがブラウザで読める

5:卵の名無しさん
17/05/04 10:37:21.49 6FvZGmBc.net
スレ立て乙。
区間推定っていろんな方法があるね。
正規分布近似がよく用いられるけど。
MotulskyのIntuitive Biostastisticsには正規分布でなくｔ分布近似しろ、
正規分布近似のEXCELは間違いだという趣旨のことが書いてある。
ｔ分布の自由度を∞にすれば正規分布なのでさほど気にすることもないと思っている。
同様に√nも√n-1も大差がないと思っている。
それが結論を左右するならnが小さすぎだと思う。
Rのパッケージbinomに
binom.confint という関数があって種々の信頼区間を吐き出してくれて便利。極端な値でなければどれも一致する。

6:卵の名無しさん
17/05/04 15:10:54.15 WBWTNm5j.net
>>5
　私には、どういう分布を採用していいのかという理論のところが分からなくて、
　Excelなり、Rなりに後はデータを入れてしまう、認定試験も2x2の表が
　まあまあ理解できないと分からないレベルでして（笑）。
　
　正規分布を使うべきか、t分布を使うべきか、どうやって決められるのですか？
　後、不偏分散と分散の差も分かってません（苦笑）。
　

7:卵の名無しさん
17/05/04 15:13:12.06 WBWTNm5j.net
>>5
　ああ、二項分布やポアソン分布だったか、n → ∞になれば正規分布になるという理屈は
　分かるのですが。
　

8:卵の名無しさん
17/05/04 15:18:16.74 WBWTNm5j.net
>>6の続き、
　空腹で低血糖のため、日本語がおかしいですが、
　　2x2の有意差検定の表がまあまあ理解できるレベルで...
　という意味です。
　
　大学の教養学部の時代に、もう30年前の話ですが、分布関数を考えるときには、
　積率母関数を考えなさいと教わりました。たぶん、ラプラス変換と同じで実数関数の
　世界で収めたいという暖かい心遣いの講師の先生だったと思うのですが、今なら
　虚数関数の特性関数の方が使いやすいなと思っております。基礎は堅いのですが
　応用をどうして良いのか、迷ってます。
　

9:卵の名無しさん
17/05/04 16:02:02.70 WBWTNm5j.net
　
　土曜日に5時まで医師としての仕事をしたとします。
　あと1時間の先生も多いですよね。
　で、他方、東京の普通の本社勤務のクリエイティブな仕事をしている人は、9連休でも経済的には
　OKなんですよね？
　
　医師はQOLを論じて議論するわけでしょ、統計学的に明らかに騙されていると思いますが。
　

10:卵の名無しさん
17/05/04 17:24:09.15 6FvZGmBc.net
>>7
ｎ=∞のtの分位関数は正規分布の分位関数と同じという話を書いたつもり。
Rで書けば
> qnorm(0.975)
[1] 1.959964
> qt(0.975,Inf)
[1] 1.959964
というだけの話。
ｔ分布を使う方が区間の幅が広くなるけど。

11:卵の名無しさん
17/05/04 18:10:15.18 6FvZGmBc.net
>>6
どの分布にしたがうかは経験則ではないかと思ってます。
たとえば所得の分布が対数正規分布に従うというのは理論的帰結ではないのだろうと。
過分散を避けるためにポアソン分布でなく負の二項分布を使うとか読んだけど理解できていない。
それが、わからぬままに

基礎からのベイズ統計学の　続編
実践ベイズモデリング -解析技法と認知モデル
も読んだけど
さまざまなモデルが載っていたけれどモデルからの推論が現実と合致していればそれでいいのだろうと深く追求しておりません。

κ値（検査間や検者間の一致の指標）のMCMCサンプルの方法
和が1になる変数simplexと多項分布を使うことを思いつかなかったから、stanのスクリプトをみて眼から鱗。
これでκ値の信頼区間がだせる。
ちなみにMcGee　Evidence-Based Physical Diagnosisの新版を買うかどうか迷っている。
旧版は持っているのでどれほど中身が変わったかな。　Google Bookで立ち読みしたけど髄膜炎のjolt accentuationのκ値の記載はなかったな。

12:卵の名無しさん
17/05/04 18:52:09.21 6FvZGmBc.net
>>8
>2x2の有意差検定のMCMCでのやり方が
基礎からのベイズ統計学の8章に書いてあったので
RのパッケージEpiのtwoby2とか、fisher.testとかprop.testが吐き出す信頼区間と一致するかで遊んだことがある。
シンプソンのパラドックスによく引用される男女の合格率の差
URLﾘﾝｸ(www.refsmmat.com)
を使ってやってみたのが
ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:759-761番)
今の俺の知識ではRのパッケージでできることを無理やりMCMCでやっている気がする。
まあ、サンプルからパラメータの信頼区間を求められるのが長所かな。

13:卵の名無しさん
17/05/05 01:42:46.64 256o+T97.net
>>11
　逆にきれいに従うモデルがあるとすれば、そこにこそ真実があるのかも知れませんね。
　遅くなっちゃったので今日はこれまでと言うことで。
　

14:卵の名無しさん
17/05/05 11:45:29.28 96ropiCv.net
>>12
　Rに慣れたらやってみます。パッケージすら、選び方がなかなかで...。
　ベイズ統計学の講義を視聴しているのですが、問題は事前分布が分からないような場合に
　どうするのかと言うことが、MCMC法を使う理由のようですね。
　線虫とかイヌの嗅覚で、がんを見つけるときに、母集団の有病率の事前分布をさてどうやって
　規定すればいいのやら、ってのことではないのでしょうか。
　
　朝から木を切っていて疲れました、これは剛体の物理学通りに落ちてくれるのですが、
　予期しない落ち方もありますね（笑）。
　

15:卵の名無しさん
17/05/05 11:49:19.71 96ropiCv.net
>>11
　英語で考えると日本語の3倍ぐらい時間がかかってしまうようになってしまって、
　カルテも電子カルテで情報共有と言われると、日本語ばかりになってしまうわけで
　英語で考えたり、読んだりが大変です。
　その上、老視になると、英文の活字の小さいこと（笑）、で苦戦しています。
　メガネを二つ掛け替えないとなると、いかに学問がやりにくいか、目だけでも
　若返りたい（笑）。
　

16:卵の名無しさん
17/05/06 07:14:59.69 vgonAV9o.net
良スレage

17:卵の名無しさん
17/05/06 08:54:15.14 NK3Wh0hW.net
>>14
Rのいいところはオープンソースってことだな。
パッケージの関数のソースは
（）なしで入力すると、ソースが表示されるから内部計算の様子がわかる。
例えば
install.packages('Epi')
library(Epi)
twoby2
でtwoby2の関数としてのスクリプトが表示される。
ソースを改造して使えるので便利。
といっても
俺の実力じゃ関数の引数を増やすくらいの改造しかできないけど。
...を追加して引数としてcol='lightblue'としてplot関数に与えてグラフの色を変えるとか簡単にできる。

18:卵の名無しさん
17/05/06 09:10:25.15 NK3Wh0hW.net
生データなしでのｔ検定結果を再現するのに自作関数でt検定したりすると勉強になる。
T.test=function(n1,n2,m1,m2,sd1,sd2){
SE12=sqrt((1/n1+1/n2)*((n1-1)*sd1^2+(n2-1)*sd2^2)/((n1-1)+(n2-1)))
T=(m1-m2)/SE12
2*pt(abs(T),n1-1+n2-1,lower.tail = FALSE)
}
# A君の彼女は女子大生、B君の彼女は女子高生。
# Y1女子大生n1=100人とY2女子高生n2=100人の胸囲を測定して
# 前者が平均82 , 標準偏差3
# 後者が平均81 , 標準偏差3
T.test(100,100,82,81,3,3)
> T.test(100,100,82,81,3,3)
[1] 0.0193982
シミュレーションデータを作って検証。
> x=82+scale(rnorm(100))*3
> y=81+scale(rnorm(100))*3
> t.test(x,y,var.equal = TRUE)$p.value
[1] 0.0193982

19:卵の名無しさん
17/05/06 13:53:44.66 gFsvkygs.net
>>17-18
　ラッキー！
　これ、これが欲しかったんです。データの作り方！！
　ありがとうございます！
　

20:卵の名無しさん
17/05/06 13:55:06.57 gFsvkygs.net
　
　自分のデータがないとまずRとの距離が遠くて、手でデータを10個ぐらい入れても何の感動もなくて
　とにかく感謝。
　

21:卵の名無しさん
17/05/06 15:23:48.05 gFsvkygs.net
　
　今日も放送大学「心理統計学」を視聴しておりましたが、今日は、
　2つの標本間の差の分析...全部MCMC法で差を出すので正規分布しか
　出てこない。t検定はおまけで説明。
　
　平均の差の確率分布まで出てくるのがおもしろいのですが、用語と手法に
　慣れないと見ていて疲れます...。
　

22:卵の名無しさん
17/05/06 16:39:10.74 NK3Wh0hW.net
当直スレに以前書いたクイズ
A君の彼女は女子大生、B君の彼女は女子高生。
A君は女子大生の方が胸が大きいと主張して次のようなデータを出した。
女子大生100人と女子高生100人の胸囲を測定して
　前者が平均82 , 標準偏差3
　後者が平均81 , 標準偏差3
であった。
t検定でp = 0.0194と有意差があったとA君は勝ち誇っている。

さて、女子高生の彼女をもつB君は平均1cmの差では実地臨床w上、意味がない、
5cm以上の差があってこそ体感上有意と言えると主張。
問.
B君の女子高生彼女がA君の女子大生彼女より5cm以上の巨乳である確率とその95%信頼区間を述べよ。

新薬投与群100人でHbA1c7.2(sd=0.3)、従来薬100人でHbA1c7.1(sd=0.3)で統計的に有意差ありという医学ネタにすると面白くないね。
シミュレーションでの計算例は
ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:756-757番)

23:卵の名無しさん
17/05/06 17:10:55.66 NK3Wh0hW.net
MCMCでシミュレーションしてみた
Inference for Stan model: boobs.
4 chains, each with iter=15000; warmup=5000; thin=1;
post-warmup draws per chain=10000, total post-warmup draws=40000.
mean se_mean sd 2.5% 50% 97.5% n_eff Rhat
d 0.990 0.024 4.251 -7.352 0.974 9.308 31862 1
JD 0.175 0.002 0.380 0.000 0.000 1.000 28355 1
JK 0.078 0.002 0.268 0.000 0.000 1.000 26103 1
dは胸囲の差
分布をグラフにすると
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
JDは女子大生のバストが女子高生より5cm以上大きい確率、
JKは女子高生のバストが女子大生より5cm以上大きい確率。

新薬の切り替えたときに臨床的有益性がどれくらいあるかの確率が計算できる。

24:卵の名無しさん
17/05/06 18:42:59.31 gFsvkygs.net
>>22
　今日の放送大学の講義で、pって何だったんですかって話になって、
　　「元の確率分布から非常に離れた値を取る確率」
　という説明で、
　　「元の確率分布が正しい確率が1-pになるわけじゃないですよ」
　と説明されていた。
　有意差検定とベイズ統計学の差が出ているのかなと思いました。
　

25:卵の名無しさん
17/05/06 21:48:23.39 ++fNBVM2.net
>>24
MotuluskyのIntuitive Biostatisticsに
ｐ値がでたら、帰無仮説は何かを考えよ　という趣旨のことが書いてあった。
リスク比RR＝１　（またはリスク差RD＝０）を帰無仮説にしてｐ値を算出するけれど
RR＝１に帰無仮説を設定する必然性はない、例えばRR＝１．５に設定してｐ値が算出できるという記載が
Rothmanの疫学(introductionの方)にあって
そのグラフｐ値関数を再現できるまでずいぶんと悩んだ（寝当直の暇つぶしになった）。

26:卵の名無しさん
17/05/06 23:44:38.35 ++fNBVM2.net
>>24
その誤解がアニメになっている。
URLﾘﾝｸ(www.youtube.com)
p.value functionを検索していたら
URLﾘﾝｸ(sphweb.bumc.bu.edu)
に掲載されていた。

27:卵の名無しさん
17/05/07 00:46:48.66 1tZb4eYU.net
>>26
　かわいいアニメですが、日本語のアニメと同時には聞き取れませんね。今日は無理か、
　ガンダム観たいし（笑）、明日にします。
　後、やっぱり、有意性検定で書かれた論文が多いので、便利なベイズ統計と二足の
　ワラジになりそうですね。
　
　まだ、リスク比とハザード比の差が分からないのですが...。
　

28:卵の名無しさん
17/05/07 01:13:01.15 glcxZk26.net
>>27
リスクは一定、
ハザードは時間の経過と共に変化する。
外科治療と内科治療でのハザード比は一定というモデルは
周術期と安定期では一定でないと思う。
リスク比とハザード比をひっくるめてRate Ratioと呼んだりする。
RRはどちらの略か区別がつかないこともしばしば。
比例ハザードモデル=ハザード比一定
ならリスク比と区別がつかなくてもいいんだろうと理解している。

29:卵の名無しさん
17/05/07 15:19:34.12 1tZb4eYU.net
>>28
　つまらない、ピエロみたいな話にレスしてくれてありがとうございます。
　コホート研究と、一回の2x2の検定の差は分かります。
　で、コホート研究の確率分布関数が指数関数という仮定に基づいて
　いませんか？
　それは、統計学者にとっては致命的ではないのでしょうか？
　私は、それががん治療における
　　「最終命題」
　じゃないのかと思うわけです。
　「つらい」の変換で「痛い」がでないんですか？
　「つらい」は日本人的には「痛い」なんですよ。
　
　先生が英語で話したい理由は分かります。世界中に関する影響力が
　違いますよね。
　英語で聞き、英語で表現する、それが確率的に影響力最大なんですよね？
　　「日本人は苦労して、世界に届いている」
　どうしてそれだけの能力があるのに、世界で認められないのか
　そういう話ですよね。
　

30:卵の名無しさん
17/05/07 15:22:50.66 1tZb4eYU.net
　
　確実に臨床統計は、
　　「日本人の生死とQOLを握っている」
　わけでしょ。
　日本人が複数である以上、それを否定する理論があれば、間違いですよ。
　

31:卵の名無しさん
17/05/07 15:26:28.75 1tZb4eYU.net
　
　医師が努力すれば、
　　「医師法第一条に定められた、公衆衛生の利益が守られるわけじゃない」
　という時代に、
　利益最大の医師会や病院団体と、
　厚労省の利益は合わないでしょ？
　

32:卵の名無しさん
17/05/08 14:46:04.38 vkqJQ/ib.net
>>30-31
　ごめんなさい、
　他の板の関係で、数学板やら物理板の関係でこんなことを書きましたが、
　
　学問は中立ですよね。中立ゆえの権利があるはずですね。
　と思っているわけです。
　
　数学板でモンティ・ホール問題に疑問を呈して、恣意的な確率操作に対して
　意を表明していますが、
　人間は、理論より納得でしょ。それを得られるかどうか、やってみているわけです。
　ダメなら、呪術をmedicineと呼んでいるアフリカ諸国と同じですよ。
　

33:卵の名無しさん
17/05/08 14:52:32.64 vkqJQ/ib.net
　URLﾘﾝｸ(detail.chiebukuro.yahoo.co.jp)
　
　日本語で、「ハザード比、オッズ比、リスク比」を検索すると
　こういうyahoo知恵袋が一番上に出てくるわけで、
　　情けない
　と思うわけです。
　
　誰が日本の臨床統計に対して責任を持っているのか、そういう学会があれば、その検索結果が
　トップにでるように努力すべきなのではないですかね？
　
　ネット時代に対応していない学会は捨てられるか、利益団体に利用されるだけかな？
　

34:卵の名無しさん
17/05/09 15:02:02.15 pn7nUozD.net
　
　東京馬鹿大で、
　　「医学生が医師を刺した」
　という事象はどう説明するのかね？
　
　明らかに、これは確率論・統計学的な話と言えないかな？
　
　まともな臨床統計を目指すならコメントすべきじゃないし、
　言いたいことがある人なら、コメントすべきじゃないかな。
　
　日本語は使いにくいかな。
　

35:卵の名無しさん
17/05/09 15:05:27.95 pn7nUozD.net
　
　もっと言えば、
　　「日本人であること、日本国籍を持っていることは有利なのか？」
　って話だと思うよ。
　
　反論したければ、公的保険に対する期待値を示すべきだね。
　

36:卵の名無しさん
17/05/13 14:05:24.66 Z5ocLfe6.net
　
　AI=機械学習が人間の決定論に対して、鏡になってくれているわけかな。
　EBMで、医療すら確率論的空間になってしまったが、
　　「人間という機械は、するかしないかの二択でしかあり得ない。」
　だね。
　
　　「確率を提示するのが医師」
　なのかな？　論理学ならすべての事象を集合論で網羅して、真偽を与える
　わけなんだけれど。
　
　私はおかしげな当時の決定論に疑問を持って、大学院は拒否したわけだけれど、
　多くの患者さんの犠牲の下に、私は地位を確立したかったのか、それを拒否したのか、
　その感覚的判断は正しかったのか、バカみたいな論文を書き続けて今の日本の
　医学的な指導者になっているのか、結局、
　　「屍の上に学問は成り立っているわけ」
　でしかない。それをやった奴は手を血に染めているわけだ...。
　その実験をするためには、それを誘導するための意志があったわけだろ。
　
　二重の事後確率を決定するわけだよね。
　

37:卵の名無しさん
17/05/13 14:13:03.97 Z5ocLfe6.net
　
　だいたい、普通の臨床医は
　　「即断即決」
　を求められているから。
　
　EBMは嫌いなんじゃないかな、と思う、私もそうだから。
　
　外来の決められた時間で
　　「決定論的結論」
　を求めている患者さんには、この考察にかかる時間は
　　「不利益」
　なんだよね。
　
　確率論は熱力学と同じで、時間的問題を無視している。
　サイコロはいつ投げられても同じ、
　　「コンビニの店長は、時間という価値と確率論的価値
　　はどう判断しているのか？」
　簡単なORにおける在庫管理じゃないよね。
　

38:卵の名無しさん
17/05/14 13:05:43.27 75s6edjB.net
>>37
治療による診断はさしずめ、シュレーディンガーの猫かな？

39:卵の名無しさん
17/05/14 13:10:25.01 75s6edjB.net
>>37
天気予報にも降水確率つきで発表されるから、正診確率とともに診断を伝えてもいいんじゃないか？
事前確率は往々に経験則もしくは主観的設定だけど。

40:卵の名無しさん
17/05/14 16:44:04.43 a+Ds8MZq.net
スレチと思うが、AIは医者業務（手技や承認作業を除く）の何を置き換える事ができるかな？

という問いに対して医者から「絶対これは譲りたくない」と心理的抵抗が強い業務こそ、AIを開発することによって医者減らしに貢献すると思うがどうかな？（救命救急士が行う気管内挿管のように、医者の既得権益？に踏み込む事だろうから。）

41:卵の名無しさん
17/05/14 17:56:55.21 AzIdUf7d.net
>>40
画像診断（ミクロの画像診断、病理も含む）だな。

42:卵の名無しさん
17/05/15 00:11:14.10 j+qy95C6.net
　
　あの話題の線虫によるがん検診の話がどのぐらいの信憑性があるのか、
　知りたいなぁ。
　

43:卵の名無しさん
17/05/15 00:24:43.07 j+qy95C6.net
>>40
　AIの能力次第だと思うんだけれど...。
　大量のデータから診断や治療法を探す検索系と、
　機械学習で得られた成果を組み込んだ、画像判断ソフト
　みたいな判断系と、熟練の技術者のデータを入れた
　自動車組み立てロボットみたいな手技系が
　できるんじゃないのかな？
　

44:卵の名無しさん
17/05/20 14:35:39.61 1Y/5oN2J.net
　
　土曜の午後は放送大学の無料放送で
　　「ベイズ統計学の復習」
　の予定だったのですが、数週間できませんでした。
　今日は見ます。
　

45:卵の名無しさん
17/05/20 14:48:47.08 1Y/5oN2J.net
>>44の続き
　今日も無慈悲に
　　飛ばしている講師の先生。
　不偏分散の話もどこかの回で無視していたのだが、
　　nで割るのとn-1で割るのと
　たいした違いがない。分かるんだけれどね...。
　URLﾘﾝｸ(eman-physics.net)
　にきれいな証明があるからご参考までに。
　

46:卵の名無しさん
17/05/20 14:58:43.46 1Y/5oN2J.net
　
　R言語で積み重ねられた、
　　統計学に必要なパッケージと
　　ランダムに作る、100万以上の仮想的なデータ
　があれば、
　統計学の先人達も、そりゃ対数表に頼っていたニュートンやら
　昔の数学・物理学者も1,000円ぐらいの電卓に負けるかもね。
　
　考慮すべき技術的な基盤技術が違う...、
　事前確率分布の関数ことが人間の決められる時代なのかな。
　

47:卵の名無しさん
17/05/20 15:13:07.04 1Y/5oN2J.net
　
　あれ、今日もp値の評価の仕方かな。
　最後に有意性検定の否定かな？
　
　まず、帰無仮説の否定...
　まあ、母集団とサンプル群の値が同じだとは言えないよな。
　　サンプルを取る前から偽...
　そりゃあ、恣意的なのかもな。
　Jargon!!!!
　笑います。
　
　ずごい！　刑事事件になってきたぞ。
　アリバイが検定に導入されている。
　　アリバイがないことで有罪の確率が変わるのはおかしい、
　まあそういうことかな。
　

48:卵の名無しさん
17/05/20 23:59:15.59 ZMCZkpyW.net
>>47
親子鑑定にベイズが使われたりするんだよな。
理由不十分の原則とかに陪審員が騙されるんだよね。

49:卵の名無しさん
17/05/22 18:02:30.07 bGYMjDtG.net
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ｴｽﾃｨｰｴｰで検索

50:卵の名無しさん
17/05/24 19:20:21.54 olQQP7cX.net
女医が担当医の方が生存率が高いという論文
（１）Comparison of Hospital Mortality and Readmission Rates for Medicare Patients Treated by Male vs Female Physicians
URLﾘﾝｸ(scholar.harvard.edu)
若い医師が担当医の方が生存率が高いという論文
（２）Physician age and outcomes in elderly patients in hospital in the US:observational study
URLﾘﾝｸ(www.bmj.com)
この二つの論文から
（３）若い女医が担当医のときが生存率が最も高い
（４）老いた男性医師が担当医のときが生存率が最も低い
という結論を導きだせるか。

51:卵の名無しさん
17/06/10 16:09:52.77 6oyq1OSX.net
ありゃ、しばらくアクセスしていないうちにスレ落ちちゃったわけで
　申し訳ないです。
確率論におけるヒルベルト空間での議論で
はあ、有意差検定というのは、
　10,000人のデータを真にしたとき
の30例のデータが優位であるかないかの話で、
　10,030例の
検証に至っていないわけです。
臨床統計に至る100例未満の検証が
　10,000の線形空間なのか
　10,100の線形空間なのか
定義がずれているわけで、
AIやらニューロネットワーク的には、後者を選択するわけですよね？
　

52:卵の名無しさん
17/06/10 16:25:55.95 6oyq1OSX.net
　
　明らかにn=10,000がn->無限と規定したいるから
　おかしい話になるわけだ。
　

53:卵の名無しさん
17/06/16 15:01:52.10 B8W+f/XQ.net
お久しぶりです、スレ立てしてもメンテができず
　メンテしてくれている人に感謝です。
政治ネタは下げたいのでご容赦を。
　安倍政権のお友達の確率を二項分布でpとしたときに
　明らかに3つ出れば有意な差が出る
でしょうね。
　医学部を増やす、何の意味があるのでしょうか
　竹中さん？
と思いますよ、今の医学系の経営リスクを増やすんでしょうな。

54:卵の名無しさん
17/06/16 15:07:56.72 B8W+f/XQ.net
>>50
さて先生のご不満はご承知の上で挑みますよ。
　臨床統計における
　　独立したヒルベルト空間における独立したベクトルをどう設定するかでしょ？
主治医が男性か女性、あるいは患者さんにとって異性か同性なのか、
　それを独立したベクトルとして採用するかどうか
が問題なんでしょうね。
　
臨床統計にとって、
　ヒルベルト空間で何が独立した単位ベクトルなのか
もちろん、集めた母集団で主因子分析をするわけですが
　「しゅいんし」とかな漢字変換に渡したら、「手淫し分析」
が一番に上がるぐらい自己満足感満載です。
　

55:卵の名無しさん
17/06/16 15:12:47.34 B8W+f/XQ.net
　
　ここ数日の国会中継を見ていますが、
　　加世学園の問題は確率論的にベイズ更新を行って
　安倍総理の
　　ここ数年の法案提出 → 国会での可決
　確率pがが落ちているのを
　覚悟すべきだと思います。
　
　既にp自体が低下しているのに泥船に乗る確率を
　落とすべきですよね。
　
　ゲーム理論で表現される、
　混合戦略に入りつつあるわけです。
　

56:卵の名無しさん
17/06/17 18:17:54.34 Ew/SZFmH.net
中元を配布したリストの提出を求められて税務署に提出。
税務署が「無作為」抽出（実は無作為抽出でなく作為抽出）して調査した５例中、中元を受け取ったのは０であったという。
それをもって税務署は中元は１００例全例虚偽であると認定した。
これはサンプリングに伴うバラつきだと主張して全例への課税を軽減したい。
どういう計算をすればいいか？

57:卵の名無しさん
17/06/18 16:18:56.05 nxMdZkja.net
# NN(100)個中当たりSS個、N(5)個サンプルしてS個当たりからSSを推測する。
foo <-function(SS,NN=100,N=5){
YY=c(rep(1,SS),rep(0,NN-SS))
return(sum(sample(YY,N)))
}
ss=0:100
S=0
k=10^4
SS=NULL
for(i in 1:k){
x=sapply(ss,foo)
SS=c(SS,which(x==S)-1)
}
hist(SS,freq=FALSE,col='lightblue', main='')
lines(density(SS),lwd=2,lty=3)
summary(SS)
MAP(SS)[1]
quantile(SS,c(0.025,0.50,0.975))
> summary(SS)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.00 4.00 10.00 13.56 20.00 89.00
> MAP(SS)[1]
x
1.547634
> quantile(SS,c(0.025,0.50,0.975))
2.5% 50% 97.5%
0 10 45
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)

58:卵の名無しさん
17/06/18 16:40:37.77 nxMdZkja.net
当たり確率を連続量のpとしてstanを走らせると似たような結果が得られた。
> print(fit, pars='p',probs=c(.025,.5,.975),digits=4)
Inference for Stan model: coin5.
4 chains, each with iter=100000; warmup=50000; thin=1;
post-warmup draws per chain=50000, total post-warmup draws=200000.
mean se_mean sd 2.5% 50% 97.5% n_eff Rhat
p 0.1429 0.0005 0.123 0.0042 0.1097 0.4569 68121 1

URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)

59:卵の名無しさん
17/06/19 06:33:53.85 chw3mnRg.net
>>57
5C0*x^0*(1-x)^(5-0)の期待値を求めればいいので
N=5
S=0
integrate(function(x) choose(N,S)*x^S*(1-x)^(N-S),0,1)$value
[1] 0.1666667
シミュレーションと少し違うな。

60:卵の名無しさん
17/06/19 06:36:19.05 chw3mnRg.net
中元を送った期待値はNN/(N+1)でいいかな？

61:卵の名無しさん
17/06/22 15:04:26.25 StHWKWcJ.net
お久さです。はあ、
　世田谷区でデング熱と診断された人が蚊に刺された
として、デング熱の発症確率は増えるんでしょうか？
根拠はあるのですか？　行政的な出費をする根拠になるのですか？

62:卵の名無しさん
17/07/01 15:48:51.40 5TEeU/0W.net
お久しぶりですが、
AIの登場で臨床統計も変わってくると思いますよね。
AIなんてベイズ統計学そのもので検定主義の統計学とは異なるわけです。
死亡率と治療手段を独立とするベクトル空間における内積で議論するには
問題があるように思えますが。
個々の患者さんを説得するには明らかに分散が変わってくると思いますよね？

63:卵の名無しさん
17/07/01 20:17:24.70 UQXead44.net
>>62
ベイズ統計で進めていくときに
説明変数が独立かどうかの設定が難しいと思う。
どうやるのか知らないからではあるが。
模擬試験の判定ってロジスティック回帰の応用だろうけど
英語の点数と国語の点数って独立じゃないだろね。
最近は、ジェネラリストのための内科診断リファレンス
をつまみ読みして生半可な知識を強化している。
明日は雨でしょうから
明日の降水確率は**%
に昇華。
知識が正確になると却って混乱することも増えた。
バセドー病でも抗TPO抗体が陽性になることもあるとか。

64:卵の名無しさん
17/07/21 15:51:33.35 u9ETFd0W.net
ドクターG
URLﾘﾝｸ(www4.nhk.or.jp)
ありますよね。今でもNHK-Gで毎週放送しています。
新感覚！病名推理エンターテインメント番組「総合診療医ドクターG」。
病名を探り当てるまでの謎解きの面白さをスタジオで展開する！
あなたの症状も解き明かされるか！
というNHK的なクレジットがあるのですが、
　患者さんの生死とかQOKがゲーム的に扱われている
のに疑問を感じます。
診断をどう扱うか、確率のヒルベルト空間では
　ベイズ更新的
な発想で考えていますよね？
一つの事実で1,000-10,000ある診断ラベルのどれの
　確率が変わるのか
という話です。
統計学・AI的思考の話。
　研修医は診断AIに学ぶべき
だと思いませんか？

65:卵の名無しさん
17/07/21 16:01:59.58 u9ETFd0W.net
ある確率密度関数
　P(x)
に関して
　時間tの要素があるんじゃないか
P(x,t)と思いますよね。
　2000年の評価と2017年の評価は違う
としたら、
　2000年に治療を受けていた患者さんと
　2017年に治療を受けていた患者さんは
　別だ
と言いたいわけでしょ？
それで
　サイコロを2回振るのか二つのサイコロを1回振るのか
の違いが分かると思いますよ。

66:卵の名無しさん
17/07/21 16:05:13.19 u9ETFd0W.net
今日、午後4時にNHK-Gにチャンネルを合わせると
　白鵬の土俵入りが観られる
という偶然は偶然じゃなくて
それなりに
　ポテンシャルを変更している
という話が量子論的・確率論的な話だよね。

67:卵の名無しさん
17/07/21 16:08:29.61 u9ETFd0W.net
千秋楽に
　2人の横綱が対決する
ことを事後確率にして
　何人の横綱が必要か
という問題を解いているわけだね。

68:卵の名無しさん
17/08/17 20:34:13.43 XB8FFU5P.net
医者ならば、シリツ卒なら馬鹿である　　から
シリツ卒ならば、医者ならば馬鹿である　が、導けるか？
という論理命題の問題を臨床適用ｗするとこうなる。
甲状腺癌ならば、未分化癌なら予後不良である　　から
未分化癌ならば、甲状腺癌なら予後不良である　が、導けるか？
Rに真理表を使って解答させるスクリプトは以下の通り。
# P->(Q->R) |- Q->(P->R)
library('gtools')
pm3=permutations(2,3,v=c(T,F),re=TRUE)
colnames(pm3)=c('P','Q','R'); pm3
imply <- function(x,y) !(x&&!y)
f <- function(P,Q,R) imply(imply(P,imply(Q,R)),imply(Q,imply(P,R)))
f1 <- function(pm) f(pm[1],pm[2],pm[3])
result=logical(8)
for(i in 1:8) result[i]=f1(pm3[i,])
cbind(pm3,result)
> cbind(pm3,result)
P Q R result
[1,] FALSE FALSE FALSE TRUE
[2,] FALSE FALSE TRUE TRUE
[3,] FALSE TRUE FALSE TRUE
[4,] FALSE TRUE TRUE TRUE
[5,] TRUE FALSE FALSE TRUE
[6,] TRUE FALSE TRUE TRUE
[7,] TRUE TRUE FALSE TRUE
[8,] TRUE TRUE TRUE TRUE

69:卵の名無しさん
17/09/15 02:08:09.73 qA2A3XQj.net
ここは臨床統計？

70:卵の名無しさん
17/09/15 02:58:26.93 zP5c6quI.net
>>69
>50できる？

71:卵の名無しさん
17/09/15 03:01:19.88 zP5c6quI.net
>>70
(3)若い女医の担当患者の成人率が、老いた男医の担当患者の生存率より高いと言えるか？
も追加。