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ですよ、その１ at HOSP

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。