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風俗嬢ですが再起して頑張り医学部に合格しました [転載禁止]©2ch.net

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0001卵の名無しさん
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2015/04/06(月) 10:00:54.93ID:oOKEFOzJ0
風俗板にて


風俗辞めた後に医学部に合格したと嘘をついて袋叩きにされてる様子
http://aoi.bbspink.com/test/read.cgi/club/1424999821/724
760 :名無しさん@ピンキー:2015/04/03(金) 17:34:23.58 ID:hEZXryQ10
>>724
アホか、お前
>医者になった嬢も居る、
そんなの絶対いないわ、ボケ。
お前は医者と看護師の区別もつかんのか(大笑)
0705卵の名無しさん
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2017/02/06(月) 17:11:14.69ID:fSw1iVag
# Q: 看守の正答確率0.5
# Aa,Ba,Ca : 恩赦確率 1/3
# Bd|Aa,Cd|Aa : 死刑宣告確率

# p(Aa|Bd) = p(Bd|Aa)*p(Aa) / p(Bd)
# where p(Bd) = p(Bd|Aa)*P(Aa) + p(Bd|Ba)*p(Ba) + p(Bd|Ca)*p(Ca)
# = (Q/2) *(1/3) + (1-Q)*(1/3) + Q*(1/3)
# = (0.5/2)*(1/3) + (1-0.5)*(1/3) + 0.5*(1/3) = 5/12
# ∴ p(Aa|Bd) = p(Bd|Aa)*p(Aa) / p(Bd)
# = (0.5/2)*(1/3) / (5/12) = 1/5
# p(Ca|Bd) = p(Bd|Ca)*p(Ca) / p(Bd)
# = ( Q * (1/3)) / (5/12)
# = ( (1/2) * (1/3))/ (5/12) = 2/5
# p(Ba|Bd) = p(Bd|Ba)*p(Ba) / p(Bd)
# = ( (1-Q) *(1/3)) / (5/12) = 2/5
0706卵の名無しさん
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2017/02/06(月) 18:18:03.12ID:fSw1iVag
pLH=TP/FP
nLH=(1-TP)/(1-FP)=FN/TN

DOR=pHL/nLH = (TP/FP)/(FN/TN)

# pr=Disese/Health : prevalance for actual number
PPV=TP/(TP+FP*pr)
(1-PPV)=FP/(TP+FP*pr)
NPV=TN/(TN+FN*pr)
(1-NPV)=FN/(TN+FN*pr)

PPV/(1-PPV) * NPV/(1-NPV) = TP/FP * TN/FN =DOR # for any prevalence

n=1000
set.seed(0)
TPR=runif(n)
set.seed(1)
FPR=runif(n)

pLH=TPR/FPR
nLH=(1-TPR)/(1-FPR)
DOR=pLH/nLH
logit = function(q) log(q/(1-q))
D=logit(TPR)-logit(FPR)
plot(log(DOR),D)
S=logit(TPR)+logit(FPR)
plot(D~S)
f=function(ab) sum((D-(ab[1]+ab[2]*S)^2))
optim(c(-0.1,-0.1),f) # Not Convergent
lm=lm(D~S) ; lm$coef
abline(lm)
0707卵の名無しさん
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2017/02/06(月) 18:19:18.13ID:fSw1iVag
##
sensitivity=seq(0,1,len=100)
specificity=seq(0,1,len=100)

h = function(sensitivity,specificity){
TPR=sensitivity
FPR=1-specificity
log((TPR/FPR)/((1-TPR)/(1-FPR)))
}
z=outer(sensitivity,specificity,h)
image(sensitivity,specificity,z,col=terrain.colors(32),main="log(Diagnostic Odds Ratio)")
contour(TPR,FPR,z,nlevels=32,add=TRUE)
0708卵の名無しさん
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2017/02/06(月) 21:39:31.08ID:fSw1iVag
##差の信頼区間(生データなし)
DifCI=function(n1,n2,m1,m2,sd1,sd2){
pooledV=((n1-1)*sd1^2+(n2-1)*sd2^2)/(n1-1+n2-1)
SE12=sqrt((1/n1+1/n2)*pooledV)
w=qt(.975,n1-1+n2-1)*SE12
ci=c(m1-m2-w,m1-m2+w)
names(ci)=c("lower","upper")
return(ci)
}

# t検定(生データなし)
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
pt(abs(T),n1-1+n2-1,lower.tail = FALSE)
}
0709卵の名無しさん
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2017/02/06(月) 21:40:10.38ID:fSw1iVag
## m sd SEM n
non=c(0.52,0.25,0.027,88)
rec=c(0.38,0.32,0.034,89)
eli=c(0.40,0.26,0.048,28)

# 生データなしで分散分析
lh=rbind(non,rec,eli)
colnames(lh)=c("m","sd","SEM","n") ; lh
mean.G=sum(lh[,"m"]*lh[,"n"])/sum(lh[,"n"])
SS.bit=sum((lh[,"m"]-mean.G)^2*lh[,"n"])
SS.wit=sum(lh[,"sd"]^2*(lh[,"n"]-1))
df.bit=nrow(lh)-1
df.wit=sum(lh[,"n"]-1)
MS.bit=SS.bit/df.bit
MS.wit=SS.wit/df.wit
F.ratio=MS.bit/MS.wit
pf(F.ratio,df.bit,df.wit,lower.tail=FALSE) # 0.003720507
(η2=(SS.bit)/(SS.bit+SS.wit)) # 0.05387927
0710卵の名無しさん
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2017/02/06(月) 22:24:41.94ID:fSw1iVag
# 比率の(正規分布近似)信頼区間から標本数を算出する
# p:比率 l:95%下限 u:95%上限
ci2n <- function(p,l,u){
Z=qnorm(.975)
n=p*(1-p)/(((u-l)/(2*Z))^2)
return(n)
}

library(binom)
ci=binom.confint(3,10, method="asymptotic")
ci2n(0.3,ci$lower,ci$upper)

ci=binom.confint(30,100, method="asymptotic")
ci2n(0.3,ci$lower,ci$upper)

ci=binom.confint(123,410, method="asymptotic")
ci2n(0.3,ci$lower,ci$upper)
0711卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/06(月) 23:47:29.81ID:fSw1iVag
Symptoms=c('Fever','Feverishness','Cough','Myalgia','Malaise',
'Headache','Sore throat','Sneezing','Nasal congestion',
'Chills','Vaccine history','Fever and cough',
'Fever and cough and acute onset')
pLH=c(1.8, 1.0, 1.1,0.93,0.98,1.0, 1.0,1.2,1.1,1.1, 0.63,1.9,2.0)
nLH=c(0.40,0.70,0.42,1.2,1.1,0.75,0.96,0.87,0.49,0.68,1.1,0.54,0.54)

findings=rep(0,length(Symptoms))
flu <- data.frame(pLH,nLH,DOR=round(pLH/nLH,2),findings)
rownames(flu) <- Symptoms
flu$findings=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1)
p2o <- function(p) p/(1-p)
o2p <- function(o) o/(1+o)

p0=0.50
o0=p2o(p0)
flu$LH <- ifelse(flu$findings,flu$pLH,flu$nLH)
flu

if(flu['Fever and cough and acute onset','findings']==1){
flu['Fever and cough','LH']<-1
}
if(flu['Fever and cough','findings']==1){
flu['Fever','LH'] = 1
flu['Cough','LH'] = 1
}
flu
o1=prod(flu$LH)
o2p(o1)
0712卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/07(火) 07:14:02.18ID:EQ9/UdEE
LH2snsp <- function(pLH,nLH){
sensitivity=pLH*(1-nLH)/(pLH-nLH)
specificity=(pLH-1)/(pLH-nLH)
c(sensitivity,specificity)
}

LH2snsp(4.7,0.06)
0713卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/07(火) 14:31:50.14ID:ppRdrpWr
LH2snsp = function(pLH,nLH){
c(sensitivity=pLH*(1-nLH)/(pLH-nLH),specificity=(pLH-1)/(pLH-nLH))
}
LH2snsp(4.7,0.06)

LH2SNSP=function(pLH,nLH){
f=function(snsp){
sn=snsp[1]
sp=snsp[2]
(pLH-sn/(1-sp))^2+(nLH-(1-sn)/sp)^2
}
0714卵の名無しさん
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2017/02/10(金) 12:13:06.11ID:GDPkbbYm
### P(Bd|Aa)がβ分布に従うとき
d.theta <- function(Θ,a=1,b=1) dbeta(Θ/(1-Θ),a,b)/((1-Θ)^2)
death.row <- function(a=1,b=1,N=10^5){
x=rbeta(N,a,b)
Θ=x/(1+x)
hist(Θ,freq=FALSE,xlim=c(0,1),xlab="P(Bd|Aa)",main="")
curve(d.theta(x,a,b),add=TRUE)
curve(dbeta(x,a,b),add=TRUE,lty=3)
legend("bottomright",bty="n",legend=paste0("Beta(",a,",",b,")"),cex=0.9)
EAP=integrate(function(x) x*d.theta(x,a,b),0,0.5)$value
MAP=optimize(function(x) d.theta(x,a,b),c(0,0.5),maximum=TRUE)$maximum
MED=uniroot(function(x,u0=0.5) integrate(function(y) d.theta(y,a,b),0,x)$value - u0,c(0,0.5))$root
print(data.frame(EAP,MAP,MED))
summary(Θ)
}
dev.off()
par(mfrow=c(2,2))
death.row(1,1)
death.row(2,2)
death.row(4,4)
death.row(8,8)

death.row(1,8)
death.row(2,8)
death.row(4,8)
death.row(4,2)
0715卵の名無しさん
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2017/02/11(土) 12:26:12.98ID:STlzmlk8
## https://github.com/matsuken92/Qiita_Contents/tree/master/Bayes_chap_04

f <- function(x) x^10*exp(-13*x) # posterior distribution
Q <- function(theta) dnorm(theta,mean=1,sd=0.5) # proposal distribution
N=10000
burn_in=1000
chain <- NULL
chain[1]=1 # 初期値
accepted=0
for(i in 1:N){
a = rnorm(1,mean=1,sd=0.5)
choice = c(a,chain[i])
r = (Q(chain[i])*f(a))/(Q(a)*f(chain[i]))
if(a>0 & r>0){
prob = c(min(r,1),1-min(r,1))
chain[i+1] <- sample(choice,1,replace=TRUE,prob=prob)
accepted=accepted+ifelse(chain[i+1]==a,1,0)
}else{
chain[i+1] <- chain[i]
}
}

dev.off()
par(mfrow=c(2,1))
plot(chain,type="l",col="royalblue")
accepted/N
0716卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/11(土) 12:46:54.35ID:STlzmlk8
f <- function(x) x^(11-1)*exp(-13*x) # posterior distribution
Q <- function(theta) dnorm(theta,mean=1,sd=0.5) # proposal distribution
N=10000
burn_in=1000
chain <- NULL
chain[1]=1 # 初期値
accepted=0
for(i in 1:N){
a = rnorm(1,mean=1,sd=0.5) # 提案分布の提示値
choice = c(a,chain[i])
r = (Q(chain[i])*f(a))/(Q(a)*f(chain[i]))
if(a>0 & r>0){
prob = c(min(r,1),1-min(r,1))
chain[i+1] <- sample(choice,1,replace=TRUE,prob=prob)
accepted=accepted+ifelse(chain[i+1]==a,1,0)
}else{
chain[i+1] <- chain[i]
}
}

dev.off()
par(mfrow=c(2,1))
plot(chain,type="l",col="royalblue")
accepted/N

chain2=chain[-c(1:burn_in)]
hist(chain2,freq=FALSE,col="royalblue",main="Histogram of MCMC sampling")
curve(dgamma(x,10,13), add=TRUE, col=3,lwd=2)

summary(chain2)
mean(chain2) ; var(chain2)
11/13 ; (11/13^2
0718卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/11(土) 19:03:33.18ID:STlzmlk8
# 最頻値(モード)
MAP <- function(x) {
dens <- density(x)
mode_i <- which.max(dens$y) # densityの頂点となるindex
mode_x <- dens$x[mode_i]
mode_y <- dens$y[mode_i]
c(mode_x, mode_y)
}
0719卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/12(日) 06:55:30.46ID:vF6uxTl/
離散データVRのモード値:density(VR)$x[which.max(density(VR)$y)]
0720卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/12(日) 21:29:59.33ID:vF6uxTl/
α=11
λ=13
h <- function(θ) λ*θ - (α-1)*log(θ) ; curve(h(x),0,3) # -log(事後分布カーネル)
h_dash <- function(θ) λ -(α-1)/θ # hの微分
hamiltonian <- function(p,θ) h(θ) + 1/2*p^2 # ポテンシャル + 運動量

p1=rnorm(1) # 初期値
θ1=2.5
.L=100
.ε=0.01
hmc3=function(L=.L,ε=.ε, p1, θ1){
p=θ=H=numeric(L)
p[1]=p1; θ[1]=θ1 ; H[1]=hamiltonian(p1,θ1)
for (i in 1:L){
θ[i+1] = θ[i] + ε*(p[i] - 0.5*ε*h_dash(θ[i]))
p[i+1] = (p[i] - 0.5*ε*h_dash(θ[i])) - 0.5*ε*h_dash(θ[i+1])
H[i+1] = hamiltonian(p[i+1],θ[i+1])
}
r=exp(H[1]-H[L+1])
prob=min(1,r)
choice=c(θ[L+1],θ[1])
θL <- sample(choice,1,replace=TRUE,prob=c(prob,1-prob))
acpt <- as.numeric(θL==θ[L+1]) # 受理されたか
pθa <- c(p[L+1],θL,acpt)
return(pθa)
}
hmc3(L=100,ε=0.01,p1=rnorm(1),θ1=2.5)
0721卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/12(日) 21:30:48.89ID:vF6uxTl/
T=1000

p=θ=acpt=numeric(T)
p[1]=p1
θ[1]=θ1
for(i in 1:T){
pth=hmc3(.L,.ε,p1,θ[i])
p[i+1] <- pth[1]
θ[i+1] <- pth[2]
acpt[i] <- pth[3]
p1 <- rnorm(1)
}
mean(acpt) # 受理率 1と良好

dev.off()
par(mfrow=c(2,1))
plot(p,type="l")
plot(θ,type="l")
dev.off()

θθ=seq(0.05,3,le=50)
pp=seq(-5,5,le=50)
z=outer(pp,θθ,hamiltonian)
persp(pp,θθ,z,theta=45,xlab="p",ylab="θ",zlab="Hamiltonian")
image(pp,θθ,z,xlab="p",ylab="θ",col=heat.colors(12,0.7))
contour(pp,θθ,z, add=TRUE)
points(p,θ,col=rgb(0.01,0.01,0.01,0.5))
lines(p,θ,col=rgb(0.01,0.01,0.01,0.3))>>995
0722卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/15(水) 07:02:30.83ID:QuGCIlP+
東京慈恵会医科大学入試結果

2013-04-14 (日) 12:00
医学部入試
2013 | 東京慈恵会医科大学 | 繰上 | 補欠

http://igakubu-tajiri.com/category/%e3%83%a1%e3%83%ab%e3%83%aa%e3%83%83%e3%82%af%e3%82%b9/
東京慈恵会医科大学の今年度入試の結果が判明しました。

2,781名の志願者に対して1次試験合格者は450名、
そしていわゆる正規合格者は155名でした。
.

正規合格にならなかったものの補欠となった受験生は239名でした。
2次試験受験者が424名でしたので2次試験を終えて
正規合格にも補欠にもなれなかった受験生は424名中30名でした。

239名の補欠者のうち繰り上げ合格となられた受験生は203名で
今年度の東京慈恵会医科大学の繰り上げ合格者は200名を超え
「多かった」という印象です。
0724卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/18(土) 15:45:15.30ID:buTG/vvu
SEに頼んで院内LANから吸出してもらった。

エクセルマクロ インフルエンザ確率計算.zip
http://xfs.jp/p7rz5T

賞味期限ありw
0725卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/18(土) 20:28:40.65ID:buTG/vvu
Y1=c(53.1,51.5,45.5,55.5,49.6,50.1,59.2,54.7,53.0,48.6,
55.3,54.6,51.7,48.6,56.4,58.9,53.3,42.4,51.9,39.1)
Y0=c(51.3,48.2,49.6,59.6,44.2,47.6,54.9,56.5,48.4,50.6,
53.6,57.5,52.0,46.9,56.8,50.0,53.8,38.3,52.6,41.0)
N=length(Y0)
(Y=cbind(Y0,Y1))
t.test(Y0,Y1,paired = TRUE)
fit635 <- stan('toyota622.stan',data=list('N','Y'),seed=1234,iter=11000,warmup=1000)
fit635
print(fit635,c("mu","rho","delta"),prob=c(.025,.5,.975))

traceplot(fit635,'delta')
ms=extract(fit635)
hist(ms$delta,freq=FALSE)
summary(ms$delta)
mean(ms$delta<0)
quantile(ms$delta,probs=c(0.025,0.50,0.975))
hist(ms$rho,freq=FALSE)
mean(ms$rho>0.5)
quantile(ms$rho,probs=c(0.025,0.50,0.975))
0726卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/19(日) 05:59:48.47ID:Pf/sAEZx
// normal.stan
data{
int N;
real Y[N];
}

parameters{
real mu;
real<lower=0> sigma;
}

model{
mu ~ normal(0,100);
sigma ~ cauchy(0,5);
Y ~ normal(mu,sigma);
}

generated quantities{
real log_lik[N];
for(n in 1:N)
log_lik[n] = normal_lpdf(Y[n]|mu,sigma);
}
0727卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/19(日) 09:38:35.83ID:Pf/sAEZx
Y1=c(53.1,51.5,45.5,55.5,49.6,50.1,59.2,54.7,53.0,48.6,
55.3,54.6,51.7,48.6,56.4,58.9,53.3,42.4,51.9,39.1)
Y0=c(51.3,48.2,49.6,59.6,44.2,47.6,54.9,56.5,48.4,50.6,
53.6,57.5,52.0,46.9,56.8,50.0,53.8,38.3,52.6,41.0)
n=length(Y0)
f=function() mean(sample(Y1,n,replace=TRUE) - sample(Y0,n,replace=TRUE))
r=replicate(10^6,f())
mean(r<0)

> meanCI(r<0)
lower mean upper
1 0.2717172 0.27259 0.2734628
> mean(r<0)
[1] 0.27259
> sd(r<0)
[1] 0.4452919
> meanCI(r<0)
lower mean upper
1 0.2717172 0.27259 0.2734628
0728卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/20(月) 03:57:52.38ID:UcjtbCpN
//2x2.stan
data{
int<lower=0> N[2];
int n[2,2];
}

parameters{
simplex[2] p[2];
}

model{
for(i in 1:2){
for(j in 1:2){
n[i,j]~ binomial(N[j],p[j][i]);//Binom(N[2],p[2][i])
}
}
}
0729卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/20(月) 03:58:05.69ID:UcjtbCpN
generated quantities{
real d;
real delta_over;
real p11;
real p10;
real p01;
real p00;
real RR;
real OR;
p11 = p[1][1];//介入あり効果あり、暴露あり病気あり
p10 = p[1][2];//介入あり効果なし、暴露あり病気なし
p01 = p[2][1];//介入なし効果あり、暴露なし病気あり
p00 = p[2][2];//介入なし効果なし、暴露なし病気なし
d = p11 - p01;//暴露あり病気あり割合−暴露なし病気あり割合
delta_over = step(d);
RR = p11/p01;
OR = (p11/p10)/(p01/p00);
}
0730卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/20(月) 04:00:19.44ID:UcjtbCpN
library("rstan")
rstan_options(auto_write = TRUE)
options(mc.cores = parallel::detectCores())
model81=stan_model('2x2')
n=matrix(c(128,72,97,103),ncol=2,byrow=TRUE) ; n
N=apply(n,1,sum) ; N
data <- list(n=n,N=N)
fit81 <- sampling(model81,data=data,seed=123,iter=11000,warmup=1000)
print(fit81,digits=3, probs=c(.025,.975))
ms=rstan::extract(fit81)

Epi::twoby2(n)
0731卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/22(水) 07:58:32.50ID:kWQWo38X
日本だけじゃないです、アメリカも完全な学歴社会です
アメリカ人上司も、親の執刀医が若くて心配だったから、ググって出身校調べたって
そして日本の場合は、入った大学がある程度の知的能力とどれだけ努力できたかを示してしまうのは事実
医師という職業が、あるレベル以上の知的能力と、一生勉強できる勤勉さが必要なのがわかったからこそ、自分より下だといっぱいいっぱいなんでは?と思うのです
0732卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/22(水) 18:54:45.42ID:kWQWo38X
data{
int N;
vector[3] x[N];
}
parameters{
vector[3] mu;
vector<lower=0>[3] sigma;
vector[3] rho; //rho[1]=ρ23,rho[2]=ρ13,rho[3]=ρ12
}
transformed parameters{
matrix[3,3] Sigma; //分散共分散行列
Sigma[1,1]=pow(sigma[1],2);
Sigma[2,2]=pow(sigma[2],2);
Sigma[3,3]=pow(sigma[3],2);
Sigma[1,2]=sigma[1]*sigma[2]*rho[3];
Sigma[2,1]=sigma[2]*sigma[1]*rho[3];
Sigma[1,3]=sigma[1]*sigma[3]*rho[2];
Sigma[2,3]=sigma[2]*sigma[3]*rho[1];
Sigma[3,1]=sigma[3]*sigma[1]*rho[2];
Sigma[3,2]=sigma[3]*sigma[2]*rho[1];
}
model{
x ~ multi_normal(mu,Sigma);
}
generated quantities{
real delta;
real delta_step;
delta=rho[1]-rho[3]; //ρ32-ρ12
delta_step=step(delta);
}
0733卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/23(木) 13:44:28.88ID:RDO2DuIV
data{
int Ny;
vector[2] y[Ny];//y[1]:説明変数、y[2]:目的変数
int Nx;
real x[Nx];//目的変数欠損データ
}
parameters{
vector<lower=0>[2] mu;
vector<lower=0>[2] sig;
real<lower=-1,upper=1> rho;
}
transformed parameters{
matrix[2,2] Sigma;
Sigma[1,1] = pow(sig[1],2);
Sigma[2,2] = pow(sig[2],2);
Sigma[1,2] = sig[1]*sig[2]*rho;
Sigma[2,1] = sig[2]*sig[1]*rho;
}
model{
y ~ multi_normal(mu,Sigma);
x ~ normal(mu[1],sig[1]);// 欠損データの平均と分散は欠損していないペアと同じと仮定する
}
0734卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/26(日) 22:00:49.92ID:+9rk+Hzi
data{
int N; # nrow(d) 29
int D; # ncol(d) 2
vector[D] Y[N];
}

parameters{
vector[D] mn;
cov_matrix[D] cov;
}

transformed parameters{
real rho;
rho = cov[1,2]/(sqrt(cov[1,1])*sqrt(cov[2,2]));
}

model{
Y ~ multi_normal(mn,cov);
}
0735卵の名無しさん
垢版 |
2017/02/26(日) 22:02:50.58ID:+9rk+Hzi
Y1=c(2051,2090,2200,2250,2260,2749,2813,2995,3014,3141,3180,3237,3284,3310,3400,3440,3580,3650,3660,3750,3755,3760,3770,3800,3800,3880,3890,3950,4565)
Y2=c(70,66,65,69,66,65,66,64,65,66,62,61,60,61,60,58,62,60,59,59,61,61,60,59,57,60,60,58,57)
Y=cbind(Y1,Y2)
N=nrow(Y)
D=ncol(Y)
data <- list(N=N,D=D,Y=Y)
fit92.siri2 <- sampling(model92,data=data,seed=1234)
print(fit92.siri2,probs=c(0.025,0.975),par=c('mn','rho'),digits=3)
cor.test(Y1,Y2)


mean se_mean sd 2.5% 97.5% n_eff Rhat
mn[1] 3283.506 2.937 135.547 3016.277 3550.073 2130 1.003
mn[2] 61.965 0.018 0.737 60.475 63.461 1755 1.003
rho -0.886 0.001 0.047 -0.952 -0.772 2315 1.001


cor.test(Y1,Y2)

Pearson's product-moment correlation

data: Y1 and Y2
t = -10.176, df = 27, p-value = 9.747e-11
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-0.9477572 -0.7780874
sample estimates:
cor
-0.8906137
0736卵の名無しさん
垢版 |
2017/03/06(月) 16:06:15.28ID:Q2Cpe/w6
n=100
p=0.5
H=numeric(n)
for (r in 1:n)
H[r] = dnorm(r,n,p) *q*r + dnorm(r,n,p)*(n-r)
sum(H)=50
0737卵の名無しさん
垢版 |
2017/03/06(月) 20:35:56.42ID:Q2Cpe/w6
n=100
p=0.5
H=numeric(n)
for (r in 1:n)
H[r] = dbinom(r,n,p) *q*r + dbinom(r,n,p)*(n-r)
sum(H)=50
0738卵の名無しさん
垢版 |
2017/03/24(金) 20:14:19.77ID:ksHDOKNP
論理演算としては間違い。

ある行為が犯罪とされるためには、その行為が刑法が定める犯罪の型に合致し、かつ、違法であることが必要である。債務不履行は犯罪ではない。だから、債務不履行は刑法が定める犯罪の型に合致しないか、または、違法ではない
0740卵の名無しさん
垢版 |
2017/04/09(日) 21:12:23.06ID:sF6Wko2R
1.1 A
1.2 C
1.3 False
1.4
lymphoid B,D
myeloid A, C, E,F,G
1.5 B
1.6 False
1.7 A-2 B-3 C-4 D-1
1.8 C
1.9 central-A,D peripheral-B,C,E
1.10 A-3 B-1 C-2
1.11 D
1.12 cytotoxic helper
1.13 False
1.14 False
1.15 A
1.16 B
1.17 False
0741卵の名無しさん
垢版 |
2017/04/10(月) 05:42:53.83ID:nCVX6081
p=0.01
uniroot(f=function(n,p,u)choose(n,0)*p^0*(1-p)^n -u,p=0.01,u=1-0.99,c(10,1000))
# 0.99^n < 0.01
n=log(0.01)/log(0.99) ; n
0742卵の名無しさん
垢版 |
2017/04/11(火) 08:06:54.06ID:ddDem73K
下克上
0743卵の名無しさん
垢版 |
2017/04/11(火) 08:31:09.19ID:q2T7LqVO
実際医学部なんてカネ積めば、帝京とかのバカでもなれるからいても不思議じゃない
0745卵の名無しさん
垢版 |
2017/04/14(金) 23:55:20.92ID:yxuKA0eX
全身整形dollって言うブログ主、飛田新地の風俗上がりで医学部生らしい。
0746卵の名無しさん
垢版 |
2017/04/15(土) 10:46:50.54ID:/Ac2z1eL
>>743
そう思っていたのだが
2代目院長の息子はどこにも受からず老健の事務長だぜ。
寄付金をケチったのだろうな。
0748卵の名無しさん
垢版 |
2017/04/15(土) 19:28:17.15ID:/Ac2z1eL
# neck flexion test
TP=0.84 ; TN=0.48
(pLH=TP/(1-TN))
(nLH=(1-TP)/TN)
(DOR=pLH/nLH)

# jolt accentuation
TP=0.97 ; TN=0.60
(pLH=TP/(1-TN))
(nLH=(1-TP)/TN)
(DOR=pLH/nLH)

# Kernig test
TP=0.09 ; TN=0.999
(pLH=TP/(1-TN))
(nLH=(1-TP)/TN)
(DOR=pLH/nLH)
0749卵の名無しさん
垢版 |
2017/04/21(金) 18:27:17.55ID:i0yzIgcA
330 名前:卵の名無しさん[sage] 投稿日:2017/03/05(日) 09:19:33.48 ID:36bVdlBf
縁故加点や「任意」の寄付を絡めての定員外合格による入学を裏口入学としよう。
ド底辺特殊シリツ医大で裏口入学の割合を調査することにした。
卒業したことすら隠したいド底辺特殊シリツ医大であるため、裏口入学と本人が正直に答えるとは考えにくい。
そこで調査方法を次のようにすることにした。

本人だけがわかるようにコインを投げて

  表であれば正直に裏口か否かを答える

  裏であれば常に裏口であると答える

コインの裏表は本人しか知らず調査解析者には伝えられない。

100人を調査したところ90人が裏口であると答えた。
さて、このド底辺特殊シリツ医大の裏口入学確率とその95%信用区間はいくらか述べよ。

ド底辺ネタだと勉強する気が起きない人にはこんな問題にもできる。
同じ調査方法で女子高校生100人にエッチした経験はあるかの調査をして
50人が経験済みと答えた。経験確率の平均値とその95%信用区間はいくらか述べよ。
また、その最頻値と中央値も併せて答えよ。
経験確率密度をグラフ化してみた。
http://i.imgur.com/He5m9DK.jpg
0750卵の名無しさん
垢版 |
2017/04/22(土) 14:43:21.60ID:STcMEHHI
数学板のスレを改変
「ド底辺特殊シリツ医大が存在しなければ、日本は幸せになる」という命題があるとき、ド底辺特殊シリツ医大が存在しているならこの命題は必ず真である と言ってよいか?
0751卵の名無しさん
垢版 |
2017/04/24(月) 21:44:59.20ID:WAjEOgPG
# http://mathtrain.jp/monty
# 方法3:プログラミングで実験してみる
# 乱数を使って実際にモンティ・ホール問題を何回も試行してみる
F=function(){
n=100
f=function(){
d=integer(3)
w=sample(1:3,1)
d[w]=1
return(d)
}

g=function(x) replicate(x,f())
D=g(n)
C=f()
change=sum(apply(D-C,2,var))/n
no_change=(n-sum(apply(D-C,2,var)))/n
res=c(change,no_change)
return(res)
}

N=1000
Res=replicate(N,F())
par(mfrow=c(2,1))
hist(Res[1,],xlab="P(winner)",ylab="",main="Change",col="gray")
hist(Res[2,],xlab="P(Winner)",ylab="",main="No Change",col="gray")
summary(Res[1,])
summary(Res[2,])
#http://i.imgur.com/XmQ82Lc.jpg
0752卵の名無しさん
垢版 |
2017/04/26(水) 15:25:22.24ID:vNHKSJLD
ROLE AND LIMITATIONS OF STATISTICS
Much of medicine is inherently probabilistic. Not everyone with hypercholesterolemia
who is treated with a statin is prevented from having a myocardial
infarction, and not everyone not treated does have one, but statins reduce
the probability of a myocardial infarction in such patients. Because so much
of medicine is based on probabilities, studies must be performed on groups
of people to estimate these probabilities. Three component tasks of statistics
are: selecting a sample of subjects for study, describing the data from that
sample, and drawing inferences from that sample to a larger population of
interest.
0753卵の名無しさん
垢版 |
2017/04/29(土) 08:57:14.64ID:j6+oCrzG
.stan_code = ' data { int n_obs; real[n_obs] x; } parameters { real mu; real<lower=0> sigma; } model { x ~ normal(mu, sigma); }'

.model = rstan::stan_model(model_code=.stan_code)
0754卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/02(火) 10:02:52.28ID:HeSMfHd3
NNT <- function(A,B,n,HR,cl=0.95){
b=n/(1+HR*A/B)
a=n-b
a=round(a)
b=round(b)
nnt=abs(1/(a/A-b/B))
print(fmsb::rateratio(a,b,A,B,conf.level = cl))
return(nnt)
}

NNT(364828/2,364828/2,961,0.61)
NNT(364828/2,364828/2,1334,0.49)
NNT(364828/2,364828/2,1983,0.54)
0756卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/03(水) 17:52:45.47ID:NU8fdDNG
##差の信頼区間(生データなし)
DifCI=function(n1,n2,m1,m2,sd1,sd2){
pooledV=((n1-1)*sd1^2+(n2-1)*sd2^2)/(n1-1+n2-1)
SE12=sqrt((1/n1+1/n2)*pooledV)
w=qt(.975,n1-1+n2-1)*SE12
ci=c(m1-m2-w,m1-m2+w)
names(ci)=c("lower","upper")
return(ci)
}
DifCI(100,100,82,81,3,3)

# t検定(生データなし)
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)
}
T.test(100,100,82,81,3,3)*2
0757卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/03(水) 17:53:27.39ID:NU8fdDNG
# 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
# であったとする。

n=100
set.seed(123)
Y1=82+scale(rnorm(n))*3
set.seed(123)
Y2=81+scale(rnorm(n))*3
t.test(Y1,Y2,var=TRUE)
DifCI(100,100,82,81,3,3)

N=10000 # N回比較を
FF=function(d,Y1,Y2,N=10000){
f=function(d) sample(Y1,1)-sample(Y2,1) >= d
mean(replicate(N,f(d)))
}
FF(5,Y2,Y1)
FF(0,Y2,Y1)

NN=1000 #NN回繰り返す
BJK=replicate(NN,FF(5,Y2,Y1)) # 女子高生>女子大生 バスト差>5cm 8%
quantile(BJK,c(.025,.5,.975))

BJD=replicate(NN,FF(5,Y1,Y2)) # 女子大生>女子高生 バスト差>5cm 17%
quantile(BJD,c(.025,.5,.975))
0758卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/04(木) 17:29:43.66ID:6FvZGmBc
## m sd SEM n
non=c(0.52,0.25,0.027,88)
rec=c(0.38,0.32,0.034,89)
eli=c(0.40,0.26,0.048,28)

# 生データなしで分散分析
lh=rbind(non,rec,eli)
colnames(lh)=c("m","sd","SEM","n") ; lh
mean.G=sum(lh[,"m"]*lh[,"n"])/sum(lh[,"n"])
SS.bit=sum((lh[,"m"]-mean.G)^2*lh[,"n"])
SS.wit=sum(lh[,"sd"]^2*(lh[,"n"]-1))
df.bit=nrow(lh)-1
df.wit=sum(lh[,"n"]-1)
MS.bit=SS.bit/df.bit
MS.wit=SS.wit/df.wit
F.ratio=MS.bit/MS.wit
pf(F.ratio,df.bit,df.wit,lower.tail=FALSE) # 0.003720507
(η2=(SS.bit)/(SS.bit+SS.wit)) # 0.05387927
0759卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/04(木) 18:33:14.57ID:6FvZGmBc
//2x2.stan
data{
int<lower=0> N[2]; //行毎の標本和((介入+対照))
int n[2,2];// 行:介入の有無、列:結果の有無
}

parameters{
simplex[2] p[2];//ex. 総和sum(p[1]=1)となる確率のベクトル
}

model{
for(i in 1:2){//行
for(j in 1:2){//列
n[i,j]~ binomial(N[i],p[i][j]);//ex. n[1,2] ~ Binom(N[1],p[1][2])
}//行ごと(=介入群、対照群ごと)に二項分布
}
/*
n[1,1] ~ binomial(N[1],p[1][1]);
n[1,2] ~ binomial(N[1],p[1][2]);
n[2,1] ~ binomial(N[2],p[2][1]);
n[2,2] ~ binomial(N[2],p[2][2]);
*/
}
0760卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/04(木) 18:33:21.26ID:6FvZGmBc
generated quantities{
real d;
real delta_over;
real p11;
real p10;
real p01;
real p00;
real RR;
real OR;
p11 = p[1][1];//介入あり効果あり、(暴露あり病気あり)
p10 = p[1][2];//介入あり効果なし、(暴露あり病気なし)
p01 = p[2][1];//介入なし効果あり、(暴露なし病気あり)
p00 = p[2][2];//介入なし効果なし、(暴露なし病気なし)
d = p11 - p01;//暴露あり病気あり割合−暴露なし病気あり割合
delta_over = step(d);// ifelse(d>0,1,0)に相当
RR = p11/p01;
OR = (p11/p10)/(p01/p00);
}
0761卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/04(木) 18:33:49.02ID:6FvZGmBc
library("rstan")
rstan_options(auto_write = TRUE)
options(mc.cores = parallel::detectCores())

options(scipen = 10)

# UC Berkeley gender bias
# Men 8442 44%
# Women 4321 35%

n = matrix(round(c(8442*.44,8442*.56,4321*.35,4321*.65)),ncol=2,byrow=TRUE) ; n
N=apply(n,1,sum) ; N
data <- list(n=n,N=N)
model2x2=stan_model('2x2.stan')
fit2x2 <- sampling(model2x2,data=data,seed=1234)

print(fit2x2,pars=c('d','RR','OR'),digits_summary=dig,probs=c(.025,.975))
stan_dens(fit2x2,pars=c('d','RR','OR'),separate_chains = TRUE)

Epi::twoby2(n)
fisher.test(n)
prop.test(n[,1],c(8442,4321),correct=FALSE)
0762卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/06(土) 13:29:42.65ID:NK3Wh0hW
/*
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
*/
data{
real<lower=0> D;
}

parameters{
real<lower=0> Y1;
real<lower=0> Y2;
}

transformed parameters{
real d;
d = Y1 - Y2;
}
model{
Y1 ~ normal(82,3);
Y2 ~ normal(81,3);
}

generated quantities{
real JD;
real JK;
JD = step(d - D);
JK = step(-d - D);
}
0763卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/06(土) 13:30:05.47ID:NK3Wh0hW
library("rstan")
rstan_options(auto_write = TRUE)
options(mc.cores = parallel::detectCores())

D=5
data <- list(D=D)
boobs.model=stan_model('boobs.stan')
fit.boobs <- sampling(boobs.model,data=data, seed=1234,iter=15000,warmup=5000)
print(fit.boobs,pars=c('d','JD','JK'),probs=c(.025,.5,.975),digits=3)
stan_dens(fit.boobs,pars=c('d'),separate_chains = TRUE)

pnorm(-5,1,sqrt(3^2+3^2))
pnorm(5,1,sqrt(3^2+3^2),lower=FALSE)
0764卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/07(日) 17:03:41.37ID:zx28gyz5
# 帰無仮説RR=xとした時のp値を返す
rr2p=function(a,N1,b,N0,x){ # a,N1:介入群 b,N0:対象群 N1,N0は各群総数
RR=(a/N1)/(b/N0)
SE=sqrt(1/a-1/N1+1/b-1/N0)
pu=(1-pnorm(log(x/RR)/SE))*2
pl=(1-pnorm(-log(x/RR)/SE))*2
p.value=ifelse(pl<=1,pl,pu)
return(p.value)
}

# St.Jhon's Wart
a=12 ; N1=59
b=5 ; N0=50

rr=(a/N1)/(b/N0) ; rr
prr1=rr2p(a,N1,b,N0,1) ; prr1

curve(rr2p(a,N1,b,N0,x),0.1,10,log="x",lwd=2, xlab="帰無仮説のリスク比(log目盛)",ylab="p値")

abline(h=0.05,lty=3,col=2)
abline(v=1,lty=3,col='gray')
abline(v=rr,lty=3,col=4)

l.05=uniroot(function(x)rr2p(a,N1,b,N0,x)-0.05,c(0.5,1.0))$root
points(l.05,0.05,pch=19)
u.05=uniroot(function(x)rr2p(a,N1,b,N0,x)-0.05,c(5,10))$root
points(u.05,0.05,pch=19)
text(l.05,0.05+0.02,round(l.05,2))
text(u.05,0.05+0.02,round(u.05,2))
points(1,prr1)
text(1,prr1+0.02,round(prr1,2))
text(rr,0,round(rr,3))
0765卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/10(水) 22:14:20.37ID:trFWFCkB
There is no reason for national medical school gradutates to envy uraguchi bona fide morons who bought their way into the bottom medical school.

No offense, but a grim reality.
There is nothing to be more ashamed among doctors than buying their way into the bottom medical school.
Owing to this original sin, they cannot even name their honorable alma mater.

In order to keep their self-esteem, these moronic graduates cannot help but call other genuine doctors charlatans against their better judgement. What a pity!
The bottom line is that it sucks to be an uraguchi.

If any doctor tells that he will see a patient immediately when he cannot, the patient will label him a liar.
The doctor of his word won't behave in such a dishonest way.
If one insists that he can name ten of his classmates when he actually cannot, he will be a liar.

As for the uraguchi graduates, it seems to be intolerably dishonorable to uncover their alma mater.
Far more dishonorable than being a liar.

http://i.imgur.com/xpEEgUB.jpg


There will be no English response from bona fide morons suffering EBMS(Expellee from Bottom Medical School) Syndrome.

Last but not least,
it is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
0766卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/11(木) 19:03:05.80ID:/tTz9Crr
製薬会社の説明会ではよく大規模スタディの解析結果がよく提示される。
大規模試験でp<0.001が示されると、それだけ信頼できると騙される医者が多すぎ。
まあ、臨床に統計は必要ないというド底辺特殊シリツ医大卒は問題外だが。

"統計的有意差というものは、薬が持っている本来の力と会社の努力を掛け合わせた結果である"
とは母校の薬理の教授(故人)の名言。

EMPA-REG OUTCOME試験では10mg,25mg単独では有意差が示せず双方を単純に足し算して有意差ありと算出して宣伝した。
# Subjects CVD events % HR p value 95%CI
# Placebo 2333 282 12.1
# Empagliflozin 10mg 2345 243 10.4 0.85 0.07 0.72-1.01
# Empagliflozin 25mg 2342 247 10.5 0.86 0.09 0.73-1.02
# Empagliflozin 10mg+25mg 4687 490 10.5 0.86 0.04 0.74-0.99

10mg錠vsプラセボのデータを比率のままで何倍になれば有意になるかを求めると
1.15倍と計算できた。
グラフにしてみた。
http://i.imgur.com/veyTe2Y.png

大規模スタディとは数多く集めないと統計的有意差がでないような薬効の検証試験。
スカイダイビングにパラシュート着用が死亡率を低下させるかどうかを証明するのに大規模試験は不要w
ド底辺特殊シリツ医大卒が国立卒より低学力であるのは>29と>30の投稿を比較するだけでEvident.
0767卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/11(木) 20:50:15.65ID:/tTz9Crr
# Normal Ratio Distribution

dGRD <- function(w,mx,sx,my,sy,d){
a=sqrt(w^2/sx^2-2*d*w/sx/sy+1/sy^2)
b=mx*w/sx^2 -d*(mx+my*w)/mx/my + my/sy^2
c=mx^2/sx^2 -2*d*mx*my/sx/sy+ my^2/sy^2
d=exp((b^2-c*a^2)/2*a^2/(1-d^2)/a^2)
pw=b*d/a^3/sqrt(2*pi)/sx/sy*(pnorm(b/a/sqrt(1-d^2))-pnorm(-b/a/sqrt(1-d^2))) + sqrt(1-d^2)/pi/sx/sy/a^2*exp(-c/2/sqrt(1-d^2))
return(pw)
}

mx=15
sx=1
my=10
sy=1
d=0

N=10000

X=scale(rnorm(N))*sx+mx
Y=scale(rnorm(N))*sy+my
hist(X/Y, freq=FALSE,breaks=50,col='lightblue',main='Gaussian ratio distribution')
curve(dGRD(x,mx,sx,my,sy,d),add=TRUE,lwd=2)
0768卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/12(金) 06:02:32.57ID:e0eXW0W5
データをプールして求めたサマリー感度は62.3%(95%信頼区間57.9-66.6%)で、サマリー特異度は98.2%(23.8-98.7%)。これらの値を基に計算した陽性尤度比は34.5(23.8-45.2)、陰性尤度比は0.38(0.34-0.43)になった。
0769卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/12(金) 06:32:32.16ID:e0eXW0W5
Data Synthesis:

159 studies evaluated 26 RIDTs, and 35% were conducted during the H1N1 pandemic. Failure to report whether results were assessed in a blinded manner and the basis for patient recruitment were important quality concerns.
The pooled sensitivity and specificity were 62.3% (95% CI, 57.9% to 66.6%) and 98.2% (CI, 97.5% to 98.7%), respectively.
The positive and negative likelihood ratios were 34.5 (CI, 23.8 to 45.2) and 0.38 (CI, 0.34 to 0.43), respectively.

Sensitivity estimates were highly heterogeneous, which was partially explained by lower sensitivity in adults (53.9% [CI, 47.9% to 59.8%])
than in children (66.6% [CI, 61.6% to 71.7%]) and a higher sensitivity for influenza A (64.6% [CI, 59.0% to 70.1%) than for influenza B (52.2% [CI, 45.0% to 59.3%).
0770卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/12(金) 06:51:38.84ID:e0eXW0W5
そういえば薬の説明会に某社のMRがマスクをしてきて社内でインフルエンザが流行っているといってたな。
先週の当直でも近くの老健でも入所者や職員にインフレンザがくすぶっていた。
0771卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/13(土) 09:05:01.10ID:QvHCxQMI
ci.pLH <- function (a, b, c, d, cl = 0.95) { # a:TP b:FP c:FN d:TP
LH = (a/(a+c))/(b/(b+d)) # TP/FP
Z = qnorm(1 - (1 - cl)/2) # 1.96
RRL = LH * exp(-Z * sqrt(1/a - 1/(a+c) + 1/b - 1/(b+d)))
RRU = LH * exp( Z * sqrt(1/a - 1/(a+c) + 1/b - 1/(b+d)))
CI = c(LH,RRL, RRU)
return(CI)
}

ci.nLH = function (a, b, c, d, cl = 0.95)
{
LH = (c/(a+c))/(d/(b+d)) # FN/TN
Z = qnorm(1 - (1 - cl)/2)
RRL = LH * exp(-Z * sqrt(1/c - 1/(a+c) + 1/d - 1/(b+d)))
RRU = LH * exp( Z * sqrt(1/c - 1/(a+c) + 1/d - 1/(b+d)))
CI = c(LH, RRL, RRU)
return(CI)
}
0772卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/13(土) 15:58:10.20ID:6ps0P3Xn
//2x2CI.stan

data{
int<lower=0> N[2]; //行毎の標本和((疾病+対照))
int n[2,2];// 行:疾病の有無、列:所見の有無
}

parameters{
simplex[2] p[2];//ex. 総和sum(p[1]=1)となる確率のベクトル
}

model{
for(i in 1:2){//行
for(j in 1:2){//列
n[i,j]~ binomial(N[i],p[i][j]);//ex. n[1,2] ~ Binom(N[1],p[1][2])
}//行ごと(=疾病群、対照群ごと)に二項分布
}
/*
n[1,1] ~ binomial(N[1],p[1][1]);
n[1,2] ~ binomial(N[1],p[1][2]);
n[2,1] ~ binomial(N[2],p[2][1]);
n[2,2] ~ binomial(N[2],p[2][2]);
*/
}
0773卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/13(土) 15:58:27.22ID:6ps0P3Xn
generated quantities{
real p11;
real p10;
real p01;
real p00;
real sn; //sensitivity
real sp; //specificity
real pLH;//positive likelihood ratio
real nLH;//negative likelihood ratio
real DOR; //diagnostic odds ratio
p11 = p[1][1];//TP 疾病あり所見あり
p10 = p[1][2];//FN 疾病あり所見なし
p01 = p[2][1];//FP 疾病なし所見あり
p00 = p[2][2];//TN 疾病なし所見なし
sn = p11/(p11+p10);
sp = p00/(p00+p01);
pLH = sn/(1-sp);
nLH = (1-sn)/sp;
DOR = pLH/nLH;
}
0774卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/13(土) 16:04:29.69ID:6ps0P3Xn
n=matrix(c(a,b,c,d),ncol=2) ; n
N=apply(n,1,sum) ; N
data <- list(n=n,N=N)

model.2x2CI <- stan_model('2x2CI.stan')
fit.2x2CI <- sampling(model.2x2CI, data=data, pars=c('sn','sp','pLH','nLH','DOR'),seed=1234,iter=20000)
fit.2x2CI
pars=c('sn','sp','pLH','nLH')
print(fit.2x2CI,pars=pars,prob=c(.025,.5,.975),digits=3)
stan_dens(fit.2x2CI,pars=c('sn','sp','pLH','nLH'),separate_chains = TRUE)
stan_hist(fit.2x2CI,pars=pars,bins=20)
stan_trace(fit.2x2CI)
stan_ac(fit.2x2CI)
0775卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/14(日) 12:35:35.94ID:75s6edjB
 日本大学板橋病院(東京都、平山篤志院長)で2015〜16年、患者3人に対し鎮静剤プレセデックスなどの投与ミスが4件相次いで起きたことが同大学への取材でわかった。
このうち1件では患者が一時心肺停止になった。
 同病院は現在、プレセデックスの使用を停止し、薬の知識不足が背景にあるとして、医師や研修医に危険薬の使用方法を記した冊子の携帯を義務づけるなどの対策をとったという。
厚生労働省が関係者から事情を聴いている。
 日大によると、誤投与が起きたのはいずれも救命救急センター。
15年7月、入院中の70代男性に対し、看護師が医師の指示を受けずにプレセデックスの急速投与を実施し、一時心肺停止になった。
プレセデックスの添付文書では、緩やかな持続投与が厳守とされている。男性は16年9月に口腔(こうくう)底がんで死亡したが、「薬が死亡の原因ではない」としている。
16年5月には、救急搬送された80代男性に対し、研修医がプレセデックスの急速投与を指示し、看護師が実施。
さらに16年12月にも入院していた当時2歳の女児に対し、看護師が点滴の設定を誤り通常の10倍のプレセデックスを投与し、
別の看護師がミスに気づいて投与を中止。
約10日後には、研修医の誤った指示で解熱剤アセリオが過量投与された。
この3件について「健康被害はなかった」としている。

同病院は大学広報を通じ、「病院としてはあってはならないことで深くおわびする。再発防止策を講じている」とコメントした。(小川裕介)


http://www.asahi.com/articles/ASK3J3CHDK3JULBJ004.html
0777卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/15(月) 19:25:44.29ID:k0A2P6EO
If, however, one uses the limits only to determine whether the null point lies inside or outside the confidence interval, one is only performing a significance test.
It is lamentable to go to the trouble to calculate confidence limits and then use them for nothing more than classifying the study finding as statistically significant or not.
One should instead remember that the precise locations of confidence limits are not important for proper interpretation.
Rather, the limits should serve to give one a mental picture of the location and spread of the entire P-value function.
0778卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/15(月) 19:28:09.11ID:k0A2P6EO
The likelihood of a specified parameter value given observed data
is defined as the probability of the observed data given that the true parameter equals the specified parameter value.
0779卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/18(木) 19:01:17.64ID:zeLyudIO
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5147894/table/pone.0167480.t002/

> T_test <- function(n1,n2,m1,m2,sd1,sd2) {
+ pt(abs(m1-m2)/sqrt((1/n1+1/n2)*((n1-1)*sd1^2+(n2-1)*sd2^2)/((n1-1)+(n2-1))),n1+n2-2,lower.tail = FALSE)*2
+ }
>#J(^o^)PAN-2 twilight shift
> n1=85
> n2=93
> m1=c(4.4,2.8,3.1,3.0,15.6,2.9,14.1,NA,NA)
> sd1=c(0.16,0.09,0.08,0.07,1.01,0.74,0.43,NA,NA)
> m2=c(3.9,2.7,3.2,2.9,15.3,2.9,14.0,NA,NA)
> sd2=c(0.15,0.08,0.07,0.07,0.98,0.78,0.37,NA,NA)
> mapply(T_test,n1,n2,m1,m2,sd1,sd2)
[1] 0.000000000000000000000000000000000000000000000000003703796
[2] 0.000000000000396558043165599381357777630796590528916567564
[3] 0.000000000000000700365485362126109119065842101292673760327
[4] 0.000000000000000013582277683810314731008284105939765140647
[5] 0.045913211951356974749316464112780522555112838745117187500
[6] 1.000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
[7] 0.097289391439183053877925999586295802146196365356445312500
[8] NA
[9] NA
0780卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/19(金) 12:06:12.42ID:ZXFvL/T2
Stay1=c(1691,0,4,7,13,165)
Stay0=c(1702,0,4,8,16,320)
Fever1=c(1691,0,1,2,4,49)
Fever0=c(1702,0,1,2,5,50)
IP=rbind(Stay1,Stay0,Fever1,Fever0)
colnames(IP)=c('N','Min','lwrQ','Med','uprQ','Max')
IP
Stay=IP[1:2,]
Fever=IP[3:4,]

ns=round(Stay1[1]/4)
sty1=c(sample(Stay1[2]:Stay1[3],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[3]:Stay1[4],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[4]:Stay1[5],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[5]:Stay1[6],ns,replace=TRUE))
hist(sty1);quantile(sty1)

ns=round(Stay0[1]/4)
sty0=c(sample(Stay0[2]:Stay0[3],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[3]:Stay0[4],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[4]:Stay0[5],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[5]:Stay0[6],ns,replace=TRUE))
hist(stay0);quantile(stay0)
wilcox.test(sty0,sty1, correct=FALSE)
wilcox.test(sty0,sty1, correct=TRUE)
0781卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/19(金) 12:07:30.81ID:ZXFvL/T2
Sim_fever=function(){
ns=round(Fever1[1]/4)
fev1=c(sample(Fever1[2]:Fever1[3],ns,replace=TRUE),
sample(Fever1[3]:Fever1[4],ns,replace=TRUE),
sample(Fever1[4]:Fever1[5],ns,replace=TRUE),
sample(Fever1[5]:Fever1[6],ns,replace=TRUE))
#hist(fev1); quantile(fev1)

ns=round(Fever0[1]/4)
fev0=c(sample(Fever0[2]:Fever0[3],ns,replace=TRUE),
sample(Fever0[3]:Fever0[4],ns,replace=TRUE),
sample(Fever0[4]:Fever0[5],ns,replace=TRUE),
sample(Fever0[5]:Fever0[6],ns,replace=TRUE))
#hist(fev0); quantile(fev0)

wilcox.test(fev0,fev1,correct=FALSE)$p.value
}
N=1000
Res=replicate(N,Sim_fever())
hist(Res,freq=FALSE,breaks=30,col='lightblue')
lines(density(Res))
mean(Res<0.05)
0782卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/19(金) 13:13:42.81ID:ZXFvL/T2
###分位数に適合するシミュレーション
library(exactRankTests)
par(mfrow=c(2,1))

Stay1=c(N=1691,Min=0,lwrQ=4,Med=7,uprQ=13,Max=165)
Stay0=c(N=1702,Min=0,lwrQ=4,Med=8,uprQ=16,Max=320)

ns=round(Stay1[1]/4)
sty1=c(sample(Stay1[2]:Stay1[3],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[3]:Stay1[4],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[4]:Stay1[5],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[5]:Stay1[6],ns,replace=TRUE))
hist(sty1,breaks=50,xlim=c(0,320),main='prayed');quantile(sty1)


ns=round(Stay0[1]/4)
sty0=c(sample(Stay0[2]:Stay0[3],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[3]:Stay0[4],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[4]:Stay0[5],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[5]:Stay0[6],ns,replace=TRUE))
hist(sty0,breaks=100,main='control');quantile(sty0)

par(mfrow=c(1,1))
plot(density(sty0),lty=2)
lines(density(sty1))

wilcox.test(sty0,sty1, correct=FALSE)
wilcox.test(sty0,sty1, correct=TRUE)
exactRankTests::wilcox.exact(sty0,sty1)
0783卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/19(金) 18:29:04.26ID:NEqlWULX
Stay1=c(N=1691,Min=0,lwrQ=4,Med=7,uprQ=13,Max=165)
Stay0=c(N=1702,Min=0,lwrQ=4,Med=8,uprQ=16,Max=320)
Sim_Stay<-function(){
ns=round(Stay1[1]/4)
sty1=c(sample(Stay1[2]:Stay1[3],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[3]:Stay1[4],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[4]:Stay1[5],ns,replace=TRUE),
sample(Stay1[5]:Stay1[6],ns,replace=TRUE))
# hist(sty1,breaks=50,xlim=c(0,320),main='prayed');quantile(sty1)

ns=round(Stay0[1]/4)
sty0=c(sample(Stay0[2]:Stay0[3],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[3]:Stay0[4],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[4]:Stay0[5],ns,replace=TRUE),
sample(Stay0[5]:Stay0[6],ns,replace=TRUE))
# hist(sty0,breaks=100,main='control');quantile(sty0)
wilcox.exact(sty0,sty1)$p.value
}
N=10000
Res=replicate(N,Sim_Stay())
hist(Res,freq=FALSE,col='lightgreen',breaks=100)
lines(density(Res),add=TRUE)
mean(Res<0.05)
max(Res)
0784卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/20(土) 10:52:57.73ID:GAnNqfB7
Physician age and outcomes in elderly patients in hospital in the US:
observational study
http://www.bmj.com/content/357/bmj.j1797.full.pdf
のTable 2のデータを用いて
コクラン・アーミテージ検定をしてみる。

adms=c(309020,280894,115660,30963)
phys=c(10177,8016,3331,1086)
mort=c(.108,.111,.113,.121)
deat=round(mort*adms)

#Cochran-Armitage
Cochran_Armitage<-function(ri,ni,xi=seq_along(ri)){ # ri:患者 ni:総数 xi:病状指標
O<-sum(ri*xi)
r<-sum(ri);n<-sum(ni)
E<-r*sum(ni*xi)/n
V<-r*(n-r)/(n^3)*(n*sum(ni*xi^2)-sum(ni*xi)^2)
Z<-(O-E)/sqrt(V)
p<-2*pnorm(abs(Z),lower.tail=FALSE)
return(p)
}

Cochran_Armitage(deat,adms)
> Cochran_Armitage(deat,adms)
[1] 5.095712e-14
0785卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/20(土) 14:36:09.48ID:MCXaCATK
裏口バカにはコメントできないであろう数式をドヤ顔で再掲してみよう。

検査前確率(有病率)pとして
オッズx=p/(1-p)
感度y, 特異度zとする。

陽性適中率PPV=ω(x,y,z)=xy/(xy+1-z)

偏微分すると
∂ω/∂x=(1-z)y/(xy+1-z)^2
∂ω/∂y=(1-z)y/(xy+1-z)^2
∂ω/∂z=xy/(xy+1-z)^2
すべて0<z<1ゆえ、いずれも正値なのは自明

同様に、

陰性適中率NPV=μ(x,y,z)=z/(z+x(1-y))

∂μ/∂x=-z(1-y)/[z+(1-y)]^2 <0 (∵0<感度y<1)
∂μ/∂y=xz/[z+x(1-y)]^2
∂μ/∂z=x(1-y)/[z+x(1-y)]^2

オッズ上昇(有病率上昇)すれば陰性的中率が低下するという直観の数式での裏付け。
0786卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/20(土) 23:15:33.12ID:MCXaCATK
curve(dnorm(x,qnorm(0.005)),-5,5,lty=3,ann=FALSE)
curve(dnorm(x),add=TRUE)
abline(v=0,col='gray')


cp=qlnorm(0.005,lower=FALSE) ; cp
curve(dlnorm(x+cp),-cp,20-cp,lty=2,ann=FALSE)
abline(v=cp-cp,col='gray')
curve(dnorm(x+cp,cp)*dlnorm(exp(-1))/dnorm(0),add=TRUE)
legend('center',bty='n',legend=c('慶応','川崎'),lty=1:2)
0787卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/21(日) 08:20:47.66ID:4c3djdui
NNF <- function(p,conf.level=0.95){
alpha=1-conf.level
q=1-p
log(alpha)/log(q) # q^x < alpha
}

NNF(1/100,0.95)
NNF(1/1000,0.99)
0788卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/22(月) 07:16:18.24ID:5XKSKW8x
これって名投稿だと感心する。

私は昭和の時代に大学受験したけど、昔は今よりも差別感が凄く、慶応以外の私立医は特殊民のための特殊学校というイメージで開業医のバカ息子以外は誰も受験しようとすらしなかった。
常識的に考えて、数千万という法外な金を払って、しかも同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く同級生は一人もいませんでした。
本人には面と向かっては言わないけれど、俺くらいの年代の人間は、おそらくは8−9割は私立卒を今でも「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」と心の底で軽蔑し、嘲笑しているよ。当の本人には面と向かっては絶対にそんなことは言わないけどね。

>同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く

同業者の発言:
【ウハも】 開業医達の集い 8診 【粒も】 [無断転載禁止]&#169;2ch.net

670 名前:卵の名無しさん[] 投稿日:2017/05/20(土) 11:15:40.12 ID:46exOAAP
学会で川崎の医者が発表してたら、「馬鹿が何偉そうにしゃべってる。」と思う自分が嫌になるが、
これだけは学生時代から続く反射なので止められない。


患者の発言:
【医療】医者は患者にコレを言われると、内心ものすごくムッとする★4 [無断転載禁止]&#169;2ch.net

810 名前:名無しさん@1周年[] 投稿日:2017/05/21(日) 00:11:22.04 ID:+h+2h2fq0
旧帝医卒の医者が(患者としては嫌だが)
多少偉そうにしているのはわからんでもないが

底辺私立に偉そうにされたら
そりゃ患者としてはむかつくだろww
(unquote)

Last but not least,

it is not the kickass bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
ド底辺シリツ医大が悪いんじゃない、本人の頭が悪いんだ。
0789卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/24(水) 14:21:19.79ID:olQQP7cX
   女  男
若 15  5
老 3 10
0790卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/25(木) 13:31:59.33ID:SNaobD6X
死亡患者数 総患者数 医師数
女性医師 46007 415605 18751
男性医師 137811 1199399 39593

死亡患者数/Dr 総患者数/Dr
女性医師 2.45 22.16
男性医師 3.48 30.29
0791卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/25(木) 13:41:48.70ID:SNaobD6X
記載から逆算して
       死亡患者数    総患者数    医師数
女性医師  46007         415605      18751
男性医師  137811        1199399      39593

を医師数を無視してカイ二乗検定すると

2-sample test for equality of proportions without continuity
correction

data: c(M1[1, 1], M1[2, 1]) out of c(M1[1, 2], M1[2, 2])
X-squared = 54.01, df = 1, p-value = 0.0000000000001994
alternative hypothesis: two.sided
95 percent confidence interval:
-0.005312783 -0.003089587
sample estimates:
prop 1 prop 2
0.1106989 0.1149000
で有意となり、 生存率差の95%信用区間もアブストラクトの95%CI, -0.57% to -0.28%;とほぼ一致。
0793卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/28(日) 04:15:53.81ID:23SWWCfN
A little old lady goes to the doctor and says, "Doctor I have this problem with gas, but it really doesn't bother me too much.
They never smell and are always silent.
As a matter of fact I've farted at least 20 times since I've been here in your office. You didn't know I was farting because they didn't smell and are silent".
The doctor says, "I see. Take these pills and come back to see me next week."
The next week the lady goes back, "Doctor" she says, "I don't know what the heck you gave me, but now my farts... although still silent they stink terribly."
"Good" the doctor said, “now that we've cleared up your sinuses, let's work on your hearing!"
0794卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/28(日) 09:12:32.95ID:sdpbW2IZ
これって名投稿だと感心する。

私は昭和の時代に大学受験したけど、昔は今よりも差別感が凄く、慶応以外の私立医は特殊民のための特殊学校というイメージで開業医のバカ息子以外は誰も受験しようとすらしなかった。
常識的に考えて、数千万という法外な金を払って、しかも同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く同級生は一人もいませんでした。
本人には面と向かっては言わないけれど、俺くらいの年代の人間は、おそらくは8−9割は私立卒を今でも「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」と心の底で軽蔑し、嘲笑しているよ。当の本人には面と向かっては絶対にそんなことは言わないけどね。

>同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く

同業者の発言:
【ウハも】 開業医達の集い 8診 【粒も】 [無断転載禁止]&#169;2ch.net

670 名前:卵の名無しさん[] 投稿日:2017/05/20(土) 11:15:40.12 ID:46exOAAP
学会で川崎の医者が発表してたら、「馬鹿が何偉そうにしゃべってる。」と思う自分が嫌になるが、
これだけは学生時代から続く反射なので止められない。


患者の発言:
【医療】医者は患者にコレを言われると、内心ものすごくムッとする★4 [無断転載禁止]&#169;2ch.net

810 名前:名無しさん@1周年[] 投稿日:2017/05/21(日) 00:11:22.04 ID:+h+2h2fq0
旧帝医卒の医者が(患者としては嫌だが)
多少偉そうにしているのはわからんでもないが

底辺私立に偉そうにされたら
そりゃ患者としてはむかつくだろww
(unquote)

Last but not least,

it is not the kickass bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
ド底辺シリツ医大が悪いんじゃない、本人の頭が悪いんだ。
0796卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/28(日) 18:57:09.64ID:1dIxNVDD
##
RR=OR*(1-P1) + P1
OR=(RR-P1)/(1-P1) # P1:暴露群でのイベント発生率=a/(a+b)
P1=(OR-RR)/(OR-1)

RR=OR/(OR*P0 + 1-P0)
OR=(1-P0)*RR/(1-P0*RR) # P0:非暴露群でのイベント発生率=c/(c+d)
P0=(OR-RR)/(OR-1)/RR

RR2ORp1 <- function(RR,P1) (RR-P1)/(1-P1) # P1:暴露群でのイベント発生率=a/(a+b)
RR2ORp0 <- function(RR,P0) (1-P0)*RR/(1-P0*RR) # P0:非暴露群でのイベント発生率=c/(c+d)

R2p1 <- function(RR,OR) (OR-RR)/(OR-1)
R2p0 <- function(RR,OR) (OR-RR)/(OR-1)/RR
0797卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/28(日) 21:57:18.59ID:1dIxNVDD
data{
int N;
int nor[N];
int S;
int sou[S];
}
parameters{
real<lower=0,upper=1> pn;
real<lower=0,upper=1> ps;
}
model{
for(i in 1:N)
nor[i] ~ bernoulli(pn);
for(j in 1:S)
sou[j] ~ bernoulli(ps);
}
generated quantities{
real OR;
real RR;
RR = pn/ps;
OR = (pn/(1-pn))/(ps/(1-ps));
}
0798卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/28(日) 21:58:03.99ID:1dIxNVDD
N=50662
n=12
S=6151
s=0

nor=c(rep(1,n),rep(0,N-n))
sou=rep(0,S)

model.tsuda=stan_model('tsuda.stan')
data=list(N=N,nor=nor,S=S,sou=sou)
fit.tsuda <- sampling(model.tsuda, data=data, seed=1234, iter=20000)
print(fit.tsuda,probs=c(.025,.5,.975))
0799卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/29(月) 23:45:42.11ID:DAm6Bi0e
c(10/100 , 25/200, 35/300)
c(25/150 , 10/300, 35/450)
c(35/250 , 35/500)
0800卵の名無しさん
垢版 |
2017/05/31(水) 14:41:43.84ID:1PckSUIM
#多重比較
.m=matrix(c(10,25,20,5,100,200,150,250),ncol=2)
colnames(.m)=c('生存','受持')
rownames(.m)=c('若女','老女','若男','老男')
.m ; prop.test(.m)$p.value
.g=matrix(c(.m[1,1]+.m[2,1],.m[3,1]+.m[4,1],.m[1,2]+.m[2,2],.m[3,2]+.m[4,2]),2)
colnames(.g)=c('生存','受持')
rownames(.g)=c('女','男')
.g ; prop.test(.g)$p.value
.a=matrix(c(.m[1,1]+.m[3,1],.m[2,1]+.m[4,1],.m[1,2]+.m[3,2],.m[2,2]+.m[4,2]),2)
colnames(.a)=c('生存','受持')
rownames(.a)=c('若','老')
.a ; prop.test(.a)$p.value

生存率=round(.m[,1]/.m[,2],3)
cbind(.m,生存率)

prop.test(.g)
prop.test(.a)
prop.test(.m)
0801卵の名無しさん
垢版 |
2017/06/01(木) 08:30:15.28ID:lqqHYMnI
# 多重比較
.m=matrix(c(10,25,20,5,100,200,150,250),ncol=2)
colnames(.m)=c('生存','受持')
rownames(.m)=c('若女','老女','若男','老男') ; .m
prop.test(.m[,1],.m[,2])$p.value
.mm=cbind(.m[,1],.m[,2]-.m[,1])
colnames(.mm)=c('生存','死亡')
.mm
prop.test(.mm)$p.value
fisher.test(.mm)$p.value

cbind(.m,生存率=round(.m[,1]/.m[,2],3))

.g=matrix(c(.m[1,1]+.m[2,1],.m[3,1]+.m[4,1],.m[1,2]+.m[2,2],.m[3,2]+.m[4,2]),2)
colnames(.g)=c('生存','受持') ; rownames(.g)=c('女','男') ; .g
.gg=cbind(.g[,1],.g[,2]-.g[,1])
colnames(.gg)=c('生存','死亡') ; .gg
prop.test(.gg)$p.value
fisher.test(.gg)
cbind(.g,生存率=round(.g[,1]/.g[,2],3))

.a=matrix(c(.m[1,1]+.m[3,1],.m[2,1]+.m[4,1],.m[1,2]+.m[3,2],.m[2,2]+.m[4,2]),2)
colnames(.a)=c('生存','受持') ; rownames(.a)=c('若','老') ; .a
.aa=cbind(.a[,1],.a[,2]-.a[,1])
colnames(.aa)=c('生存','死亡') ; .aa
prop.test(.aa)$p.value
fisher.test(.aa)
cbind(.a,生存率=round(.a[,1]/.a[,2],3))
0802卵の名無しさん
垢版 |
2017/06/01(木) 08:30:52.40ID:lqqHYMnI
prop.test(.gg)
prop.test(.aa)
prop.test(.mm)

fisher.test(.gg)
fisher.test(.aa)
fisher.test(.mm)

pairwise.prop.test(.mm) # Matrix : success,failure
pairwise.prop.test(.m[,1],.m[,2]) # Vector : success,trial
pairwise.prop.test(.m[,1],.m[,2],p.adjust='bon')
pairwise.prop.test(.m[,1],.m[,2],p.adjust='none')

library(fmsb)
fisher.test(.mm)
pairwise.fisher.test(.mm,p.adjust='holm')
pairwise.fisher.test(.m[,1],.m[,2],p.adjust='holm')
pairwise.fisher.test(.m[,1],.m[,2],p.adjust='bon')
pairwise.fisher.test(.m[,1],.m[,2],p.adjust='none')
pairwise.fisher.test(.mm,p.adjust='holm')
0803卵の名無しさん
垢版 |
2017/06/03(土) 06:14:04.74ID:fHjCdMkb
身体診察の教科書において最高峰として名高い『Sapira's Art and Science of Bedside Diagnosis』
にこんな記述がある。

More than 100 books and thousands of articles have been published on EBM.
It has been subjected to major criticism, including the observation that it is not itself evidence based, in that there is no convincing evidence that physicians using it provide any better care than those who do not.

Perhaps the most balanced definition is that EBM constitutes “methods of incorporating epidemiologic evidence into clinical practice” (Cohen et al., 2004).
0804卵の名無しさん
垢版 |
2017/06/06(火) 00:38:28.52ID:vZoASpBs
Three business men were sitting in a bar, drinking and discussing how stupid their wives were.
The first says, "I tell you, my wife is so stupid. Last week she went to the supermarket and bought $300 worth of meat because it was on sale, and we don't even have a fridge big enough to keep it in!"
The second agrees that she sounds pretty thick, but says his wife is thicker. "Just last week, she went out and spent $17,000 on a new car," he laments, "and she doesn't even know how to drive!"
The third, a blond male, nods sagely and agrees that these two women sound like they both walked through the stupid forest and got hit by every branch.
However, he still thinks his wife is dumber. "I have to laugh when I think about it," he chuckles.
"Last week my wife left on a vacation to Greece. I watched her packing her bags and she must have taken at least five boxes of condoms with her. She doesn't even have a penis!"
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