底辺私立医大を卒業した医者って頭悪いよね？ Part15
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ド底辺シリツ医大卒ってこれだよな
底辺私立医大卒が国立大学医学部卒を妬むスレ [転載禁止](c)2ch.net
http://potato.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1424846816/695
695 名前：卵の名無しさん[] 投稿日：2016/09/25(日) 22:04:25.53 ID:FzuOCpqV
匿名先生
精神科
▲
1
評価
私立出でも、素晴らしい医師がいるし、国立でも、どうしようもないのもいる。
そんなのは、あくまで個人の資質差と思ってました。
が、
今いる病院（医師の大部分が、いわゆる底辺私立）に来て、その考えは変わりました。
とある、気に食わない医師の白衣やサンダルを隠す、机の上にゴミを置く、など、小学生じみた嫌がらせをしている医師というのを、はじめて見ました。
国立出の変人も多々みてきましたが、こんな、小学生のイタズラみたいなことをする人は、いませんでした。
やはり、底辺私立は、それなりなんだと思いました。
2016年09月02日 00時21分09秒 人種や民族など本人が選択できないことを根拠とする区別は差別の批判を免れないが、
ド底辺シリツ医大進学は本人の選択だよなぁ。
これな！
不朽の名投稿
>>
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、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ド底辺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割はド底辺医卒を今でも「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。
<<
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。 Last but not least, three laws of Do-Teihen Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
最後にド底辺医大の三法則を掲げましょう。
1: It is not the 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のではない、本人の頭が悪いんだ。
2: The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater which they have gone through.
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
3: The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively bottom-leveled medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
ド底辺特殊シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。 前スレからのド底辺シリツ医への宿題
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？
フェラよりセンズリが好きなの？ これから同僚の女医と遅めの食事だよん 何食べようかな？ そのあとはムフフだよん！ >>7
当然、馬鹿はセンズリだろ。
フェラ問題の答まだ？ https://9204.teacup.com/kasou2ka/bbs/t3/l50
↑の正論集まとめは、
「検査をたくさんすると医療崩壊する 」とか、
「感染者がふえていない日本のやり方が 正解だったね 」などと言ってる無知も反論できずにだんまり。 balls=rep(1:3,7:5)
ｎ=4
picked=NULL
flag=FALSE
sim <- function(){
while(flag==FALSE){
i=sample(length(balls),1)
picked=c(picked,balls[i])
balls=balls[-i]
flag=sum(picked==1)==n
}
sum(picked==2)
}
k=1e4
mean(replicate(k,sim())) 検査陰性 検査陽性
納豆常食 a b
納豆非食 c d
感度sn
特異度sp ド底辺シリツ医大の新入生100人のうち10人は学力考査で合格した正規入学生で残りは裏口入学生であるとする。
誰が正規入学かを確かめる必要がある。審議官の女医（嘘つきかどうかは不明）が無作為に新入生を呼び出して
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」という試問をする。
論理的思考ができる正規入学生はこの質問に回答してフェラをしてもらっているが、裏口入学生は正解がだせずにセンズリを命じられている。
正規入学生10人を同定できたら一連の試問は終了とする。
センズリを命じられる裏口入学生の期待値を求めよ。 ↓いっそのこと、福祉系の高校、福祉系の専門学校、福祉系の大学は、この曲を入学式と卒業式で歌うのはもちろん、それらの学校の授業にも採用必須だ。
↓そんでもってこの歌を、中学、高校の音楽の授業にも採用するべきだ。
↓そうすれば今より全然日本の教育も福祉もまともになる。
ナチスっぽいのは違う（教材用バージョン）
（ジークハイル・ヴィクトーリアhttps://nico.ms/sm27776621 の替え歌 ）
１
違う ナチスっぽいもの 違う 違う 違う
ナチスや 同じものとは 違う 違う 違う
ナチスっぽいものそれらを それらを それらを
ナチスだ ナチスだ それこそが ナチスと 同じだから
２
ナチスは全員悪いの？ 違う 違う 違う
末裔 民兵（国民突撃隊のこと） ユーゲント（ヒトラーユーゲントのこと）は 無罪 無罪 無罪
被害者なんだ彼らは 彼らも 彼らも
全員 全員 悪いとは ナチスと 同じだから
３
悪いものも怪しいものも 全部 全部 全部
怪しいのでも完全に なくす なくす なくす
怪しいものや不思議な 不思議な 不思議な
それらも そられも なくすことは ナチスより 危ないこと
４
ナチスっぽいものも 安全 平気 平気 平気
それらを危ないという奴らこそ 怖い 怖い 怖い
ナチスっぽいものそれらを それらを それらを
ナチスだ ナチスだ それこそが ナチスと 同じだから 某国の新型コロナ感染症の有病率を0.1、PCR検査の感度を0.7 特異度を0.9とする
検査陽性陰性の人を無作為に50人ずつ集めて、カレーを頻回に食べているかを調査した結果が
以下の通りであった。
検査陽性 検査陰性
カレー頻食 a(=18) b(=30)
カレー稀食 c(=32) d(=20)
カレーを頻食すると新型コロナ感染に罹りにくいと結論できるか？ 危険率0.05で検定せよ。 eval(str2lang(paste("expand.grid(",paste(rep("1:6",n),collapse=','),")"))) ｆｎ ＜－ ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ｎ）｛
ｌｉｂｒａｒｙ（ｇｍｐ）
ｇｒ＝ｅｖａｌ（ｓｔｒ２ｌａｎｇ（ｐａｓｔｅ（＂ｅｘｐａｎｄ．ｇｒｉｄ（＂，ｐａｓｔｅ（ｒｅｐ（＂１：６＂，ｎ），ｃｏｌｌａｐｓｅ＝＇，＇），＂）＂）））
ｒ＝ａｓ．ｂｉｇｑ（ｓｕｍ（ａｐｐｌｙ（ｇｒ，１，ｆｕｎｃｔｉｏｎ（ｘ） ｐｒｏｄ．ｂｉｇｚ（ｘ）％％６＝＝０）））／ａｓ．ｂｉｇｑ（ｎｒｏｗ（ｇｒ））
ｒ２＝ｃａｐｔｕｒｅ．ｏｕｔｐｕｔ（ｒ）［２］
ｓｕｂｓｔｒ（ｒ２，５，ｎｃｈａｒ（ｒ２））
｝
ｆｏｒ（ｉ ｉｎ １：９） ｃａｔ（ｉ，＇：＇，ｆｎ（ｉ），＇\ｎ＇）
＃ ｓｔｒ２ｌａｎｇ ｓｔｒ２ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ
？ｓｔｒ２ｌａｎｇ
ｒｅｐ（＂１：６＂，５）
ｐａｓｔｅ（ｒｅｐ（＂１：６＂，５），ｃｏｌｌａｐｓｅ＝＇，＇）
ｓｔｒ２ｌａｎｇ（ｐａｓｔｅ（＂ｅｘｐａｎｄ．ｇｒｉｄ（＂，ｐａｓｔｅ（ｒｅｐ（＂１：６＂，５），ｃｏｌｌａｐｓｅ＝＇，＇），＇）＇））
ｅｖａｌ（ｓｔｒ２ｌａｎｇ（ｐａｓｔｅ（＂ｅｘｐａｎｄ．ｇｒｉｄ（＂，ｐａｓｔｅ（ｒｅｐ（＂１：６＂，５），ｃｏｌｌａｐｓｅ＝＇，＇），＇）＇）））
（ｓ＝ｒｅｐ（＂１：６＂，５））
（ｓｔｒ＝ｐａｓｔｅ（ｓ，ｃｏｌｌａｐｓｅ＝＇，＇））
（ｌａｎｇ＝ｓｔｒ２ｌａｎｇ（ｐａｓｔｅ（＂ｅｘｐａｎｄ．ｇｒｉｄ（＂，ｓｔｒ，＇）＇）））
ｅｖａｌ（ｌａｎｇ） 1つのサイコロを1000回投げ、出たの目の積が6の倍数になる確率を求めよ。 >>21
47220342079449539079320841749717414722134906103033971074411824773802063158654954
78782553777956429086689635983100676494971980800893737206898199348872614765170740
26436777099351649224136381054252517244693249341173970026131749618621870261202952
68506471503541601303402147434745831121294646204008341342596878988064526003821848
47350353717068971961056741688905252299340788161589878404840404622480764187448353
32874053399192549842163928063249964475901360206637923816854633734078979573075607
65156346063056777623923102897003795889972341311619755832731703108568166809019760
82619983887158454776668785012213804830234099373041370736940062965780315399752675
85931800834524221320269372496116337758793689440383181962045126254213242430242897
2707473244524667843291987867378712069417057170700358203125/
47220342079449539079320841749717414722134906103033971074411824773802063158654954
78782553777956429086689635983100676494971980800893737206898199348872614765170740
26436777099351653051238698635100931354137253266780583433857423247605871853345408
77095225300998372588955309540247921094109967750337495600412589715254942716985948
56040995407296803945912523366288204447363657585489887162738725631488462676138922
77949844232989170602907425579486537045043498595634175793432609392791064332215607
01930766100231855663096457808363294469307785792482397921995023029923784306610392
40882756392649051552565839024997813838508946629024466730599148384586740565241089
41833537801468750103357004473347153589899225261233430379634109477956541718123166
0315400712646203373100150265030496217751216542883136929792 > data.frame(小数表示=pp,シミュ値=p,分数表示=ps)
小数表示 シミュ値 分数表示
1 0.1666667 0.16832 1/6
2 0.4166667 0.41610 5/12
3 0.6157407 0.61546 133/216
4 0.7523148 0.75188 325/432
5 0.8411780 0.84256 6541/7776
6 0.8979552 0.89643 4655/5184
7 0.9341171 0.93211 261493/279936
8 0.9572277 0.95699 535925/559872
9 0.9720854 0.97176 9796381/10077696
10 0.9816988 0.98209 19786525/20155392
11 0.9879563 0.98787 358427653/362797056
12 0.9920504 0.99227 239941975/241864704
13 0.9947403 0.99471 12991999021/13060694016
14 0.9965137 0.99669 26030320685/26121388032
15 0.9976859 0.99799 469096926613/470184984576
16 0.9984623 0.99836 938923986325/940369969152
17 0.9989774 0.99909 16909350566461/16926659444736
18 0.9993195 0.99924 3758920371605/3761479876608
19 0.9995470 0.99952 609083700366373/609359740010496
20 0.9996983 0.99974 1218351814233125/1218719480020992 "
任意の3以上の奇数nについて、n-1個の数√(n),√(2n),√(3n),...,√((n-1)n)のうち、
整数部分が偶数であるものの個数と奇数であるものの個数は等しい
"
sim <- function(m){
n=2*m+1
i=1:(n-1)
a=sqrt(i*n)
mean(floor(a)%%2==0)==0.5
}
flg=sim(1)
i=1
k=1e6
while(flg & i < k){
i=i+1
flg=sim(i)
}
i ド底辺シリツはアホばかりだろ。
この計算すらできないと思う。
手コキ問題より難しいから。
某国の新型コロナ感染症の有病率を0.1、PCR検査の感度を0.7 特異度を0.9とする
検査陽性陰性の人を無作為に50人ずつ集めて、カレーを頻回に食べているかを調査した結果が
以下の通りであった。
検査陽性 検査陰性
カレー頻食 a(=18) b(=30)
カレー稀食 c(=32) d(=20)
カレーを頻食すると新型コロナ感染に罹りにくいと結論できるか？ 危険率0.05で検定せよ。 2020/03/13 11:00時点で東京都で1524人検査して87人陽性と報告されている
# https://data-science.gr.jp/theory/tpd_negative_binomial_distribution.html
発見率は平均値87/1524、0.01-0.10の区間の二項分布に従うと仮定する。
新型コロナ陽性患者を10人集めたい。
必要な被検者数の期待値と95%信頼区間を求めよ。 お互いに毎日が休日というのは愉快ですな。5ちゃんねるで暴れましょうや。俺たちは医者どころか社会の底辺にいるというのにはもうなれましたもんね。 変なプライドを捨てて社会の底辺にいることを自覚すると楽になれますよ！ガンバ！ 今日は中学生時代の幼なじみの彼女とラーメンを食べる約束をしている。ささやかな幸せですがね。 "
任意の3以上の奇数nについて、n-1個の数√(n),√(2n),√(3n),...,√((n-1)n)のうち、
整数部分が偶数であるものの個数と奇数であるものの個数は等しい
"
sim <- function(m,print=FALSE){
n=2*m+1
i=1:(n-1)
a=sqrt(i*n)
b=floor(a)
if(print) cat(sum(b%%2==0),sum(b%%2==1),'\n') # 偶数の数、奇数の数
sum(b%%2==0)==sum(b%%2==1) # 等しいか否かを返す mean(floor(a)%%2==0)==0.5でも同じ
}
sim=Vectorize(sim)
flg=sim(1)
i=1
k=1e5
while(flg & i < k){
i=i+1
flg=sim(i)
}
i コロナ騒ぎで接客業は賤業と身に染みる昨今だな。
軽症患者を経過観察でベッドを埋めていたけど、軽症コロナが紛れ込むと被害甚大。 幼なじみの彼女（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？
フェラよりセンズリが好きなの？ 浪人 留年 なしで 全てストレートだ。これから医師の道で頑張る！ 今日はこれから祝勝会だ うちの仲間は全員合格じゃ 飲むぞ～ [Android] 特定のWi-Fi SSIDが表示/接続できない原因! ルーターネットワークのチャンネル変更で解決しよう
「Wi-Fi設定」→「詳細設定」より「チャンネル」を「自動」から1?11chいずれかにチェックを入れ、最後に「適用」します。
https://sp7pc.com/google/android/32276 最後のチャンスだったのにねw さてナース誘って飯でも食いに行こうかな 今日の仕事はここまで… ナース（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？
フェラよりセンズリが好きなの？ 浪人すればするほど合格率は下がる 当たり前だな 大学受験の多浪と国試浪人はやはり関係するな 誰だ？浪人が優秀って言ってた奴は 馬鹿者！w w w シリツ医大卒は裏口入学容疑者だから
手コキ問題の解けないのは裏口確定だろな。
どうやら性魔らしい。
シリツ卒には医師国試の予備試験を課すべきだな。
こういう応用力を問う問題で。
某国の新型コロナ感染症の有病率を0.1、PCR検査の感度を0.7 特異度を0.9とする
検査陽性陰性の人を無作為に50人ずつ集めて、カレーを頻回に食べているかを調査した結果が
以下の通りであった。
検査陽性 検査陰性
カレー頻食 a(=18) b(=30)
カレー稀食 c(=32) d(=20)
カレーを頻食すると新型コロナ感染に罹りにくいと結論できるか？ 危険率0.05で検定せよ。 半径1の球面上の4点を一様独立に選ぶとき、その4点の凸包の体積の期待値を求めよ。 今日は週末日当直の代休。
core i7 メモリ16GのPCが届いたのでセットアップを終えて
半径1の球面上の4点を一様独立に選ぶとき、その4点の凸包の体積の期待値を求めよ。
のシミュレーションプログラムを作って遊ぶ。ステーキハウスは自粛。
library(nleqslv)
vertices <- function(r=1){
angles=runif(2,-pi,pi) # 角度Θ,Φを一様分布で選んで
theta=angles[1]
phi=angles[2]
x=r*sin(theta)*cos(phi)
y=r*sin(theta)*sin(phi)
z=r*cos(theta)
c(x,y,z) # 直交座標を返す
}
Abs <- function(x) sqrt(sum(x^2)) # vector xの長さ
sphere <- function(CR){ # CR:Center,Radius
C=CR[1:3]
R=CR[4]
v4=replicate(4,vertices()) # 単位球上の任意の４点の直交座標
c(
Abs(v4[,1]-C),Abs(v4[,2]-C),Abs(v4[,3]-C),Abs(v4[,4]-C)
)-R
}
sim2 <- function(){
r=nleqslv(1:4/10,sphere)$fvec[4] # 初期値 1:4/10 c(0.1,0.2,0.3,0.4)
4/3*pi*r^3
}
sim2()
k=1e6
re=replicate(k,sim2())
mean(re) > k=1e6
> re=replicate(k,sim2())
> mean(re)
[1] 1.810221 文字列を逆に並べる再帰呼び出しスクリプト
> reverse <- function(x){
+ if(!length(x)) return(NULL)
+ c(Recall(x[-1]),x[1])
+ }
> cat(reverse(LETTERS[1:26]))
Z Y X W V U T S R Q P O N M L K J I H G F E D C B A 女医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？
フェラよりセンズリが好きなの？ 球の表面に一様分布させるRのコード
vertex <- function(r=1){ #緯度φ周りの帯の面積に応じて一様分布
theta=runif(1,-pi,pi) # 経度θ
p=sqrt(runif(1)) # 分布確率pを一様分布にする
phi=asin(2*p-1) # 確率がpになる緯度φ
x=r*cos(phi)*cos(theta) # 曲座標から直交座標に
y=r*cos(phi)*sin(theta)
z=r*sin(phi)
c(x,y,z)
}
vtx=replicate(5000,vertex())
x=vtx[1,]
y=vtx[2,]
z=vtx[3,]
rgl::plot3d(x,y,z, col="slateblue")
https://i.imgur.com/27K33kB.png >49 だと一様分布にならないと数学板で速攻で指摘されてしまった。
勉強になるなぁ。
この板にはセンズリ専従医しかいない。 https://this.kiji.is/612380021817279585
感染拡大沈静化は7月か8月ごろと米大統領
2020/3/17 05:19 (JST)
©一般社団法人共同通信社
【ワシントン共同】トランプ米大統領は16日、新型コロナウイルスの感染拡大が沈静化するのは「7月か8月ごろになるのではないか」との考えを示した。
トランプは正直だな
予防的措置その期間もガチっと長めに言う
１～２週間だ、あと１０日程だと社会を混乱させる安倍とは大違い こっちの方がx,y,zともに一様分布になっている。
vertex <- function(r=1){
x=runif(1,-1,1) # x ~ 一様分布[-1,1]
phi=runif(1,-pi,pi) # φ ~ 一様分布[-π,π]
y=sqrt(1-x^2)*cos(phi) # √(1-x^2)*cos(φ)
z=sqrt(1-x^2)*sin(phi) # √(1-x^2)*sin(φ)
r*c(x,y,z)
}
https://i.imgur.com/xX0mTim.png
https://i.imgur.com/H7hs9w8.png
これでやってみると、四面体の場合
> mean(tetra)
[1] 0.1201118
> summary(tetra)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.0000003 0.0372266 0.0922805 0.1201118 0.1794858 0.5104545 うれしいなー彼女も国試無事合格だ！明日から彼女と温泉にプチ旅行だい！4月からお互いに忙しくなるから今のうちに楽しんどこーっと 来年以降は国試は難化するだろうから 今年合格できてよかったな 必死に勉強してよかったよ 学生生活も充実してたな 楽しかった これから医師としての生活になるが がんばろうと思う 彼女（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？
フェラよりセンズリが好きなの？ >>64
手コキ問題の正解も出せない奴は賢い奴とは言えない。
答えてみ！はよ、はよ！！ コロナの影響で今日、健診の内視鏡件数が少なかった。 ６件で５万だから、今日はコストパフォーマンスのいいバイトだった。 「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
これだけ時間があるのに、答だせないって真正の馬鹿なんだろうな。 あのー お仕事は何をされてるんですかあ？ w w w w w # 球面一様分布 c(x,y,z)
vertex <- function(){ # xi ~ Norm(0,1) , xi/√(Σxi)
v=rnorm(3,0,1) # 正規分布N(0,1)する３個からなるベクトル v
v/sqrt(sum(v^2)) # v の長さで割る
}
n=5000
vtx=replicate(n,vertex()) # n個の点x,y,zをつくる
par(mfrow=c(3,1))
x=vtx[1,] ; hist(x,col='pink') # 分布を確認
y=vtx[2,] ; hist(y,col='orange')
z=vtx[3,] ; hist(z,col='darkgreen')
rgl::plot3d(x,y,z, col='slateblue') # 3Dで分布を確認 # https://mathtrain.jp/rthetaphi
"
x=r*sin(θ)*cos(φ)
y=r*sin(θ)*sin(φ)
z=r*cos(θ)
θ:π/2-緯度
φ:経度
r=sqrt(x^2+y^2+z^2)
θ=acos(z/sqrt(x^2+y^2+z^2))
φ=acos(x/sqrt(x^2+y^2))
"
# 直交座標を極座標に
c2p <- function(xyz){ # (x,y,z) -> (θ,φ) Cartesian 2 Polar
x=xyz[1];y=xyz[2];z=xyz[3]
r=sqrt(x^2+y^2+z^2) # =1になるx,y,zの組合せ
theta=acos(z/sqrt(x^2+y^2+z^2)) # = acos(z) [0,π]の値
phi=ifelse(y>0,acos(x/sqrt(x^2+y^2)), # y>0ならφ < π
2*pi-acos(x/sqrt(x^2+y^2)))# y<0ならφ > π
c(theta,phi)
} n=5e4
vtx=replicate(n,vertex()) # n個の点を作る
v=t(vtx) # 転置してn行３列(x,y,z)に
head(v,3) ; tail(v,3)
vp=apply(v,1,c2p) # 各行毎にx,y,z -> θ,φに変換
tp=t(vp) # theta θ, phai φ 転置してn行2列(θ,φ)に
"
par(mfrow=c(2,1))
th=tp[,1] ; summary(th) ; hist(th,col=sample(colours(),1))
ph=tp[,2] ; summary(ph) ; hist(ph,col=sample(colours(),1))
c2p(c(1/4, sqrt(3)/4, sqrt(3)/2)) ; c(pi/6,pi/3)
c2p(c(1/4, -sqrt(3)/4, sqrt(3)/2)) ; c(pi/6,2*pi-pi/3)
"
par(mfrow=c(1,1))
plot(tp,bty='n',pch='.',xlab='θ',ylab='φ')
# plot(tp,bty='n',col=rgb(.01,.01,.01,.1),xlab='θ',ylab='φ') 臨床医学は確率事象を扱う稼業なので統計処理は必須。
これができない医師はアホといえる。
某国の新型コロナ感染症の有病率を0.1、PCR検査の感度を0.7 特異度を0.9とする
検査陽性陰性の人を無作為に50人ずつ集めて、カレーを頻回に食べているかを調査した結果が
以下の通りであった。
検査陽性 検査陰性
カレー頻食 a(=18) b(=30)
カレー稀食 c(=32) d(=20)
カレーを頻食すると新型コロナ感染に罹りにくいと結論できるか？ 「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
これだけ時間があるのに、答だせないって真正の馬鹿なんだろうな。
カンファレンス参加者にアドバイスを求めてもいいといってんだが、同僚も知恵遅れだらけなんだろうな。 ねえねえ お仕事はされてるんですかあ？ w w w 「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
これだけ時間があるのに、答だせないって真正の馬鹿なんだろうな。
相談できる同僚もいないのか？
全員、裏口入学？
聖魔だろ？ あのー 今までバイト以外で定職についたことはあるんですか？w w w あと2、3年で還暦ですね w 人生で一度もバイト以外で社会的に出て定職につかないことになりそうですね！w w w 今も常勤の勤務先あるよ。厚生年金の受給資格もある。
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
これだけ時間があるのに、答だせないって真正の馬鹿なんだろうな。
相談できる同僚もいないのか？
全員、裏口入学？
聖魔だろ？
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？ >>84
学生時代に高輪のシリツ医大進学予備校でバイトしたがオマエそっくりの馬鹿だらけだったぞ。
んで、あんたどこ卒？ 今日は内視鏡バイトの日なんだが、複数の担当看護師が子供の卒業式とのことで休診。
病院の都合だから、有給休暇扱いにすると伝えられた。人徳の為せる技だな。
非常勤にも有給休暇があるのが法の建前。
開業医スレでは有給休暇を言い出すようなバイト医は首にするというのが多数はだったなぁ。 残念ながらもう国試は受験できないんだねえ ま、いいじゃないか医者になれなくても バイトでもいいから早く仕事が見つかるといいね あとは手帳あるんだし w w w 国立での 特に筑波大も
全然、医師の資格はない
ただの独り善がりで共産党系の病院の医師は
医師じゃない…死神だった… 未だに他人を同定しているどアホがオマエだよ。
まさに昆虫並みの頭脳だな。
ここまでアホだから、藤田か聖マだろ？
手コキ問題にまだ答えられないの？
馬鹿なんだろ。
周りに教えてくれる人いないの？
みんな裏口バカだらけ？ # 球面一様分布 c(x,y,z)
vertex <- function(r=1){
x=runif(1,-1,1) # x ~ 一様分布[-1,1]
phi=runif(1,-pi,pi) # φ ~ 一様分布[-π,π]
y=sqrt(1-x^2)*cos(phi) # √(1-x^2)*cos(φ)
z=sqrt(1-x^2)*sin(phi) # √(1-x^2)*sin(φ)
r*c(x,y,z)
}
# 球面をスキャンするグリッドを作る
th=seq(0,pi, by=10*pi/180) # (北極)緯度０～180°
ph=seq(0,2*pi,by=10*pi/180) # 経度０～360°
gr=expand.grid(th,ph) # (緯度,経度)の総組み合せ
fn <- function(x){ # (緯度,経度) -> (x,y,z) 緯度経度を直交座標に
th=x[1]
ph=x[2]
c(sin(th)*cos(ph),sin(th)*sin(ph),cos(th)) # これを北極点(north pole)に使う
}
nopo=t(apply(gr,1,fn)) # 北極点に使う点の行列
colnames(nopo)=c('x','y','z')
nopo[100,]
# 球面上の点行列Mに、NPを北極点とする北極緯度Thetaの球冠上の点が何個含まれるか？
hmonsc <- function(M,NP,Theta=5*pi/180){ # pi/180 = １°
is.onsc <- function(x, np=NP, theta=Theta){ # Is x On Spherical Cap?
acos(x %*% np) < theta # ベクトルの内積の逆余弦がtheta未満なら球冠上にある
}
sum(apply(M,1,is.onsc)) # 行ごとに球冠上にあるか判定してTRUEの数を返す
} n=5000
vtx=t(replicate(n,vertex())) # n個の点x,y,zをつくる
# rgl::plot3d(vtx[,1],vtx[,2],vtx[,3], col="darkblue")
hmonsc(vtx,nopo[100,])
scan.sphere <- function(x) hmonsc(M=vtx,NP=x)
dots.in.grid=apply(nopo,1,scan.sphere)
table(dots.in.grid)
summary(dots.in.grid)
hist(dots.in.grid,col='maroon')
BEST::plotPost(dots.in.grid,showCurve = T) 球面上でのプログラムは難しいなぁ。
一応、完成をみたので数学板に投稿して評価を待つことにする。 角度均等割りのグリッドだと面積が等しくないな。
これではだめだ。数学板投稿前に気づいてよかった。 Do <- function(n=5000){
vtx=t(replicate(n,vertex())) # n個の点x,y,zをつくる
rgl::plot3d(vtx[,1],vtx[,2],vtx[,3], col=sample(colours(),1))
Theta=(pi/180)*5
onCap <-function(x,y,theta){
acos(x %*% y) < theta # ベクトルの内積の逆余弦がtheta未満なら球冠上にある
}
hmonCap<- function(j){
count=0
for(i in (1:n)[-j]){
count = count + onCap(vtx[j,],vtx[i,],Theta)
}
return(count)
}
dots=sapply(1:n,hmonCap)
print(summary(dots))
print(sd(dots))
hist(dots)
print(table(dots))
BEST::plotPost(dots)
} library(rgl)
# https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/2f/Spherical_cap_diagram.tiff/lossless-page1-597px-Spherical_cap_diagram.tiff.png
# 角度Θ,Φを一様分布で選んで
vertex <- function(r=1){
angles=runif(2,-pi,pi)
theta=angles[1]
phi=angles[2]
x=r*sin(theta)*cos(phi)
y=r*sin(theta)*sin(phi)
z=r*cos(theta)
c(x,y,z) # 直交座標を返す
}
Do()
# 正方形内で乱数発生
vertex <- function(r=1){
z2=-1
while(z2 < 0){
x=runif(1,-1,1)
y=runif(1,-1,1)
z2=r^2-(x^2+y^2)
}
z=sqrt(z2)*sample(c(-1,1),1)
return(c(x,y,z))
}
Do() #緯度φ周りの帯の面積に応じて一様分布
vertex <- function(r=1){
theta=runif(1,-pi,pi) # 経度θ
p=sqrt(runif(1)) # 分布確率pを一様分布にする
phi=asin(2*p-1) # 確率がpになる緯度φ
x=r*cos(phi)*cos(theta) # 極座標から直座標に
y=r*cos(phi)*sin(theta)
z=r*sin(phi)
c(x,y,z)
}
Do()
# 球面一様分布 c(x,y,z) Wikipedia
vertex <- function(){ # xi ~ Norm(0,1) , xi/√(Σxi)
v=rnorm(3,0,1) # 正規分布N(0,1)する３個からなるベクトル v
v/sqrt(sum(v^2)) # v の長さで割る
}
Do()
# 球面一様分布 c(x,y,z)
vertex <- function(r=1){
x=runif(1,-1,1) # x ~ 一様分布[-1,1]
phi=runif(1,-pi,pi) # φ ~ 一様分布[-π,π]
y=sqrt(1-x^2)*cos(phi) # √(1-x^2)*cos(φ)
z=sqrt(1-x^2)*sin(phi) # √(1-x^2)*sin(φ)
r*c(x,y,z)
}
Do()
# core i7 メモリ16Gは計算の待ち時間が少なくて( ・∀・)ｲｲ!!
ド底辺裏口シリツ医は一生かかっても正解がだせないだろうなぁ。
彼女（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？ 親類が川崎医大の推薦入試に通ったらしいが、
簡単なんだろう？馬鹿でも行ける？
6年間で1億は必要？ >>101
子供を川崎医大に入れようとするならこの計算をしてからがいい。
できない医師は、マジコネ私立医でも更に沈殿物であろうｗ
ある年の川崎医大では
１年：進級失敗１０人
２年：進級失敗１６人
３年：進級失敗３４人
４年：進級失敗９人
５年：進級失敗１０人
６年：卒業失敗２６人
一学年約120～130人前後。
同じ学年で二回留年すると退学
https://mao.5ch.net/test/read.cgi/doctor/1516439331/1
であるという。
1年次学費総額 12,145,000円 2年次以降学費（年間） 7,030,000円
1学年を125人として上記データから算出した確率（例、1年次は10/125の確率で留年）を用いて
卒業できる確率と卒業生の在学年数の期待値を求めよ。
また、退学になる確率と退学者の在学年数の期待値を求めよ。 ほとんどのPCメーカーが「Fn2キー」もしくは「DELキー」キーでのBIOS起動を採用している感じですが、結構バラツキがある････というか「F2キー」を採用しているのが普通で、「DELキー」を採用しているのはマザーボードメーカー固有の特徴なのですね。 自分がなれなかった医者に対するあらゆるルサンチマンが彼を駆り立てるのだろうなぁ よかったな 俺じゃなくて Last but not least, three laws of Do-Teihen Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
最後にド底辺医大の三法則を掲げましょう。
1: It is not the 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のではない、本人の頭が悪いんだ。
2: The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater which they have gone through.
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
3: The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively bottom-leveled medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
ド底辺特殊シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。 Rothmannの新版が5月にでるらしく予約受付中だったが、Kindle版がでるまで待つことにする。
分厚くて持ち運びに不便だったので。 >>101
>馬鹿でも行ける？
シリツ医大の法外な学費が払える経済環境であれば、十分な教育投資ができたはず。
金をかけても学力が身につかなかったから、シリツ医大に進学だろ。
つまり、馬鹿しか行かない。 自分がなれなかった医者に対するあらゆるルサンチマンが彼を駆り立てるのだろうなぁ よかったな 俺じゃなくて 国立 私立 問わず 医者になりたいのであれば せめて 国家試験ぐらいは合格して欲しい あとは知力 体力と精神の健全さが欲しいね それらがなければ医者の仕事は無理だろう >>109
私立といえばこれ！
人種や民族など本人が選択できないことを根拠とする区別は差別の批判を免れないが、
ド底辺シリツ医大進学は本人の選択だよなぁ。
これな！
不朽の名投稿
>>
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、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ド底辺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割はド底辺医卒を今でも「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。
<<
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。 東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。 安倍は頭がおかしいと気づくのになぜ8年という時間がかかったか ウォルター・リップマンとマルクス・ガブリエルに今こそ学ぶ
https://www.youtube.com/watch?v=YCK5NZg_PKI がんがれ李晋三
ムサシ筆頭株主インチキ選挙やり放題 森友問題で起きた財務省の公文書改ざんの何がまずいのかを改めて解説～安倍・麻生・佐川は本物の狂人～
https://www.youtube.com/watch?v=ckFH9o45xO4&;t=0s 「安倍はやめろ」と思うのが愛国者～なぜ安倍支持が反日売国奴かは幸徳秋水が教えてくれる～
https://www.youtube.com/watch?v=o9nTapb-TH4 Disease Nondisease
PCR(+) TP FP
PCR(-) FN TN
sen=TP/(TP+FN) # 感度
spc=TN/(TN+FP) # 特異度
PPV=TP/(TP+FP) # 陽性的中率
NPV=TN/(TN+FN) # 陰性的中率
TP=prev*N*sen # prev:有病率,N:対象人口
FN=prev*N*(1-sen)
TN=(1-prev)*N*spc
FP=(1-prev)*N*(1-spc)
PPV=prev*sen/(prev*sen+(1-prev)*(1-spc))
prev=(1-spc)/(sen*(1-PPV)+PPV*(1-spc))
有病率=(1-特異度)/(感度*(1-陽性的中率)+陽性的中率*(1-特異度)) 感度0.7 特異度0.9として100人に１人陽性だった場合の有病率の期待値、中央値、最頻値、９５％信頼区間
> sim(100,1)
mean median mode lower upper
0.0196 0.0166 0.0101 0.0004 0.0464
1000人に１0人陽性だった場合の有病率の期待値、中央値、最頻値、９５％信頼区間
> sim(1000,10)
mean median mode lower upper
0.0110 0.0107 0.0099 0.0050 0.0175
10000人に１00人陽性だった場合の有病率の期待値、中央値、最頻値、９５％信頼区間
> sim(10000,100)
mean median mode lower upper
0.0101 0.0101 0.0100 0.0082 0.0121
100000人に１000人陽性だった場合の有病率の期待値、中央値、最頻値、９５％信頼区間
> sim(100000,1000)
mean median mode lower upper
0.0100 0.0100 0.0100 0.0094 0.0106 data{ // corona.stan
int n; // 1000
int x; // 10
real<lower=0,upper=1> sen; // 0.7
real<lower=0,upper=1> spc; // 0.9
}
parameters{
real<lower=0,upper=1> prev; // prevalence
}
transformed parameters{
real<lower=0,upper=1> p;
p = prev*sen + (1-prev)*(1-spc) ; // probability of positive test result
}
model{
x ~ binomial(n,p);
prev ~ beta(1,1); // prev ~ uniform(0,1)
} "無作為に１０００人を抽出してPCR検査を行ったら１０人が陽性であった。PCR検査の感度０．７、特異度０．９として有病率の期待値と９５％信頼区間は？"
library("rstan")
rstan_options(auto_write = TRUE)
options(mc.cores = parallel::detectCores())
options(scipen = 3)
data <- list(n=1000,x=10,sen=0.7,spc=0.9)
model.corona=stan_model('corona.stan')
# saveRDS(model.corona,file='corona.rds')
# model.corona=readRDS('corona.rds')
fit.corona <- sampling(model.corona, data=data, # iter=50000,chain=4,warmup=10000,
seed=1234,control=list(adapt_delta=0.99))
print(fit.corona, prob=c(0.025,0.5,0.975),pars=c('prev','p'),digits=8)
stan_dens(fit.corona,separate_chains = TRUE)
stan_ac(fit.corona)
stan_trace(fit.corona)
stan_hist(fit.corona, pars=c('prev'))
ms=rstan::extract(fit.corona)
summary(ms$prev)
BEST::plotPost(ms$prev,showMode = T) ; lines(density(ms$prev),col='skyblue')
HDInterval::hdi(ms$prev)[1:2]
#
PCR <- function(N,X){
data <- list(n=N,x=X,sen=0.7,spc=0.9)
fit.corona <- sampling(model.corona, data=data, # chain=4,iter=10000,warmup=5000,
seed=1234,control=list(adapt_delta=0.99))
ms=rstan::extract(fit.corona)
BEST::plotPost(ms$prev,showMode = T) ; lines(density(ms$prev),col='skyblue')
c(mean=mean(ms$prev),HDInterval::hdi(ms$prev)[1:2])
}
PCR(100,1)
PCR(1000,10) stanはコンパイルに時間がかかって面倒。
jagsの方が早くて( ・∀・)ｲｲ!!
rm(list=ls())
graphics.off()
options(scipen = 4)
options(digits=5)
library(rjags)
N=1000 ; X=10
dataList=list(n=N,x=X,sen=0.7,spc=0.9)
modelstring=paste0('
model
{
prev ~ dbeta(1,1)
p <- prev*sen + (1-prev)*(1-spc)
x ~ dbin(p,n)
}
')
writeLines(modelstring,'TEMPmodel.txt')
jagsModel = jags.model( file="TEMPmodel.txt" ,data=dataList)
update(jagsModel)
codaSamples = coda.samples( jagsModel ,
variable=c("prev","p"), n.iter=50000 )
js=as.matrix(codaSamples)
BEST::plotPost(js[,'prev'])
round(HDInterval::hdi(js[,'prev'])[1:2],7) 特異度0.9って10人に1人が偽陽性。有病率が低いと偽陽性が増えるなぁ。 >>122
PCR <- function(N,X,SEN=0.7,SPC=0.9){
data <- list(n=N,x=X,sen=SEN,spc=SPC)
fit.corona <- sampling(model.corona, data=data, # chain=4,iter=10000,warmup=5000,
seed=1234,control=list(adapt_delta=0.99))
ms=rstan::extract(fit.corona)
BEST::plotPost(ms$prev,showMode = T,xlab='prevalence') ; lines(density(ms$prev),col='skyblue')
c(mean=mean(ms$prev),HDInterval::hdi(ms$prev)[1:2])
} "
枚の硬貨を同時に投げて、表の出たものを取り去り、硬貨が残っていれば、もう1回だけそれらを同時に投げて表の出たものを取り去ることにする
この時、全部取り去る確率を求めよ。
解答では、1回目に表が出たものも投げるとして、(1-1/4)^nと答えを出している
"
rm(list=ls())
n=10
dec2nw <- function(num, N, digit = n){
r=num%%N
q=num%/%N
while(q > 0 | digit > 1){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
digit=digit-1
}
return(r)
}
d=t(sapply(0:(2^n-1),function(num) dec2nw(num,2,n)))
head(d) ; tail(d)
d1=apply(d,1,sum)
sum((1/2)^d1)/2^n
(1-1/4)^n
# simulation
sim <- function(n){
(flip1=sample(0:1,n,rep=T)) # 0:1から重複を許してn個選んだ配列をflip1とする
(flip2=sample(0:1,sum(flip1),rep=T)) # 0:1からflip1の総和個選んだ配列をflip2とする
sum(flip2)==0 # flip2の総和が０か否かを返す
}
mean(replicate(1e7,sim(20))) # 100万回試行して全部取り去った割合を計算
(1-1/4)^20 "無作為に１０００人を抽出してPCR検査を行ったら１０人が陽性であった。
PCR検査の感度０．７、特異度０．９として有病率の期待値と９５％信頼区間は？"
rm(list=ls())
graphics.off()
library("rstan")
rstan_options(auto_write = TRUE)
options(mc.cores = parallel::detectCores())
options(scipen = 3)
model.string='
data{ // corona.stan
int n; // 1000
int x; // 10
real<lower=0,upper=1> sen; // 0.7
real<lower=0,upper=1> spc; // 0.9
real<lower=0,upper=1> ul; // uniform(0,ul)
}
parameters{
real<lower=0,upper=1> prev; // prevalence
}
transformed parameters{
real<lower=0,upper=1> p;
p = prev*sen + (1-prev)*(1-spc) ; // probability of positive test result
} model{
x ~ binomial(n,p);
prev ~ uniform(0,ul);
}
'
writeLines( model.string , con='model.stan' )
corona1.model=stan_model('model.stan')
# saveRDS(corona1.model,file='corona1.rds')
# corona1.model=readRDS('corona1.rds')
PCRs <- function(N=1000,X=10,UL=1,SEN=0.7,SPC=0.9,verbose=FALSE){
data = list(n=N,x=X,sen=SEN,spc=SPC,ul=UL)
fit.corona = sampling(corona1.model, data=data, chain=2,iter=10000,
seed=1234,control=list(adapt_delta=0.99))
if(verbose) print(fit.corona, prob=c(0.025,0.5,0.975),pars=c('prev'),digits=8)
ms=rstan::extract(fit.corona)
BEST::plotPost(ms$prev,showMode = T,xlab='prevalence') ; lines(density(ms$prev),col='skyblue')
c(mean=mean(ms$prev),HDInterval::hdi(ms$prev)[1:2])
}
PCRs()
PCRs(54,0,verbose=T) PCRs <- function(N=1000,X=10,UL=1,SEN=0.7,SPC=0.9,verbose=FALSE,...){
data = list(n=N,x=X,sen=SEN,spc=SPC,ul=UL)
fit.corona = sampling(corona1.model, data=data,
seed=1234,control=list(adapt_delta=0.99),...)
if(verbose) print(fit.corona, prob=c(0.025,0.5,0.975),pars=c('prev'),digits=8)
ms=rstan::extract(fit.corona)
BEST::plotPost(ms$prev,showMode = T,xlab='prevalence') ; lines(density(ms$prev),col='skyblue')
c(mean=mean(ms$prev),HDInterval::hdi(ms$prev)[1:2])
}
PCRs(54,0)
PCRs(54,0,UL=0.125,verbose=T)
PCRs(54,0,UL=0.11,verbose=T) # ERROR! >>127
外来でも単語しかしゃべれない知恵遅れがいるよなぁ。 日本人の平均身長を推測するのにその値は１～２ｍの間であるという弱情報事前分布は合理的。
現時点での新型コロナの有病率は0.1未満の一様分布という弱情報事前分布として
【富山県最強伝説】新型コロナウイルスPCR検査件数 54人 陽性0人
ある集団から54人を無作為に選んでPCR検査したら陽性0であった。感度0.7 特異度0.9としてこの集団の有病率の期待値と9信頼区間を推測する。
jagsの方がパラメータの型宣言不要で簡潔。
コンパイルも速いし離散量も扱えて簡単なプログラムナラー楽だな。
# 感度SEN, 特異度SPCの検査でN人中X人が陽性であったときの推定有病率prevalence
# 弱情報事前分布はprevalence ~ dunif(0,UL) , UL:上限
library(rjags)
PCRj <- function(N,X,UL=1,SEN=0.7,SPC=0.9,verbose=TRUE){ # UL:upper limit of dunif(0,UL)
modelstring=paste0('
model
{
x ~ dbin(p,n)
p <- prev*sen + (1-prev)*(1-spc)
prev ~ dunif(0,',UL,')
}
')
if(verbose & UL!=1) cat(modelstring)
writeLines(modelstring,'TEMPmodel.txt')
dataList=list(n=N,x=X,sen=SEN,spc=SPC)
jagsModel = jags.model( file="TEMPmodel.txt" ,data=dataList,quiet=TRUE)
update(jagsModel)
codaSamples = coda.samples( jagsModel ,
variable=c("prev","p"), n.iter=1e6, thin=10)
js=as.matrix(codaSamples)
BEST::plotPost(js[,'prev'],xlab='prevalence',showMode = TRUE) ; lines(density(js[,'prev']),col='skyblue')
round(c(mean=mean(js[,'prev']),HDInterval::hdi(js[,'prev'])[1:2]),10)
}
> PCRj(54,0,UL=0.1,verbose = F)
mean lower upper
0.0245105520 0.0000002169 0.0701698464 >>133
とっくに通ったよ。
ウロとプシコが指定選択の年に。
どちらも疾患が少なくて楽勝だった。 m3から配信される国試問題って簡単すぎ。
ド底辺シリツはアホばかりだろ。
こういう問題で裏口入学容疑者のシリツを排除すべきだね。
某国の新型コロナ感染症の有病率を0.1、PCR検査の感度を0.7 特異度を0.9とする
検査陽性陰性の人を無作為に50人ずつ集めて、カレーを頻回に食べているかを調査した結果が
以下の通りであった。
検査陽性 検査陰性
カレー頻食 a(=18) b(=30)
カレー稀食 c(=32) d(=20)
カレーを頻食すると新型コロナ感染に罹りにくいと結論できるか？ 危険率0.05で検定せよ。 当直明け、内視鏡バイト後のステーキハウスは自粛中。 いつまでたっても手コキ問題の答が出せないド底辺シリツ医って裏口入学なんだろうな。
ド底辺シリツ医に「馬鹿は、死ななきゃ治らない」の対偶を答えよと問題だしたら、
数週間経て出た答が、「馬鹿が治れば、死んでいる」だったよ。 今日はこれから事務と臨床検査の女の子と遅めのご飯を食べに行こう。みんな残業でお疲れだしね。 >>143
イタリアやスペインに強制配置でもいい。 富山県では62人COVID-19のPCR検査して陽性0人（2020年3月22日までの集計)の報告。
http://www.pref.toyama.jp/cms_pfile/00021629/01366377.pdf
ある集団から無作為に抽出されたとそしてその集団の有病率の期待値とその95％信頼区間を推定したい。
PCR検査の感度は最頻値0.6標準偏差0.１、特異度は最頻値0.9標準偏差0.05のベータ分布
有病率は一様分布[0,1)として、推定される有病率の期待値と95％信頼区間を計算せよ。
何人陰性が続けば期待値の95%信頼区間の上限が0.05を下回るか？ 後半はこれ
> data.frame(i,upper)
i upper
1 111 0.05063691
2 112 0.05031979
3 113 0.04965154
4 114 0.04886045
5 115 0.04891687
6 116 0.04851512 beta <- function(){
pq=sample(100,2)
p=pq[1] ; q=pq[2]
f <- function(p,q){
sort(runif(p+q-1))[p]
}
k=1e4
x=replicate(k,f(p,q))
hist(x,freq=F,col=sample(colours(),1),breaks=30) ; curve(dbeta(x,p,q),add=T)
}
beta() シリツです
しかもチョンです
親がパチンコ屋で億万長者ですから
カネで白衣着てます
文句ありますか？ https://stopcovid19.metro.tokyo.lg.jp/ によると
2020/3/24 11:00時点で検査人数での陽性率は171/2013であるという。
新型コロナ肺炎のPCR検査の感度は５～７割、特異度は９割前後らしい。
幅をもたせた値を使って検査をうけたグループの有病率を計算してみる。
感度は最頻値が0.6標準偏差0.1、特異度は最頻値が0.9標準偏差0.05として
0-1が定義域であるベータ分布を、検査をうけたグループの有病率には情報がないので一様分布(0,1)を仮定する。
stanを使ってベイズ階層モデルでの結果。
有病率
mean lower upper
0.04284030 0.00000552 0.10311931
ついでに感度・特異度・陽性率の期待値や信頼区間も計算してくれる。
mean se_mean sd 2.5% 50% 97.5% n_eff Rhat
prev 0.0428 0.0004 0.0324 0.0017 0.0364 0.1191 6088 1
sen 0.5703 0.0012 0.1037 0.3641 0.5720 0.7663 7569 1
spc 0.9346 0.0002 0.0159 0.9096 0.9322 0.9699 5901 1
p 0.0866 0.0000 0.0063 0.0746 0.0863 0.0992 19823 1
lp__ -621.5293 0.0184 1.2999 -624.9029 -621.1886 -620.0395 5017 1 >>160
カンファ参加者に手コキ問題の答を教えてもらえないのか？
馬鹿だから誰にも相手にされないのか？
それとも全員、裏口容疑者の馬鹿シリツ医なのか？ stanのコード
data{
int n; // sample size
int x; // positive test result
real<lower=0,upper=1> ul; // uniform(0,ul)
real<lower=0> sn[2]; // sensitivity ~ beta(sn[1],sn[2])
real<lower=0> sp[2]; // specificity ~ beta(sp[1],sp[2])
}
parameters{
real<lower=0,upper=1> prev; // prevalence
real<lower=0,upper=1> sen; // sensitivity
real<lower=0,upper=1> spc; // specificity
}
transformed parameters{
real<lower=0,upper=1> p;
p = prev*sen + (1-prev)*(1-spc) ; // probability of positive test result
}
model{
x ~ binomial(n,p);
prev ~ uniform(0,ul);
sen ~ beta(sn[1],sn[2]);
spc ~ beta(sp[1],sp[2]);
} >>164
ベイズ階層モデルの理解できないアホ発見！ 正確な感度も特異度もわからないから有病率は計算できないという主張が数学板でされたから、
感度・特異度を確率変数としてベイズ階層モデルを組めば計算できること投稿しておいた。
最頻値と標準偏差からベータ分布のパラメータを計算するのに連立方程式を解く方が面倒だった。 統計なんちゅ嘘の宝庫巻き散らかすバカが居ついてるな >>167
代わりこれに答えてみ！
統計の知識は不要。馬鹿には無理。
前スレからのド底辺シリツ医への宿題
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？ こういう問題を考えるのは楽しいね。
馬鹿は考えようともしないけど。
ゴルゴ13は100発100中
ゴルゴ14は10発10中
ゴルゴ15は1発1中
とする。
各々10000発撃ったとき各ゴルゴの命中数の期待値はいくらか？
ドツボ13は100発0中
ドツボ14は10発0中
ドツボ15は1発0中
とする。
各々10000発撃ったときドツボの命中数の期待値はいくらか？ >>170
俺は今は内視鏡の洗浄待ち。
健診も減ったな。まあ、定期健診を先延ばしにしたいのはわかる。
この時期は咳をさせないようにするのに気を使う。 嘘をつくのも仕方ないかな？わかるよ 苦しいね 本当のこと言ったら楽になるよ まずは病気を治して、症状が寛解したら どうしても医療職につきたいのであれば 看護学校等の専門学校に入学して 就職すればいいんじゃない？医者は難しいな プライドはわかるけどね あとは年齢の問題かな あの掲示板の情報では 卒後20数年なんだな 一般的には年齢と履歴で医療職は無理だ 人手の足りない 介護士やホームヘルパーくらいかな 仕事は大変だけどね ここのところ内視鏡予約が少なくて楽なのはいいんだが、２日のバイトを１日に集約されかねんな。 >>172
リスクの高い麻酔と大腸内視鏡はやめたよ。
今は検診中心の診断EGDのみ。NBI拡大内視鏡は奥が深いね。
訴訟に巻き込まれるような合併症とは無縁でよかった。 >>173
なんだ、カンファ参加者に手コキ問題の答を教えてもらえなかったのか？
やっぱ馬鹿すぎて誰からも相手にしてもらえなかったのか？
ド底辺シリツ医に「馬鹿は、死ななきゃ治らない」の対偶を答えよと問題だしたら、数週間経て出た答が、「馬鹿が治れば、死んでいる」だったよ。
オマエも爆笑解を出して笑わせてくれ。 医科
SSS 東京大学
SS 京都大学
S 大阪大学
AAA 東京医科歯科大学
AA 名古屋大学 九州大学
A 東北大学 千葉大学 慶応大学
BBB 神戸大学 広島大学 京都府立医科大学 大阪市立大学
BB 北海道大学 岡山大学 横浜市立大学 奈良県立医科大学
B 三重大学 長崎大学 金沢大学 名古屋市立大学 筑波大学 順天堂大学 東京慈恵会医科大学
CCC 新潟大学 岐阜大学 滋賀医科大学 山口大学 熊本大学 札幌医科大学 和歌山県立医科大学
CC 浜松医科大学 自治医科大学 大阪医科大学
C 信州大学 弘前大学 山梨大学 群馬大学 徳島大学 香川大学 高知大学 鹿児島大学 日本医科大学 防衛医科大学校 東邦大学
DDD 福井大学 鳥取大学 愛媛大学 大分大学 宮崎大学 国際医療福祉大学 昭和大学 関西医科大学 産業医科大学
DD 旭川医科大学 秋田大学 山形大学 島根大学 佐賀大学 琉球大学 東京医科大学
D 福島県立医科大学
EEE 東京女子医科大学 日本大学 近畿大学
EE 杏林大学 愛知医科大学
E 藤田保健衛生大学 久留米大学 兵庫医科大学
FFF 岩手医科大学 東北医科薬科大学 福岡大学 北里大学
FF 獨協医科大学 埼玉医科大学 金沢医科大学 帝京大学 東海大学
F 川崎医科大学 聖マリアンナ医科大学 41/71でも感度0.6特異度0.9なら推定有病率は168/185 私立大学を馬鹿にする割りには ドンドン私立大学卒業して医師になっていく学生に抜かれていくなぁ w 人種や民族など本人が選択できないことを根拠とする区別は差別の批判を免れないが、
ド底辺シリツ医大進学は本人の選択だよなぁ。
これな！
不朽の名投稿
>>
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、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ド底辺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割はド底辺医卒を今でも「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。
<<
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。 国試に合格していく私立大学卒業の先生達より国試にずーっと合格できなかった奴の方が頭は悪いだろうな 一般社会から見てね w 去年、除菌で過形成ポリープが消退すると予想した患者の除菌後内視鏡でポリープが平坦化していた。
看護師から尊敬の眼差しを受けた。
せっかくなので手コキ問題を出すのはやめておこうｗ あ、私は自営業を営んでいます。頭の悪い人は大嫌いです。w >>186
頭が悪いって手コキ問題できないオマエのことじゃん。
センズリ専従で自営かよ？ >>188
センズリが仕事かよ？
前スレからのド底辺シリツ医への宿題
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？ 医科
SSS 東京大学
SS 京都大学
S 大阪大学
AAA 東京医科歯科大学
AA 名古屋大学 九州大学
A 東北大学 千葉大学 (慶応大学 )
BBB 神戸大学 広島大学 京都府立医科大学 大阪市立大学
BB 北海道大学 岡山大学 横浜市立大学 奈良県立医科大学
B 三重大学 長崎大学 金沢大学 名古屋市立大学 筑波大学
CCC 新潟大学 岐阜大学 滋賀医科大学 山口大学 熊本大学 札幌医科大学 和歌山県立医科大学
CC 浜松医科大学 自治医科大学
C 信州大学 弘前大学 山梨大学 群馬大学 徳島大学 香川大学 高知大学 鹿児島大学 防衛医科大学校
DDD 福井大学 鳥取大学 愛媛大学 大分大学 宮崎大学
DD 旭川医科大学 秋田大学 山形大学 島根大学 佐賀大学 琉球大学
D 福島県立医科大学
これでスッキリしたｗ 医師国家試験の合格率は90%なのに合格できない人って私立でも国立でも頭が悪いんだなぁ 一般人からしたら卒業大学よりも国試を現役で合格できた先生がいいなぁ できれば国家試験を3年以内で合格した先生に診療して欲しい 大学受験や国家試験の多浪は勘弁して欲しいな 大学受験や国家試験の多浪の人は知性の瞬発力がなさそうで診察して欲しくないな 話では卒業後20年以上経っても医師になれない人がいるというのは驚き よく大学入れたな w 今はどうやって食べてるんだろうか？ >>192
>国家試験を3年以内で合格
俺の頃には秋にも国試があったぞ。
落ちた同期も秋には受かっていた。
ｍ３から配信される国試問題って、簡単すぎ。
こういう問題を記述式でだして、裏口入学のド底辺シリツ医大卒を排除してほしいよなぁ。
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？ >>191
国試ってｗ
問題集やって解法パターンを暗記するだけじゃんｗ
あれは医大卒以外の人でも何度もやってりゃ合格すると思うぞ。 >>192
多浪と女性は受からないようにハンディを付けられてたのが最近バレてたやん。
某裏口私立大学で。
いや、もう2～3大学もやってたような気がするわ。 よほど私立に行ったのがコンプレックスになってるんだろうね。
浪人してもいいから国立に行けば良かったのに。
俺も浪人して国立行ったけど、一度もバカにされたことないな。
誰からも「浪人したと言っても私立じゃなくて国立の医学部だからね。
なんだかんだ言っても凄いわ。私立医大とか言うんだったらアレだけど。」
と言われるわ。 あと、私立だったらお金がかかるけど、国立なのでお金もかからないし、親孝行だね、
と言われてたけどな。 その簡単な国家試験に何度も落ちてしまう人は 一般人以下の最底辺ということですね？ w だから頭悪いな～。
怠け者もいるんだろうよ、知らんけどｗ
あんた、本気で真面目に勉強して国試に受からないヤツっていると思うの？
あんたが医者だったら国試受けたんだろ？
そんなに難しかったか？
真面目に繰り返しやったら普通の国立大学の非医学部卒の連中でも十分に合格
出来るレベルの問題だろ。
あれを何も参考書が無くてやるのだったら難しいかもしれないけど、参考書から
模擬試験、医師国家試験予備校の講師の授業を録画したものまで売ってて、
それを繰り返し見て、解法パターンを覚えるだけだろｗ
底辺私立医大の入試問題であっても、入試問題の方が国試より難しいと思うぞ。 常識の通じない 国家試験に何度も不合格になった 医師ではない最底辺のバカの言うことには 説得力がありませんね w pn2ip <- function(N,R,sen=0.6,spc=0.9){
# N:検査人数 R:陽性数 sen:感度 spc:特異度
x = ((spc - 1) * N + R)/(spc + sen - 1)
c(infected=x,prevalence=x/N)
}
pn2ip(74,41)
Rr2N <- function(R,r,sen=0.6,spc=0.9){
# R:検査陽性数 r:既知の有病率 sen:sensitibity spc:specificity
N = R/(spc *(r - 1) + (sen - 1)* r + 1)
return(N)
}
r=pn2ip(74,41)[2]
Rr2N(47,r) >>206
シリツ医大なんて裏口入学なんだから、誰も解けないような数学オリンピックの問題でもいいんだよ。 東京都は47人陽性と発表しただけで検査数を公表しないよなぁ。
検査陽性率が昨日と同じではなくて、感度0.6特異度0.9から計算した有病率が同じとして
検査数を推測してみる。
pn2ip <- function(N,R,sen=0.6,spc=0.9){
# N:検査人数 R:陽性数 sen:感度 spc:特異度
x = ((spc - 1) * N + R)/(spc + sen - 1)
c(infected=x,prevalence=x/N)
}
pn2ip(74,41)
Rr2N <- function(R,r,sen=0.6,spc=0.9){
# R:検査陽性数 r:既知の有病率 sen:sensitibity spc:specificity
N = R/(spc *(r - 1) + (sen - 1)* r + 1)
return(N)
}
r=pn2ip(74,41)[2]
Rr2N(47,r) 国試落ちたなんていつまで、別人のことを書いてんだよ。
まあ、手コキ問題すらいまだに解けないアホだからなぁ。 >>206
手コキ問題をいつまで経っても答えられない馬鹿なんだから
入試に手コキ問題をだしても、リーマン予想の証明をと出しても同じだよ。
どちらも答えられなくてく裏口入学なんだから結果は同じ。 わかります わかります 少し冷静になられたら 良いのではないでしょうか？ w はっはっは いや～ 私は医者じゃありませんよ ここに書き込んでいる医者は少ないと思いますけどね w オリンピック延期決定前の東京のPCR検査(感度0.6特異度0.9とする)の検査数2013で陽性数が171であった。
検査を受けた集団の有病率を推定せよ。
答. 問題設定が間違っている。
検査数2013で陽性数が171から、感度と特異度の期待値を求めよ。 オリンピック延期決定後は検査人数74+95=169,陽性人数41＋47=88である。
検査を受けた集団の有病率を推定
検査感度0.5-0.7(mode=0.6,sd=0.1)のβ分布
特異度を0.9(mode=0.9,sd=0.1)のβ分布
で計算
mean lower upper
0.74465 0.42595 0.99973 オリンピック延期決定前の東京のPCR検査(感度0.6特異度0.9とする)の
検査数2013で陽性数が171
延期決定後は検査人数74+95=169,陽性人数41＋47=88である。
検査特性を考慮して延期決定前後で推定有病率（検査陽性率ではない)に有意差があるかどうか検定せよ。
"
n=0:300
plot(n,sapply(n,function(x) pn2ip(2013,x)[1]),type='l',bty='l')
abline(h=0,lty=3)
pn2ip(2013,171)
pn2ip(169,88)
mci1=PCRs2(2013,171,iter=1e4)$mci
(b=2013*mci1) # 86
mci2=PCRs2(169,88,iter=1e4)$mci
(a=169*mci2) #134
fisher.test(matrix(c(86,2013-86,134,169-134),2,2))
prop.test(c(86,134),c(2013,169)) >>220
よそいけや さんすうできぬ どていへん
下の句、募集中 >>219
答. 問題設定が間違っている。
設定値で計算すると
> pn2ip(2013,171)
infected prevalence
-60.600000 -0.030104
とありえない値になる。
感度と特異度を変化させて、推定有病者数との関係をグラフにしてみた。
https://i.imgur.com/jpIucEI.png >>221
これから、日々データが公表されるであろうから、
総数での陽性割合でなくて、日々の陽性数が二項分布に従うとしてプログラムを書き換えた。
data{
int<lower=1> N; //sample size
int n[N]; // number of subjects
int x[N]; // positive test result
real<lower=0,upper=1> ul; // uniform(0,ul)
real<lower=0> sn[2]; // sensitivity ~ beta(sn[1],sn[2])
real<lower=0> sp[2]; // specificity ~ beta(sp[1],sp[2])
}
parameters{
real<lower=0,upper=1> prev; // prevalence
real<lower=0,upper=1> sen; // sensitivity
real<lower=0,upper=1> spc; // specificity
}
transformed parameters{
real<lower=0, upper=1> p;
p = prev*sen + (1-prev)*(1-spc) ; // probability of positive test result
}
model{
x ~ binomial(n,p);
prev ~ uniform(0,ul);
sen ~ beta(sn[1],sn[2]);
spc ~ beta(sp[1],sp[2]);
} 総数でなく日々のデータを使ってstanに計算させてみた。
mean lower upper
0.7944093 0.5854059 0.9999967 >>227
JAGSでも同様の値
> PCRj3(subjects,positives,SEN=0.6,SD1=0.1,SPC=0.9,SD2=0.05)
|**************************************************| 100%
mean lower upper
0.79334 0.58771 1.00000 for loopを書かなくてもベクトルはそのまま扱えるのでstanの方が書き換えが容易だったな。
型宣言は手間がかかるけど。 今のところ、総和で計算しようが、日々に二項分布させようが結果は変わらないな。
> PCRj3(subjects,positives,SEN=0.6,SD1=0.1,SPC=0.9,SD2=0.05)
|**************************************************| 100%
mean lower upper
0.79186 0.58384 0.99990
> PCRj3(sum(subjects),sum(positives))
|**************************************************| 100%
mean lower upper
0.79419 0.58489 0.99999 いたるところで おどけていますな～ しらけますよ w さてと カンファレンスの準備をしようかな。 今日は症例数多そうだな疲労はするが勉強になる。 国試に受かったなら別によくね？
と国試スレが日曜サザエさんのジャンケンで合格点ボーダーを占ってたのを見て思った 新たな陽性者４０人と発表するだけで検査人数は不明。
昨日・一昨日と有病率は変化ないとして検査人数を推測すると
https://i.imgur.com/Qj1gijl.png
なので７８人前後ということになる。 日々の検査数と陽性数から感度・特異度を考慮した有病率計算をするつもりだったんだが、検査数を隠蔽されたんじゃ計算しようがないな。 これは、買ったけど理解できなくて諦めたな。
これを読んで理解できる人は尊敬する。
propensity scoreの項はRで解説があったのでなんとか文章を追うことはできた。
調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学) >>236
実数は８７人か
検査を受けた人の推定有病率が少し下がったな。
JAGSによるMCMC
> PCRj3(subjects,positives,SEN=0.6,SD1=0.1,SPC=0.9,SD2=0.05,N.ITER=1e6)
|**************************************************| 100%
mean lower upper
0.7740 0.5685 1.0000
stanだと
> PCRs3(subjects,positives,iter=10000,warmup=1000)
Inference for Stan model: corona31.
4 chains, each with iter=10000; warmup=1000; thin=1;
post-warmup draws per chain=9000, total post-warmup draws=36000.
mean se_mean sd 2.5% 50% 97.5% n_eff Rhat
prev 0.77417 0.00121 0.12346 0.53456 0.77579 0.98383 10358 1.00027
sen 0.61273 0.00071 0.07522 0.48755 0.60612 0.77216 11081 1.00039
spc 0.87453 0.00043 0.05227 0.75516 0.88119 0.95626 14730 1.00010
p 0.49609 0.00016 0.03067 0.43613 0.49619 0.55568 35211 0.99991
lp__ -211.48789 0.01342 1.29330 -214.84801 -211.16479 -209.98429 9289 1.00050
Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Fri Mar 27 23:19:37 2020.
For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size,
and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at
convergence, Rhat=1).
mean lower upper
0.77417 0.56756 0.99944
まあ、似たような数値になった。 "n(=10)人の中から無作為にm(=2)人選んだらその中に少なくとも一人の感染者がいた。
全体で何人の感染者がいるかの期待値を求めよ。"
fn <- function(n,m){
x=m:n
pmf=1- choose(x-m,m)/choose(n,m)
pdf=pmf/sum(pmf)
sum(x*pdf)
}
fn(10,2) "n(=10)人の中から無作為にm(=2)人選んだらその中に少なくとも一人の感染者がいた。
全体で何人の感染者がいるかの期待値を求めよ。"
fn <- function(n,m){
x=0:n
pmf=1- choose(n-x,m)/choose(n,m)
pdf=pmf/sum(pmf)
sum(x*pdf)
}
fn=Vectorize(fn)
fn(10,2)
plot(0:100,fn(100,0:100),bty='l',type='l') この規模の数になると計算が終わらないな。
library(gmp)
m=18200 # 有名人の数(桜を見る会参加人数)
n=1.268e5 # 日本の人口
x=0:n # 感染者数:x, 非感染数:n-x
pmf=1- chooseZ(n-x,m)/chooseZ(n,m) # 1 - (ｍ人全員非感染の確率)
pdf=pmf/sum(pmf) # 確率密度関数化して
(E=sum(x*pdf)) # 期待値を計算
as.numeric(E) # このスレに合わせた問題にすると、こうなるな。
ド底辺シリツ医大の新入生100人から無作為に10人を選んで調査したら裏口入学が見つかった（何人かは非公開）と発表されたとすると、
新入生には何人の裏口入学がいるか？期待値と95％信頼区間を計算せよ。 しかし 多浪してやっと医学部入学して大学で留年を繰り返しやっと卒業してさらに国家試験に何度も不合格になる人って周りと比較して何十年遅れたのだろうか？そんな人初めて見たよ。 医学部どころか一般の医学部以外の底辺大学出身の人より頭は相当悪いんだろうな。 義、佳、克、昌、美(男でも使う)、亮、喜、圭、佳、彦などの『よし』読みにも多い。 >>203
うちの知人、国立大卒で久留米大学の教職についてるんだが
国試合格率では毎年アチャー言ってるんだが
今年は熊大が久留米大学の下に来て「ケツから三番なんだが！」とお下品に喜んでたぞ
ちなみにホリエモンが久留米附設出身で貧乏出身キャラで売ってたので世間のアホ～一般人は久留米大学は国立と思ってる >>245
ようやく、終了。core i7 メモリ16Gでクラッシュせずに計算してくれた。
> # 有名人が感染
> library(gmp)
> m=18200 # 有名人の数(桜を見る会参加人数)
> n=1.268e5 # 日本の人口
> x=0:n # 感染者数:x, 非感染数:n-x
> pmf=1- chooseZ(n-x,m)/chooseZ(n,m) # 1 - (ｍ人全員非感染の確率)
> pdf=pmf/sum(pmf) # 確率密度関数化して
> (E=sum(x*pdf)) # 期待値を計算
Big Rational ('bigq') :
[1] 1154070201/18202
> as.numeric(E) # E=63463.27 (m=1000) , E=1154070201/18202=63403.48(m=1.268e5)
[1] 63403.48 >>247
素直に親の財力が羨ましいわい
そのパターンって父親が凄腕医師で母親が若くて美人なバカで頭の程と性格は母親に似てしまった残念なパターンだろ 数学板に投稿すると、検証するレスがつくな。
今日は東京で60人以上の陽性結果という、検査人数が公共されたら、MCMCやって有病率の期待値をまた計算してみようっと。 >>254
ド底辺シリツ医大の高額な学費が払える経済環境にありながら、教育投資してもド底辺シリツ医大にしか入られなかったのがシリツ医だな。
地元の国立大学にすら入れない学力のものが無理して医者になる必要はないね。
幸い、東京には国立大学医学部は二つあるし、大都市なら国立と公立の二校があるね。
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。 数学板で
数学 統計に詳しい人が語るコロナウイルス
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/150
150 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2020/03/28(土) 03:24:30.89 ID:NK6wIjWT
志村けんみたいな有名人がコロナに感染してることから日本全体のコロナ感染者数を推定してみる。
という投稿を受けてのプログラム解がこれ。
> # 有名人が感染
> library(gmp)
> m=18200 # 有名人の数(桜を見る会参加人数)
> n=1.268e5 # 日本の人口
> x=0:n # 感染者数:x, 非感染数:n-x
> pmf=1- chooseZ(n-x,m)/chooseZ(n,m) # 1 - (ｍ人全員非感染の確率)
> pdf=pmf/sum(pmf) # 確率密度関数化して
> (E=sum(x*pdf)) # 期待値を計算
Big Rational ('bigq') :
[1] 1154070201/18202
> as.numeric(E) # E=63463.27 (m=1000) , E=1154070201/18202=63403.48(m=1.268e5)
[1] 63403.48 >>256
帝京とか久留米大って上澄みは滑り止めのエスカレーターだよ
例えば久留米大医は久留米附設から受けたら100%ゴニョゴニョらしいが久留米附設自体がラサールの次くらいに難易度高いぞ？
いや私ゃ久留米附設のご近所の久留米信愛女学院卒だがクラスメイトに親が医者とか兄弟が附設はうようよおったからな n=100
set.seed(1) ; x=rnorm(n) ; e=rnorm(n)
y1=1+2*x+e
u1=runif(n) ; u2=runif(n)
df1=data.frame(y1,x,u1,u2)
head(df1)
matdata=matrix(NA,n,1)
head(matdata)
for(i in 1:n){
if(df1[i,'x'] < median(df1[,'x']) & df1[i,'u1'] < 0.5){
matdata[i,1]=NA
}else if(df1[i,'x']>=median(df1[,'x']) & df1[i,'u2'] < 0.25){
matdata[i,1]=NA
}else{
matdata[i,1]=df1[i,1]
}
}
y2=matdata[,1]
df1=data.frame(y2,x)
plot(x,y2,pch=16,cex=1.5,xlim=c(-3,3),ylim=c(-6,6),bty='l')
points(x,y1,pch=4) ; abline(v=median(x)) ちなみに九大落ちて佐賀大受かるレベルなら附設内部生なら久留米大進学を選んでたぞ
久留米大って設立にブリヂストン石橋氏が噛んでて孫のおとぽっぽがブリヂストンコネで久留米地盤だった経緯があるからパワーは明らかに佐賀大より強いんだよ
おとぽっぽ死んだから分からないけどw
まあ最近までは将来性を考えたら佐賀大行くより久留米だったと思う 久留米大学は実質設立者の孫が与党と野党の幹部にいて不沈と言われてたんだよなー
ぽっぽがぽっぽじゃなかったらもう一代続いたかとw
学閥の開業医は九州うろちょろして難しい症例は学閥の大規模病院にポイ
末端開業医は医師仲間でバンド組んでコンサートするくらいプライベート充実
あれはあれでアリな姿だと思うが やはり 20歳前半のピチピチした若い美人ナースとのSEXは気持ちがいいな 肌が吸い付くようだな これからいろいろ教えていこう ムチムチした色白の腰から脚にかけてのラインがエロいな 中国からの渡航者にはあれだけ厳しく警戒してたのに
今や世界中からウイルスをもった日本人が狂ったように帰国する始末
毎日増加する感染者の半分くらいは海外からもらってきた人たち
帰国者を強制的に隔離しないと
日本はもうだめかもわからんね シリツ医大って合格者の7割くらいが辞退するんじゃなかったっけ。
ここで問題
(1)予備校の発表する偏差値は合格者の偏差値の平均値
(2)合格者の成績分布は正規分布で標準偏差は母集団と同じ
(3)成績のよい方から入学を辞退する
上記(1)(2)(3)を前提にして
虚飾値＝合格者の偏差値 - 入学者の偏差値 として
辞退率7割の時の虚飾値を求めよ。 >>265
感度0.6特異度0.9とすると
x*0.6+(87-x)*(1-0.9)=63
感度特異度の設定が間違いとわかる。 貧乏人は金に対する執着心が弱いから貧乏なまま
金持ちの執着心はすごい。
底辺私立医大を卒業した医者が頭悪いかどうかは
置いといて、子供を私立医大へ進学させることが
出来るような親は当然お金持ちが多いので、お金に
対する執着心が凄いんだろうな。 >>268
＞底辺私立医大を卒業した医者が頭悪い
手コキ問題に答えられないアホで実証されている。
まあ、国立卒にも同程度の頭の奴もいるけどね。 >>244
n人からm人選んだら少なくとも一人の感染者がいたとする。
Ax: x人の感染者がいる(x=0~n)という事象
B:最低一人の感染陽性判定という事象
Pr[Ax|B]=Pr[B|Ax]Pr[Ax]/Pr[B]
Pr[Ax]:事前確率
Pr[B|Ax]:尤度
Pr[B]:周辺尤度(規格化定数)
Pr[Ax|B] ∝ Pr[B|Ax]Pr[Ax] (尤度*事前確率)
求めたい期待値Eは
Σ(x*Pr[Ax|B])/ΣPr[Ax|B] = Σ(x*Pr[B|Ax]Pr[Ax])/Σ(Pr[B|Ax]Pr[Ax])
Pr[Ax]がxにかかわらず定数であれば
E=Σ(x*Pr[B|Ax])/Σ(Pr[B|Ax]) fn <- function(n,m,print=FALSE){
library(gmp)
# 離散量で計算
x=0:n # 感染者数:x, 非感染数:n-x
pmf=1- chooseZ(n-x,m)/chooseZ(n,m) # 1 - (ｍ人全員非感染の確率)
pdf=pmf/sum(pmf) # 確率密度関数化して
Ev=sum(x*pdf) # 期待値を計算
if(print) print(Ev)
E=as.numeric(Ev)
# 信頼区間計算計算のために連続量とする
y=seq(0,n,by=0.05) # infected
p=1- choose(n-y,m)/choose(n,m) # Pr[at least one infected among m]
d=p/sum(p) # pmf -> pdf
if(print) plot(y,d,bty='l',xlab='infected',ylab='density',type='l')
(e=sum(y*d)) # mean of probability
l=n*as.numeric(quantile(p,prob=(0.05)))
return(data.frame(mean=E,lower=l,upper=n))
}
data.frame(有名人=1:10,期待値=sapply(1:10,function(x) fn(100,x)$mean))
data.frame(有名人=1:10*10,期待値=sapply(1:10*10,function(x) fn(100,x)$mean)) 【速報】東京都内で新たに６８人の新型コロナ感染確認 うち３０人近くが台東区の病院関係者 ★7
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1585468707/
検査人数は現時点では非公開なのでnorm2のEMアルゴリズムを使って推測してみる。
library(norm2)
subjects=c(74,95,80,87,NA)
positives=c(41,47,40,63,68)
(df1=data.frame(subjects,positives))
M=1000
set.seed(1)
emResult=emNorm(df1)
summary(emResult)
(max1=emResult$iter*2)
imp.list=vector(mode='list',length=M)
for(i in 1:M){
mcmcResult=mcmcNorm(emResult,iter=max1)
imp.list[[i]]=impNorm(mcmcResult)
}
head(imp.list)
s5=numeric()
for(j in 1:M) s5[j]=imp.list[[j]][5,1]
BEST::plotPost(s5)
summary(s5)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
65.29 87.02 91.97 92.03 97.04 117.13
> HDInterval::hdi(s5)[1:2]
lower upper
77.0729 104.6722 miceでもやってみた。
M=100
library(mice)
s51=numeric()
imp=mice(data=df1,m=M,seed=1,method='pmm',maxit=max1)
complete(imp,1)[5,1]
for(i in 1:M) s51[i]=complete(imp,i)[5,1]
summary(s51)
BEST::plotPost(s51)
HDInterval::hdi(s51)[1:2]
> summary(s51)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
74.00 74.00 80.00 83.03 87.00 95.00
> BEST::plotPost(s51)
> HDInterval::hdi(s51)[1:2]
lower upper
74 95 library(Amelia)
subjects=c(74,95,80,87,NA)
positives=c(41,47,40,63,68)
(df1=data.frame(subjects,positives))
M=100
set.seed(1)
a.out=amelia(df1,m=M)
s51=numeric()
for(i in 1:length(a.out)) s51[i]=a.out$imputations[[i]][5,1]
summary(s51)
> summary(s51)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
-87.85 89.25 90.88 88.43 99.32 168.49 library(norm2)
library(mice)
library(miceadds)
library(Amelia)
library(MKmisc)
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("limma") "
N国の1億2000万人のうち、男性が何人であるかを推定する。
いまN国民からX人を抽出し、信頼区間99%誤差±1%で検定したい。Xはいくつ以上でなければならないか。
"
fn <- function(n,p) diff(binom.test(round(p*n),round(n))$conf[1:2])
func <- function(p0) round(uniroot(function(x) fn(x,p0)-0.01,c(1e2,1e6))$root)
vf <- Vectorize(func)
r=seq(0.025,0.5,by=0.025)
y=vf(r)
plot(r,y,pch=16,bty='l')
d=data.frame(男女比=r,sample_size=y)
d
i=1:20
sapply(i,function(i) fn(d[i,2],d[i,1])) 男子割合 sample_size
1 0.025 6680
2 0.050 12805
3 0.075 18613
4 0.100 24087
5 0.125 29225
6 0.150 34035
7 0.175 38514
8 0.200 42660
9 0.225 46475
10 0.250 49959
11 0.275 53110
12 0.300 55930
13 0.325 58418
14 0.350 60574
15 0.375 62398
16 0.400 63891
17 0.425 65052
18 0.450 65882
19 0.475 66379
20 0.500 66545 "
N国の1億2000万人のうち、男性が何人であるかを推定する。
いまN国民からX人を抽出し、信頼区間99%誤差±1%で検定したい。Xはいくつ以上でなければならないか。
"
fn <- function(n,p) diff(binom.test(round(p*n),round(n),conf.level = 0.99)$conf[1:2])
func <- function(p0) round(uniroot(function(x) fn(x,p0)-0.01,c(1e2,1e6))$root)
vf <- Vectorize(func)
r=seq(0.025,0.5,by=0.025)
y=vf(r)
plot(r,y,pch=16,bty='l')
d=data.frame(男子割合=r,sample_size=y)
d
i=1:20
sapply(i,function(i) fn(d[i,2],d[i,1])) 平成20年度医師数調査では平成20年12月31日の全国の届出医師数は28万6699人。
裏口入学が何人いるかを推定する。
信頼区間99%誤差±1%で検定したい。
無作為に何人を抽出すれば十分か？ 計算できないアホ？
国立にもド底辺シリツ並の学力の奴がいるんだなぁ。
同窓生には皆無だが。 コロナで自粛で暇で( ・∀・)ｲｲ!!
この週末は欠測データ処理の勉強できた。 まずは試験合格してから医者になってからだね あ、もう受験していなかったもんね すまんすまん w 近くのシリツ医、医師会で数秒しゃべても頭の悪さがにじみ出てる香具師、
3回も肺炎症状で受診引っ張っても一度もコロナ検査受けさせず、
4回目他院で判明し自主休業中。
永遠に医者やめたら？そいつはすべての咳に地域で一番アドエア処方し咳喘息ッテ診断してるボクチャンッテ偉いって自慢するバカ。先に感染症直せよ。 この計算ができない奴って大学卒の学力を欠如していると思う。
平成20年度医師数調査では平成20年12月31日の全国の届出医師数は28万6699人。
裏口入学が何人いるかを推定する。
信頼区間99%誤差±1%で検定したい。
無作為に何人を抽出すれば十分か？ お仕事されてないんですね？
すまんすまん 痛いところだったですね w すまんすまん 高校時代の同級生から30年以上 遅れてしまってるようです ま、そういう人生もありですかね 今後も手帳で食べていけますよ 頑張ってください！ >>289
こういう問題って信頼区間は何を計算しているのか振り返るのに役立つなぁ。
でも最後は中心極限定理に帰着することになるんだが。 何が何でも李晋三をおろさないと
２年以内に日本は中国領になることが米中間で決まっている
俺らは全資産没収どころか命、医師免許も剥奪されるだろね >>294
中国に実習生として出稼ぎにいくことになるだろうね。 検査数が3桁になって推定有病率が減ってきたな。
> subjects=c(74,95,87,143,244,330)
> positives=c(17,41,47,40,63,68)
> PCRs3(subjects,positives,iter=10000,warmup=1000)
Inference for Stan model: corona31.
4 chains, each with iter=10000; warmup=1000; thin=1;
post-warmup draws per chain=9000, total post-warmup draws=36000.
mean se_mean sd 2.5% 50% 97.5% n_eff Rhat
prev 0.37289 0.00136 0.13285 0.12790 0.36264 0.67656 9545 1.00005
sen 0.56775 0.00095 0.10235 0.36708 0.56882 0.76252 11488 1.00028
spc 0.87547 0.00045 0.05056 0.76198 0.88107 0.95746 12707 1.00023
p 0.28424 0.00008 0.01441 0.25667 0.28411 0.31302 34879 1.00001
lp__ -614.08170 0.01429 1.32344 -617.51076 -613.72776 -612.56237 8576 1.00036
Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Mon Mar 30 21:01:47 2020.
For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size,
and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at
convergence, Rhat=1).
mean lower upper
0.37288732 0.09822213 0.63719043 ガンバレ ガンバレ 一人だけでガンバレ w w w こんなこと言ってたな。
◆国民の皆様へのメッセージ
○新型コロナウイルス感染症の現状からは、中国国内では人から人への感染は認められるものの、我が国では人から人への持続的感染は認められていません。国民の皆様におかれては、過剰に心配することなく、季節性インフルエンザと同様に咳エチケットや手洗いなどの感染症対策に努めていただくようお願いいたします。
○武漢市から帰国・入国される方におかれましては、咳や発熱等の症状がある場合には、マスクを着用するなどし、事前に医療機関へ連絡したうえで、受診していただきますよう、御協力をお願いします。また、医療機関の受診にあっては、滞在歴があることを事前に申し出てください。
https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_09093.html
※前スレ
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1579999857/ ガンバレ ガンバレ 一人だけで ガンバレ！ファイト! w w w 人種や民族など本人が選択できないことを根拠とする区別は差別の批判を免れないが、
ド底辺シリツ医大進学は本人の選択だよなぁ。
これな！
不朽の名投稿
>>
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、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ド底辺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割はド底辺医卒を今でも「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。
<<
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。 ガンバレ ガンバレ！ 一人だけで ガンバレ！ 自己責任！ 自己責任！w w w >>303
東京医大と他にも数校あったよね。
大して成績もよくなかった高校の同級生が合格するんだから
まあそんなことだろうとは思ってたけど、まさか本当にやってるとはねｗ
最近は私立は難関になって来たとか言ってたので、裏口なんて過去の話だと
思ってたので、あれには驚いたけど、心のどこかで思ってたことが現実となった
わけで、やっぱりね！とも思ったよね。
あの事件の前にはウチの病院にいる底辺私立卒の医者が、昼食の時なんかに、
最近は私立は昔と違って国立か、またはそれ以上に難関になったとか
まくしたてていたけど、あの事件以来、そんなことは一言もしゃべらなくなったよｗ >>305
公式化すれば私立医＝裏口容疑者ってこと。 少なくとも、初期に渡航制限もかけず、チャーター機で連れ帰った人でワガママ言ったやつ(隠れ感染者)をそのまま帰宅させたり、
ダイプリ下船後に隔離もせずに各地に感染者を拡散させたザル対応だったのは事実だしなあ しかし ほいほいTVに出るのは 私立医の連中ばかり
コロナでてきとーなことばっか言ってるｗ >>308
お金が好きでもシリツ医だと御用学者に採用されないからね。 数学 統計に詳しい人が語るコロナウイルス
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1582910321/76
76 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2020/03/19(木) 21:03:10.68 ID:2Eqy074l
ソースTBS
上昌広先生と森永先生
「ランダムに1000人にPCR検査すれば統計学的に市中感染率はわかるんですよ」
Twitterの東大生
「PCR検査が6割程度しか正確じゃないのに、なんでそんなことが言えるんだ」
↑
どっちがただしい？
東大生が正しい場合、6割だとして、
何人に検査すれば信頼区間９９％に収まる？ # 1000人を調べたときの99%信頼区間幅
p2w <- function(
prevalence,
subjects=1000,
sensitivity=0.6,
specificity=0.9,
conf.level=0.99){
# prevalence -> width of 99% confidence interval
n=subjects
p=prevalence*sensitivity+(1-prevalence)*(1-specificity)
q=1-p
2*qnorm(1-(1-conf.level))*sqrt(p*q/n)
}
p2w=Vectorize(p2w)
prevalence=seq(0,1,by=0.01)
plot(prevalence,p2w(prevalence),bty='l',type='l',lwd=2,ylab='99%CI width',
main='subjects:1000\nsensitivity:0.6\nspecificity:0.9')
optimize(p2w,c(0,1),maximum=TRUE) 1000人だと感度6割、特異度9割として計算すると99%信頼区間幅が 0.07356558になるな。 ソースTBS
上昌広先生と森永先生
「ランダムに1000人にPCR検査すれば統計学的に市中感染率はわかるんですよ」
Twitterの東大生
「PCR検査が6割程度しか正確じゃないのに、なんでそんなことが言えるんだ」
↑
どっちがただしい？
東大生が正しい場合、6割だとして、
何人に検査すれば信頼区間９９％に収まる？ >>314
感度・特異度を考慮して計算すれば市中感染率は出せる。
必要なサンプルサイズ計算はこれ。
# width of 99% confidence interval when 1000 subjects are examined
p2w <- function(
prevalence,
subjects=1000,
sensitivity=0.6,
specificity=0.9,
conf.level=0.99){
# prevalence -> width of 99% confidence interval
n=subjects
p=prevalence*sensitivity+(1-prevalence)*(1-specificity) # positive rate=prev*TP+(1-prev)*FP
q=1-p
2*qnorm(1-(1-conf.level))*sqrt(p*q/n) # width of 99%CI
}
p2w=Vectorize(p2w)
prevalence=seq(0,1,by=0.01)
plot(prevalence,p2w(prevalence),bty='l',type='l',lwd=2,ylab='99%CI width',
main='subjects:1000\nsensitivity:0.6\nspecificity:0.9')
optimize(p2w,c(0,1),maximum=TRUE)
#
sj2w <- function(subjects,sensitivity=0.6,specificity=0.9){ # subjects -> maximum 99%CI width & its prevalence
optimize(function(prev) p2w(prev,subjects,sensitivity,specificity),c(0,1),maximum = TRUE)
}
# at how many subjects 99%ci width equals 0.01
uniroot(function(subjects,u0=0.01) sj2w(subjects)$objective-u0,c(1000,100000))$root 数学板に投稿してこよう。
このスレには検算できる教養のある奴はいないから。 電源対策を怠り原発を溶かし、株価維持で年金を溶かし、
海外に金をばらまき、武漢封鎖後も中国人ウェルカムして国内にウイルスをばらまく。
実質賃金を下げて出生数を過去最低にし、善政が行われていれば誕生していた日本人を何万人も殺した、日本の悪魔。
さて誰でしょう？ 292卵の名無しさん2020/03/30(月) 01:00:46.97ID:eBZeLimm
女性医師専門医不正取得事件とは、札幌市の40代の女性医師が、
学会認定専門医資格の不正取得を繰り返し、日本内科学会など4学会が
5つの認定資格を取り消し処分した事件である。
吉田 なつ （よしだ なつ）
平成１６年１月赴任 内科・消化器科医長 昭和４７年生
◎加入学会等
日本内科学会 他
◎経歴
札幌医科大学医学部 第４内科
国立函館病院 消化器科
洞爺協会病院 内科
留萌市立病院 消化器科
旭川赤十字病院 消化器・血液科
↑
学会が当時の教授に問い合わせたら虚偽と判明した。
今は、桑園クリニックイザモーニング みたいなのが安倍サポです
本当の日本人をザイニチだのパヨクだのとレッテルを貼って安倍を支持する仕事です Compared to non-COVID-19 pneumonia, COVID-19 pneumonia was more likely to have
a peripheral distribution (80% vs. 57%, p<0.001), ground-glass opacity (91% vs.
68%, p<0.001), fine reticular opacity (56% vs. 22%, p<0.001), vascular
thickening (59% vs. 22%, p<0.001) and reverse halo sign (11% vs. 1%, p=0.005),
but less likely to have a central+peripheral distribution (14% vs. 35%, p<0.001),
air bronchogram (14% vs. 23%, p=0.014), pleural thickening (15 vs. 33%, p<0.001),
pleural effusion (4 vs. 39%, p<0.001) and lymphadenopathy (2.7% vs. 10.2%, p<0.
001) (Table 5). > subjects=c(74,95,87,143,244,330,41)
> positives=c(17,41,47,40,63,68,13)
> PCRs3(subjects,positives,iter=10000,warmup=1000,verbose=FALSE)
mean lower upper
0.38 0.10 0.67 今から思えば、原子力緊急事態宣言を即日だして、原発や東電本店に乗り込んだり、全原発を止めた菅直人って決断できる総理大臣だったんだなぁ。
事故直後に原発事故の最悪シナリオを専門家に作成させていたし。 日本人1億2595万人からX人を無作為抽出して、ある疾患の有病率を推定したい。
検査は感度0.9，特異度0.9とする。
有病率の99%信頼区間幅を1%以内で検定したい。
何人を抽出すれば十分といえるか？ unilateral=c(41,52) # covid,non-covid
bilateral=c(165,143)
data.frame(type=c('covid','non-covid'),uni,bi)
# if(unilateral) -> non-covid
TP=52
TN=165
FP=41
FN=143
PPV=TP/(TP+FP)
binom.test(TP,TP+FP) >>324
データみると両側性と片側性の総数がどちらも10例ずつ少ないな。 >>328
開業医スレに投稿する前のドラフト
【ウハも】 開業医達の集い 27診 【粒も】
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1585417862/94
94 名前：卵の名無しさん[sage] 投稿日：2020/04/02(木) 08:50:51.89 ID:1+kVmzfi
>>87
適中率は有病率に依存するけど
このデータにしか言えないけど、
一側性なら新型コロナではないという判断の適中率を計算すると
sample estimates:
probability of success
0.5591398
95 percent confidence interval:
0.4523789 0.6620297
なのでコインの裏表の確率と大差ないね。 >>321
この人をあまり晒すの止めてやんなよ。
名誉棄損で訴えられるかもしれんよ。
しかしこの人もバカなことしたよな。
たかが任意加入の学会の民間資格。
それもマルチプルチョイスの試験でｗ
なんでそんなに欲しかったんだろう？ 俺は国立医学部卒だが 国家試験に20年以上合格しなかったので医師になるのは諦めて今は知り合いの紹介である病院の医事課で働いている。この間 結婚して家族もできたので今は幸せだ。 ほーか
何で運転免許試験に毛が生えた程度の国試落ち続けたんかのぉ
医者になりとーなかったんじゃろな
給料は多少良いが、医者なんかならんで良かったのぉ
あほらしいしんどいだけやで 大学受験では本当の頭の良し悪しはわからないと思う。もっと違う知性のあり方が問われてると痛感している。 ここで数学を書き込んでいる人がいるが、そうじゃないんだよな。頭の良し悪しっていうのは。早く気づいてほしいよね。 アレはバカじゃけぇほっときんさい。
そのうちワシが肥溜に放り込んじゃる。 >>341
手コキ問題に即答できるのが論理的思考のできる証だね。
答えてみ！
前スレからのド底辺シリツ医への宿題
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？ prevalence2accuracy <- function(prevalence,SEN=0.6,SPC=0.9){
p=prevalence
q=1-p
TP=p*SEN
TN=q*SPC
FP=q*(1-SPC)
FN=p*(1-SEN)
PPV=TP/(TP+FP)
NPV=TN/(TN+FN)
accuracy=(TP+TN)/(TP+FP+TN+FN)
PLR=SEN/(1-SPC)
NLR=(1-SPC)/SPC
DOR=PLR/NLR
data.frame(PPV,NPV,accuracy,PLR,NLR,DOR)
}
prevalence2accuracy(0.01)
prevalence=seq(0.01,0.99,0.01)
ss2acc <- function(sen,spc,legend=FALSE){
re=sapply(prevalence,function(x) prevalence2accuracy(x,sen,spc))
plot(prevalence,re['accuracy',],bty='n',type='l',ylim=c(0,1),lwd=2,xlab='prevalence',ylab='',
main=paste('Sensitivity=',sen,'\nSpecificity=',spc),cex.main=0.9)
lines(prevalence,re['PPV',],lty=2)
lines(prevalence,re['NPV',],lty=3)
if(legend) legend('bottom',bty='n',legend=c('accuracy','PPV','NPF'),lty=1:3,lwd=c(2,1,1))
}
par(mfrow=c(2,2))
ss2acc(0.60,0.80,T)
ss2acc(0.60,0.80)
ss2acc(0.80,0.80)
ss2acc(0.99,0.80)
やはり、accuracyよりDORだな。 >>336
心をやられてるみたいなので
適当に話を合わせてあげてｗ 国立医学部を多浪してやっと入学できた人よりも 私立医学部へ現役で入学できた人の方が頭はいいと思う。実際に医療現場で働くとわかる。 国試浪人も長く時間がかかっている人よりも私立大学医学部卒で現役で合格した人の方が頭がいいというのは予備校関係者の一致した認識だ。 医学部受験で多浪した人はやはり医師国試の合格率は低い。私立大学医学部現役入学した人は合格率は高い。知り合いの予備校関係者に聞くと皆そう言う。 これな！
不朽の名投稿
>>
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、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ド底辺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割はド底辺医卒を今でも「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。
<<
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。 ド底辺シリツ医だとPPVが検査特有の定数と思いそうなので補足してきた。
胸水があればnon-COVIDという判断は
COVID肺炎 219例 non-COVID肺炎 205例の割合のときの的中率が0.8988764という話。
COVIDが蔓延してnon-COVIDの割合が減ってくると的中率が当然、低下する。
胸水有無での判断の感度80/205=0.39・特異度210/219=0.96が変わらないと仮定して、
non-COVID肺炎の割合を変化させてPPVとNPVをグラフにしてみた。
(＋はこの論文でnon-COVID/COVID=205/219=0.48のときのPPV)
https://i.imgur.com/DZpM0l8.png
COVIDが蔓延して肺炎の9割をしめる(non-COVIDが1割)の状況になれば、
胸水があればnon-COVIDという判断の陽性的中率は0.51にまで低下する。 誰もまともに読もうとしていない滑稽な書き込み w w w 今から考えたらもう随分前にはなるが、家が歯科医院の私立文系志望だった友人が、親から歯学部も受けてくれと嘆願され、やむなく底辺私立を受験、理科の何かの科目
は白紙答案レベルだったらしいが、親子面接があって、寄付金の話（親だけ？）も出
て、私立文系なのに見事合格、親は大喜びで入学金等も収めて入学を望んだらしいが
その友人は、元々文系の学部に行くつもりだったのと、白紙答案で合格する歯学部は
いかがなものかと思って辞退した。
底辺私立医学部、歯学部ともに、昔は偏差値超低かったから金積めば入れる大学の
認識だったｗ
ただ仮に学力があっても金積めないと入れないから、その意味ではどの家でも金積
める訳でもなく、頭はよくないが、選ばれし金持ちの家のボンボンが行くところと
いうイメージかもしれない。 >>354
私立の歯学部・薬学部は論外ですよ。
現在は有るのかどうか知りませんが旺文社模試って知ってます？
あれで100点満点で平均30点未満くらいのクラスメートが某私立歯科大に
受かっちゃいましたよｗ
たぶん偏差値は40代だったと思います。 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 A cluster randomised trial of cloth masks compared with medical masks in healthcare workers
https://bmjopen.bmj.com/content/5/4/e006577#T5
# medica mask vs cloth mask
(ILI=prop.test(c(13,2),c(607,750))) # influenza like illness
Fisher.test(c(13,2),c(607,750))
jags4prop(13,2,607,750)
fmsb::rateratio(13,2,607,750)
(CRI=prop.test(c(46,35),c(607,750))) # clinical respiratory illness
Fisher.test(c(46,35),c(607,750))
jags4prop(46,35,607,750)
fmsb::rateratio(46,35,607,750) 私は営業の仕事ですが あなたはおうちで引きこもりですか？ w >>361
インフルエンザの方は発生数が少ないからポワソンで検定してみるかな。 poisson.test(c(13,2),c(607,750))
Comparison of Poisson rates
data: c(13, 2) time base: c(607, 750)
count1 = 13, expected count1 = 6.7097, p-value = 0.00117
alternative hypothesis: true rate ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
1.818238 73.305396
sample estimates:
rate ratio
8.031301 Fisher's Exact Test for Count Data
data: cbind(hit, shot - hit)
p-value = 0.001106
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
1.83978 74.78146
sample estimates:
odds ratio
8.174417
まあ、ほぼ近似。 リスク比の下限が1.8程度だから、布マスクが著しく劣るというわけでもないな。
シリツ医の学力は著しく劣るからいまだに手コキ問題が解けないまま。
営業職なら知識層と接することもありそうなもんだが、いや、裏口シリツ医だらけだから解答できる相談相手もいそうにないな。 へー ご自分が知識人層と思われてるようですね w 無職で精神病の引きこもりが知識人ですか？ ハハハ >>372
オマエのような裏口シリツ医じゃないからな。
手コキ問題にいつまでも正解出せない知恵遅れ。
相談できる人いないの？みんな裏口シリツ医の馬鹿だらけ？？ ∩∩ 医療の最底辺は 我ら五流私大卒におまかせ！ V∩
(7ヌ) （/ /
/ / ∧＿∧ ｜｜
/ / ∧＿∧ ∧＿∧ ＿（´∀｀ ） ∧＿∧ ｜｜
＼ ＼（ ´∀｀）―--（ ´∀｀ ）￣ ⌒ヽ（´∀｀ ） ／／
＼ ／⌒ ⌒￣ヽ /~⌒ ⌒ /
｜ |ｰ、 /￣| /／`i 帝京 /
｜ 川崎 | ｜聖マリ / （ミ 埼玉医 ミ） ｜ ｜
｜ ｜ ｜ | ／ ＼ ｜ ｜
｜ ｜ ） ／ ／＼ ＼| ヽ
/ ノ ｜ / ヽ ヽ、＿／） （＼ ） ゝ ｜
｜ ｜ | / /| / レ ＼`ー ' | ｜ / プププ あのね 私は医者ではないんですよ。フツーの会社の営業マンですよ。無職で精神病は辛いでしょうけどあなたも仕事したら？無理かな～ w やかましーわこら
わしゃ医者じぁぼけ
悔しかったら指詰めてみーやカス >>380
残業しても手コキ問題の答は出せないだろうな。
知恵遅れだからね。 政府が布マスク配布って
これから長期間、使い捨てマスクが市場に出回らないってことを、政府が宣伝してるようなもんだ
不安にならない方がおかしい アベノマスクを必死に擁護してる人らも、他国の、例えば韓国の施策だったらバーカバーカいってると思いますわ 【青森】弘前大学・新型コロナ研修医、卒業式後の飲み会で濃厚接触者３０～４０人…全国２１都道府県の病院研修医に…
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1585948632/ A cluster randomised trial of cloth masks compared with medical masks in healthcare workers
https://bmjopen.bmj.com/content/5/4/e006577#T5
に出てきたクラスター内相関係数計算のスクリプト
DF2icc <-function(DF){ # 級内相関係数
n=apply(DF,1,length)
N=length(DF)
k=ncol(DF)
mu=apply(DF,1,mean)
va0=apply(DF,1,var) # 不偏分散
va=va0*(k-1)/k # 分散
(M=mean(DF))
(var.b=sum((mu-M)^2*n/N)) # 外分散
(var.w=sum(va*n/N)) # 内分散
(var.t=var(as.vector(DF))*(N-1)/N) ; var.b + var.w # 全分散
(var.b-var.w/(k-1))/var.t # ρ={σb2-σw2/(k-1)}/σ2 級内相関係数
}
DF2icc(DF) 開業医スレに
>ワクチンと治療薬が開発されるまでがんばるしかない
という投稿があったのでワクチンと治療薬を組み込んでシミュレーションできるように改造した。
SEIR MODEL
dS(t)/dt = mu*(N-S) - b*S(t)*I(t)/N - nu*S(t)
dE(t)/dt = b*S(t)I(t)/N - (mu+sig)*E(t)
dI(t)/dt = sig*E(t) - (mu+g)*I(t)
dR(t)/dt = g*I(t) - mu*R + nu*S(t)
mu:自然死亡率 b:感染率(S->I)
nu:ワクチン有効率(S->R) sig:発症率(E->I),g:回復率(I->R)
"
SEIR3 <- function(
# Parameters
contact_rate = 10, # number of contacts per day
transmission_probability = 0.01, # transmission probability
beta = contact_rate * transmission_probability, # tranmission rate
infectious_period = 20, # infectious period
drug=1, # increase recovery rate by drug-fold
gamma = drug / infectious_period, # Prob[infected -> recovered]
latent_period = 5, # latent perior
sigma = 1/latent_period, # The rate at which an exposed person becomes infective
mu = 0, # The natural mortality rate
nu = 0 , # vaccination moves people from susceptible to resistant directly, without becoming exposed or infected.
Ro = beta/gamma, # Ro - Reproductive number. 有効率5割のワクチンができたときのシミュレーション
https://i.imgur.com/IWVdoCO.png
治癒確率が５倍になる治療薬が出たときの流行シミュレーション
https://i.imgur.com/NpZgyh6.png
治療薬もワクチンもない現状では、対策しない（外出を控えず、マスクもしない）方が患者や死者は増えるけど早く収束するな。
https://i.imgur.com/6OgJkDb.png
俺の試算では有病率が４割を超えたらオリンピック開催に間に合ったｗ
まぁ、潜伏期間すらいろいろな説があるからシミュレーション結果も異なるな。 >>386
分散分析表のデータを使えばクラスター内相関係数がだせるな。
DF2ICC <- function(DF){ # data.frame:n-subject,k-judge -> ICC(1,1),ICC(1,k)
n=nrow(DF) # number of subjects
k=ncol(DF) # number of judges
subject=as.factor(rep(1:n,k)) # subjectsをfactor化
re=aov(as.vector(DF)~subject) # 一元配置分散分析
(su=summary(re))
MS=su[[1]]$`Mean Sq`
BMS=MS[1] # Between Mean Square
WMS=MS[2] # Within Mean Square
(ICC11=(BMS-WMS)/(BMS + (k-1)*WMS))
(ICC1k=(BMS-WMS)/BMS)
return(c('ICC(1,1)'=ICC11,'ICC(1,k)'=ICC1k))
}
DF=rbind(
c(0,0.05,0.1,0.15),
c(0,0,0.05,0.05),
c(0.15,0.1,0.05,0.1),
c(0,0.05,0.2,0.05),
c(0.1,0.15,0.1,0.05),
c(0.15,0.05,0.1,0.05))
psych::ICC(DF)
DF2ICC(DF) ほんと ニュースに出てくる教授はほとんどが私立医ｗ
二木か何か知らんけど？
川崎だぜ 川崎ｗ
東の提供 西の川崎だよｗ 手コキ問題に答が出せない知恵遅れが医療に従事しているのが恐怖だな。底辺シリツ医卒は額に底辺の刺青を義務付けるべき。
先ず、医籍検索に卒業大学の実装から。 pairwise.prop.test(c(covid=41,non_cov=55,bact=1000),c(209,195,2000),p.adjust='bonferroni') Last but not least, three laws of Do-Teihen Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
最後にド底辺医大の三法則を掲げましょう。
1: It is not the 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のではない、本人の頭が悪いんだ。
2: The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater which they have gone through.
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
3: The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively bottom-leveled medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
ド底辺特殊シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。
さて、第二法則を検証してみましょう。
>391
んで、あんたどこ卒？ オリンピック延期決定以後の東京都の行政PCR検査での陽性率をグラフにすると
https://i.imgur.com/XMKErLV.png
（陽性数より検査件数の公表は２～３日遅れる）
PCR検査は感度60％、特異度90％くらいなので検査を受けた集団の有病率はもっと多いはず。
感度(最頻値0.6 標準偏差0.1)、特異度（最頻値0.9 標準偏差0.05)のベータ分布に設定、有病率は(0,1)の一様分布でMCMCしたみた。
https://i.imgur.com/1ZkOk33.png
有病率40％くらいありそうだな。 正しい説明を聞くと絶望を覚えるなぁ
://www.youtube.com/watch?v=r-3QyWfSsCQ 船病院の費用は１隻２５０億円
布切れ2枚配るのに２００億円＋αで船病院1隻作れるのに馬鹿じゃねーの安倍政権
しかも無人の空き家にもマスクを放り込むという真正のアホ政策
加藤厚生労働大臣「これ以上他にいい案がありません」ってこんなのしかおらんのか？安倍政権は！ 言い訳をしなくても良い土曜日 日曜日はのびのびと書き込めることができてよかったですね！w >>402
Last but not least, three laws of Do-Teihen Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
最後にド底辺医大の三法則を掲げましょう。
1: It is not the 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のではない、本人の頭が悪いんだ。
2: The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater which they have gone through.
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
3: The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively bottom-leveled medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
ド底辺特殊シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。
さて、第二法則を検証してみましょう。
んで、あんたどこ卒？ 今年は卒業証明書は送ってもらうのかい？ あっはっはっ ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
さて、第二法則を検証してみましょう。
>405
んで、あんたどこ卒？ >>406
医師の世界で恥ずかしいのはド底辺シリツ医大卒という事実。
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。
さて、ド底辺シリツ医大第二法則を検証してみましょう。
んで、あんたどこ卒？ 図星といえば、これだろ！
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
さて、第二法則を検証してみましょう。
>411
んで、あんたどこ卒？
いまだに、手コキ問題の答も出せない知恵遅れだから、ド底辺シリツ医大卒なのは確実 卒業証明書 大学に申請する時 恥ずかしいだろ？ フフフ もう卒後20年以上だもんなあ ちと恥ずかしいね わかります ワハハ 愉快愉快 保菌者Exposedも残しておいて微分方程式を書き直すと
SEIRS MODEL
dS(t)/dt = mu*(N-S) - b*S(t)*I(t)/N - nu*S(t) + rho*R(t)
dE(t)/dt = b*S(t)I(t)/N - (mu+sig)*E(t)
dI(t)/dt = sig*E(t) - (mu+g)*I(t)
dR(t)/dt = g*I(t) - mu*R(t) + nu*S(t) - rho*R(t)
mu:自然死亡率 b:感染率(S->I)
nu:ワクチン有効率(S->R) sig:発症率(E->I),g:回復率(I->R)
rho:再感染率(R->S) SEIRS <- function(
# Parameters
contact_rate = 10, # number of contacts per day
transmission_probability = 0.01, # transmission probability
beta = contact_rate * transmission_probability, # tranmission rate
infectious_period = 20, # infectious period
drug=1, # increase recovery rate by drug-fold
gamma = drug / infectious_period, # Prob[infected -> recovered]
latent_period = 5, # latent perior
sigma = 1/latent_period, # The rate at which an exposed person becomes infective
mu = 0, # The natural mortality rate
nu = 0 , # vaccination moves people from susceptible to resistant directly, without becoming exposed or infected.
rho = 0, # re-susceptible/ recover
Ro = beta/gamma, # Ro - Reproductive number.
# Initial values for sub-populations.
s = 99, # susceptible hosts
e = 0, # exposed hosts
i = 1, # infectious hosts
r = 0, # recovered hosts
# Compute total population.
N = s + i + r + e,
# Output timepoints.
timepoints = seq (0, 365, by=0.5),
...
) {
library(deSolve)
# Function to compute derivatives of the differential equations.
seir_model = function (current_timepoint, state_values, parameters)
{
# create state variables (local variables)
S = state_values [1] # susceptibles
E = state_values [2] # exposed
I = state_values [3] # infectious
R = state_values [4] # recovered
with (
as.list (parameters), # variable names within parameters can be used
{
# compute derivatives
dS = mu*(N-S) - beta*S*I/N - nu*S + rho*R
dE = beta*S*I/N - (mu + sigma)*E
dI = sigma*E - (mu+gamma)*I
dR = gamma*I - mu*R + nu*S -rho*R
# combine results
results = c (dS, dE, dI, dR)
list (results)
}
)
} # Disease dynamics parameters.
parameter_list = c (beta = beta, gamma = gamma, sigma=sigma, mu=mu, nu=nu)
# Initial state values for the differential equations.
initial_values = c (S = s, E = e, I = i, R = r)
# Simulate the SEIR epidemic.
# ?lsoda # Solver for Ordinary Differential Equations (ODE), Switching Automatically Between Stiff and Non-stiff Methods
output = lsoda (initial_values, timepoints, seir_model, parameter_list)
# Plot dynamics of Susceptibles sub-population.
plot (S ~ time, data = output, ylim=c(0,N),pch='S', type='b', col = 'blue', bty='l', cex=0.3,
ylab='SEIR',main=paste('S =',s,',E =',e,',I =',i,',R =',r,'\n',
'contact_rate = ',contact_rate,'\n','transmission_probability=',transmission_probability),
...)
points(E ~ time, data = output, pch='E', type='b', col = 'orange', cex=0.3)
points(I ~ time, data = output, pch='I', type='b', col = 'red', cex=0.3)
points(R ~ time, data = output, pch='R', type='b', col = 'green', cex=0.3)
legend('right',bty='n',legend=c('Susceptible','Exposed','Infected','Recovered'),
col=c('blue','yellow','red','green'),pch=c('S','E','I','R'),cex=0.6)
cat('Ro = ',beta / gamma)
cat(' peak time I = ', output[which.max(output[,'I']),'time'])
cat(' peak time E = ', output[which.max(output[,'E']),'time'],'\n')
invisible(output)
} SEIRS(contact_rate=10,transmission_probability=0.1,infectious_period=20,latent_period=5,
mu=0, nu=0,rho=0,
s=9990,e=9,i=1,r=0,timepoints = seq(0,500,by=0.5),cex.main=0.9)
SEIRS(contact_rate=10,transmission_probability=0.1,infectious_period=20,latent_period=5,
mu=0, nu=0,rho=0.01,
s=9990,e=9,i=1,r=0,timepoints = seq(0,300,by=0.5),cex.main=0.9)
# Drug
par(mfrow=c(2,1))
SEIRS(contact_rate=100,transmission_probability=0.1,
infectious_period=20,latent_period=5,mu=0,
nu=0, rho=0.01,s=3000*0.99,e=0,i=3000*0.01,r=0,timepoints = seq(0,365,by=0.5),
axes=TRUE,cex.main=0.75)
SEIRS(contact_rate=100,transmission_probability=0.1,
infectious_period=20,latent_period=5,mu=0,drug=5,
nu=0, rho=0.01,s=3000*0.99,e=0,i=3000*0.01,r=0,timepoints = seq(0,365,by=0.5),
axes=TRUE,cex.main=0.75) 新型コロナ肺炎には再感染があるようなの再感染率０％と１％の場合の流行具合をグラフにしてみた。
https://i.imgur.com/4yNg97C.png
治療薬がない場合と治癒確率が5倍になる治療薬があった場合の流行具合もグラフにしてみた。
https://i.imgur.com/hxNN8n1.png 自分で自分の正直な履歴書見たことある？ 恥ずかしいだろ？ 誤魔化すしかないもんね わかります 愉快愉快 ワハハ >>423
いや、べつに。医科歯科卒だから恥ずかしくないけど。
旧二期校時代に入学。国試はウロとプシコが指定選択の年に新卒で合格。
んで、あんたはどこ卒？ 母校に誇りはないの？
知恵遅れでもド底辺シリツ医大卒は恥ずかしいくらいの知恵はあるんだな。
まあ、知恵遅れと言われるよりド底辺シリツ医大卒と言われる方が恥ずかしいわな。
んで、あんたどこ卒？ ド底辺シリツ医大卒の知恵遅れには理論疫学できる教養はないよな。プログラムできる頭脳もないから。
手コキ問題くらい答てみたら？
相談できる友達いないの？
知恵遅れのド底辺シリツ医だらけなのか？ ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
さて、第二法則を検証してみましょう。
んで、あんたどこ卒？ おまえは知り合いでもないし友達でもないからおせーない ワハハ 愉快だねえ >>429
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
さて、第二法則を検証してみましょう。
んで、あんたどこ卒？ 前スレからのド底辺シリツ医への宿題
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答えられないのは知恵遅れ。 >>429
母校に誇りはないの？
ド底辺シリツ医大へ裏口入学なんだろ。
だって、知恵遅れだもんなぁ。 障がい者手帳もってんの？？ ワハハ 愉快愉快 でも眠くなってきたから寝よ バカ相手は疲れるわい w >>433
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
さて、第二法則を検証してみましょう。
んで、あんたどこ卒？ >>429
学会でも講演会では演者の経歴として卒業大学が最初に述べられるよなぁ。
ド底辺シリツ医大卒って恥ずかしいよね。
だって、裏口入学容疑者だからなぁ。
医師の世界で恥ずかしいのはド底辺シリツ医大卒という事実。
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。
さて、ド底辺シリツ医大第二法則を検証してみましょう。
んで、あんたどこ卒？
Last but not least, three laws of Do-Teihen Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
最後にド底辺医大の三法則を掲げましょう。
1: It is not the 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のではない、本人の頭が悪いんだ。
2: The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater which they have gone through.
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
3: The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively bottom-leveled medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
ド底辺特殊シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。 私立はあれだ。
あの東京医大の件が痛かったよな～。
まさか裏口入試を本当にやってたことが世間に明るみになったからな～。 東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件。 >>429
学会でも講演会では演者の経歴として卒業大学が最初に述べられるよ。
聴衆は知らない人の方が多い。
ド底辺シリツ医大卒って恥ずかしいよね。だって、裏口入学容疑者だからなぁ。
医師の世界で恥ずかしいのはド底辺シリツ医大卒という事実。
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。 >>399
有病率は(0,1)の一様分布を（LO,UP)で指定できるようにstanのモデルを改造。
data{
int<lower=1> N; //sample size
int n[N]; // number of subjects
int x[N]; // positive test result
real<lower=0,upper=1> lo; // uniform(lo,up)
real<lower=0,upper=1> up;
real<lower=0> sn[2]; // sensitivity ~ beta(sn[1],sn[2])
real<lower=0> sp[2]; // specificity ~ beta(sp[1],sp[2])
}
parameters{
real<lower=0,upper=1> prev; // prevalence
real<lower=0,upper=1> sen; // sensitivity
real<lower=0,upper=1> spc; // specificity
}
transformed parameters{
real<lower=0, upper=1> p;
p = prev*sen + (1-prev)*(1-spc) ; // probability of positive test result
}
model{
x ~ binomial(n,p);
prev ~ uniform(lo,up);
sen ~ beta(sn[1],sn[2]);
spc ~ beta(sp[1],sp[2]);
} 医科歯科を妬むとかどこ卒よ？
今日は内視鏡１件で４万のバイトになったな。
ステーキハウスは自粛。 懇意な看護師とド底辺シリツ医を蔑む雑談をして終了。
ついた研修医も地方国立卒だったから角もたたず。
来週も予約１件で美味しいバイト。 フハハハー やっぱりな やった～ w w w 嬉しいぞ わかりやすくてな フハハハー >>446
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
さて、第二法則を検証してみましょう。
んで、あんたどこ卒？ 知り合いでもなく友達でもない人には教えないよん 常識だよん w >>449
母校に誇りないの？
裏口入学だろ。聖魔だろ。
学会では演者経歴で知らない人にも開示される。 生粋の日本人なら日本人であることを誇りに思うぞ。
ド底辺シリツ医大卒は誇りないの？ 手コキ問題の答を教えてくれる友人もいない知恵遅れなんだろな。 >>453
ド底辺シリツ医大卒以上に医師の世界で恥ずかしいことはないんだよ。
それもわからない知恵遅れがオマエだよ。 私立医大卒の医者って、パパがお金持ちじゃなかったら本来は医者で無かった連中だからな。 シリツ医は慶應を除いて全員医師免許を剥奪すべきだ。 今日は内視鏡1件で楽ちんバイトだったな。
配置された女性研修医は胸が大きかったなぁ。
このご時世だからお食事よりはお持ち帰り優先だね。ｗ >>457
額に底辺シリツの刺青を義務付けるべきだよなぁ。
それがいやならイタリアかスペインに奴隷医勤務を義務付けるとか。 高偏差値の国立大学卒の女医ってフェラ嫌いが多いな。
私立医大卒の女医と新設国立卒の女医はフェラ好きが多い。
（n=21 エビデンスレベルV：個人の経験)
女子医大生には学生時代に息子が大変お世話になりました。 SEIRS MODEL
dS(t)/dt = mu*(N-S(t)) - b*S(t)*I(t)/N - nu*S(t) + rho*R(t)
dE(t)/dt = b*S(t)I(t)/N - (mu+sig)*E(t)
dI(t)/dt = sig*E(t) - (mu+g)*I(t)
dR(t)/dt = g*I(t) - mu*R(t) + nu*S(t) - rho*R(t)
N:サンプルサイズ
mu:自然死亡率
b:感染率(S->I)
nu:ワクチン有効率(S->R)
sig:発症率(E->I)
g:回復率(I->R)
rho:再感染率(R->S)
これに、入国者を加えてモデルを作れるけど、
欧米からの輸入例は毒性が強いみだいで入国者の感染率等のパラメータを同一にしていいか疑問だな。 ふふふ 興奮状態ですな まあまあ 落ち着きなされ w で、今年は卒業証明書は送ってもらうのかい？
ちと 恥ずかしい思いをするだろうがね
ワハハ 東京都は陽性者数は公表しても検査人数を迅速に公表しないのでRのパッケージAmeliaを使って多重代入法による欠測データ処理してみる。
#
subjects=c(74,95,87,143,244,330,41,145,164,469,NA,NA,NA)
positives=c(17,41,47,40,63,68,13,78,66,97,89,117,143)
(dataset=data.frame(subjects,positives))
# 検査実施人数を欠測データとしてAmeliaで推定
library(Amelia)
na.idx=which(is.na(subjects))
M=1000
set.seed(1234) ; a.out=amelia(dataset,m=M)
imp=a.out$imputations
NAsubject=NULL
for(i in 1:M){
NAsubject=rbind(NAsubject,imp[[i]][na.idx,1])
}
missing.data=round(apply(NAsubject,2,mean))
subjects[na.idx]=missing.data
PCRs3(subjects,positives,iter=10000,warmup=1000,verbose=TRUE) 行政検査例の有病率と95％信頼区間
mean lower upper
0.3745734 0.1048757 0.6575508
https://i.imgur.com/DxVNXad.png 実は自分でも理解していない コピペか～ はっはっは 恥ずかし～ >>463
第三法則実証乙。
んで、あんたどこ卒？ 俺は医科歯科。 >>466
手コキ問題にすら答えられない知恵遅れ＝ド底辺シリツ医
プログラミング能力０のガイジ。 >>466
一生、かかっても知恵遅れのド底辺シリツ医には理解できんだろうな。
手コキ問題の答を教えてくれる友人もいないの？ はっはっは 卒後20数年はすごく恥ずかしいですな～ 全部わかってますよ 頑張ってね！w もっと、簡単な問題にしてあげようか？
新型コロナ肺炎の診断に感度１００％の身体所見を述べよ。
いつも仲良くしている看護婦に訪ねたら即答されてしまったよ。 >>470
いや、もっと経ているよ。二期校時代に医科歯科入学だから。
一期は滑り止めに理Iを選択。理IIIは模試判定Bだったので。
模試判定ってロジスティック検定なんだね。知恵遅れの」 で、今年は国家試験受験するんですかね？精神科の主治医に相談した方がいいですよ ワハハ 理Iの競争率は3倍だったから、マヌケズラを2人見つければ合格確実と自信がもてたけど
医科歯科は競争率は19倍だったな。マヌケズラ18人みつけるのは困難だったぜ。
試験会場は代々木ゼミナールで予備校の教室の広さに驚いたのをいまでも覚えているな。
数学の問題は全問解答できたから手応えはあったんだが、
自分が正答できるなら他の受験生も正答できただろうと考えると合格発表まで不安だったな。
英数理は正解できて当然だから差がつくのは国語や社会科だったから。
ナチスのラインラント進駐は何年かというマニアックな問題があって正答できなかったし。 >>474
知恵遅れのガイジはオマエだよ。
んで、あんたどこ卒？ もっと、簡単な問題にしてあげよう、これに即答できないなら看護師未満の頭脳。
新型コロナ肺炎の診断に感度１００％の身体所見を述べよ。
いつも仲良くしている看護婦に訪ねたら即答されてしまったからね。 N大学も迷惑な奴を卒業させちまったなぁ 本人が一番かわいそうだよな 他から見ると滑稽で面白いがね w >>478
残念でした、俺、医科歯科卒なのよ。
市川キャンパスの中華料理店の名前もいえるし。
数学の珍しい名前の教授の名前もいえるんだね。
んで、あんたどこ卒？
ド底辺シリツ医大だろ。 ハハハ 自分の書いた文章を読み返してみなさい 恥ずかしくて愚かだねえ はっはっは これに即答できないって、白痴なみの頭脳だぞ。精神薄弱者福祉法の精神薄弱者福祉司に相談してんの？
新型コロナ肺炎の診断に感度１００％の身体所見を述べよ。 >>480
医師で恥ずかしいのはﾄﾞ底辺シリツ医大卒。
んで、あんたどこ卒？？
母校の誇りないの？
聖魔だろ。 >>480
ここから書いてんの？
（精神薄弱者援護施設）
第十八条 精神薄弱者援護施設は、十八歳以上の精神薄弱者を入所させて、これを保護するとともに、その更生に必要な指導訓練を行なう施設とする。 新型コロナ肺炎の診断に感度１００％の身体所見を述べよ
これに即答できない医師って、知恵遅れだと思わない？ 緊急事態宣言でド底辺シリツ医をコロナ専従医に指定すべきだな。
まあ、手コキ問題にいつまでたっても答がだせないこのスレのド底辺シリツ医はセンズリ専従みたいだけど。
前スレからのド底辺シリツ医への宿題
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答えられないのは知恵遅れ、もしくは センズリ専従医 ド底辺シリツ医に「馬鹿は、死ななきゃ治らない」の対偶を答えよと問題だしたら、
数週間経て出た答が、「馬鹿が治れば、死んでいる」だったよ。
オマエも爆笑解を出して笑わせてくれ。 今年度も国試は無理かな、、、あの情報通りだったか
かわいそうに いや、マジで きちんと 薬を飲んでるかい？ 笑えなくなってきたよ 恥ずかしくてもいいから しっかり生きてゆくんだぞ！ 国立大学私立大学卒や医師国家試験云々のレベルではないな まともな話が全くできない人なんだな ウヒョヒョー んで、あんたどこ卒？？
母校の誇りないの？
聖魔だろ。 明日はどんな嘘の言い訳をするのかなぁ？また検診のバイトかい？ w 毎日毎日 嘘を言って他人から何と言われるか内心びくびくする人生って苦しいなぁ w 未だに他人を同定しているどアホがオマエだよ。
まさに昆虫並みの頭脳だな。
手コキ問題にまだ答えられないの？
馬鹿なんだろ。
周りに教えてくれる人いないの？
みんな裏口バカだらけ？
んで，あんたどこ卒？ あなたは私の知り合いでもないし友達でもないのでおせーない w まずは社会常識を身につけましょうね 坊や フハハハー 俺は母校に誇りがあるから、医科歯科卒と誰にでもいえるよ。
患者から「失礼ですがどこ卒ですか？」と聞かれて答えたら
「あ～良かった、自分より馬鹿な医者に診てもらいたくなかったので」と言われたよ。
学会でも演者の略歴に先ず卒業大学が述べられるのは常識。 一般社会常識のない人は どの世界でも 確実に嫌われますよ その点ではっきりと申し上げると あなたは社会に出ることはできません まずは主治医に治療してもらいなさい ハハハ 炉心溶融している原発や東電本社に突入して東電撤退を阻止とか、全原発を停止とか 菅直人は決断できる総理大臣だったなぁ。
薬害エイズも菅直人がいなければ存在すら世間から認知されなかっただろうね。
鳩山～菅直人の方が国民の命と生活を守るという気概があったと思う。 >>499
んで、あんたどこ卒？
あんた何人と聞かれたら知人じゃなくても答えるよね。
日本人の誇りがあるから、日本人と答える。
どこの大学卒業と聞かれたら医科歯科と答える。
これが常識。 これが常識な！
私立医学部医学科ｋａｒｔｅ213 [無断転載禁止]©2ch.net
https://tamae.5ch.net/test/read.cgi/kouri/1454692118/319
319 名前：大学への名無しさん[] 投稿日：2016/02/11(木) 22:52:02.21 ID:50TBuVXh0
恥ずかしながら実はうちの親がそうなんです
私立洗顔でした
本人は隠したがっていたけど祖父が公言してたからね
祖父は息子（うちの父親）の学力など知らずに進路指導で当たり前に自分の出身医大（国立）を希望させ父親の担任に無理だと断言されこれが一生で最大の屈辱だったそうです
祖父が何十年もたってるのに死ぬまで祖母をその事で叱りつけてました
お前がしっかり勉強させないからこうなったっとね
自分は教育に失敗したが祖父の口癖
これが私大医学部ＯＢの悲しい現実
これが現実です これが現実！
生活保護受給者
h517 卵の名無しさん 2018/02/25(日) 11:36:00.56 ID:gq76tAvs
福岡のあの歯科大かな？
歯科口腔外科で抜歯依頼したら爺ちゃんが〇〇歯科大卒の先生は避けて下さいねがあったけど。
この爺ちゃん、聖マリ卒の先生もよけて下さいと初診時に言ってた札付き爺さん。
生保受給者のくせにね。
そして、当事者
>でも一生、卒業大学を隠すのは本当に辛い
だそうです。
http://imagizer.imageshack.com/img922/6510/c71CG3.jpg 「誰かが誰かを非難するなら、私を非難せよ。他に責任のある者はいない」。米ニューヨーク州のクオモ知事の言葉です。
知事は卓越したコミュニケーション力で州民のみならず全米の信頼を集めています。
安倍には口が裂けても言えん台詞 安倍晋三はやってる政策、言動と、どこからどう見てもバリバリのグローバリストで保守とは真逆だからな。
安倍晋三「もはや国境や国籍にこだわる時代は過ぎ去りました。
国を開くことは私の中に流れる一貫した哲学。」 平成25年9月25日NY証券取引所でのスピーチ
https://ameblo.jp/evening--primrose/entry-12137323273.html
安倍晋三「(外資と移民の国である)シンガポールに追いつき、できれば追い越したい。
真剣に、そう思っています｣ 平成25年7月26日 シンガポール・レクチャー)
https://www.kantei.go.jp/jp/96_abe/statement/2013/0726speech.html
安倍晋三「外国の企業・人が、最も仕事をしやすい国に、日本は変わっていきます。
ではいかにして、成長を図るのか。国を開くこと、日本の市場を、オープンにすることです。
これは、政治家となって以来、私の中に流れる一貫した哲学でした。」（ 平成26年1月22日ダボス講演）
https://mamorenihon.wordpress.com/2018/05/21/gaikoku-kigyo-hito-shigoto-shiyasui/
安倍晋三 桜井誠のヘイトスピーチ「決してあってはならないと強く感じた。日本国の品格にかかわること。
人権侵害が認められる時には当該人物に勧告を行っているものと承知をしている」平成26年3月18参院・予算委員会
https://yaplog.jp/wasavi2016511/archive/42
へイトスピーチ法が成立 「不当な差別的言動は許されない」
http://www.sankei.com/politics/news/160524/plt1605240020-n1.html
安倍首相「志の高いアジアの若者を積極的に受け入れられるようにしていきたいと思います」国家戦略特別区域諮問会議 平成29年1月20日
http://www.kantei.go.jp/jp/97_abe/actions/201701/20kokkasenryaku.html
安倍首相は「我が国がＴＰＰを承認すれば、保護主義の蔓延（まんえん）を食い止める力になる」と述べ
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20161111-00050077-yom-pol
安倍総理大臣の「グローバル市民賞」受賞
http://www.mofa.go.jp/mofaj/na/na1/us/page3_001824.html
安倍晋三 総理復帰直後の平成CSISでの政策スピーチ ジャパンハンドラーズに忠誠を誓う安倍晋三
https://www.kantei.go.jp/jp/96_abe/statement/2013/0223speech.html 批判を恐れずやるべきことをやるのが政治家の務め
日本の総理ははそうやってやるべきことをやって責任を負って辞めてきたから任期が短いんだよ
何故安倍は任期が長いか？やるべきことはやらずに責任も負わなかったからだｗ "名前：名無しさん＠１周年[sage] 投稿日：2020/04/07(火) 20:29:49.57 ID:GcsEpAfR0 (PC)
他国の総感染者数が今の日本と同程度の時の死者数
イタリア, 感染3089人 死者107人
スペイン, 感染2965人 死者 84人
アメリカ, 感染3499人 死者 64人
イラン , 感染3513人 死者107人
フランス, 感染3661人 死者 79人
日本 , 感染3123人 死者 77人
"
country=c('イタリア','スペイン','アメリカ','イラン','フランス','日本')
infected=c(3089,2965,3499,3513,3661,3123)
dead=c(107,84,64,107,79,77)
df=data.frame(country,dead,infected)
df
re.lm=lm(dead~infected,data=df)
summary(re.lm)
chisq.test(dead,infected)
names(infected)=country
names(dead)=country
pairwise.prop.test(dead,infected) ://youtu.be/ebuUjIqpi6Y
これの37分くらいからの野党側の質問に対して回答してる安倍。マジでガイジ！ 安倍の大嘘
「これは肺炎で亡くなった方については、基本的に肺炎になって最後はＣＴを必ず撮ります。ＣＴにおいて、間質性肺炎の症状が出た方は必ずコロナを疑います。必ず。そういう方については、これ、必ず、だいたいＰＣＲをやっておられます。」
https://youtu.be/SA4PdjIC1fw?t=3195
53分くらいから はー？
間質性肺炎？
直接、人工コロナと結びつくかよ
やっぱ朝鮮人はあほだな
シンゾーはサイコパスなのに馬鹿
精神病理学的にレアな症例だ 安定のシリツの予感
「やっかいな病気」とうその説明し患者にわいせつ行為の疑い 医師を再逮捕 警視庁
治療と称して患者の10代女性にわいせつな行為をしたとして、警視庁捜査1課は8日、東京都荒川区の診療所「斉藤医院」（3月31日に閉院）の内科医、守屋仁布（ひとのぶ）被告（67）＝同区東尾久、準強制わいせつ罪などで起訴＝を準強制わいせつ容疑で逮捕したと発表した。
守屋容疑者は同様の事件で2月以降に2回逮捕・起訴されており、逮捕は3回目。
「約30年前から十数人にわいせつ行為をした」と容疑を認めているという。
今回の逮捕容疑は2019年11月20日夜、発熱などの症状で来院した10代女性に対し、治療行為と称して体を触ったりカメラで写真を撮影したりしたとしている。
捜査1課によると、斉藤医院は容疑者の妻（小児科医）が院長を務める自宅兼診療所。
守屋容疑者は好みの若い女性患者に対し「やっかいな病気だから」などとうその説明をして診療時間外に呼び出し、わいせつな行為を繰り返していたとみられる。
数年にわたり被害に遭った女性もいるという。
19年夏ごろ、受診した別の女性が周囲に相談したことで発覚した。
毎日新聞2020年4月8日 11時48分(最終更新 4月8日 11時48分)
https://mainichi.jp/articles/20200408/k00/00m/040/123000c 韓国のICU
://www.youtube.com/watch?v=Tn2YDqeVVY8
英国のICU
://www.youtube.com/watch?v=vAcPsv0R5ko 1万人に1人の感染者と9人の保菌者がいるとして、
再感染率０％のとき
https://i.imgur.com/5IN3Zo5.png
再感染率０．１％（１０００人に一人の割合で免疫を失う）場合
https://i.imgur.com/dkJ4aFc.png 安倍政権の手法
1 危機が起きたら雲隠れ
2 公文書や数字を改竄してやってる感
3 マスコミを使って国民を懐柔
こんなもんウィルスに通じる訳がない 国を守るってこういうことだろうな。
キューバ政府は2020年3月24日（火）以降、外国人観光客の入国を認めないと発表しました。
キューバに入国できるのは居住者のみで、これには出張で短期または長期滞在する外国人も含まれます。
加えて、キューバに入国する人は全員14日間隔離されます。
商業活動は維持されますが、商船や航空機の乗務員の移動は制限されます。キューバの領空は封鎖されません。
今回の制限措置は30日間有効で、状況に応じて延長される可能性もあります。 これってほんとかな？
中国で生産の３M製とか日本製は輸出許可しない。なぜかというと品質がいいので中国国内で使うためだ。
中国製のマスクだけが輸出許可が下りている。でこれは不良だらけでどこの国も全部返品してる。
フィリピンですらマスクも検査キットも返品してる。
日本だけが返品していない。でお前らその不良品を使ってるんか？ 下層民でのオーバーシュートは不可避だな。
://www.youtube.com/watch?v=RUrC57UZjYk 日本もすでに欧州同様指数関数ラインにのってる模様、
https://i.imgur.com/qAJa2Ty.png
欧州並になるのは文字通り時間の問題かと
日本のコロナ感染発覚者数
3月24日 1193
3月25日 1307
3月26日 1387
3月27日 1499
3月28日 1693
3月29日 1866
3月30日 1953
3月31日 2178
4月 1日 2384
4月 2日 2617
4月 3日 2935
4月 4日 3139
4月 5日 3654
4月 6日 3906
4月 7日 4257
4月 8日 4667
オリンピック延期決定した3月24日をDay1として線形回帰すると
https://i.imgur.com/Q45Xo8V.png y=c(1193,1307,1387,1499,1693,1866,1953,2178,2384,2617,2935,3139,3654,3906,4257,4667)
z=as.Date("2020-03-24")+ 0:(length(y)-1)
plot(z,y,bty='l',pch=19)
x=1:length(y)
plot(x,y,bty='l')
(re.lm=lm(log(y)~x))
b0=re.lm$coef[1]
b1=re.lm$coef[2]
names(b0)=''
f <- function(x) exp(b0)*exp(b1*x) # 1059.063*exp(0.09231543*x)
curve(f(x),add=T)
n=1:50
plot(n,f(n),bty='l')
f1 <- function(y) print(log(y*exp(-b0))/b1 + as.Date("2020-03-24"),quote=F)
f1(c(5000,1e4,5e4,1e5,5e5,1e6,1e7,1e8,1.2595e8))
感染者が５千、１万、５万、１０万、５０万、百万、１千万、１億、１億２５９５万人に達する日は
> f1(c(5000,1e4,5e4,1e5,5e5,1e6,1e7,1e8,1.2595e8))
[1] 2020-04-09 2020-04-17 2020-05-04 2020-05-12 2020-05-29
[6] 2020-06-06 2020-07-01 2020-07-26 2020-07-28 しかし東京医大の一件は大きかったよな。
それまではグレーだったものが真っ黒だということがバレてしまったからね。
でもまさか私立が本当に裏口やってるなんて思いもしなかったわ。 しかも発覚しても除籍処分にしない悪辣さ。
私立医をみたら裏口と思えだね。 机器??工作?
?勿????！
温馨提示
When the machine is turned on
Do not tighten the spray head!
Tips 消毒液用完后必?冲洗瓶内、
禁止噴入眼晴、禁止小孩玩?
消毒剤が使い果たされた後、ボトルをリンスする必要があります。
目に噴霧することは禁じられており、子供たちは遊ぶことを禁じられています 制作需要５分?
?量低正在充?
充??
?池没???灯、提示音?嗚
?量??保?、提示音不?断提示
作るのに5分かかります
バッテリー残量が少なくなっています
完全に充電済み
バッテリーが赤く点滅し、ビープ音が長く鳴る
塩分過負荷保護、継続的なプロンプトトーン 机器模式
?菌模式
去?模式
機械モード
滅菌モード
汚れ除去モード 不要????
?按??１秒?机、?始制作??５分?低?度消毒液、
同?亮起?色灯光、按第二次??、?始制作???１０分?高?度消毒液、同?亮起紫色灯光
ノズルを締めないでください
スイッチを1秒間押し続けて電源を入れ、製造時間を開始します。5分間低濃度消毒剤、
同時に青色のライトを点灯し、2番目のスイッチを押し、10分間の高濃度消毒剤の製造時間を開始し、同時に紫色のライトを点灯します。 消毒液制作完成后指示灯熄?、
消毒液即可使用、使用方法可参考?明?中例的方法
消毒液が作成されると、インジケーターライトが消えます。
消毒剤が使用でき、使用方法はマニュアルの方法を参考にできる 使用後多余的消毒水可用?液罐迸行存放、
并放置?凉地方、一般存放20天左右、消毒液建??做?用、
保?最佳消毒效果。
使用後は余剰の消毒水を貯蔵タンクに貯めることができます。
そしてそれを涼しい場所に置いて、一般的に約20日間保管します、消毒剤は現在使用することをお勧めします、
最高の消毒効果を確認してください。
After use, the excess disinfection water can be stored in the storage tank.
And put it in a cool place, generally stored for about 20 days, the disinfectant is recommended to be used now,
Ensure the best disinfection effect. 不要将杯体靠近火源、禁止在微波炉中加?使用
不要将消毒液製造?整体放入水中
在制取消毒液完成后、把用剰余的及?用掉、然后用清水把桶清洗干浄、?干、以延長工作寿命
対?物漂白作用、彩色或深色衣服?慎重、不可浸泡真?、真皮
カップを火源の近くに置かないでください。電子レンジでの使用を禁止してください
消毒剤製造装置を全体として水中に入れないでください
毒の準備が終わったら、残り時間を使い、きれいな水でバケツをきれいにし、乾かして寿命を延ばします。
生地、色、または濃い色の衣類の漂白には注意が必要です。絹、革を浸さないでください "I accept full responsibility. If someone is unhappy, if somebody wants to blame someone, or complain about someone, blame me. There is no one else who is responsible for this decision." NaClO精製器、中国語の取説しかついてなかったが
グーグル翻訳で意味は判明。 大腸内視鏡検査等前処置に係る死亡事例の分析が送られてきたけど
腫瘍のない死亡例もあってぞっとするなぁ。 週末の日当直もマスク１枚で凌げって。
これを理由に面倒なのはトリアージだな。
よそいけや ふいにとびこむ しんころな 原発事故のときに買ったN95マスクは電車通勤用。
貴重なN95を院内で使う気にならんな。
次亜塩素酸水を噴霧して再生してる。 炭酸水混ぜれば次亜塩素酸水ができるけど塩素ガスが出るな。 でも底辺私立医大卒の医者って良いよな～。
だってパパがお金持ちじゃなかったら
本来は医者じゃ無かった連中なんだぜｗ 4月になって中国人入国を一部解禁して中国人が激増している
やることなすこと矛盾だらけの安倍政権
終息するわけがない、というかする気が無い
法務省 上陸審査の状況
http://www.moj.go.jp/content/001318291.pdf
日本への帰国「永住者は入国拒否せず」
政府が特例措置https://www.nishinippon.co.jp/item/n/598555/ やはり、一般人もわかっている。
【東京】「もうベッドが足りない」「救急搬送を受け入れられない」……いま杉並区で起きている“医療崩壊”の壮絶な現場 ★2
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1586645397/467
467 名前：名無しさん＠１周年[] 投稿日：2020/04/12(日) 08:23:19.71 ID:y4TfFrDv0
杉並区育ちだけど、昔から山手線内側と違って質の高い大病院が全然無いもん。
他は良かったけど、この点がダメ。
中規模のがあったとしても、医者がイマイチな私大出ばっか。住民自身は高学歴が多いのにね。 感度、特異度が１００％の所見を述べよという問題に懇意なｗ看護師でも正答されてしまった。
肺がある、ということは新型コロナ肺炎の診断に感度100%である。
しっぽがある、ということは新型コロナ肺炎の診断に特異度100%である。 moving_average <- function(x,n=7,...){ # 1週間の移動平均
re=filter(x,rep(1,n),...)/n
re[!is.na(re)]
}
# since as.Date("2020-02-17")
y0=c(46,53,60,70,79,90,114,126,140,149,171,195,215,224,239,
253,269,302,333,392,439,472,498,552,604,659,699,762,794,
809,853,892,928,981,1015,1057,1095,1160,1253,1349,1453,
1647,1820,1887,2107,2306,2541,2845,3191,3569,3817,4168,
4667,5246,5902)
(y0=y0[-(1:36)]) # since as.Date("2020-3-24")
(y=moving_average(y0,7))
x=1:length(y)
plot(x,y,bty='l',col='red',pch=19,xlab='Days since 2020-03-24',ylab='Positives')
(re.lm=lm(log(y)~x))
b0=re.lm$coef[1]
b1=re.lm$coef[2] ; exp(b1)
names(b0)=''
f <- function(x) exp(b0)*exp(b1*x) # 線形回帰
curve(f(x),add=T)
(re.lm0=lm(y~x))
a=re.lm0$coef[1]
b=re.lm0$coef[2]
abline(a=a,b=b,lty=3,col='gray')
f(length(y)+1)-f(length(y)) # 明日の新規陽性数予想 >>539
屋外でやってみるかな。リトマス試験紙を注文。 コロナ蔓延した病院のスレでも一般の方からこういう投稿が
【速報】東京都、新たに166人感染 90人は中野江古田病院 12日 ★6
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1586685992/744
744 名前：名無しさん＠１周年[] 投稿日：2020/04/12(日) 19:46:35.87 ID:V7lftDoi0
>>717
院長が帝京大学の大学院卒
推して知るべし >>548
むかし帝京卒の同期の医師が院長してる個人病院へ患者さんを紹介しようとしたら
患者さんが、「あんなところへ行ったら殺される。」と言ったので、その近所の他の
総合病院へ紹介したことがある。（実話です。）
一応、「あの先生は人柄も良いし、たくさん専門医も持ってるし、家からも近いし、
良いと思うんだけどね。」とfollowはしておきました。 あと岩手医大卒の院長が経営してる個人病院へ紹介しようとしたら患者さんから
「あんなところで大丈夫ですか？」と言われたことがある。
そこは院長じゃなくて国立卒の雇われ副院長がそこそこ優秀だったので、その旨を話し、
副院長先生に紹介した。 東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であることを露呈したね。
発覚しても学生を除籍にすらしない。 transformed parameters{
real<lower=0, upper=1> p;
real<lower=0, upper=1> PPV;
real<lower=0, upper=1> NPV;
real<lower=0, upper=1> precision;
real<lower=0> pLR;
real<lower=0> nLR;
real<lower=0> DOR;
p = prev*sen + (1-prev)*(1-spc) ; // probability of positive test result
PPV=sen/(sen+1-spc);
NPV=spc/(spc+1-sen);
precision=(sen+spc)/2
pLR=sen/(1-spc);
nLR=(1-sen)/spc;
DOR=pLR/nLR;
} transformed parameters{
real<lower=0, upper=1> p;
real<lower=0, upper=1> PPV;
real<lower=0, upper=1> NPV;
real<lower=0, upper=1> precision;
real<lower=0> pLR;
real<lower=0> nLR;
real<lower=0> DOR;
p = prev*sen + (1-prev)*(1-spc) ;
PPV=sen*p/(sen*p+(1-p)*(1-spc));
NPV=(1-p)*spc/((1-p)*spc+p*(1-sen);
precision=(p*sen+(1-p)*spc)/((p*sen+(1-p)*spc+(1-p)*(1-spc)+(p*(1-sen))
pLR=sen/(1-spc);
nLR=(1-sen)/spc;
DOR=pLR/nLR;
} 2018年4月、京都大学大学院が【臨床統計家育成コース】を開設！
臨床統計では、医療、製薬、健康科学関係者はもちろん
工学、理学、農学、情報学、経済学といった理数系の方も広く募集しています いよいよ京大もインチキ統計か
チョンコがイパーイ集まるだろな コロナの封じ込めには、大量検査・大量隔離と、濃厚接触者や感染クラスターをたどるクラスター対策の両方をやることが必須
片方だけの封じ込めは不可能
封じ込めに成功してる台湾韓国中国香港では、両方を組み合わせて対策をしてる "(0,0),(4,0),(4,4),(0,4)を4頂点とする正方形内の各格子点に人が立っている。
これら25人のうち、2人が若者で、23人は老人である。
時刻t=0において、(0,0)に立っている人がウイルスCに感染した。
各時刻t=i(i=0,1,2,...,8)において、Cは感染者の隣接格子点に立つ人にも感染する（隣接格子点の数は3または4である）。
感染確率は隣接格子点に立つ人が若者の場合1/4、老人の場合3/4である。
（1）若者が(0,0)および(4,4)に立っているとする。時刻t=8において、点(4,4)に立っている人が感染者となる確率を求めよ。
（2）若者が(1,3)および(3,1)に立っている場合はどうか。 rm(list=ls())
grid=as.matrix(expand.grid(0:4,0:4))
plot(grid,ann=F)
points(c(0,4),c(0,4),pch=19)
xmax=4 # x座標の最大値
ymax=4 # y座標の最大値
n.ppl=(xmax+1)*(ymax+1) # 人数
tmax=8 # 時間の最大値
transmission_distance=1 # 二人の距離がこれ以下なら感染しうる
p.low=1/4 # 若者の感染確率
p.high=3/4 # 老人の感染確率
gr=as.matrix(expand.grid(0:xmax,0:ymax)) # 人の座標を複素数表示
ppl=mapply(function(x,y) x+1i*y, gr[,1],gr[,2]) # ppl:people
young=c(1,n.ppl) # 若者の座標index、最初と最後
sim <- function(){
VC=matrix(0,nrow=tmax+1,ncol=n.ppl) # 時刻tでの感染の有無(t+1行)
VC[1,]=c(1,rep(0,(xmax+1)*(ymax+1)-1)) # 時刻0でppl[1],0+0iが感染
infect2 <- function(idx){ # ppl[idx]から感染させうるのsusceptibleのindexを返す
getinfection <- function(i,j=idx){
distance=abs(ppl[i]-ppl[j]) # ppl[idx]との距離
distance!=0 & distance<=transmission_distance # 伝播範囲の他人か
}
which(sapply(1:n.ppl,getinfection)) # 伝播しうる人susceptibleのindex
} GetInfection <- function(vc,idx){ # vc[idx]が感染するかを返す
if(vc[idx]==1){
return(1) # 既感染ならそのまま
}else{
if(any(idx %in% young)){
return(rbinom(1,1,p.low))# 若者の場合
}else{
return(rbinom(1,1,p.high)) # 老人の場合 確率 p.highで感染
}
}
}
for(i in 1:tmax){
donor=which(VC[i,]==1) # t=i-1の時のdonorのindex
VC[i+1,donor]=1 # donorは常に感染したまま
suscetible=sapply(donor,infect2) # susceptibleのindex配列のリスト
n.sus=length(suscetible) # リストの長さ＝donorの数
for(j in 1:n.sus){
su=suscetible[[j]]
for(k in su) VC[i+1,k]=GetInfection(VC[i+1,],k)
}
}
return(VC)
}
sim()
f25<-function(){
re=sim()
return(re[tmax+1,n.ppl])
}
mean(replicate(1e5,f25())) 川崎出のハゲやたらTVやら出てくるな
恥ずかしくないのがすごいわ
観てる国医の俺の方が恥ずかしい
リカＢＢＡと同じ
西川はイヤミないからどーでもいい 週内変動の影響を考えて1週間の移動平均で線形回帰してみた。
https://i.imgur.com/x3Mmmax.png
これを外挿すると明日の予想は537。
これ以下なら勢いが減少を示唆する。 裏口ってさ、本人は周りにバレてないつもりでもバレてるｗｗｗ
クリニックの受付の女の子や看護師に影で散々な言われようｗｗｗ 以前勤務してた病院の藤田保健衛生大卒の60歳代の医者がいつも偉そうにしてたなー。
中堅どころの看護師さんらが当直の時に、「あの先生の頃の私立医大はお金を払ったら
誰でも行けたのよ。」なんて話してて笑った。
一応、「その通り！」と思いつつも、「誰でもは言いすぎだろ。」とfollowしておいたわ。 >中堅どころの看護師さんらが当直の時に、「あの先生の頃の私立医大はお金を払ったら
誰でも行けたのよ。」なんて話してて笑った。
その通りです。 >>568
あの頃ではなく、今も同じであったことが東京医大の事件で発覚したね。しかも誰も除籍処分を受けていない。
別の大学だが僕も裏口入学と自慢する人がでてくるほど。 菅直人を安倍晋三と比較するのは
菅に失礼。
命をかけて爆発寸前の原発に行った菅と
現場にも行かず家でお茶してるアホを
比べるのは無理。
何が民主党が悪夢だよ
安倍政権は生き地獄だわ 私立大学医学部出身の先生ってお金持ちで大好きです つきあいたいな 想定外のバカだぜ
ま、あんたも股ユルバカだからお似合いだ 開業医スレより
>>
オンライン診察とか実際どうよ？
初診とか、顔も見たことない患者相手に恐くてできないだろう。
責任モテないだろう、普通。
普段からいい加減な診療・診断しかしていない底辺私立医が飛びつきそうだな。 ID:a5dnQ2fh
こういうのが裏口ド底辺シリツ医の投稿だろね。 別に、
東大の医学部や京大の医学部出たヤツでも小学生並みのイタズラや嫌がらせやって喜んどるアホ、ナンボでもオルがな…ww こんな非常時に、こんなバカが首相ってのがまさに国難。
「正直、もう僕ちゃん何やっていいかわからない！」って感じだろ。
「４６６億円使ってマスク２枚配れば、国民は喜ぶ！って言ってじゃん。」
「家でくつろぐ動画を人気歌手に乗っかって配信すれば、国民は家にいる！って言ってたじゃん！
「ほとんどの国民はもらえないけど、とりあえず３０万給付すればケチとは言われないって言ってたじゃん！
とか言ってそう。
大阪や北海道の知事の方が１００倍優秀。 ごめんごめん あなだが全く女性に相手をされず エッチをしたいがその相手が全くおらずオナニー以外で性的欲求を満たすことができないのを見てただからかってみただけなんです。ごめんごめん w いえ違います。お金を払って相手してもらってます。とてもモテます。 君ら572や573リンク見ても無関心だな
すごいわ >>581
手コキ問題に答が出せないのセンズリ専従がド底辺私立医。
聖マリ卒じゃね？ やはり、ニュー速＋でも常識的な投稿が。
508 名無しさん＠１周年 2020/04/15(水) 18:56:18.60 ID:qvtDyKyR0
>>492
でもさあ
偏差値60以下に診てもらいたい？
私はやだな
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1586939567/508 >>539
pH5以下にしなければ大丈夫みたい。
リトマス紙が届いたので在庫が尽きたら自作する材料と道具は揃ったな。 >>586
医師国家試験通ってんねんから一緒ちゃうん？
事故や災害に遭って、専門学校卒や三流大卒の救急救命士が来たら拒否するの？ 慶応医学部があれだけバカなんだから 底辺と言ったら想像がつくだろうよ 英語文献を正しく読めなくて抗がん剤過剰投与で高校生を死亡させたのも底辺シリツでの話だよ。 手コキ問題の回答すら未だにできないから頭脳がド底辺シリツ医。
俺の自作問題だけど数学板に類題を書いたらすぐに解答されてしまった。
手先の器用なのはシリツにもいるが頭が器用なのはほぼいない。 リンク踏まんてw
サイトによるだろ
今時それでは情弱にしかならん
生き残れんな
あんたシリツか底辺駅弁だろ >>592
手コキ問題の答を教えてくれる同僚はいないの？
裏口バカだらけなのか？ >>593
サイトによると言いつつリンクがtwitterって
さてはシリツだな。
手コキ問題にド底辺シリツ医の代わりに答えてもいいぞ。 >>588
医師国家試験通ってんねんから一緒ちゃうん？
って、
違うだろｗ
東大や京大医学部卒と裏口底辺私立医大卒が一緒なわけないだろｗ
試しに近所の人に話してみろよｗ
「親父は東大医学部卒業して医者になりました。」と言ったら、
「お父さん、凄く優秀だったんだね。」と返ってくるだろうし、
「親父は底辺私立医大卒業して医者になりました。」と言ったら、
「お爺さんが土地成金だったからね～。」とか
「お爺さんが遊技場経営してて脱税しまくってたからね～。」
なんて言われるからｗ 以前から私立医大は裏口なんて書かれてて、何を馬鹿なことを。。。と
思ってたけど、数年前に一部の私立医大が本当に裏口入試をやってた
と知った時は驚いたな～。
まさか本当に私立医大が裏口入試をやってたは（笑）。
火のない所に煙は立たぬと言うけど本当だね。 医学部卒業して国試に合格できず医師になれなかった人の悲しさはわかるような気もする >>601
＞医学部卒業して国試に合格できず医師になれなかった人
医科歯科卒だけど同期にはそんなのいないな。
秋にも国試があったから半年後には通っていたよ。
それより、ド底辺シリツ医大卒の方がナマポより恥ずかしい。
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。
つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。 Last but not least, three laws of Do-Teihen Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
最後にド底辺医大の三法則を掲げましょう。
1: It is not the 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のではない、本人の頭が悪いんだ。
2: The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater which they have gone through.
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
3: The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively bottom-leveled medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
ド底辺特殊シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。 第二法則を確認してみましょう
>>600
あんた、どこ卒？ >>598
え？
そうなの？
東大医学部卒と底辺三流医大卒の医学名前は、医師国家試験は違うのか。
へぇ〜
初めて知った。
やはり、東大や京大の医学部のヒトは違うなぁ…ww
「尊敬」
防衛医大のヤツは、オルガンに合わせて「むすんでひらいて」歌えたら「医師免許」が貰えるんやぁ。
初めて知りました。
尊敬します。
:-) ホンマ、
防衛医大みたぃな、クズ＆カス養成大学校とはレベルが違うわぁ…
流石、東大や京大や慶應やぁ。
だから、広告学研究会屋スーパーフリーみたぃな破廉恥事件起こしても助けてくれる訳やぁ。
ウチ等、防衛医大みたぃに「国費で学費を賄われてる貧乏人＆負け組」からしたら羨望の的やわ。ホンマ…
頑丈で健康なヒトばっかし診とるから、イザ災害派遣で避難所で一般人の診療なんかに当たった日にゃワヤやで。
やはり、ヤリサーで女子大生レイプしまくっとった方々と、医療技術の差は如何ともし難いです。 平均100 標準偏差15で定義される知能指数で
標準大学の新入生の知能指数の平均が100
裏口医大の新入生の知能指数の平均が85であったとする。
どちらも新入生は100人として各大学から1/10を無作為抽出して知能指数をｔ検定したときのｐ値の期待値、中央値を求めよ。
また、ｐ値が0.05以上になって裏口医大の新入生の知能指数は統計的に有意差はないと主張できる確率はいくらか？ だから、
東大医学部向けの医師国家試験と三流医大向けの医師国家試験の違いを教えてよ。
...ww
三流医大卒は、ひらがなで（あ〜ん）まで書けたら医師国家試験合格なの？ 東大児玉龍彦教授
・日本の一般の疫学の方がやってるのは感染経路からどうなるのかという予想に基づいたクラスターを潰していく理論疫学ですが、今の世界のトレンドはロシュがもたらした遺伝子を使った感染疫学の大量検査手法で、
日本の疫学はそのトレンドに乗り遅れ、昭和の懐メロみたいな昔の防疫に固執した為、現状になっている」
・疫学はずっと理論疫学として発展してきたが、近年、遺伝子工学が発展し、ロシュが「大量検査、大量隔離」という新しいトレンドを作り出して、そちらが感染疫学の主流になった。日本はこの流れに取り残されている為、理論疫学でしか立ち向かわなかった
・専門家会議のメンバーは、脇田座長や尾身副座長、岡部川崎市所長などSARSのときにアジア各国を指導した方が何人もいるが、今の世界のトレンドについていけない古い学者達
・西浦や尾身は世界から取り残された理論疫学者
・古い理論疫学(数学モデル対策)に頼って遺伝子工学的検査(PCR検査)に消極的な国(日米英←米英は後に感染疫学に転向)
よりロシュなどが検査技術の発達により生み出した新しい感染疫学(大量検査＆大量隔離対策)に基づいた国(中台韓独シンガポールetc)の方が感染状況の把握が出来ている
・理論疫学とPCR検査に基づく大量検査・大量隔離の先端技術タイプの感染疫学が対立構造にある為、理論疫学が権力を持っている日本ではPCR検査を増やすことに反対する意見が出た 自称医科歯科の偽医者よ 嘘ついちゃいかんよ なんでもバレバレだ いや、医科歯科卒だが。
萬年教授の飼い猫の名前も知ってるぞ。
医科歯科卒ならわかるネタ。
んで、あんたどこ卒？
聖マの裏口 おまえ 自分の文章読んでみろよ バカじゃね？ あ～ 恥ずかしい >>615
未だに手コキ問題の答だせないの？
教えてくれる友人いないの？
みんな裏口馬鹿なのか？ ド底辺シリツ医っていつも医科歯科の文字に脊髄反射するよなぁ。 麻薬取締法違反 札幌の薬剤師と法人を略式起訴
病院で管理する医療用麻薬の数量について道に虚偽の届け出をしたとして、
札幌区検は１９日までに麻薬取締法違反の罪で、札幌ひばりが丘病院（札幌
市厚別区）に勤務していた３０代の薬剤師の男と、同病院を運営する医療法人
潤和会（同区）を略式起訴した。札幌簡裁がそれぞれ２０万円以下の罰金刑
を言い渡す見通し。略式命令請求によると、男は２０１５年１１月、道に対し、
院内で使用した麻薬の使用量を偽って届け出るなどしたとされる。潤和会には
法人も罰する同法の両罰規定を適用した。
出典：北海道新聞 平成30年10月19日付 恥ずかしいのはパパがお金持ちじゃなかったら
本来は医者でなかったはずなのに
なぜか医者をしている底辺私立卒医ｗ
特に現在60歳以上のヤツら。 ウチに底辺私立医大卒の60代の女医がいるけど、30代の事務員（♀）のことを
「本当にあの事務員は使えないのよね～。頭が悪いから（笑）。」なんて言ってるけど、
その事務員はウチの地域じゃトップクラスの公立高校卒で、国立中堅どころの大学卒業
してるし、あんたよりよっぽど頭が良いと思うんだがｗ
少なくとも裏口やってないしｗ
あいつらって、自分より立場が上の院長なんかにはペコペコする癖に、
自分より立場の弱い若手事務員とか若手看護師なんかには頭ごなしに
怒鳴りつけたりして、本当に裏口バカは性格まで腐ってるわｗ
パパがお金持ちじゃなかったら医者じゃ無かったくせにｗ >>607
国家試験は同じでも、底辺私立医大卒だったら恥ずかしいだろ。
同僚の医師や看護師から裏口かも？って思われてるんだぞｗ
と言うか、底辺私立卒のヤツは国家試験のことしか言わんな。
あんな勉強すれば誰でも合格するような試験、どうでも良いだろｗ
国家試験なんて在学中に遊んだヤツは受からないし、まじめに
やったヤツは合格する、それだけじゃん。
遊んで不合格になったら翌年真面目に勉強すれば良いだけの話。 ダメ大学の首席 ＞＞＞ 立派な大学のビリ
だと思うんだが。 オーストリア政府は、国内の新型コロナウイルスの感染者を推定するため無作為に選んだ1500人余りにウイルス検査を行ったところ、
全体のおよそ0.3％が陽性となり、実際の感染者は公表していた数の２倍以上に上るとみられるとする調査結果を発表しました。
オーストリア政府はこうした調査は感染者の数を推定するうえで、今後ヨーロッパのモデルになるとしています。
オーストリア政府は新型コロナウイルスに感染している人の数を推定するため、
今月１日から６日にかけて、無作為に選んだ国内に住む０歳から94歳までの1544人を対象にウイルスの遺伝子の有無を調べるＰＣＲ検査を赤十字などと共同で行い、
10日、結果を発表しました。
それによりますと、全体のおよそ0.3％が陽性と判定され、
分析の結果、この時期に少なくとも１万200人、最大で６万7400人が感染していた可能性があることがわかったということです。
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20200412/k10012382571000.html さ 朝のカンファレンスだ 忙しい 忙しい 今日も頑張るぞい カネで白衣着てるバカシリツの医師免許を剥奪せよ。
慶應含む全私立医学部と底辺駅弁を解体せよ。 >>624
三人寄れば文殊の知恵というが
ド底辺シリツの場合は、０はいくつ集まっても０だな。
未だに手コキ問題の答だせないの？
教えてくれる友人はカンファレンス参加者にもいないの？
みんな裏口馬鹿なのか？ >>625
額にド底辺シリツという刺青を義務付けるべきだな。 >>629
病気なのはオマエだろ。知恵遅れという難病ｗ
未だに手コキ問題の答だせないの？
教えてくれる友人はカンファレンス参加者にもいないの？
みんな裏口馬鹿なのか？ 私立医大卒の先生を面白半分に攻撃するなよ
本人が１番辛いんだから
心療内科のドロッポの自殺って本当は多いんだぜ
みんなは優しいから
「毎日、心を病んだ患者さんばかり見てて、過労で心不全になっちゃったのね」
とは、言ってくれるけどさ 人種や民族など本人が選択できないことを根拠とする区別は差別の批判を免れないが、
ド底辺シリツ医大進学は本人の選択だよなぁ。 東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。
つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
大切なことなので繰り返しました。 ①敵戦力の軽視（武漢からの入国放置）
②情報の軽視（PCR限定）
③定まらない戦略（封じ込め？集団免疫？）
④場当たりな戦術（突然の一斉休校、緊急事態宣言）
⑤ロジの軽視（医療用品不足、診療体制不備、休業補償未定）
⑥過激派参謀の暴走（西浦会見）
⑦無意味な戦線の拡大（全国緊急事態宣言）
歴史を学ばないなあ…
やはり、Fランシリツ卒が総理じゃだめだな。 >>622
ダメ大学の首席が東大のビリより上だって？
Fランの首席より東大のビリの方がはるかに上だろｗ
まあ底辺私立医大がFランとは言わないけどね。
と言うか、東大って本当に頭が良くないと絶対に受からないぞ。
あそこは他の大学と違って努力でなんとかなる、なんてことは
100％無いから。
まあ旧帝医学部はどこも同じようなものだけどね。
頭が良くないと中々受からないよ。
他の地方国公立医学部は努力すれば何とかなると思うけど。
それに地方国公立は地域枠導入がな～、あれからだよ、レベルが下がったのは。 >>635
地域枠も額に地と刺青してほしいよなぁ。
なんと、川崎医大にも地域枠があるのにはびっくりしたぜ。
https://m.kawasaki-m.ac.jp/examination/document/2020_ippantiiki.pdf
これは額に地底と刺青してほしいね。
開業医スレにシリツ医大には額にシリツの刺青をと書いたら
こんど医師会で提案してみるというレスがついたんだが、どうなったかなぁ。 東京医大の事件発覚までは、
裏口入学は都市伝説とか、昭和の時代に終わったとかシリツ医は言ってたが、東京医大不正入学発覚からはそういう言い訳をするやつがいなくなったな。 なぜ 医師国家試験に合格できなかったのですか？やはり 頭が悪いのでしょうか？ >>637
歯学部に関しては私立だけでなく国立大学にも裏から入る人はいたよ
大昔に海運で成功した御親族の子供とか
何とかコンツェルとか、某私学の弁論部出身とか、中央官庁と外郭団体の役員とか
この板にいる人なら全員知ってる国立大学 >>638
新卒で通ったよ。ウロとプシコが指定選択科目の年に。
俺の頃は試験は2日で秋にもあったから、同期でも落ちた学生は秋には通っていたよ。
んで、あんたどこ卒？
いままでの頭の悪さからすると、聖魔だろ？ >>631
ここのスレタイみて書き込むというだけでド底辺シリツ医はアホとわかるだろ。 >>636
その入試要項を見て、6年間学費合計が4550万円というところで
ションベンをチビリそうになったｗ
俺らの頃はたしか6年間で150万円もしなかったような気がする。
普通の家庭の親が聞いたら腰を抜かしそうな金額だな。 ＞あのーお仕事はされてないんですか？
此処は知的専門職としての医を業として行きているお医者さんのスレ
もともとお医者さんは知性的だったり小さい頃からの親の教育によって
知の低下と教養の崩壊から１番遠い方々。
そんなお医者さんに
フィナンシャル・リテラシーが無い筈は無い
意味わかる？ なぜ 医師国家試験に合格できなかったのですか？やはり 頭が悪いのでしょうか？ >>643
あんた、どこ卒？
母校の誇りないの？
俺、医科歯科。旧二期校時代に入学。
一期は滑り止めに理一。 >>642
それ以外に「任意の」寄付金があんのね。
留年したら１年で700万の学費。
100人以上の留年者がいて留年ビジネスと呼ばれている。
このスレの裏口シリツ医も数千万円の学費を払っているだろうな。
学生時代に高輪でシリツ医大専門予備校でバイトしていたけど
このスレのシリツ医と同じくドアホだったよ。
それでも第一志望という聖マに合格。 あー私は早稲田大学法学部の学生です この時間にここで遊んでいる社会人はそうそういないですよね w ＞あのーお仕事はされてないんですか？
あのーケイマン諸島に口座持ってないんですか？
あのージュネーブの保税地域に資産置いてないんですか？
あのーシンガポールに法人格得られて無いのでしょうか？
あのー香港スタンダード・チャータードに口座は作って無いんですか？
あのールクセンブルクの保税倉庫に慌てて金を保管してなかったのですか？
あのー税金がゴッソリ取られるから仕事の制限をしてないのでしょうか？ ＞あー私は早稲田大学法学部の学生です
高校は何処ですか？ 芦田修正も知らない法学部の学生はいないだろう。
こういう嘘を兵器でつくのがド底辺シリツ医。
手コキ問題の答はまだか？
教えてくれる上司もいないの？
裏口バカだと誰にも相手にされないのかよ？ 早稲田大学法学部って言うのは嘘か
ルサンチマンさんだったのかな？
別にそういう人多いから差別はしないけどさ ＞芦田修正も知らない法学部の学生はいないだろう。
法学部って言うか
早稲田大学でも無いんじゃ無いか？ ド底辺シリツ医にしか入れなかったドアホって恥ずかしくないのかなぁ。
まあ、不正入学が発覚した東京医大の学生も退学していないし
恥という概念がないんだろうな。 人種や民族など本人が選択できないことを根拠とする区別は差別の批判を免れないが、
ド底辺シリツ医大進学は本人の選択だよなぁ。
これな！
不朽の名投稿
>>
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、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ド底辺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割はド底辺医卒を今でも「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。
<<
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。 あのーお仕事しないでどうやって生活されてるんですか？お金はどうされてるんですか？ >>642
これが川崎の留年者数とのこと。
１年：進級失敗１０人
２年：進級失敗１６人
３年：進級失敗３４人
４年：進級失敗９人
５年：進級失敗１０人
６年：卒業失敗２６人
一学年約120～130人前後。
同じ学年で二回留年すると退学
https://mao.5ch.net/test/read.cgi/doctor/1516439331/1
1学年を125人として、留年者数÷125をその学年での留年確率とすると
退学となる確率は 0.1441412である。
在学年数の期待値を述べよ。 >>661
んで、あんたどこのド底辺シリツ医卒？
聖魔であってる？アホさ加減が聖魔か藤田なんだが。 あのーお仕事しないでどうやって生活されてるんですか？お金はどうされてるんですか？ 仕事しているよ。
内視鏡件数が減ってきたんだが、他の曜日にバイトに来ていた医師の病院でコロナがでたとのことで自宅待機で外勤ができなくなったとのことで
俺に日に回る件数が増えてきた。忙しくなったけど、仕事がなくなるよりマシだな。
たまに内視鏡スレに書いている。 麻酔のバイトを辞めてよかったぜ。
コロナ検査もできていない患者に気管内挿管なんてまっぴらだね。 お仕事はされてないようですね 噂では精神病に罹患されているということですが 生活資金は精神障害者手帳ですか？頑張って治療されてください お大事に >>667
精神疾患はオマエだろ。知恵遅れという難治疾患。
んで、あんたどこ卒？ アホさ加減から聖魔でいい？
ド底辺シリツ医の知恵遅れには認知行動療法が有効だぞ。
これな。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。
シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。 なぜ 医師国家試験に合格できなかったのですか？やはり 頭が悪いのでしょうか？ >>621
と言うか、底辺私立卒のヤツは国家試験のことしか言わんな。
あんな勉強すれば誰でも合格するような試験、どうでも良いだろｗ
なら、医学部の入試かて「勉強したら」誰でも受かる「どうでもエエ」内容やんケ…ww
自ら墓穴掘ってやんの…ww 事故や災害に遭って、救助けに来た救助救命士にイチイチ最終学歴聴いとんかぃや。
そんな心肺停止状態で、三流大卒の救命士やったら追い返すんか？
難関大卒の救急救命士と交代してくれ！
て叫ぶんか？
飛行機乗ったら、いちいちパイロットの学歴聴いて、三流大卒やら、高卒で自衛隊から転職したヤツやら、高専卒業か三流私大中退で航空大学校に入り直したパイロットやったら登場拒否するんか？
それとも難関医大卒業の優秀なアンタが、三流私大卒のパイロット押しのけて操縦桿握った方が乗客も乗員も安心して空の旅を楽しめる。
てか？
…ww Supercut: Coronavirus Questions Trump Doesn't Like |
困ったらnasty questionといいつつ、逃げないのが安倍と違って好感が持てるなぁ。
https://www.youtube.com/watch?v=mmJAcERLGAE 今年は卒業証明書はどうするんですか？申請するのはチョット恥ずかしいですね w >>675
ド底辺シリツ医大卒という事実より恥ずかしいことは医療の世界ではありえんね。 >>670
手コキ問題すら解けない馬鹿でも通るのが、医師国家試験だよなぁ。 >>671
シリツでも手先の器用な奴はいるが、頭が器用な奴はほぼいない。
いるとしたら特待生くらいだろうな。 今年は卒業証明書はどうするんですか？申請するのはチョット恥ずかしいですね w >>673
こんなので納得するのが馬鹿の証。
んで、あんたどこ卒？ >>670
あんなの、当日、ノロウイルスにでも罹らなければ落ちるのが難しいよなぁ。
裏口シリツ医を排除するために、手コキ問題のような思考力を問うような問題を出せばいいのにと思う。 あの掲示板の情報がどうも正しいようです 全部わかってますよ お大事に w >>678
俺は母校に誇りがあるから、医科歯科卒と誰にでもいえるよ。
患者から「失礼ですがどこ卒ですか？」と聞かれて答えたら
「あ～良かった、自分より馬鹿な医者に診てもらいたくなかったので」と言われたよ。
学会でも演者の略歴に先ず卒業大学が述べられるのは常識。
んで、あんたどこ卒？母校に誇りないの？？？ >>685
んで、あんたどこ卒？
やっぱり、あれ、裏口シリツ医？
母校に誇りないの？？ fomites は フォーマイツでもフォーティーズでもいいみたいだな。
ド底辺シリツ医と裏口シリツ医が同じようなもんだな。 大学の事務も驚くだろうな なんせ卒後20数年だもんな 伝説の学生か～ w 今年は卒業証明書はどうするんですか？申請するのはチョット恥ずかしいですね w １日毎に累積感染者数が１割増えているな。
１週間の移動平均を対数をとって線形回帰して片対数グラフにしてみた。
https://i.imgur.com/Jp9TQlP.png
感染拡大の速度は落ちていないなぁ。
ド底辺シリツ医には逆立ちしてもこういうグラフは書けないだろうな。 >>689
いや、卒後３０年は越えているよ。
二期校時代の医科歯科入学だから。
んで、あんたどこ卒？
母校に誇りないの？？ >>693
んで、あんたどこ卒？
やっぱり、聖魔の裏口シリツ医？？
母校に誇りないの？？ >>693
前スレからのド底辺シリツ医への宿題
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？
フェラよりセンズリが好きなの？ 今年は卒業証明書はどうするんですか？申請するのはチョット恥ずかしいですね w >>696
別に必要ないけど。
既に医籍登録しているし、医籍登録に卒業大学を書く欄があるんだよね。
医籍検索に卒業大学を表示すべきだよなぁ。
ナマポからも蔑まれるのがド底辺シリツ医。
んで、あんた、どこ卒？
母校に誇りないの？ なぜ 医師国家試験に合格できなかったのですか？やはり 頭が悪いのでしょうか？ >>670
東大や京大入試の難易度知ってる？
底辺裏口私大卒の連中ですら合格する医師国家試験などと比較するなよなｗ >>699
手コキ問題の答が出せないようなド底辺シリツ卒でも通るのが医師国試。 >>686＞ 俺は母校に誇りがあるから、医科歯科卒と誰にでもいえるよ。
＞患者から「失礼ですがどこ卒ですか？」と聞かれて答えたら
＞「あ～良かった、自分より馬鹿な医者に診てもらいたくなかったので」と言われたよ。
こういう事が書けるだけのソーシャル・リテラシーの無さ。
あなた医学部や医療系大学さえ出ていないでしょう？
ルサンチマンとレスのコンテクストから意図的に言質を取るシャーデンフロイデ
という承認欲求だけですよね？
あなたの親御さんは、社会人として１番大切な事を、あなたに教育出来なかったのですよね？
想像して下さい。
あなたが生まれた時、あなたのご両親は、どれほど喜んだ事だろうと >>703
＞患者から「失礼ですがどこ卒ですか？」と聞かれて答えたら
＞「あ～良かった、自分より馬鹿な医者に診てもらいたくなかったので」と言われたよ。
いや、事実を書いただけだが。
この話を看護師にしたら、私達もよく聞かれますよといってた。
シリツ医のときは「私達知らないんです」と答えるそうな。 >>703
医療人として１番大切なことは、
ド底辺シリツ医大に進学しないこと！
不朽の名投稿
>>
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、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ド底辺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割はド底辺医卒を今でも「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。
<< 週移動平均をとると傾向は明白
https://imgur.com/a/Ga8uUxt
東京の感染爆発はとっくに始まってるが検査数が頭を抑えているだけ
その分検査数に対して陽性者の比率がどんどん増えて、補正込みで３０％を超えた
東京ではもはや肺炎患者とその濃厚接触者しか検査していない
検査数を増やせば感染者数が爆発して日本は世界の笑いものになる
屑なら当然検査を否定する >>703
この爺さんこそがソーシャルリタラシーを体現しているね。
ナマポも蔑むド底辺シリツ医大卒。
実例↓
>>
517 卵の名無しさん 2018/02/25(日) 11:36:00.56 ID:gq76tAvs
福岡のあの歯科大かな？
歯科口腔外科で抜歯依頼したら爺ちゃんが〇〇歯科大卒の先生は避けて下さいねがあった
けど。
この爺ちゃん、聖マリ卒の先生もよけて下さいと初診時に言ってた札付き爺さん。
生保受給者のくせにね。
<<
貧困の象徴たるナマポからも蔑まれるのがド底辺シリツ医大卒。
東京医大の事件で裏口どころか裏口バカであることが全国民の知るところとなった。
裏口シリツを選択せざるをえなかった生き方そのものが蔑まれているんだよね。 >>705
＞いや、事実を書いただけだが。
うわぁ！ちょっと
あなたね
事実論題と価値論題を見間違えているよ、驚きだよ。
あんた本当に医者か？知的専門職業人なのか？最高学府で社会性という物を学べなかったのか？
あんた医者でも無く
医学部出身でも無く
大卒でも無いのか？
あんたの書き込みは面白いピエロとしての細やかなる心の慰めにはなっている。しかし
ロバート・フロストや葉隠に書かれている様に
自分を言い訳で守ろうとすると、自分自身では自分を守れるかもしれないが
第三者から見ると守れていない。
つまり第三者が見れるのは
自分を（相手を）守れない自分という主体しか見えない。
という事なんだ。
ただ君の書き込みは事実論題、価値論題、政策論題としての価値は無いが
社会学的な意味での機能性だけはある。
こうして私がレスを返している以上。私も書き手という表現者に一瞬だけなれるからだ。 患者さん（お年寄りに多い）だけでなく、一部の看護師さんにも言われて返答に困ること。
「先生はお医者さんになるのに随分とお金がかかったんでしょ。
お金持ちに生まれて良かったですね。」
患者さんや看護師さんたちの中には国立大学医学部も私立の医学部みたいに授業料が
バカ高いと思ってる人が結構いる。
その際は、
「学費が高いのは私立医大だけで、国立の医学部は他の工学部や経済学部なんかと同じ
学費なんですよ。国立はどの学部でもみんな学費は同じなんです。」
と答えるんだけど、本当にビックリしたような表情をする。
医学部と言うだけで、国公立でも私立でも学費が同じと思ってる人は結構いるよ。 ああ、こいつはルサンチマンの中でも
行動心理学的な作為的な学説の借用や
言語空間上でアナロジーを駆使した詭弁の口を滑らかにする事も出来ない
ルサンチマンの中でも、面白みが１つも無いタイプのルサンチマンだったんだな。
詳しい事情は分からないが、少なくとも機能不全家庭で育てられたのだろうな。
そういう人には何人もあった事あるし、私はあなたを差別はしない。
アーサー・フレックみたいな人だったのかな？世界って悲しいなあ >>709
長文乙。
事実を受け入れられないアホ？
ド底辺シリツ医が手コキ問題に答えられないアホという事実。
代わりに答えてみ。
数学じゃなくて、論理の問題だからたやすいだろ。
これね。
前スレからのド底辺シリツ医への宿題
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？ でんでんよめない あべそうり おまえのあたまはどこにある 策出せ カネ出せ 辞表出せ
こんな「カタツムリ」の替え歌があるんだそうだｗ ://video.twimg.com/ext_tw_video/1251057100244934656/pu/vid/360x270/BIlLOd8GYE9Ehe9D.mp4
プロンプター見ながら意味不明なポエムを読み上げる首ふり人形とは大違い、自分の言葉で語っている。 >>710
まあ、ある程度教育投資しないと国立医学部には受からないだろね。
ド底辺シリツ医大の法外な学費が払えるということは十分な教育投資できる経済環境にあったということ。
それでもド底辺シリツ医大にしか入れないのはどういうことか誰にでもわかる。 ://i.imgur.com/WQ7hh9v.jpg
どう見てもオーバーシュート中という事実。
実際なったら、マスコミは累計のグラフを出さず、感染爆発という言葉も使わなくなった >>717
川崎は覚醒剤所持とか中学生買春とか学生の不祥事は多いが
医師の不祥事は少ない印象。 第一次アベノパンデミック 春節ウエルカム！
第二次アベノパンデミック 五輪・習近平歓迎で患者隠蔽
第三次アベノパンデミック 途上国から滅菌されてないマスクをばら撒く
これで何を支持しろというのか
加えて、夫婦でパーティー三昧、することなすこと愚鈍、鬼の検査抑制でも
あっさり医療崩壊で準備は皆無、側近が考えた心のこもらない会見、国会は
悪法のオンパレード、大金出して世論操作
金正恩しか比較対象のない屑っぷりだわ >>703
ド底辺シリツにしか入れない子供だとわかったとき両親はどれだけ悲しんだことだろう。
症例提示
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https://tamae.5ch.net/test/read.cgi/kouri/1454692118/319
319 名前：大学への名無しさん[] 投稿日：2016/02/11(木) 22:52:02.21 ID:50TBuVXh0
恥ずかしながら実はうちの親がそうなんです
私立洗顔でした
本人は隠したがっていたけど祖父が公言してたからね
祖父は息子（うちの父親）の学力など知らずに進路指導で当たり前に自分の出身医大（国立）を希望させ父親の担任に無理だと断言されこれが一生で最大の屈辱だったそうです
祖父が何十年もたってるのに死ぬまで祖母をその事で叱りつけてました
お前がしっかり勉強させないからこうなったっとね
自分は教育に失敗したが祖父の口癖
これが私大医学部ＯＢの悲しい現実
これが現実です うりゅうひろゆきくん
まさかまだバレていないと思ってるんじゃないか？ >>724
オマエがバカなのはバレバレだぞ。
手コキ問題の答はまだか？
誰も教えてくれる友達いないの？
ネットにすら助けてくれる知り合いいないのか？
知り合いも裏口バカだらけ？
んで、あんたどこ卒？
やっぱり、聖魔？？ >>724
オマエがバカなのはバレバレだぞ。
手コキ問題の答はまだか？
誰も教えてくれる友達いないの？
ネットにすら助けてくれる知り合いいないのか？
知り合いも裏口バカだらけ？
んで、あんたどこ卒？
やっぱり、聖魔？？ >>724
誰か知らんが、ド底辺シリツ医って漢字もかけないのか？
やっぱり裏口なんだろな。
んで、あんたどこ卒？ クラスターで１０人が陽性として検査した人数と陽性的中率PPVとの関係をグラフにしてみた。
灰色実線は95%信頼区間境界、灰色点線はPPV＝0.26の線
https://i.imgur.com/T6TDh2r.png
全人口の有病率をクラスター内の有病率にすり替えて、１０人陽性でも感染しているのは３人以下という間違った結論を出している。
わかっていて書いているのか、馬鹿なのか、どちらかは不明。 どこまで評価したものやら。
韓国の凄さを認めざるをえないよ。これは、事実。そのまま受け止めるべき。
韓国全体の感染者数の50%は新天地。(49%を超える)
つまり、検査をしまくったけど新天地以外はかかりにくく、大邱、慶北では猛毒性だが、
ソウルや釜山は弱毒で、クラスターも新天地を除いてほとんど起きないという
奇跡的なウイルスが韓国には流入している。
特に若い人は絶対に死なず(モンゴル人死亡者30代は除く)、完全な防疫。
検査をし、徹底的に動線を公開して関係の会社や病院、スーパーまで休業させて、
損害賠償の脅しまで報道されて、ともあれ、その素早い対処に市民は大満足している。
奇跡がいくつも重なり合い、政府は感染者を実質管理して、完璧なK防疫。
市民の喝采があつまっている。認めざるを得ない。 やはり
うりゅうひろゆきくんだったのか
同窓会中止だよ
よかったね
アンタ、いつもきてないか
これんやろーな >>732
ひらがなの名前の誰それ？
漢字の読み書きできない知恵遅れ？
んで、あんたどこ卒？
ニュー速＋でも医師を増やせという投稿を目にするんだが、
裏口入学やっている私立医大を増やしてどうする。
開業医のバカ息子が医者になるのを助けるだけだぞという趣旨のレスをすると賛同されちゃうね。 >>736
手コキ問題の答を教えてくれる友達もいないの？
みんな漢字も書けない馬鹿なの？
んで、あんたどこ卒？ Natureのこの論文はエクセルとRのコードがついていて自分で再現できて( ・∀・)ｲｲ!!
https://www.nature.com/articles/s41591-020-0869-5
# inf.fit$par would give the estimated parameters (1st and 2nd parameters) for the infectiousness,
# and start of infectiousness before symptom onset (3rd parameter)
$par
[1] 2.1157790 0.6898583 2.3066912
$value
[1] 189.8677
$counts
function gradient
138 NA
$convergence
[1] 0
$message
NULL 統計処理が再現できたので開業医板に、論文にない値を計算して投稿してきた。 >>738
ド底辺私立医大卒以上に恥ずかしいことは日本の医療者にはありえない。
んで、あんたどこ卒？
母校に誇りないの？ >>741
んで、あんたどこ卒？
やっぱり、聖魔の裏口？
手コキ問題の答を助言してくれる友達いないの？ みんな裏口馬鹿なの？ rm(list=ls())
# inference for infectiousness (results for Fig 1c)
#--- data ---
# package: readxl
# data = data.frame(readxl::read_xlsx("Fig1c_data.xlsx"))
data = data.frame(readxl::read_xlsx("41591_2020_869_MOESM3_ESM.xlsx"))
ref.date = as.Date("2020-01-01")
#
data$x.lb <- as.numeric(as.Date(data$x.lb)-ref.date)
data$x.ub <- as.numeric(as.Date(data$x.ub)-ref.date)
data$y <- as.numeric(as.Date(data$y)-ref.date)
# data: (x.lb, x.ub): lower and upper bounds of infectors symtpom onset dates
# y: symptom onset dates of infectee #--- functions ---
#--- CDF of serial interval ---
p.Z = function(z, gpar, lnpar) {
#--- infectiousness, gamma distribution ---
# gpar[1:2]: hyper-parameters (gamma)
# x : infection time of infectee w.r.t onset time of infector
f.Xc = function(x, gpar) { dgamma(x, gpar[1], gpar[2]) }
#--- incubation, from Li et al NEJM 2020 ---
# lnpar[1:2]: hyper-parameter (logNormal)
# y : length of incubation period of infectee
f.Y = function(y, lnpar) { dlnorm(y, lnpar[1], lnpar[2]) }
#--- convolution between incubation and infectiousness profile ---
# gpar[3]: shift c days before symptom onset of infector
# z : length of serial interval
f.Z = function(z, gpar, lnpar) {
integrate(
f = function(x, z, gpar, lnpar) { f.Y(z+gpar[3]-x, lnpar)*f.Xc(x, gpar) },
lower = -Inf,
upper = Inf,
z = z,
gpar = gpar,
lnpar = lnpar
)$value
}
f.Z2 = Vectorize(f.Z, vectorize.args = "z") #--- p.Z ---
integrate(
f = function(x, gpar, lnpar) { f.Z2(x, gpar, lnpar) },
lower = -Inf,
upper = z,
gpar = gpar,
lnpar = lnpar
)$value
}
p.Z2 = Vectorize(p.Z, vectorize.args = c("z")) # CDF of serial interval
p.Z2(10, c(2, 0.5, 2.5),c(1.434065,0.6612)) # example
#--- logLikelihood for the observed serial intervals ---
# x.lb: lower bound of infectors symtpom onset dates
# x.ub: upper bound of infectors symtpom onset dates
# y : symptom onset dates of infectee
# 0.5 : continuity correction
lli.fx = function(gpar, x.lb, x.ub, y, lnpar) {
lli = log(p.Z2(y-(x.lb-0.5), gpar, lnpar) - p.Z2(y-(x.ub+0.5), gpar, lnpar))
return(-sum(lli[!is.infinite(lli)]))
}
lli.fx(c(2, 0.5, 2.5),data$x.lb[1],data$x.ub[1],data$y[1],c(1.434065,0.6612)) # example #--- incubation period ---
# from Li et al NEJM 2020
# lognormal mean = 5.2; 95% CI = c(4.1, 7.0)
ln.par1 = 1.434065
ln.par2 = 0.6612
ln.par=c(ln.par1,ln.par2)
curve(dlnorm(x,ln.par1,ln.par2),0,20,bty='l')
x=rlnorm(1e4,ln.par1,ln.par2)
mean(x) ; sd(x)
#--- estimation ---
inf.fit = optim(
c(2, 0.5, 2.5), lli.fx,
x.lb = data[, "x.lb"],
x.ub = data[, "x.ub"],
y = data[, "y"],
lnpar = c(ln.par1, ln.par2)
)
inf.fit
# inf.fit$par would give the estimated parameters (1st and 2nd parameters) for the infectiousness,
# and start of infectiousness before symptom onset (3rd parameter)
#
#--- results from fit ---
#
(inf.par = inf.fit$par)
inf.par[3] # shift c
(inf.par[1]-1)/inf.par[2] - inf.par[3] # mode
pgamma(inf.par[3], inf.par[1], inf.par[2]) # proportion of pre-symptomatic transmission x=seq(-inf.par[3],8,by=0.005)
y <- function(x) dgamma(x+inf.par[3],inf.par[1],inf.par[2])
plot(x,y(x),bty='l',xlab='Day 0 : 発症日',axes=F,ylab='',type='l') ; axis(1)
main='damma(x+2.3066912,2.1157790 0.6898583) '
axis(1)
optimise(y,c(-3,8),maximum = TRUE)
data.frame(
day=7:14,
p=round(pgamma(day+inf.par[3],inf.par[1],inf.par[2],lower=FALSE),5)
) 新型コロナ肺炎関連の論文はfull textが無料で読めて嬉しい。
ド底辺シリツ医大卒の語学力では無理だろうな。統計処理の再現など一生かかってもできないと思う。
手コキ問題の解答はまだか？
んで、あんたどこ卒？ >>751
統計処理できんの？
お前はセンズリ処理専従だったなｗｗ 東大と京大はハンパとちゃうんじゃ！
て、エラそうにイウて、
東大からノーベル賞出とらんやなぃ権…ww
ips細胞の山中教授は神戸大学〜大阪市大の院やで。
やはり、
「与えられた課題を説く能力」と「創造性」は全く別物やな。
スキーとスノボが全く別物なんと一緒で。 ①日本の真似はしたくないという理由で検査を絞り医療崩壊
②4600億ウォンかけて全世帯に虫入り不潔マスク2枚を配布
③プルコギ券とキムチ券の配布を検討
④医療資材枯渇し市民から雨合羽の寄付を募る
⑤検査否定派トップの元水原市長が特例で平熱なのにPCR検査を実施
⑥ムンj民がKARAとケツ振りダンスコラボで在宅を促す
⑦自粛要請中にムンj民の嫁が霊媒師と80人で済州島旅行
韓国ってマジで頭おかしいお笑い国家だな
俺日本に生まれて本当に良かった これは普通に疑問なんだが、安倍はこれまでの経緯から、周囲に利益誘導すると疑われるとわかってるだろうに、どうしてマスクの件でも平然と疑わしいことを平気でしてるのだろう？
疑われることがわかってれば事前に潔白を証明するものをたとえ偽装でも用意しそうなもんだが、何もない
何一つ用意せす、平気で発注先は明かせませんとか言う
これは完全にバカなのか、国民を完全にナメきってるかのどちらかしか有り得ないと思うんだが 自称医科歯科、いやうりゅうひろゆきくん
まさかまだバレていないと思ってるんじゃないかなと…. うりゅうひろゆきくん
今年もまた医師国試落ちたの？
素質ないんじゃないか？ 地域枠で入学した後に放校処分になったら、その後どういう処遇になるの？
それまでにもらったお金は持ち逃げしていいの？ >>758
誰だよそれ？
医科歯科の同窓会名簿の改訂版が先週送付されてきたよ。
んで、 あんた、どこ卒？ >>760
就業期間の１．５倍の奉公義務があるらしいな。
放校になったらどうすんだろ。
しかし、ド底辺シリツ医大の地域枠なんて恥ずかしいだろうに、よく応募するもんだね。 >>757
そのカンファ参加者には、手コキ問題に答がだせる医師はいないの？
みんな裏口馬鹿なのか？
それともお前が知恵遅れ扱いされて相手にされんのか？
んで、あんたどこ卒？ >>746
ここのルーチンが納得できんな。
待ち時間の分布なら、指数分布を使うべきだと思う。
まあ、ガンマ分布が指数分布の一般化だからといえなくもないが、
感染するのは１回のモデルにガンマ分布のパラメータを最尤法で探るのが納得がいかん。
#--- infectiousness, gamma distribution ---
# gpar[1:2]: hyper-parameters (gamma)
# x : infection time of infectee w.r.t onset time of infector
f.Xc = function(x, gpar) { dgamma(x, gpar[1], gpar[2]) } 福井県越前市瓜生町 いい街です よろしく～
by 浩之 >>765
内視鏡バイト先、緊急事態宣言解除まで休止になったが
給与は６割支給。医師を大切にするいい職場だ。
ド底辺裏口シリツ医だったら首だろうな。
副院長の息子は医科歯科卒で俺の後輩というのもプラスに作用したな。 今年は卒業証明書はどうするんですか？申請するのはチョット恥ずかしいですね w >>767
医師で最も恥ずかしいのはド底辺シリツ医大卒。
実証してみましょう。
んで、あんたどこ卒？ パートでも有給休暇くれたし、今回も６割給与支給だし
必要とされていることが実感できたのが嬉しいなぁ。
ド底辺シリツ医じゃなくてよかった。 今年は卒業証明書はどうするんですか？申請するのはチョット恥ずかしいですね w >>770
医師で最も恥ずかしいのはド底辺シリツ医大卒。
実証してみましょう。
んで、あんたどこ卒？ 5ちゃんねるという居場所ができてよかったですね リアルでは何もできませんもんね よかった よかった お大事に >>772
医師で最も恥ずかしいのはド底辺シリツ医大卒。
実証してみましょう。
んで、あんたどこ卒？ パートでも有給休暇くれたし、今回も６割給与支給だし
必要とされていることが実感できたのが嬉しいなぁ。
必要とされる人材と認定されているってことだな。
ド底辺シリツ医じゃなくてよかった。
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ド底辺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割はド底辺医卒を今でも「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。 >>772
日本人なら日本人であることを誇りに思うよね。
ド底辺シリツ医って母校に誇りはないんだろうか？
このスレのド底辺シリツ医って
医師で最も恥ずかしいのはド底辺シリツ医大卒に同意すんのかねぇ？
実証してみましょう。
んで、あんたどこ卒？ 1週間の移動平均で線形回帰曲線（片対数グラフ）の外挿よりは低いから感染拡大の勢いが落ちていると思いたいなぁ。
ド底辺シリツ医の頭脳はこれ以上、落ちようがないけど。
手コキ問題に一生かかっても自力では答が出せないだろうな。教えてくれる友達も上司もいないのかなぁ。
（１）同僚も上司もド底辺裏口シリツ医
（２）あまりにアホすぎて誰からも相手にされない
どっちろうね。？
医師で最も恥ずかしいのはド底辺シリツ医大卒。
実証してみましょう。
んで、あんたどこ卒？ 教師と医師は所謂「専門バカ」が多い。
っちゅうけど、ココのスレ見とったらホンマ実感するわ…ww >>779
臨床医学という確率事象を扱う稼業は統計が扱えるのは当然。
板前が包丁を扱うようなもの。
手コキ問題のような論理的思考すらできないのがド底辺裏金シリツ医。
>780
んで、あんたどこ卒？
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
ド底辺シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。 >>764
ガンマ分布の形状パラメータは1で固定にすれば指数分布でのモデルになるな。
一人のから二回感染発症する例ではないからshape=1でいいと思う。 医学部出て国家試験に合格できなかった人ほどたちが悪いものです
医者への嫉妬心がハンパありません
医者以外の仕事はたくさんあるのに >>783
医療の世界でド底辺シリツ医大卒ほどたちの悪いのはおりませんよ。
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
ド底辺シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。
んで、あんたどこ卒？ >>782
数学板で相談してみるかな。
手コキ問題もできないド底辺シリツ医にはガンマ分布が扱えるわけがない。 さてさて、これから病棟でミーティングとムンテラがある。忙しい。 開業医にも
620 卵の名無しさん 2020/04/20(月) 17:01:02.99 ID:9SEVYiM0
>>619
俺やめているよ
上部の内視鏡
黒色便や検診異常精査を除き
検診目的の内視鏡は中止している
という患者と職員の安全優先の立派な先生がいるな。 >>786
ムンテラで
患者から「失礼ですがどこ卒ですか？」と聞かれて答えたら
どうすんの？
「あ～良かった、自分より馬鹿な医者に診てもらいたくなかったので」と言われたことある？ > inf.fit = optim(
+ c(1, 0.5, 2.5), lli.fx,
+ x.lb = data[, "x.lb"],
+ x.ub = data[, "x.ub"],
+ y = data[, "y"],
+ lnpar = c(ln.par1, ln.par2)
+ )
> print(inf.fit,digits=22)
$par
[1] 1.92922039693936509 0.39663559317689001 1.64049975423263583
> day=7:14
> data.frame(
+ day=day,
+ p=round(pgamma(day+inf.par[3],inf.par[1],inf.par[2],lower=FALSE),5)
+ )
day p
1 7 0.13294
2 8 0.09685
3 9 0.07012
4 10 0.05049
5 11 0.03618
6 12 0.02583
7 13 0.01837
8 14 0.01302
> pgamma(inf.par[3], 1, inf.par[2]) # proportion of pre-symptomatic transmission
[1] 0.4783094 ひとりが別の一人に一回感染させるというモデルなので待ち時間の分布の指数分布でいいと思う。
ガンマ分布の形状パラメータ＝１とおけば指数分布になる。
プログラムを書き直してグラフにすると
https://i.imgur.com/paErvfa.png
発症前に感染させている確率は47％と原著とあまりかわらないが、そのピークは発症1.6日前という結果になった。
ここに書いてもラチがあかないので、著者にメールを送っておいた。
返事がくるかな。
Modern Epidemiologyのロスマンからは返事をもらったな。
朝倉の統計書の数式の間違いを指摘したメールには返事がこなかったので印象が悪いんだよなぁ。 内視鏡バイトがしばらく休止（賃金６割は支給される）になったので統計で遊ぶ時間がとれるな。
まあ、寝当直の方が飲酒しないから集中できるんだが。 >>793
ムンテラで
患者から「失礼ですがどこ卒ですか？」と聞かれて答えたらどうすんの？
「あ～良かった、自分より馬鹿な医者に診てもらいたくなかったので」と言われたことある？ >>790
Bootstrapで信頼区間を出すのはマシンパワーの制約から無理なのでMCMCにしたいのだが、
畳み込みの二重積分にstanもJAGSも対応していないんだよなぁ。
まあ、それができていれば原著もBootstrapで信頼区間を出したりしていないだろうな。
core i7 16Gに変えたけど、高スペックになるとそれ以上の計算をさせたくなるのでいつまでたってもサクサク動く環境にはならんな。 >>795
んで、あんたどこ卒？
手コキ問題はオマエの頭じゃ無理だけど、答を教えてくれる友達もいないの？
上司も馬鹿だらけ？みんな裏口シリツ医なの？ コロナ対策という病院の都合で休診なのに給与がでるのはなんだか申し訳ないから、自分の技量を磨く他に社会の役に立つことをしたいよなぁ。
ド底辺シリツ医のアホさを晒して被害者が出ないようにするのは社会貢献かもしれん。
ド底辺シリツ医でも社会貢献できるんだぞ
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。
シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。 恥ずかしいから
やめろって
恥かくのは自由だけどね
あー恥ずかしい >>799
ド底辺シリツ医大卒より恥ずかしいことは医療の世界にはない。
んで、あんたどこ卒？
俺、医科歯科卒。
先週、同窓会報の改訂版が届いたよ。次亜塩素酸水スプレーしてまだ開封していない。 >>796
それなら28coresのXeonと32GBのメモリをどうぞ。
かなり高価になりますけど >>798
まあ、医者は身内には甘すぎるよね
裏口を除籍にしなかったのは俺も疑問に思う >>802
結局、CPUパワーとメモリ限界以上のプログラムを組むことになるんだよ。
https://www.nature.com/articles/s41591-020-0869-5
の信頼区間の計算にBootstrap1100回で算出しているけど、俺のPCRじゃ朝までかかっても終了せずに終了前にクラッシュするだろな。
んで32GのメモリあったらBootstrapを5000回とかやりたくなるんだよ。 >>803
俺も学生の頃はどこの大学を出ていても医師になれば差異はないと誤解していたなぁ。
東京にいたから、女子医大生には息子が大変お世話になりましたしｗ
高輪の私立医大専門予備校でバイトしていたけど、このスレのドアホそっくりだったよ。
この語学力だと大学入ったら困るぞと思うようなのが合格するんだよ。 ド底辺シリツ医大卒ってこれだよな
底辺私立医大卒が国立大学医学部卒を妬むスレ [転載禁止](c)2ch.net
http://potato.5ch.net/test/read.cgi/hosp/1424846816/695
695 名前：卵の名無しさん[] 投稿日：2016/09/25(日) 22:04:25.53 ID:FzuOCpqV
匿名先生
精神科
▲
1
評価
私立出でも、素晴らしい医師がいるし、国立でも、どうしようもないのもいる。
そんなのは、あくまで個人の資質差と思ってました。
が、
今いる病院（医師の大部分が、いわゆる底辺私立）に来て、その考えは変わりました。
とある、気に食わない医師の白衣やサンダルを隠す、机の上にゴミを置く、など、小学生じみた嫌がらせをしている医師というのを、はじめて見ました。
国立出の変人も多々みてきましたが、こんな、小学生のイタズラみたいなことをする人は、いませんでした。
やはり、底辺私立は、それなりなんだと思いました。
2016年09月02日 00時21分09秒 >>805
予算さえあればXeon２～４個、256GBでどうぞｗ
車一台買えちゃうけどねｗ >>806
医者はまだいいんじゃない？
英語さえできればいいんだから。
俺の同級生は理学部いったけど独語仏語はおろか露語までやらされたそうだよ。
必要だからだって。 私立医学部に通ってる学生は裕福で羨ましかったなあ。
一般ピープルの俺には無理だったなあ。
国立大学しか選択肢はなかったよ。
しかも三流国立にしか入れなかった( ﾉД`)ｼｸｼｸ… 今年は卒業証明書はどうするんですか？申請するのはチョット恥ずかしいですね w >>808
んで、あんたどこ卒？
俺、医科歯科。
先週、同窓会名簿が贈られてきた。 こんな時期にも金の為に内視鏡検診やっている銭ゲバ病院か
パート医の首を切るブラック病院に二分されると思っていたけど
休診中もパート医に給与６割支給とか想定外だった。
このご時世なので懇意な看護師や技師と会食できないのが贅沢な不満。 医籍登録の書類に卒業大学を書く欄があんのね。
こういうのは事務がやってくれるからお任せだけど。
ド底辺シリツ医って恥ずかしいから自分で書いてんの？
ド底辺シリツ医大卒を職員にも知られたくないんじゃないのでは？ 算数の掛け算すら怪しいのがシリツ医がこういう事故を起こすわけなんだな。
http://i.imgur.com/ArPaux9.png 5ちゃんねるという居場所ができてよかったですね リアルでは何もできませんもんね よかった よかった お大事に
by 浩之 両側性肺炎＋KL-6上昇＋WBC正常＋リンパ球減少＋プロカルシトニン正常＋フェリチン高値 偏差値の高くない私立医学部って実質的に医師国家試験の予備校だよね？ >>820
国立でも偏差値の高い大学ほど進級判定が甘い。
教員も国試対策とか熱心じゃないね、ほっとけば勝手に勉強する学生が選抜されているから。
手コキ問題すらいまだに解答できない、相談できる学力のある人間もいない、このスレのド底辺シリツ医はまぁ、裏口シリツ医だろうね。 >>819
薬の知識不足じゃなくて、基礎学力の欠如が原因だと思うよ。 >>817
朝鮮人登場
川崎帰れ最低駅弁
半島帰れ白丁やろう
千人は日本人ころしたか人殺し >>766
専門医を持っていないから体良く断られたのじゃ無いですかね？ >>824
専門医で診療報酬の加算があるわけじゃないから
それまでの実績だと思う。 こういうのはコロナを契機に雇い止めだろね。
↓
135 卵の名無しさん 2020/04/15(水) 01:47:04.79 ID:1+dbhh8/
ウチの病院、バイトの内視鏡専門医が2人来てるんだけど、CSをやって患者が
気分不良になって、そのまま俺の午後外来に投げたまま帰ること十数回。
マジで勘弁してほしいわ。せめて一度は自分で診察して、それから俺に依頼して
帰宅するとか言うのなら分かるけど。そもそも俺の患者じゃないし、予約した主治医
に頼めよな～。と言うか、CSって、普通はそんなに度々気分不良になんかならないだろ。 これはいい喩えだな。
＞消防士に防火服無しで火の中突っ込めって言ってるようなもの
ド底辺裏口シリツ医を投入するなら、国民の多数は支持すると思う。
ニュー速＋で医者は犠牲になれという投稿には、裏口シリツ医から犠牲にすべきとレスしている。
反論する奴は裏口シリツ医だけだろな。 うりゅうひろゆきくん
ヒマでいいな
いや、うりゅうひろゆき先輩、
ヒマでいいですね
先輩、一応学生でしたね
そりゃヒマですね
お医者さんは、
今日もロシアンルーレットが始まる WinBUGだから読まずにいた怖い本でも読んですごすかな。
WinBUGのスクリプトをJAGSかstanに移植すれば、MCMCの勉強になるな。
https://www.amazon.co.jp/dp/B00GA22N02/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&;btkr=1 内視鏡スレでも
＞今月の働かずに振り込まれる金額と来月のいつまで休業するかの行く末で、有給取ってみるかなぁ、バイト先。
危険が仕事もせずに給料が振り込まれる、俺と同じ、いい職場だなぁ。
うりゅうって誰だよ？先週送られてきた医科歯科同窓会名簿にはないぞ。
患者もロシアンルーレットをやりたくないから、
あんた、どこ卒？
と聞くべきだね。
「あ～良かった、自分より馬鹿な医者に診てもらいたくなかったので」と言われたことある？
んで、あんたどこ卒？ >>803
そんなの信用するなってｗ
ド底辺卒の医者と揉めたりしたら、「ド底辺バカのくせに。。。」となるのが人間。
普段きれいごと言ってるヤツほどそういう傾向は強いだろ。
ひょっとして他人の話をそのまま信じ込んじゃうタイプですか？ ド底辺シリツ医のソマリアへ派遣を！
【コロナinアフリカ】ソマリア「人工呼吸器が1台もない」アフリカはコロナ禍に耐えられるのか 人口10万人あたりの医師数わずか1人
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1587424818/ >>831
学生だからド底辺シリツ医と仕事をしたことがないと思う。
俺も学生の頃はどこの大学を出ていても医師になれば差異はないと誤解していたなぁ。
東京にいたから、女子医大生には息子が大変お世話になりましたしｗ
高輪の私立医大専門予備校でバイトしていたけど、このスレのドアホそっくりだったよ。
この語学力だと大学入ったら困るぞと思うようなのが合格するんだよ。 病院が存続する限り当直医は必要だから当直バイトは残りそうだが
買い手市場になりそう。検診メインの内視鏡バイトは厳しいね。
非常勤の耳鼻科とか解雇されるだろね。防護服だけで赤字になりそう。 実際にいた、ヤバい医大生
「先生、“モル”ってなんですか？」
https://gendai.ismedia.jp/articles/-/56600
というのは実話だと思うね。 Known features of COVID-19 on initial CT include
bilateral multilobar ground-glass opacification (GGO) with a peripheral or posterior distribution,
mainly in the lower lobes and less frequently within the right middle lobe.
Atypical initial imaging presentation of consolidative opacities superimposed on GGO may be found in a smaller number of cases, mainly in the elderly population.
Septal thickening, bronchiectasis, pleural thickening, and subpleural involvement are some of the less common findings, mainly in the later stages of the disease.
Pleural effusion, pericardial effusion, lymphadenopathy, cavitation, CT halo sign, and pneumothorax are uncommon but may be seen with disease progression.
Follow-up CT in the intermediate stage of disease shows an increase in the number and size of GGOs and
progressive transformation of GGO into multifocal consolidative opacities, septal thick-ening, and development of a crazy paving pattern,
with the greatest severity of CT findings visible around day 10 after the symptom onset.
Acute respiratory distress syndrome is the most common indication for transferring patients with COVID-19 to the ICU
and the major cause of death in this patient population.
Imaging patterns corresponding to clinical improvement usually occur after week 2 of the disease
and include gradual resolution of consolidative opacities and decrease in the number of lesions and involved lobes. 防衛医大卒の医官やと、航空医学や潜水医学とかやと思う存分研鑽出来るのに対して、一般の外科とか内科とかやと「頑丈で健康なヒト」ばっかし診てるから、色んな臨床例に応ったり、
手術経験を積んだり出来ないから医師としてのスキルアップに不安を感じて途中退官するヤツの多い事。
しかし任官から9年以内に退官する場合は学費返納（最高で5千万）義務が…
つか、埼玉県に医学部のある大学って他は埼玉医大しかないのな。
埼玉大に医学部無いし、防衛医大は「大学校」やもんな。 内視鏡バイト先の事務長から連絡があって
有給休暇分は賃金10割出すと伝えられた。
医者を大事にする職場だなぁ。
バイトには有給休暇なしというところが多いなか。 rm(list=ls())
library(rjags)
library(BEST)
modelstring='
model
{
theta ~ dunif(0,1)
k ~ dbin(theta,n)
}
'
writeLines(modelstring,'TEMPmodeljags.txt')
dataList=list(k=9,n=10)
jagsModel = jags.model( file="TEMPmodeljags.txt" ,data=dataList, quiet=FALSE)
update(jagsModel)
codaSamples=coda.samples(jagsModel,variable.names=c("theta"),
n.iter=10000,thin=1)
js=as.matrix(codaSamples)
head(js)
plotPost(js[,'theta'],xlab='θ') ### stan
library("rstan")
rstan_options(auto_write = TRUE)
options(mc.cores = parallel::detectCores())
options(scipen = 5)
model.string='
data{
int<lower=1> k;
int<lower=1> n;
}
parameters{
real<lower=0,upper=1> theta;
}
model{
k ~ binomial(n,theta);
theta ~ uniform(0,1);
}
'
writeLines( model.string , 'model.stan' )
temp.model=stan_model('model.stan')
data=list(k=9,n=10)
fit = sampling(temp.model, data=data,iter=100000,warmup=10000,thin=1,
seed=1234,control=list(adapt_delta=0.95))
fit
rstan::traceplot(fit)
stan_ac(fit,pars=c('theta'))
stan_hist(fit,bins=20)
stan_dens(fit,separate_chains = TRUE)
ms=rstan::extract(fit)
BEST::plotPost(ms$theta,showMode = TRUE) When a type of likelihood function (in this case,
the Binomial) does not change the type of distribution (in this case, the Beta)
going from the posterior to the prior, they are said to have a “conjugate” re-
lationship. Exercise 3.1.2 Consider again the posterior distribution for given k = 5
successes out of n = 10 trials. Based on a visual impression, what is your
estimate of how much more likely the rate is to equal to 0.5 rather than
0.7? How did you arrive at your estimate?
Because is continuous, the probability that it equals any specific value x
exactly is simply 0 (the integral from x to x is zero, see previous answer).
However, the relative posterior plausibility of two specific values of is defined
through the ratio of their posterior heights. In this case, the height at = 0.5
is about 2.5, and the height at = 0.7 is about 1. Hence, the value = 0.5 is
about 2.5/1 = 2.5 times more likely than the value = 0.7. 桜を見る会に参加したことのある人から少なくとも1人の新型コロナ肺炎の感染者がみつかった。
この情報から日本の感染者数の期待値を求めよ。
桜を見る会参加人数＝18200
日本の人口＝1億2596万人
とする。
library(gmp)
m=18200 # 有名人の数(桜を見る会参加人数)
n=1.2596e8 # 日本の人口 https://www.stat.go.jp/data/jinsui/new.html
x=0:n # 感染者数:x, 非感染数:n-x
pmf=try(1- chooseZ(n-x,m)/chooseZ(n,m)) # 1 - (ｍ人全員非感染の確率)
pdf=try(pmf/sum(pmf)) # 確率密度関数化して
(E=try(sum(x*pdf))) # 期待値を計算
as.numeric(E) # 5ちゃんねるという居場所ができてよかったですね リアルでは何もできませんもんね よかった よかった お大事に
by 浩之 うりゅうパイセン
アンタがダイヤルQ2で引っ掛けた女情報を真に受けて
ノコノコ出掛けたばっかりに
中坊からカツアゲされた
あの伝説の港に
陽性を乗せた船が！
助けに行ってあげてください！ 緊急事態宣言解除まで検診は休止になったので、今日は自宅待機（まあ、有給消化扱いで賃金は10割支給）。
https://bayesmodels.com/
で無料で読めるので
Bayesian Cognitive Modeling: A Practical Course
を学習中。
ある年の川崎医大では
１年：進級失敗１０人
２年：進級失敗１６人
３年：進級失敗３４人
４年：進級失敗９人
５年：進級失敗１０人
６年：卒業失敗２６人
一学年約120～130人前後。
同じ学年で二回留年すると退学
https://mao.5ch.net/test/read.cgi/doctor/1516439331/1
であるという。
1年次学費総額 12,145,000円 2年次以降学費（年間） 7,030,000円
1学年を125人として上記データから算出した確率（例、1年次は10/125の確率で留年）を用いて
卒業できる確率と卒業生の在学年数の期待値を求めよ。
また、退学になる確率と退学者の在学年数の期待値を求めよ。
さて、1学年を125人という推定だと面白くないので、この人数を統計的に推計してみる。 弱情報事前分布として、定員数は200未満としてMCMCで推計。
stanは離散量の扱いが面倒なので、JAGSを使う。
K=c(10,16,34,9,10,26)
NMAX=200
fn <- function(){
library(rjags)
modelstring='
model
{
for(i in 1:m) {k[i] ~ dbin(theta,n)}
theta ~ dbeta(1,1)
n ~ dcat(p[]) # categorical distribution
for(i in 1:nmax) {p[i] = 1/nmax}
}
' writeLines(modelstring,'TEMPmodeljags.txt')
dataList=list(k=K,nmax=NMAX,m=length(K))
jagsModel = jags.model( file="TEMPmodeljags.txt" ,data=dataList, quiet=FALSE)
update(jagsModel)
codaSamples=coda.samples(jagsModel,n.iter=1e4,thin=1,
variable.names=c('theta','n'))
js=as.matrix(codaSamples)
head(js)
theta=js[,'theta']
n=js[,'n']
par(mfrow=c(3,1))
plot(n,theta,col='slateblue',bty='l')
BEST::plotPost(theta,xlab='θ',showCurve=F,showMode = T,xlim=c(0,1))
plot(table(n),col='gray',bty='l')
par(mfrow=c(1,1))
print(summary(js))
invisible(data.frame(n=n,theta=theta))
}
re=fn()
plot(re$n,re$theta,col=rgb(0.01,0.01,0.01,0.01),bty='l') 未だに他人を同定しているどアホがオマエだよ。
まさに昆虫並みの頭脳だな。
ここまでアホだから、藤田か聖マだろ？
手コキ問題にまだ答えられないの？
馬鹿なんだろ。
周りに教えてくれる人いないの？
みんな裏口バカだらけ？
んで、あんたどこ卒？ >>849
> c(n.mean=mean(n),theta.mean=mean(theta))
n.mean theta.mean
149.3478400 0.1261841
という結果になったな。留年ビジネスで稼ぐド底辺シリツ医大なら、それくらいはいそうだな。 あのーお仕事しないでどうやって生活されてるんですか？お金はどうされてるんですか？やはり手帳ですか？ >>852
緊急事態宣言中の自宅待機中は、有給あるうちは１０割その後は給与６割でるよ。
あんたは知恵遅れで手帳もってんの？
んで、あんたどこ卒？
朝のカンファレンスでも手コキ問題の答を助言してくれ同僚とか上司いないの？
裏口だらけなの？ https://i.imgur.com/boE9tYE.jpg
location=c('東京','大阪','千葉','神奈川','埼玉','岩手','全国')
positive=c(2457,969,525,614,479,0,8442)
subject=c(6654,3504,2688,3476,3635,181,818251)
dat=rbind(positive,subject)
colnames(dat)=location
chisq.test(dat)
fmsb::pairwise.fisher.test(t(dat),p.adjust.method = 'bonferroni')
pairwise.prop.test(t(dat),p.adjust.method = 'bon')
Pairwise comparisons using Pairwise comparison of proportions (Fisher)
data: t(dat)
東京 大阪 千葉 神奈川 埼玉 岩手
大阪 3.5e-10 - - - - -
千葉 < 2e-16 1.0e-07 - - - -
神奈川 < 2e-16 4.6e-14 1.00000 - - -
埼玉 < 2e-16 < 2e-16 1.7e-07 0.00015 - -
岩手 < 2e-16 < 2e-16 8.5e-13 1.5e-11 1.3e-08 -
全国 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 < 2e-16 1.00000
P value adjustment method: bonferroni 5ちゃんねるという居場所ができてよかったですね リアルでは何もできませんもんね よかった よかった お大事に
by 浩之 各地で非常勤医がクビになっているんだろうな、手配師からのセールスメールや電話が増えた。 >>856
朝のカンファレンスでも手コキ問題の答を助言してくれ同僚とか上司いないの？裏口だらけなの？
ネット上でも答を教えてくれる人もいないの？
知り合い全員裏口馬鹿なの？
んで、あんたどこ卒？ ド底辺シリツ医って統計処理できないの？
できるのはセンズリ処理だけだろなｗｗｗｗ １週間の移動平均での陽性数を線形回帰していたけど、指数関数の底が1.1を切ったな。
> b1=re.lm$coef[2] ; exp(b1)
x
1.094854 週末は休むとか週間変動の影響を除くために１週間の移動平均で線形回帰して片対数グラフにすると
https://i.imgur.com/7VwfswD.png
自粛の効果がでてきているな。 多分、検査自粛の効果 >>856
リアルでも卒業大学を問われたら、ちゃんと医科歯科卒と誰にでもいえるよ。
患者から「失礼ですがどこ卒ですか？」と聞かれて答えたら
「あ～良かった、自分より馬鹿な医者に診てもらいたくなかったので」と言われたよ。
んで、あんたどこ卒？
リアルで患者に伝えている？ 学会でも講演会では演者の経歴として卒業大学が最初に述べられるよなぁ。
ド底辺シリツ医大卒だと恥ずかしいよね。 期待値（平均値）じゃ、だめなのはわかるが
MLEが最密度ポイントが一致しないなぁ。
https://i.imgur.com/aUygiII.png library(MASS)
ngpt=c(501,1001) # number of grid points
rd=kde2d(x=n,y=theta,h=c(bandwidth.nrd(n),bandwidth.nrd(theta)),n=ngpt)
str(rd)
image(rd)
contour(rd,drawlabels=F,nlevels=15,lty=3,add=T)
(z.idx=which.max(rd$z)) # 行列のindex行で数える
(x.idx=z.idx%%ngpt[1])
(y.idx=z.idx%/%ngpt[1]+1)
X.mode=seq(range(n)[1],range(n)[2],length=ngpt[1])[x.idx]
Y.mode=seq(range(theta)[1],range(theta)[2],length=ngpt[2])[y.idx]
c(X.mode,Y.mode)
points(X.mode,Y.mode,pch=19,col='white',cex=0.5) 福井県越前市瓜生町 いい街です よろしくー
by 浩之 >>866
リアルでも卒業大学を問われたら、ちゃんと医科歯科卒と誰にでもいえるよ。
患者から「失礼ですがどこ卒ですか？」と聞かれて答えたら
「あ～良かった、自分より馬鹿な医者に診てもらいたくなかったので」と言われたよ。
んで、あんたどこ卒？
リアルで患者に伝えている？
「あ～良かった、自分より馬鹿な医者に診てもらいたくなかったので」って言われたことある？
こっちだろうな。
「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」
んで、あんたどこ卒？ The minor change to the data hardly affects the mean, but greatly shifts
the mode. This shows that the mode can be very sensitive to the exact
information available, and is a non-robust summary in that sense. Metaphorically,
the hill traced out by the joint density scatter plot has a “ridge” running along
the top that is very flat, and the single highest point can move a long way if the data are altered slightly. すんません すんません
昭和61年に多浪して低倍率の大学にやっと入学できました
すんません すんません
今は無職で頑張ってます
どうか
仕事ください
by 浩之 The Cauchy distribution is a special case of the t distribution, with 1 degree of freedom (Wikipedia link). While JAGS does not have the Cauchy, it does have the t distribution.
dt(mu, tau, k)
Just set k equal to 1 and you have a Cauchy prior
dt(mu, tau, 1)
I would not set your variance to a normal or Cauchy prior though, considering that variance is always positive (and the normal or Cauchy is not). Try something like the gamma distribution for your precision.
tau.a ~ dgamma(0.001,0.001) # vague precision parameter
sigma.a <- 1/sqrt(tau.a)
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answered Jan 22 '16 at 16:24
mfidino
2,36011 gold badge55 silver badges1313 bronze badges
Gelman discusses use of half-cauchy priors on sd parameters here: Prior distributions for variance parameters in hierarchical models ? jbaums Jan 24 '16 at 1:16
Interesting. Thanks for the share! ? mfidino Jan 26 '16 at 14:55
3
In JAGS, the half-Cauchy prior for standard deviation (not variance) can be coded by truncating the t distribution: dt(mu, tau, 1)T(0,). ? tflutre Apr 18 '16 at 16:27
3
Gelman recommends a non-informative Cauchy prior dt(0, pow(2.5,-2), 1) arxiv.org/pdf/0901.4011.pdf ? >>869
んで、あんたどこ卒？ 俺、医科歯科。
リアルで患者に伝えている？
「あ～良かった、自分より馬鹿な医者に診てもらいたくなかったので」って言われたことある？
こっちだろうな。
「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」
んで、あんたどこ卒？ 内視鏡検診がGW空けまで休診になったが、給与は６～１０割でる。
懇意な職員をつれて食事にいけないのが厄介。
行きつけのステーキハウスがテイクアウトを始めていた。
テイクアウトメニューにないのも容器に積めてもらった。
でも、焼きたてを食べた方が旨いなぁ。 すんません すんません
僕 仕事がなく 精神障害者手帳で
なんとかしのいでます
僕は貧乏です
誰か助けて～
by浩之 Die endoskopiese ondersoek is afgesluit totdat die GW oop was, maar die salaris was 60 tot 100%.
Dit is ongemaklik om met vriendelike personeel oor die weg te kom en te gaan eet.
My gunsteling steakhouse het begin uithaal.
Ek het hom gevra om dit in 'n houer te plaas, want dit was nie op die wegneem-spyskaart nie.
Maar dit is beter om vars gebak te eet. library(rjags)
x = c(-27.020, 3.570, 8.191, 9.898, 9.603, 9.945, 10.056)
n = length(x)
modelstring='
model{
for(i in 1:n) {x[i] ~ dnorm(mu,lambda[i])}
mu ~ dnorm(0,0.001)
for(i in 1:n){
lambda[i] ~ dt(0,pow(2.5,-2),1)T(0,)
# lambda[i] ~ dgamma(0.001,0.001)
sigma[i] = 1/sqrt(lambda[i]) # τau=1/σ^2 σ=1/√τau
}
}
' >>873
んで、あんたどこ卒？ 俺、医科歯科。
リアルで患者に伝えている？
「あ～良かった、自分より馬鹿な医者に診てもらいたくなかったので」って言われたことある？
こっちだろうな。
「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」
んで、あんたどこ卒？
聖魔？？ # IQ repeat
rm(list=ls())
options(digits=4)
library(rjags)
x = matrix(c(
90, 95,100,
105,110,115,
150,155,160),
ncol=3,byrow = TRUE)
n = nrow(x)
m = ncol(x)
modelstring='
model{
for(i in 1:n){
for(j in 1:m){
x[i,j] ~ dnorm(mu[i],lambda)
}
}
sigma ~ dunif(0,100)
lambda = 1/pow(sigma,2)
for(i in 1:n){
mu[i] ~ dunif(0,300)
}
}
'
writeLines(modelstring,'TEMPmodeljags.txt')
dataList=list(x=x,n=n,m=m)
jagsModel = jags.model( file="TEMPmodeljags.txt" ,data=dataList, quiet=FALSE)
update(jagsModel)
codaSamples=coda.samples(jagsModel,n.iter=10e4,thin=10, variable.names=c('mu','sigma'))
js=as.data.frame(as.matrix(codaSamples)) head(js)
apply(js,2,mean)
layout(matrix(c(1,1,1,2,3,4),ncol=3,byrow = T))
BEST::plotPost(js[,'sigma'],col='gray')
BEST::plotPost(js[,'mu[1]'])
BEST::plotPost(js[,'mu[2]'])
BEST::plotPost(js[,'mu[3]'])
layout(1) 205卵の名無しさん2017/09/02(土) 14:54:24.05ID:YmORhNcR>>206
学会認定専門医資格の不正取得を繰り返し、日本内科学会など4学会が
5つの認定資格を取り消し処分した事件である。
吉田 なつ （よしだ なつ）
平成１６年１月赴任 内科・消化器科医長 昭和４７年生
◎加入学会等
日本内科学会 他
◎経歴
札幌医科大学医学部 第４内科
国立函館病院 消化器科
洞爺協会病院 内科
留萌市立病院 消化器科
旭川赤十字病院 消化器・血液科
↑
学会が当時の教授に問い合わせたら虚偽と判明した。
今は、桑園クリニックイザモーニング
不正専門医ナッツ kappa <- function(d){
d11=d[1,1]
d12=d[1,2]
d21=d[2,1]
d22=d[2,2]
N=sum(d)
PO=(d11+d22)/N
PE=(d11+d12)*(d11+d21)/N^2 + (d22+d21)*(d22+d12)/N^2
kappa=(PO-PE)/(1-PE)
PABAK=2*PO -1
c(kappa=kappa,PABAK=PABAK)
}
dat <- as.table(matrix(c(596,61,29,987), nrow = 2, byrow = TRUE))
colnames(dat) <- c("国立大卒","ド底辺卒")
rownames(dat) <- c("学力入学","裏口/地域枠")
dat
epiR::epi.kappa(dat)
kappa(dat) >>879
そうよ、分を弁えているよ。
んで、ナマポからも蔑まれるのがド底辺シリツ医。
ナマポも分を弁えている。
ド底辺シリツ医が答られないみたいだから、手コキ問題の答を即答してド底辺シリツ医にあんたの頭の良さを示してくれ。
問題はこれ
前スレからのド底辺シリツ医への宿題
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？ 若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
尚、嘘つきであれば必ず嘘をつくというのが前提。 data{
int y[4];
real threshold;
}
parameters{
simplex[4] p;
}
model{
y ~ multinomial(p);
}
generated quantities{
real PO;
real PE;
real kappa;
real PABAK;
real kappa_test;
real PABAK_test;
PO=p[1]+p[4];
PE=(p[1]+p[3])*(p[1]+p[2])+ (p[3]+p[4])*(p[2]+p[4]);
kappa = (PO-PE)/(1-PE);
PABAK = 2*PO -1;
kappa_test=step(kappa - threshold);
PABAK_test=step(PABAK - threshold);
} うりゅうパイセン、
昨日聞いたけど。メディックメディアのバイト、速攻で解雇されたんですってね
せっかく、うりゅうパイセン自身の国試のお勉強も兼ねれる、いいバイトだったのに
まぁ、こーゆー態度なら、使えんと思いますわ
すごい歳上のうりゅうさんなのに悪いけど library(rjags)
kappa.model='
model{
A ~ dbeta(1,1) # A:Pr[CT+], 1-A:Pr[CT-]
B ~ dbeta(1,1) # B:Pr[PCR+|CT+]
C ~ dbeta(1,1) # C:Pr[PCR-|CT-]
p[1]=A*B # CT+PCR-
p[2]=A*(1-B) # CT+PCR-
p[3]=(1-A)*(1-C) # CT-PCR+
p[4]=(1-A)*C # CT-PCR-
y[1:4] ~ dmulti(p[],n) # multinominal distribution
po=(p[1]+p[4])/n # observed agreement
pe=(p[1]+p[2])/n*(p[1]+p[3])/n + (p[3]+p[4])/n*(p[2]+p[4])/n # coincidence
kappa=(po-pe)/(1-pe)
PABAK=2*po-1 # Prevalence Adjusted Bias Adjusted Kappa
}
'
writeLines(kappa.model,'kappaj.txt')
# Influenza
y <- c(14, 4, 5, 210)
n <- sum(y) # number of people/units measured
dataList=list(y=y,n=n)
jagsModel=jags.model('kappaj.txt',data=dataList,n.chains=4)
update(jagsModel)
codaSamples=coda.samples(jagsModel,n.iter=1e5,thin=10,
variable.names = c('kappa','PABAK','A','B','C','p'))
js=as.data.frame(as.matrix(codaSamples))
summary(js) library(BEST)
layout(matrix(1:2),2)
plotPost(js$kappa,xlab='κappa-value',col='lightgreen')
plotPost(js$PABAK,xlab='PABAK',col='pink')
par(mfrow=c(2,2))
plotPost(js$`p[1]`,xlab='TP')
plotPost(js$`p[2]`,xlab='FN')
plotPost(js$`p[3]`,xlab='FP')
plotPost(js$`p[4]`,xlab='TN')
layout(1) >>885
誰だよそれ？
俺は優良職場勤務だから、内視鏡バイトが休診になっても６～１０割の給与が支給される。
新型コロナのCTとPCRの合致の度合いをベイズでKappa値出してみようと思ってスクリプトは組めたけど
肝心のデータがないｗ Kappa値は有病率の影響をうけるし、それを補正したPABAKもあてにならんから、Kappa値計算は興味なかった。
まあ、ピアソンの相関係数程度の意義しかないな。
Conclusion
Our study indicates the prevalence of conditions varies depending on the
sampling method employed, and these changes have an effect on kappa and PABAK.
Although PABAK theoretically adjusts for prevalence, this statistic may be high
to evaluate the agreements between two data sources, and may result in
misleading conclusion. Although no single agreement statistic can capture the
desired information, we encourage researchers to report kappa, the prevalence,
positive agreement, negative agreement, and the relative frequency of in each
cell (i.e. a, b, c and d) to permit readers to judge the validity of
administrative data from multiple aspects.
ということらしいけど、
統計処理できない、ド底辺シリツ医なら騙されるだろうな。 >>885
んで、あんたどこ卒？
俺、医科歯科。入学は二期校時代なので分を弁えて
馬鹿にするのはシリツ医にしている。
「あ～良かった、自分より馬鹿な医者に診てもらいたくなかったので」って言われたことある？
こっちだろうな。
「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」
んで、あんたどこ卒？ >>885
使えないのはオマエの頭だよ。
手コキ問題の答まだかよ？
やっぱり、センズリ専従か？ うりゅう先輩。
いまだに家庭教師派遣センターで語り草ですよ。
数回の派遣で解雇されるパターンはあっても、
1時間もたたず解雇、それも、3回連続。
最短15分って…
そもそも、うりゅう先輩が家庭教師できるとでも? >>890
２期校時代てw
おまえジジイじゃねーか
とっとと死ね糖質やろう
烏賊死花がそんなに自慢かwあほジジイ >>893
ド底辺シリツ医に代わって手コキ問題に答えてみ！
できなきゃ、あんたもド底辺シリツと同じレベルの頭脳ってこと。 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20200412/k10012382571000.html
によると、オーストリアで1544人無作為抽出しての新型コロナウイルス陽性率は0.3％ということなので
5人が陽性であったことになる。
中国には特異度100%の検査キット＝すべて陰性と判定するキットがあるらしい。
これで検査したら、1544人中0人ということになる。
オーストリア政府のつかったキットと中国のキットに統計的な有意差はあるか？ >>847
1年次学費総額 12,145,000円 2年次以降学費（年間） 7,030,000円
しかしあらためて見ると凄い金額だよなｗ
俺、地方国立卒で留年経験あるけど、留年しても20数万円だったので
試験勉強の途中で暗記ばかりで嫌だな～、もう暗記はウンザリだ！、
もっとじっくりと本を読んで勉強したいな～。
まあいいか？一年遊ぼう！、と留年してじっくりと納得がいくまで本を
読んだんだけど、学費が数百万もしてたら絶対に留年しないように
頑張ってただろうな。
もう私立医大の学生さんは暗記が嫌だとか、疲れたとか甘えたことを
言ってる場合じゃないだろうなｗ 新型コロナ患者を治療している病院に100人の職員がいる。
検体採取器具は5人分、試薬は1回分しかないとする。
無作為抽出した5人の職員から採取した検体を混合して検査したら陽性であった。
職員の陽性者数の期待値を求めよ。
また、50人以上の感染者いる確率はいくつか？
検査の陽性率はハイリスク群に検査している東京の数値2457/6654を使って計算せよ。
https://i.imgur.com/zYK75Lo.jpg rm(list=ls())
# INFx:感染者がx人いる
# PCR5:5人混合検査陽性
# Pr[INFx|PCR5]=Pr[PCR5|INFx]*Pr[INFx]/Pr[PCR5]
# Pr[INFx|PCR5] ∝ Pr[PCR5|INFx]*Pr[INFx]
N=100 # 総人数
M=5 # 被検者
P=2457/6654 # 陽性率
X=0:N
# 尤度 Pr[PCR5|INFx]
Lik <- function(x,n=N,m=M) 1- choose(n-x,m)/choose(n,m)
plot(X,Lik(X),pch=19,bty='l')
# 事前確率: INFx
INF <- function(x,n=N,p=P) choose(n,x)*p^x*(1-p)^(n-x)
plot(X,INF(X),pch=19,bty='l')
LI <- function(x) Lik(x)*INF(x) # Pr[INFx|PCR5] ∝ Pr[PCR5|INFx]*Pr[INFx]
plot(X,LI(X),pch=19,bty='l')
auc=sum(LI(X))
PDF <- function(x) Lik(x)*INF(x)/auc
plot(X,PDF(X),type='h',bty='l',lwd=2,col='maroon',xlab='infected',ylab='density')
sum(X*PDF(X))
sum(PDF(50:100))
CDF=cumsum(PDF(0:100))
plot(X,CDF,type='l',bty='l',lwd=2)
abline(h=c(0.025,0.975),lty=3)
CDF[24:25]
CDF[47:48] >>898
東大に12年在籍した人を知っている。大学に籍をおいて他のことをやっていたな。
予想通り国試には一度落ちていたけど、当時は秋にも国試があったから半年後には合格していた。
安部公房は医師にならないことを条件に卒業させてもらったとか聞いたことがあるな。 >>898
いや、金に困っていないから川崎医大は学生の不祥事がめだつぞ。
覚醒剤所持とか中学生買春とかで逮捕者を出している。 5ちゃんねるという居場所ができてよかったですね リアルでは何もできませんもんね よかった よかった お大事に
by 浩之 書いとる事見とったは、全くのガキ。
アホちゃうか…ww
東大て、そんなモンきゃ。
所詮、教科書と参考書の中の事しか知らん、人間修行を怠った、又は修行する機会の無いままトシだけ喰ったヤツ…
て、東大のヤツが揶揄されたりすんのを聴く。
まぁ、噺半分。
そぅいぅ輩も中にはオルんかも知れんけど…
て思とったら、ココにモロにおった。
…ww >>900
組み合わせをガンマ関数使って連続量で表示すると数値積分が楽になるな。
Choose <- function(n,k) gamma(n+1) / ( gamma(k+1) * gamma(n-k+1) ) >>902
スーパーフリー…
広告学研究会…
オウム真理教… >>906
客を選べない賤業。
しかも他人の不幸が前提の職業。 # INFx:陽性者がx人いる
# PCR5:5人混合検査陽性
# Pr[INFx|PCR5]=Pr[PCR5|INFx]*Pr[INFx]/Pr[PCR5]
# Pr[INFx|PCR5] ∝ Pr[PCR5|INFx]*Pr[INFx]
N=100 # 総人数
M=5 # 被検者
P=2457/6654 # 陽性率
X=0:N
# choose関数の定義を非負実数に
Choose <- function(n,k) gamma(n+1) / ( gamma(k+1) * gamma(n-k+1) )
# 尤度 Pr[PCR5|INFx]
Lik <- function(x,n=N,m=M) 1- Choose(n-x,m)/Choose(n,m)
Lik=Vectorize(Lik,vectorize.args = 'x')
plot(X,Lik(X),bty='l')
curve(Lik(x),0,100,bty='l',add=T)
# 事前確率: INFx
INF <- function(x,n=N,p=P) Choose(n,x)*p^x*(1-p)^(n-x)
INF=Vectorize(INF,vectorize.args = 'x')
plot(X,INF(X),bty='l')
curve(INF(x),0,100,bty='l',add=T)
# 事後確率
LI <- function(x) Lik(x)*INF(x) # Pr[INFx|PCR5] ∝ Pr[PCR5|INFx]*Pr[INFx]
LI=Vectorize(LI,vectorize.args = 'x')
plot(X,LI(X),bty='l')
curve(LI(x),0,100,bty='l',add=T)
(auc=integrate(LI,0,100)$value) # area under the curve
# 周辺尤度(規格化定数)で割ってpdf化
pdf <- function(x) LI(x)/auc # 総和を１に
plot(X,pdf(X),type='h',bty='l',lwd=2,col='gray',xlab='infected',ylab='density')
curve(pdf(x),add=T)
# 期待値
integrate(function(x) x*pdf(x),0,100)$value # 50人以上の確率
integrate(pdf,50,100)
# 累積密度
cdf <- function(x) integrate(pdf,0,x)$value
cdf=Vectorize(cdf)
plot(X,sapply(X,cdf),bty='l')
curve(cdf(x),add=T)
abline(h=c(0.025,0.975),lty=3)
cdf(24:25)
cdf(47:48)
# Inverse function of cdf : fdc 累積密度の逆関数
fdc <- function(u0) uniroot(function(x) cdf(x)-u0,c(0,100) )$root
fdc(0.025)
fdc(0.975)
fdc(0.975)-fdc(0.025)
# HPDI : highest probability density interval
conf=0.95 # confidence level
ciw <- function(x) fdc(x+conf)-fdc(x) # 95%ci width
ciw=Vectorize(ciw)
curve(ciw(x),0.015,0.030,bty='l',xlab='p') # one minute,plz
(opt=optimise(ciw,c(0,1-conf))) # ciwが最短となる値を求める
(lwr=fdc(opt$minimum))
(upr=fdc(opt$minimum+conf))
c(HPDI.lower=lwr,HPDI.upper=upr) # HPDI > integrate(function(x) x*pdf(x),0,100)$value
[1] 37.13
> c(HPDI.lower=lwr,HPDI.upper=upr) # HPDI
HPDI.lower HPDI.upper
27.778 46.558 岡山の二度泣き。
岡山の常勤だけは絶対やめとけ。
土人全員、冷淡、自己中無責任。
挨拶もまともにしない八つ墓ムラ社会。
住めば住むほど嫌いになる。
職員でまともなのは県外出身者のみ。
例外なく岡山土人は残酷。
土人を一切信用するな、例外はない。
絶対に常勤契約するな。 福井県越前市瓜生町 いい街です よろしくー
by 浩之 新型コロナ患者を治療している病院に100人の職員がいる。
検体採取器具は10人分、試薬は1回分しかないとする。
無作為抽出した10人の職員から採取した検体を混合して検査したら陰性であった。
職員の陽性者数の期待値を求めよ。
また、50人以上の感染者いる確率はいくつか？
検査の陽性率はハイリスク群に検査している東京の数値2457/6654を使って計算せよ。 そう言えばうりゅうひろゆきくんも
結局は12年大学にいたよね？
毎年のように温情進級、そして、
放校寸前に温情卒業
国試合格率は絶対に100%にならないのは
うりゅうひろゆきのせいだ >>917
いや、東大に12年在籍した知人は秋には合格したよ。
東大卒の集中力ってすごいなと思った。
ﾄﾞ底辺シリツ医は手コキ問題を一生かかっても自分では正答できないだろうね。
でも、相談できる同僚、友人、上司もいないのかね。？
子供も知恵遅れなんだろうか？
センズリ専従だから、小梨かなｗ >>919
んで、あんたどこ卒？
俺、医科歯科。
何人ですかと聞かれたら、俺は普通に日本人です と答えられる。
べつに自慢でもなんでもなくて、日常会話のレベル。
んで、あんたどこ卒？ >>912
中国四国地方に唯一存在するド底辺シリツ医大がある県だっけ？ >>919
んで、あんたどこ卒？
俺、医科歯科。
何人（なにじん）ですかと聞かれたら、俺は普通に日本人です と答えられる。
べつに自慢でもなんでもなくて、日常会話のレベル。
んで、あんたどこ卒？ 国家試験をなめていました。
どうしても合格できませんでした。
もう医者になることはできません。
精神障害者手帳で食べて行きます。
皆さん
5ちゃんねるで僕と遊んでください。
よろしくお願いします。 >>926
そういう、赤の他人の話はどうでもいいんだが、あんたはどこ卒？
俺、医科歯科。
何人（なにじん）ですかと聞かれたら、俺は普通に日本人です と答えられる。
べつに自慢でもなんでもなくて、日常会話のレベル。 >>
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、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ド底辺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割はド底辺医卒を今でも「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。
<<
東京医大の事件は裏口入学が現在進行形であること如実にしめした事件だよね。
シリツ医の使命は裏口入学撲滅国民運動の先頭に立つことだよ。
裏口入学の学生を除籍処分にしないかぎり、信頼の回復はないね。つまり、いつまで経ってもシリツ医大卒＝裏口バカと汚名は拭えない。シリツ出身者こそ、裏口入学に厳しい処分せよを訴えるべき。
裏口入学医師の免許剥奪を！の国民運動の先頭に立てばよいぞ。
僕も裏口入学とか、言ってたら信頼の回復はない。 シリツのバカって少なくとも1人あたり２００人以上は患者殺してるよな。
まともな日本ならアイツら偽医師どもは殺処分なんだよ。 >>927
最近思うね、日本も捨てたものじゃないと >>922
あそこは酷すぎるからな・・・
加えて府時多と課和差気と亜伊地以下な
お願いだから消えて欲しい 近畿大学ですらマグロの養殖を世界初めて成功させられるのに、東大からしたらマグロの養殖なんか、ぶっつけ本番で居眠りしながら片手間で出来るからアホらしゅうてヤらんだけ？
3!…ww つか、
東大からノーベル賞1人も出とらんかと思たら、国民栄誉賞も東大から1人も出とらんやんケ…ww 5卵の名無しさん2016/06/11(土) 15:55:01.92ID:J3eM4jQN>>66>>67
患者が医師や医療機関を選ぶ判断材料の一つになる「専門医」をめぐり、札幌市内の病院に勤務す
る40代の女性医師が書類を捏造して資格試験を受験
http://web.archive.org/web/20040404034925/http://www.koushin.or.jp/new_page_4.htm
吉田 なつ （よしだ なつ）
平成１６年１月赴任 内科・消化器科医長 昭和４７年生
◎加入学会等
日本内科学会 他
◎経歴
札幌医科大学医学部 第４内科
国立函館病院 消化器科
洞爺協会病院 内科
留萌市立病院 消化器科
旭川赤十字病院 消化器・血液科
↑
学会が当時の教授や研修実績として記載された病院などに問い合わせた結果、虚偽と判明した。
今はクリニックモーニング 私立医大卒の医者が頭が良いか悪いかとかどうでも良いが、
ただ、どこかの私立医大で女医さんがお産をして、大出血して
色んな科の医師たちがアンギオやらなんやらで止血しようとしたが、
止血できなくて結局亡くなられたんだけど、亡くなられたときはお腹の中に
内臓などはほとんど残ってなかった、みたいな書き込みがあった。
嘘か本当なのかは知らないけれど、あれを読んで当時、背筋が
寒くなった思い出がある。
たしか慈恵だったっけ？いや順天堂だったっけ？
最近もう一度確かめようと過去スレをあさってたんだけど見つからなかった。 算数の掛け算すら怪しいのがシリツ医がこういう事故を起こす。
氷山の一角だと俺は思っている。
http://i.imgur.com/ArPaux9.png >>941
そうです、これです。
有難うございます。
これを5chに書き込んだ人が上手かったのか、もっと生々しく
ドキュメント風に書き込まれており、背筋が凍り付いた覚えがあります。
明日は我が身の思いで自分も慎重に診療しなくては、と思いました。
謹んでご冥福をお祈りいたします。 R 4.0.0
SIGNIFICANT USER-VISIBLE CHANGES
https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-devel/NEWS.html
パッケージを一括インストール
install.packages(available.packages()[,1]) >>940
あとは、英語文献を誤読して抗がん剤を過剰投与して女子高校生を死亡させたのもシリツ医大。 After installation is complete, you need to perform one more step to be able to compile R packages:
you need to put the location of the Rtools make utilities (bash, make, etc) on the PATH.
The easiest way to do so is create a text file .Renviron in your Documents folder which contains the following line:
PATH="${RTOOLS40_HOME}\usr\bin;${PATH}"
パッケージを一括インストール
install.packages(available.packages()[,1]) お？自称医科歯科爺さん
てか、うりゅう先輩、
まだこんな事してんのか？
ところで医師国試受かったの？
アンタのことなんざ、どうでもいいけど >>940
初回に開腹手術していれば不幸な転機を辿らなかっただろうと推測される。
アンギオとか鏡視下にこだわって開腹したときには手遅れ。
戦力の逐次投入で後手後手に回って手遅れになっているのは安倍のウイルス対策と同じだな。
やっぱり、底辺シリツは駄目だね。 >>942
と、
アタマ悪い自覚の無い輩が申しております。
(人*´∀｀)｡*ﾟ+ 医学部出て国家試験に合格できなかった人ほどたちが悪いものです
医者への嫉妬心がハンパありません
医者以外の仕事はたくさんあるのに 多浪生行こうか YouTubeにMACの多浪生話とるで まっちゃん おはようさん 草津の工場閉まっとるで SSRIよりもD2B行こうや 睡眠導入剤と一緒に 600万貯まった？ クロちゃん どう？
狭山や武庫川の多浪生も一緒に行こう 京産大生と一緒に コロナ掃除やな 1万500円 弁当は玉出で買うてきて ウンコはローソンで
仕事の後のヌルヌル 看護の後輩呼んで 歯科衛生士はヤメとけ 下品なヤツばっかりやで 琴昇竜みたいやな >>95
>医者以外の仕事はたくさんあるのに
医学部受験と医師国家試験の為の事しかしてない。他の事ナニも知らない出来ない。
んなヤツが、他にナンボでも仕事あるんか？
果たして…
薬剤師や看護師や救急救命士なら居眠りしながら、ぶっつけ本番で国家試験通って、あとは片手間で屁ぇコキもってでも実務に就ける。
とか言うなよ…
笑うから。 血液腫瘍内科の黒川峰夫教授。白血病治療薬の臨床研究で、患者に無断でノバルティスファーマに患者の情報を提供してとったし、アルツハイマー病の多施設共同研究（J‐ADNI）データの改竄。岩坪威教授が代表やっとる施設…
小室一成・循環器内科教授は、前任の千葉大学在籍中に実施したノバルティスファーマが販売する降圧剤の臨床研究で不正。
おぃおぃ大丈夫か？
東大医学部… ｍ３のWeb講演で、ｍ３会員からPCR検査の感度の低さを考えると検査前確率の高い症例においては２回陰性では不十分でないかと質問があったな。
# 某医療センターでは治療後、2回連続してPCR検査陰性であれば退院させているとする。
# PCR検査は
# 感度0.3~0.7 : beta(2.625,2.625)相当
# 特異度 0.95~1.0 : beta(26.5014,2.3422)相当
# 有病率は一様分布として
# 2回連続してPCR検査陰性退院患者の有病率の期待値を求めよ
こういう計算は裏口馬鹿のﾄﾞ底辺シリツ医には無理だろうな。 >>954
シリツ医のこれが現実
１次方程式もできないド底辺特殊シリツ医大卒の記録
http://imagizer.imageshack.com/img923/2715/RosCsf.jpg
何度読んでも馬鹿すぎる。
男女別の割合と全体での割合から男女比が計算できるとも思わないとは。
なんでこんなのが大学に入れるわけよ？
裏口入学以外に説明がつく？
中学生でも解ける一次方程式の問題だろ。
それすらできない馬鹿が自信を持って発言。
>患者の男女比が必要なのもわからないのか？
だとさ。
http://imagizer.imageshack.com/img923/9687/zNivZW.jpg
0.2575549
と答を書いてやったら
>単位も書かずに答えだとか…
ド底辺シリツ医大では確率に単位があるらしいぞw
何でこんな馬鹿が大学に入れるわけ？
裏口入学以外に説明がつく？
http://imagizer.imageshack.com/img923/5683/vMw9nv.jpg 慶応大学で入院患者を無作為に検査して4/67が陽性であったな。
一様分布でなくてこのデータを使って、検査特異度は同じ設定で陰性が２回続いたときの感染確率はいくらか？
こういう計算ができてこそ、リスク管理というものだな。 非常勤医を解雇する病院も出てきたらしい。
俺は２年毎の定期常勤契約更新をやったばかりで助かったな。
バイト先も６～１０割支給してくれるというし。
まあ、長期になのでとバイトはなくなるものと考えておくべきだな。 >>958
２回連続検査陰性の患者が感染者である確率と有病率との関係をグラフにしてみた。
灰色点線は95％信頼区間
https://i.imgur.com/2U5HBmb.png
PCR検査は
感度0.3~0.7 : β分布(2.625,2.625)相当
特異度 0.95~1.0 : β分布(26.5014,2.3422)相当
としてMCMCで算出。 アメリカから定期購読している雑誌も消毒してしばらく置いてからでないと開封する気にならないなぁ。 今年は卒業証明書はどうするんですか？申請するのはチョット恥ずかしいですね
by 浩之 >>962
んで、あんたどこ卒？仕事してんの？
馬鹿すぎてクビになるんじゃないの？
非常勤医を解雇する病院もでてきているらしいぞ。 >>964
その掲示板で手コキ問題の答を教えて貰えばいいのに？
誰も手コキ問題解けないアホだらけなの？
裏口馬鹿シリツ医の掲示板かよｗ
んで、あんたどこ卒？ 今日は日直だが、トイレ付きの個室は全部埋まっているので新入院はさせられないな。 rm(list=ls())
graphics.off()
library(rjags)
N=950
y=c(rep(NA,N-1),30)
thresh=cbind(rep(15,N),rep(25,N),rep(30,N))
ybin=c(rep(1,N-1),3)
data=list(N=N,y=y,ybin=ybin,thresh=thresh)
itits=list(theta=0.5)
model.string='
model{
for (i in 1:N){
ybin[i] ~ dinterval( y[i] , thresh[i, ] )
y[i] ~ dbin(theta,50)
}
theta ~ dbeta(1,1)I(0.25,1)
}
'
writeLines(model.string,'model.txt')
jagsModel=jags.model('model.txt',data=data,n.chains = 4,inits = inits)
codaSamples=coda.samples(jagsModel,n.iter=1e5,thin=1,variable.names = c("theta") )
js=unlist(codaSamples)
head(js)
BEST::plotPost(js,showMode = T,xlim=c(0,1))
summary(js) save as func.ps1
Function Get-DirTotalFileSize() {
if ($args.Length -ne 1) {
$Host.UI.WriteErrorLine("Usage: Get-DirectorySize <path>")
return
}
$pathto = $args[0]
if (!(Test-Path -PathType Container $pathto)) {
$Host.UI.WriteErrorLine("Cannot access $pathto : No such directory")
return
}
$o = @()
$dirs = Get-ChildItem $pathto | Where-Object PSisContainer
$dirs | % {
$PATH=$_;
if ((Get-ChildItem $_.FullName).Length -ne 0) {
$measure = Get-ChildItem -Force -Recurse $_.FullName | Measure-Object -Sum Length
$o += [PSCustomObject]@{ PATH=$PATH.FullName; SUM=$measure.Sum }
} else {
$o += [PSCustomObject]@{ PATH=$PATH.FullName; SUM=0 }
}
}
$o
}
run on PowerShell
. C:\Users\foo\Desktop\func.ps1
Get-DirTotalFileSize c:\bin\R\libray > dir_size.txt 今にして思えば菅直人は優秀だったな。
事故当日に原子力緊急事態宣言を発令、
命をかけて原発に突入して手動ベントを約束させる、
自衛隊１０万に派遣決定、
全原発停止、
東電の撤退阻止
と、戦力の逐次投入でなくてもてる力をすべて出し切って日本を守ろうとした。
一方、安倍は菅直人が海水注入を止めたとデマを流しつづけた。
名誉毀損裁判途中でデマメルマガをこっそりと削除。 阿倍こと李晋三朝鮮人は３.１１の張本人な。
信じないバカがほとんどだろうが事実。 今にして思えば菅直人は実に優秀だったな。
事故当日に原子力緊急事態宣言を発令、命をかけて原発に突入して手動ベントを約束させる、
自衛隊１０万に派遣決定、
全原発停止、
東電の撤退阻止
と、戦力の逐次投入でなくてもてる力をすべて出し切って日本を守ろうとした。
原発事故の最悪シナリオも専門家に依頼して作成して、それをパワーポイントでレクチャーさせて閣僚で危機感を共有していたという。
一方、安倍は菅直人が海水注入を止めたとデマを流しつづけた。名誉毀損裁判途中でデマメルマガをこっそりと削除。 一橋大学生の私が言うのもアレだが、偏差値５０も無い大学生は野生動物みたいな思考している。 >>972
玉よけにはなるから、ド底辺シリツ医こそ、コロナ患者の診療に当たればいいねｗ 菅直人を評価するおバカな自称医科歯科卒爺さんｗｗｗｗｗｗｗｗ
お前から評価される菅直人の身にもなれってｗｗｗｗｗｗｗ
今年でもう15浪くらいかｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ
廃人だよなｗｗｗｗｗｗｗｗｗ >>974
いや、今日は日直中。
新患はお断り。トイレ付きの個室がもうないから。 R 4.0 にバージョンアップしたけど、パッケージの再インストールに時間がかかる。
とりわけ、Cのソースからコンパイルが必要なパッケージには辟易。 菅直人といえば東工大だけど、
この入試問題は面白かったな、数学版でこれを立体に拡張した問題をみんなで解いていたので俺も参加。
一辺の長さが 10m の正方形のプールの一つの角に監視員を置く。
この監視員は水中は秒速 1m で，プールの縁上は秒速 2m で移動するものとする。
この監視員がプールのどこへでも到達しうるには，最短で何秒必要か計算せよ。 これワロタ
【新型コロナ】神奈川で医師ら３１人感染 複数の病院、看護師も [ちくわ★]
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1587810004/322
322 名前：不要不急の名無しさん[] 投稿日：2020/04/26(日) 12:23:53.42 ID:B8R8g8/W0
恥ずかしい名前の学校があるんだな・・・ ps >
Function Get-DirTotalFileSize() {
if ($args.Length -ne 1) {
$Host.UI.WriteErrorLine("Usage: Get-DirectorySize <path>")
return
}
$pathto = $args[0]
if (!(Test-Path -PathType Container $pathto)) {
$Host.UI.WriteErrorLine("Cannot access $pathto : No such directory")
return
}
$o = @()
$dirs = Get-ChildItem $pathto | Where-Object PSisContainer
$dirs | % {
$PATH=$_;
if ((Get-ChildItem $_.FullName).Length -ne 0) {
$measure = Get-ChildItem -Force -Recurse $_.FullName | Measure-Object -Sum Length
$o += [PSCustomObject]@{ PATH=$PATH.FullName; SUM=$measure.Sum }
} else {
$o += [PSCustomObject]@{ PATH=$PATH.FullName; SUM=0 }
}
}
$o
}
Get-DirTotalFileSize c:\bin\R\library > Get-DirTotalFileSize.txt お仕事はされてないようですね 噂では精神病に罹患されているということですが 生活資金は精神障害者手帳ですか？頑張って治療されてください お大事に
by 浩之 >>981
待機しているだけで賃金もらえる良い職場。飲酒もしないから学習が捗る。
ひとり軽症を経過観察入院させたからインセンティブがついた。
>生活資金は精神障害者手帳
これは知恵遅れのオマエだろ？
んで、あんたどこ卒？
ここだろ？
＞恥ずかしい名前の学校があるんだな・・・ >>1
その通りだぁ～
大学も寄付金払って裏口入学 それではここで安倍総理による意味のある答弁をお聞きください
https://video.twimg.com/ext_tw_video/1222876611202039813/pu/vid/960x540/6bltLho4FsG07Wk2.mp4
山添「つまり趣旨は伝わってるんですよ、総理、いかがですか」
安倍
「ですが、しゅし、趣旨については伝わったという話をいたしましたが、こっ…こっ…ﾁｯ…
このですね、この、ｲﾜﾊﾞｯ、ｻｧﾝｷﾞﾝの……………が、書いた、いるですね、この ｫｰ
ｷﾞｮｳｾｲｷｶﾝﾉﾎﾕｳｽﾙｼﾞｮｳﾎｳﾉｺｳｶｲﾆｶﾝｽﾙﾎｳﾘﾂﾆﾓﾄﾁﾞｭｲﾃ、名簿全体を、公開されることもありますと
いうこと、では、ｷきていない、ということは申し上げた、わけで、あります
で、そもそもですね！えー、この…この、最初の、ないか、えー、れんらく、うー
事務連絡で、かいたあることもですね、えー、ｶｲ請求の対象！とされることも、あります！
とこうかいて、ｳｪ、ある、わけぇ、で、ｱﾘﾏｼﾃ、対象とされることもありますということとですね、
ｴ、ｶｲｼﾞ、ｴ、ｱﾉﾑ、名簿ｼﾞｪﾝﾀｲを公開される、ということとは、これ、ｴｰ、…f…fｾ、請求の対象ﾄｾ！
対象ですから！対象とされたってこと、でありますから、そこが、ﾏｧ違うということだとｵﾓﾏｽｶﾞ
いずれぇいたしましてもですね、ｲｽﾞﾚｪいたしましても、いわば、ｱ､そうい、う、方、をですね、
ｴｰ、選んでくださいと、いうことについては、ｿﾚｧ、当然、ｴｷﾃｲﾙということは
先ほども申し上げた趣旨、にﾁｭｲﾃﾊ、申し上げている通りであります」
山添「ちょっとはっきり趣旨が分かりませんけども」 targetPackages <- available.packages()[,"Package"]
newPackages <- targetPackages[!(targetPackages %in% installed.packages()[,"Package"])]
install.packages(newPackages, repos = "http://cran.r-project.org";) targetPackages <- c('openxlsx', 'PerformanceAnalytics')
newPackages <- targetPackages[!(targetPackages %in% installed.packages()[,"Package"])]
if(length(newPackages)) install.packages(newPackages, repos = "http://cran.us.r-project.org";)
for(package in targetPackages) library(package, character.only = T) 福井県越前市瓜生町 いい街です よろしくー
by 浩之 rm(list=ls())
graphics.off()
library(rjags)
N=950
y=c(rep(NA,N-1),30)
thresh=cbind(rep(15,N),rep(25,N),rep(30,N))
ybin=c(rep(1,N-1),3) # 0: [ ,15), 1:[15,25), 2:[25,30), 3:[30, )
data=list(N=N,y=y,ybin=ybin,thresh=thresh)
inits=list(theta=0.5)
model.string='
model{
for (i in 1:N){
ybin[i] ~ dinterval( y[i] , thresh[i, ] )
y[i] ~ dbin(theta,50)
}
theta ~ dbeta(1,1)I(0.25,1)
}
'
writeLines(model.string,'model.txt')
jagsModel=jags.model('model.txt',data=data,n.chains = 4,inits = inits)
codaSamples=coda.samples(jagsModel,n.iter=1e5,thin=1,variable.names = c("theta") )
js=unlist(codaSamples)
head(js)
BEST::plotPost(js,showMode = T,xlim=c(0,1))
summary(js) Last but not least, three laws of Do-Teihen Medical School, currently called Gachi'Ura by its graduates.
最後にド底辺医大の三法則を掲げましょう。
1: It is not the 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のではない、本人の頭が悪いんだ。
2: The graduates of Do-Teihen are so ashamed that none of them dare to mention their own alma mater which they have gone through.
ド底辺シリツ医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
3: The Do-Teihen graduates are so ashamed of having bought their way into the exclusively bottom-leveled medical school
that they tend to call a genuine doctor a charlatan who elucidates their imbecility.
ド底辺シリツ医大卒は裏口入学の負い目から裏口馬鹿を暴く人間を偽医者扱いしたがる。
前々スレからのド底辺シリツ医への宿題
若い女性研修医（嘘つきかどうかは不明）から
「あなたのいうことが正しければ手コキかフェラをしてあげる、そうでなければセンズリを命じる」と言われた。
フェラをしてもらうには何と言えばいいか？
答だせないってアホなの？
フェラよりセンズリが好きなの？ ニュー速＋より
>>
医者どもは、基幹病院ですらクラスター出しまくりなんだから
もうそんなこと言ってる場合じゃないだろ
私立出のバカ医者が、医師特権にしがみつき過ぎなんだよ
コロナ騒動は良いチャンスなんだから、医師特権はジャンスカ開放した方がいいぜ
医師特権が最大の癌なんだから、スッパリ切除すべきだよ うりゅうひろゆき先輩とかは、
医師免許ないけど
一応、医学部出てるんじゃないの？
何年もかかったけど
そろそろ
学士の資格だけで、検査用に動員になるから、
今こそ男あげるチャンスだよ
時給1万で鼻に綿棒入れて来いよ
なんも知らない人とか、
あらあ、うりゅうさんとこのニート、今年になってやっと受かったのか？
って思います
よ そういう、赤の他人の話はどうでもいいんだが、あんたはどこ卒？
俺、医科歯科。
何人（なにじん）ですかと聞かれたら、俺は普通に日本人です と答えられる。
べつに自慢でもなんでもなくて、日常会話のレベル。 今日の内視鏡バイトは予約で１件。
感覚が鈍ってきそうだな。 離散さしおき烏賊死花かたるウソっこジジイ死ね
烏賊死花はみなコンプだらけ
自慢するほどバカでもなし 恥ずかしいから
やめろって
恥かくのは自由だけどね
あー恥ずかしい
by 浩之 >>5
答えてやろうｗ
正直に「俺はド底辺私立医大卒の医者です」と言うｗ 福井県越前市瓜生町 いい街です よろしくー
by 浩之 うりゅう先輩、苦し紛れに、またヒンボケの医師免許写真をあげて笑わせてよ
写真自体、わざとあちこち隠してるから、
ボケさせる必要も無いと思うんだけど？ このスレッドは１０００を超えました。
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