Statistical Solutions 社の沿革 1984 BMDP Statistical Software Inc. がCorkに欧州本部を設立 専門のマネージメントチームを結成売上高が急速に成長製品開発チームを編成 1995/6 CEOのMary ByrneがMBO(M

こんにちは由美子です

Sample size power calculation Sample Size Estimation AZTPIAIDS AIDSAZT AIDSPI AIDSRNA AZTPr (S A ) = π A, PIPr (S B ) = π B AIDS (sampling)(inference) π A, π B π A - π B = 0.20 PI 20 20AZT, PI 10 6 8 HIV-RNA

Microsoft Word - StatsDirectMA Web ver. 2.0.doc

Web version. 2.0 15 May 2006 StatsDirect ver. 2.0 15 May 2006 2 2 2 Meta-Analysis for Beginners by using the StatsDirect ver. 2.0 15 May 2006 Yukari KAMIJIMA 1), Ataru IGARASHI 2), Kiichiro TSUTANI 2)

こんにちは由美子です

Analysis of Variance 2 two sample t test analysis of variance (ANOVA) CO 3 3 1 EFV1 µ 1 µ 2 µ 3 H 0 H 0 : µ 1 = µ 2 = µ 3 H A : Group 1 Group 2.. Group k population mean µ 1 µ µ κ SD σ 1 σ σ κ sample mean

Stata 11 Stata ROC whitepaper mwp anova/oneway 3 mwp-042 kwallis Kruskal Wallis 28 mwp-045 ranksum/median / 31 mwp-047 roctab/roccomp ROC 34 mwp-050 s

BR003 Stata 11 Stata ROC whitepaper mwp anova/oneway 3 mwp-042 kwallis Kruskal Wallis 28 mwp-045 ranksum/median / 31 mwp-047 roctab/roccomp ROC 34 mwp-050 sampsi 47 mwp-044 sdtest 54 mwp-043 signrank/signtest

こんにちは由美子です

1 2 . sum Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max ---------+----------------------------------------------------- var1 13.4923077.3545926.05 1.1 3 3 3 0.71 3 x 3 C 3 = 0.3579 2 1 0.71 2 x 0.29 x 3 C 2 = 0.4386

ECCS. ECCS,. ( 2. Mac Do-file Editor. Mac Do-file Editor Windows Do-file Editor Top Do-file e

1 1 2015 4 6 1. ECCS. ECCS,. (https://ras.ecc.u-tokyo.ac.jp/guacamole/) 2. Mac Do-file Editor. Mac Do-file Editor Windows Do-file Editor Top Do-file editor, Do View Do-file Editor Execute(do). 3. Mac System

Chapter 1 Epidemiological Terminology

Appendix Real examples of statistical analysis 検定 偶然を超えた差なら有意差という P

Mantel-Haenszelの方法

Mantel-Haenszel 2008 6 12 ) 2008 6 12 1 / 39 Mantel & Haenzel 1959) Mantel N, Haenszel W. Statistical aspects of the analysis of data from retrospective studies of disease. J. Nat. Cancer Inst. 1959; 224):

Stata11 whitepapers mwp-037 regress - regress regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F(

mwp-037 regress - regress 1. 1.1 1.2 1.3 2. 3. 4. 5. 1. regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F( 2, 71) = 69.75 Model 1619.2877 2 809.643849 Prob > F = 0.0000 Residual

k2 ( :35 ) ( k2) (GLM) web web 1 :

2012 11 01 k2 (2012-10-26 16:35 ) 1 6 2 (2012 11 01 k2) (GLM) kubo@ees.hokudai.ac.jp web http://goo.gl/wijx2 web http://goo.gl/ufq2 1 : 2 2 4 3 7 4 9 5 : 11 5.1................... 13 6 14 6.1......................

1 Stata SEM LightStone 3 2 SEM. 2., 2,. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press.

1 Stata SEM LightStone 3 2 SEM. 2., 2,. Alan C. Acock, 2013. Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press. 2 3 2 Conservative Depress. 3.1 2. SEM. 1. x SEM. Depress.

層化

(confounding) Confounding Exposure? Outcome Confounders adjustment (confounders) Not Confounding? 2 exposure 3rd factor 3rd factor NEJM 2000; 342: 1930-6. (adjustment) univariate or crude relative risk

Studies of Foot Form for Footwear Design (Part 9) : Characteristics of the Foot Form of Young and Elder Women Based on their Sizes of Ball Joint Girth

Studies of Foot Form for Footwear Design (Part 9) : Characteristics of the Foot Form of Young and Elder Women Based on their Sizes of Ball Joint Girth and Foot Breadth Akiko Yamamoto Fukuoka Women's University,

Presentation Title Goes Here

SAS 9: (reprise) SAS Institute Japan Copyright 2004, SAS Institute Inc. All rights reserved. Greetings, SAS 9 SAS 9.1.3 Copyright 2004, SAS Institute Inc. All rights reserved. 2 Informations of SAS 9 SAS

X X X Y R Y R Y R MCAR MAR MNAR Figure 1: MCAR, MAR, MNAR Y R X 1.2 Missing At Random (MAR) MAR MCAR MCAR Y X X Y MCAR 2 1 R X Y Table 1 3 IQ MCAR Y I

(missing data analysis) - - 1/16/2011 (missing data, missing value) (list-wise deletion) (pair-wise deletion) (full information maximum likelihood method, FIML) (multiple imputation method) 1 missing completely

<4D F736F F F696E74202D204D C982E682E892B290AE82B582BD838A E8DB782CC904D978A8BE68AD482C98AD682B782E988EA8D6C8E402E >

SAS ユーザー総会 2017 Mantel-Haenszel 法により調整したリスク差の信頼区間に関する一考察 武田薬品工業株式会社日本開発センター生物統計室佐々木英麿 舟尾暢男 要旨 Mantel-Haenszel 法により調整したリスク差に関する以下の信頼区間の算出方法を紹介し 各信頼区間の被覆確率をシミュレーションにより確認することで性能評価を行う Greenland 信頼区間 Sato 信頼区間

kubostat2017b p.1 agenda I 2017 (b) probability distribution and maximum likelihood estimation :

kubostat2017b p.1 agenda I 2017 (b) probabilit distribution and maimum likelihood estimation kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2017 11 14 : 2017 11 07 15:43 1 : 2 3? 4 kubostat2017b (http://goo.gl/76c4i)

1 Stata SEM LightStone 4 SEM 4.. Alan C. Acock, Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press 3.

1 Stata SEM LightStone 4 SEM 4.. Alan C. Acock, 2013. Discovering Structural Equation Modeling Using Stata, Revised Edition, Stata Press 3. 2 4, 2. 1 2 2 Depress Conservative. 3., 3,. SES66 Alien67 Alien71,

yamadaiR(cEFA).pdf

R 2012/10/05 Kosugi,E.Koji (Yamadai.R) Categorical Factor Analysis by using R 2012/10/05 1 / 9 Why we use... 3 5 Kosugi,E.Koji (Yamadai.R) Categorical Factor Analysis by using R 2012/10/05 2 / 9 FA vs

untitled

1 Hitomi s English Tests 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 2 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 3 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 4 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 5 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0

kubostat2015e p.2 how to specify Poisson regression model, a GLM GLM how to specify model, a GLM GLM logistic probability distribution Poisson distrib

kubostat2015e p.1 I 2015 (e) GLM kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2015 07 22 2015 07 21 16:26 kubostat2015e (http://goo.gl/76c4i) 2015 (e) 2015 07 22 1 / 42 1 N k 2 binomial distribution logit

「スウェーデン企業におけるワーク・ライフ・バランス調査 」報告書

1 2004 12 2005 4 5 100 25 3 1 76 2 Demoskop 2 2004 11 24 30 7 2 10 1 2005 1 31 2 4 5 2 3-1-1 3-1-1 Micromediabanken 2005 1 507 1000 55.0 2 77 50 50 /CEO 36.3 37.4 18.1 3-2-1 43.0 34.4 / 17.6 3-2-2 78 79.4

分布

(normal distribution) 30 2 Skewed graph 1 2 (variance) s 2 = 1/(n-1) (xi x) 2 x = mean, s = variance (variance) (standard deviation) SD = SQR (var) or 8 8 0.3 0.2 0.1 0.0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 8 0 1 8 (probability

k3 ( :07 ) 2 (A) k = 1 (B) k = 7 y x x 1 (k2)?? x y (A) GLM (k

2012 11 01 k3 (2012-10-24 14:07 ) 1 6 3 (2012 11 01 k3) kubo@ees.hokudai.ac.jp web http://goo.gl/wijx2 web http://goo.gl/ufq2 1 3 2 : 4 3 AIC 6 4 7 5 8 6 : 9 7 11 8 12 8.1 (1)........ 13 8.2 (2) χ 2....................

DATA Sample1 /**/ INPUT Price /* */ DATALINES

3180, 3599, 3280, 2980, 3500, 3099, 3200, 2980, 3380, 3780, 3199, 2979, 3680, 2780, 2950, 3180, 3200, 3100, 3780, 3200 DATA Sample1 /**/ INPUT Price @@ /* @@1 */ DATALINES 3180 3599 3280 2980 3500 3099

Rによる計量分析：データ解析と可視化 - 第3回 Rの基礎とデータ操作・管理

R 3 R 2017 Email: gito@eco.u-toyama.ac.jp October 23, 2017 (Toyama/NIHU) R ( 3 ) October 23, 2017 1 / 34 Agenda 1 2 3 4 R 5 RStudio (Toyama/NIHU) R ( 3 ) October 23, 2017 2 / 34 10/30 (Mon.) 12/11 (Mon.)

日本統計学会誌, 第44巻, 第2号, 251頁-270頁

44, 2, 205 3 25 270 Multiple Comparison Procedures for Checking Differences among Sequence of Normal Means with Ordered Restriction Tsunehisa Imada Lee and Spurrier (995) Lee and Spurrier (995) (204) (2006)

講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第５回

Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20

kubostat2017e p.1 I 2017 (e) GLM logistic regression : : :02 1 N y count data or

kubostat207e p. I 207 (e) GLM kubo@ees.hokudai.ac.jp https://goo.gl/z9ycjy 207 4 207 6:02 N y 2 binomial distribution logit link function 3 4! offset kubostat207e (https://goo.gl/z9ycjy) 207 (e) 207 4

SWU Weekend Seminar June 2018 平成 30 年度マイケル ハリントン博士公開講座のお知らせ 昭和女子大学大学院文学研究科 文学言語学専攻主任 横山紀子 オーストラリアの名門大学であるクイーンズランド大学のマイケル ハリントン博士 ( 昭和女子大学客員教授 ) による下記の

平成 30 年度マイケル ハリントン博士公開講座のお知らせ 昭和女子大学大学院文学研究科 文学言語学専攻主任 横山紀子 オーストラリアの名門大学であるクイーンズランド大学のマイケル ハリントン博士 ( 昭和女子大学客員教授 ) による下記の講座を一般に公開いたします このうち初回の 第一講時 (90 分 ) の授業は無料公開といたします 本年度は量的研究方法に焦点をおいた公開講座となります 第 1

第11回：線形回帰モデルのOLS推定

11 OLS 2018 7 13 1 / 45 1. 2. 3. 2 / 45 n 2 ((y 1, x 1 ), (y 2, x 2 ),, (y n, x n )) linear regression model y i = β 0 + β 1 x i + u i, E(u i x i ) = 0, E(u i u j x i ) = 0 (i j), V(u i x i ) = σ 2, i

浜松医科大学紀要

On the Statistical Bias Found in the Horse Racing Data (1) Akio NODA Mathematics Abstract: The purpose of the present paper is to report what type of statistical bias the author has found in the horse

Microsoft Word - Power_Analysis_Jp_ docx

Power Analysis using G*Power Version 1.0 013 年 3 月 03 日 評価学博士 佐々木亮 サンプルサイズの検討方法 1. 最低のサンプルサイズサンプルサイズに関する考え方 統計分析を用いた調査報告書では サンプルサイズとして 30 あるいは 5 を用いている場合が頻繁に見られる 事前 事後比較のための 1 群の t 検定では まさに 30 あるいは 5 が必要ということになり

untitled

January 2009 Rotor-Gene Q Sample & Assay Technologies 1 1-1 1.1 1-1 1.2 Rotor-Gene Q 1-1 1.3 Rotor-Gene Q 1-1 1.4 1-1 2 2-1 2.1 Run File 2-1 2.2 2-2 2.3 2-2 2.4 PCR 2-3 2.5 2-3 2.6 2-4 2.7 2-4 2.8 2-5

!!! 2!

2016/5/17 (Tue) SPSS (mugiyama@l.u-tokyo.ac.jp)! !!! 2! 3! 4! !!! 5! (Population)! (Sample) 6! case, observation, individual! variable!!! 1 1 4 2 5 2 1 5 3 4 3 2 3 3 1 4 2 1 4 8 7! (1) (2) (3) (4) categorical

スライド 1

SAS による二項比率の差の非劣性検定の正確な方法について 武藤彬正宮島育哉榊原伊織株式会社タクミインフォメーションテクノロジー Eact method of non-inferiority test for two binomial proportions using SAS Akimasa Muto Ikuya Miyajima Iori Sakakibara Takumi Information

Microsoft PowerPoint - SAS2012_ZHANG_0629.ppt [互換モード]

SAS による生存時間解析の実務 張方紅グラクソ スミスクライン ( 株 バイオメディカルデータサイエンス部 Practice of Survival Analysis sing SAS Fanghong Zhang Biomedical Data Science Department, GlaxoSmithKline K.K. 要旨 : SASによる生存時間解析の実務経験を共有する. データの要約

AR(1) y t = φy t 1 + ɛ t, ɛ t N(0, σ 2 ) 1. Mean of y t given y t 1, y t 2, E(y t y t 1, y t 2, ) = φy t 1 2. Variance of y t given y t 1, y t

87 6.1 AR(1) y t = φy t 1 + ɛ t, ɛ t N(0, σ 2 ) 1. Mean of y t given y t 1, y t 2, E(y t y t 1, y t 2, ) = φy t 1 2. Variance of y t given y t 1, y t 2, V(y t y t 1, y t 2, ) = σ 2 3. Thus, y t y t 1,

,

23 3 23 3 15 3.7 21 44,612 22 46,28 3.4 21 1,185 22 1,53 9,283 2 4,435 6 8.1 21 35,956 22 38,864 67.1 21 379 22 633 12,745 2.6 1.1 No.84 15 6 24 1 11 1 21 22 3.2 1.4 2291 22 4 2 5 15 1 6 5 1998 1999 11

Microsoft Word - BMDS_guidance pdf_final

BMDS を用いたベンチマークドース法適用ガイダンス (BMDS は 米国 EPA のホームページ (http://www.epa.gov/ncea/bmds/) より無償でダウンロードで きる ) 最初に データ入力フォームにデータを入力する 病理所見の発現頻度等の非連続データの場合は モデルタイプとしてDichotomousを選択し 体重 血液 / 血液生化学検査値や器官重量等の連続データの場合は

Visual Evaluation of Polka-dot Patterns Yoojin LEE and Nobuko NARUSE * Granduate School of Bunka Women's University, and * Faculty of Fashion Science,

Visual Evaluation of Polka-dot Patterns Yoojin LEE and Nobuko NARUSE * Granduate School of Bunka Women's University, and * Faculty of Fashion Science, Bunka Women's University, Shibuya-ku, Tokyo 151-8523

Stepwise Chow Test * Chow Test Chow Test Stepwise Chow Test Stepwise Chow Test Stepwise Chow Test Riddell Riddell first step second step sub-step Step

Stepwise Chow Test * Chow Test Chow Test Stepwise Chow Test Stepwise Chow Test Stepwise Chow Test Riddell Riddell first step second step sub-step Stepwise Chow Test a Stepwise Chow Test Takeuchi 1991Nomura

ＪＭＰ V4 による生存時間分析

V4 1 SAS 2000.11.18 4 ( ) (Survival Time) 1 (Event) Start of Study Start of Observation Died Died Died Lost End Time Censor Died Died Censor Died Time Start of Study End Start of Observation Censor

Kaplan-Meierプロットに付加情報を追加するマクロの作成

Kaplan-Meier 1, 2,3 1 2 3 A SAS macro for extended Kaplan-Meier plots Kengo Nagashima 1, Yasunori Sato 2,3 1 Department of Parmaceutical Technochemistry, Josai University 2 School of Medicine, Chiba University

(pdf) (cdf) Matlab χ ( ) F t

(, ) (univariate) (bivariate) (multi-variate) Matlab Octave Matlab Matlab/Octave --...............3. (pdf) (cdf)...3.4....4.5....4.6....7.7. Matlab...8.7.....9.7.. χ ( )...0.7.3.....7.4. F....7.5. t-...3.8....4.8.....4.8.....5.8.3....6.8.4....8.8.5....8.8.6....8.9....9.9.....9.9.....0.9.3....0.9.4.....9.5.....0....3

1 1 1.1...................................... 1 1.2................................... 5 1.3................................... 7 1.4............................. 9 1.5....................................

80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = i=1 i=1 n λ x i e λ i=1 x i! = λ n i=1 x i e nλ n i=1 x

80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = n λ x i e λ x i! = λ n x i e nλ n x i! n n log l(λ) = log(λ) x i nλ log( x i!) log l(λ) λ = 1 λ n x i n =

２

fukui@econ.tohoku.ac.jp http://www.econ.tohoku.ac.jp/~fukui/site.htm 200 7 Cookbook-style . (Inference) (Population) (Sample) f(x = θ = θ ) (up to parameter values) (estimation) 2 3 (multicolinearity)

kubostat2017c p (c) Poisson regression, a generalized linear model (GLM) : :

kubostat2017c p.1 2017 (c), a generalized linear model (GLM) : kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2017 11 14 : 2017 11 07 15:43 kubostat2017c (http://goo.gl/76c4i) 2017 (c) 2017 11 14 1 / 47 agenda

12 1) 20012002 Allison1995 2 3 35 25 20 6 12 1,156 80 2003 2005 2 4-1 1 12 Person-year Data 3 t

12 10 Kaplan-Meier Method Discrete-time Logit Model Survival Analysis 2 p t = p t / (1-p t ) Odds Odds Ratio 12 1) 20012002 Allison1995 2 3 35 25 20 6 12 1,156 80 2003 2005 2 4-1 1 12 Person-year Data

仮説検定の手順

2018 年 4 月 4 日 ( 東京 ) 仮説検定とその手順 基礎編 折笠秀樹 ( 富山大学 ) 折笠秀樹富山大学 で検索 折笠秀樹教室 前提 統計学には 記述統計 Descriptive statistics ( ナイチンゲール コレラ ) 推測統計 Inferential statistics (R.A. フィッシャー ) 仮説検定 (Hypothesis testing) 推定 信頼区間 (Estimation/

Clustering in Time and Periodicity of Strong Earthquakes in Tokyo Masami OKADA Kobe Marine Observatory (Received on March 30, 1977) The clustering in time and periodicity of earthquake occurrence are investigated

第13回：交差項を含む回帰・弾力性の推定

13 2018 7 27 1 / 31 1. 2. 2 / 31 y i = β 0 + β X x i + β Z z i + β XZ x i z i + u i, E(u i x i, z i ) = 0, E(u i u j x i, z i ) = 0 (i j), V(u i x i, z i ) = σ 2, i = 1, 2,, n x i z i 1 3 / 31 y i = β

Microsoft Word - Text_5_STATA_1_Jp_ doc

(Blank page) このページを捨てて 次のページから両面してください 社会調査者のための STATA による統計統計データデータ分析 1 < 基礎編 > Text 5 ヒストグラム 平均 分散 標準偏差 対応のある t 検定 ( 事前 - 事後の t 検定 ) 独立の t 検定 (2 群の t 検定 ) Version 2.3 (2013 年 03 月 03 日 ) 佐々木亮 Ph.D. 国際開発センター評価事業部主任研究員立教大学大学院

kubostat2018d p.2 :? bod size x and fertilization f change seed number? : a statistical model for this example? i response variable seed number : { i

kubostat2018d p.1 I 2018 (d) model selection and kubo@ees.hokudai.ac.jp http://goo.gl/76c4i 2018 06 25 : 2018 06 21 17:45 1 2 3 4 :? AIC : deviance model selection misunderstanding kubostat2018d (http://goo.gl/76c4i)

Ｒ分散分析06.indd

http://cse.niaes.affrc.go.jp/minaka/r/r-top.html > mm mm TRT DATA 1 DM1 2537 2 DM1 2069 3 DM1 2104 4 DM1 1797 5 DM2 3366 6 DM2 2591 7 DM2 2211 8 DM2

現代日本論演習／比較現代日本論研究演習I「統計分析の基礎」

URL: http://tsigeto.info/statg/ I ( ) 3 2017 2 ( 7F) 1 : (1) ; (2) 1998 (70 20% 6 8 ) (30%) ( 2) ( 2) 2 1. (4/13) 2. SPSS (4/20) 3. (4/27) [ ] 4. (5/11 6/1) [1, 4 ] 5. (6/8) 6. (6/15 6/29) [2, 5 ] 7. (7/6

untitled

WinLD R (16) WinLD https://www.biostat.wisc.edu/content/lan-demets-method-statistical-programs-clinical-trials WinLD.zip 2 2 1 α = 5% Type I error rate 1 5.0 % 2 9.8 % 3 14.3 % 5 22.6 % 10 40.1 % 3 Type

Analysis of Variance of Psychophysiological Data Hiroshi NITTONO Faculty of Integrated Arts and Sciences, Hiroshima University Kagamiyama, Higas

Analysis of Variance of Psychophysiological Data Hiroshi NITTONO Faculty of Integrated Arts and Sciences, Hiroshima University 1-7-1 Kagamiyama, Higashi-Hiroshima 739-8521, Japan Abstract Performing analyses

最小2乗法

2 2012 4 ( ) 2 2012 4 1 / 42 X Y Y = f (X ; Z) linear regression model X Y slope X 1 Y (X, Y ) 1 (X, Y ) ( ) 2 2012 4 2 / 42 1 β = β = β (4.2) = β 0 + β (4.3) ( ) 2 2012 4 3 / 42 = β 0 + β + (4.4) ( )

TDM研究 Vol.26 No.2

測定した また Scrは酵素法にて測定し その参考基 r =0.575 p

I L01( Wed) : Time-stamp: Wed 07:38 JST hig e, ( ) L01 I(2017) 1 / 19

I L01(2017-09-20 Wed) : Time-stamp: 2017-09-20 Wed 07:38 JST hig e, http://hig3.net ( ) L01 I(2017) 1 / 19 ? 1? 2? ( ) L01 I(2017) 2 / 19 ?,,.,., 1..,. 1,2,.,.,. ( ) L01 I(2017) 3 / 19 ? I. M (3 ) II,

スライド 1

生存時間解析における Lakatos の症例数設計法の有用性の評価 魚住龍史, * 水澤純基 浜田知久馬 日本化薬株式会社医薬データセンター 東京理科大学工学部経営工学科 Evaluation of availability about sample size formula by Lakatos on survival analysis Ryuji Uozumi,, * Junki Mizusawa,

28

y i = Z i δ i +ε i ε i δ X y i = X Z i δ i + X ε i [ ] 1 δ ˆ i = Z i X( X X) 1 X Z i [ ] 1 σ ˆ 2 Z i X( X X) 1 X Z i Z i X( X X) 1 X y i σ ˆ 2 ˆ σ 2 = [ ] y i Z ˆ [ i δ i ] 1 y N p i Z i δ ˆ i i RSTAT

4.9 Hausman Test Time Fixed Effects Model vs Time Random Effects Model Two-way Fixed Effects Model

1 EViews 5 2007 7 11 2010 5 17 1 ( ) 3 1.1........................................... 4 1.2................................... 9 2 11 3 14 3.1 Pooled OLS.............................................. 14

Column 2016/08/12 Brunner-Munzel 150 KEY WORDS Student t Welch Brunner-Munzel ( ) 1)2) 3)4) 5) 2 6) Big data Deep learning 7) 1

Vol.2 No.16 Column 2016/08/12 Brunner-Munzel 150 KEY WORDS Student t Welch Brunner-Munzel ( ) 1)2) 3)4) 5) 2 6) Big data Deep learning 7) 1 8) i.i.d. 9) Gosset 10) Student 11) t t (unpaired data) 12)13)14)

OR2017_curlingRating.dvi

1998 (World Curling Federation, WCF) 1959 Scotch Cup (5 5) 5 WCF : 1. 1998 (World Curling Federation, WCF) 1959 2 Scotch Cup[8] (5 5) 5 WCF ( ) ( ) 1 2. 1 1: Major international competitons of curling

統計研修Ｒ分散分析(追加).indd

http://cse.niaes.affrc.go.jp/minaka/r/r-top.html > mm mm TRT DATA 1 DM1 2537 2 DM1 2069 3 DM1 2104 4 DM1 1797 5 DM2 3366 6 DM2 2591 7 DM2 2211 8

2

Bradley-Terry 1 2 3 paired comparison 4 paired comparison 1860 Landau 5 6 A B B C A C 7 n 0.5n(n-1) n 2 0.5n(n-1) 3 8 9 A B B C A C 10 0.5n(n-1) (n-1) 11 Kendall coefficient of consistence ζ (1940) null

A Nutritional Study of Anemia in Pregnancy Hematologic Characteristics in Pregnancy (Part 1) Keizo Shiraki, Fumiko Hisaoka Department of Nutrition, Sc

A Nutritional Study of Anemia in Pregnancy Hematologic Characteristics in Pregnancy (Part 1) Keizo Shiraki, Fumiko Hisaoka Department of Nutrition, School of Medicine, Tokushima University, Tokushima Fetal

y i OLS [0, 1] OLS x i = (1, x 1,i,, x k,i ) β = (β 0, β 1,, β k ) G ( x i β) 1 G i 1 π i π i P {y i = 1 x i } = G (

7 2 2008 7 10 1 2 2 1.1 2............................................. 2 1.2 2.......................................... 2 1.3 2........................................ 3 1.4................................................

九州大学学術情報リポジトリ Kyushu University Institutional Repository 高齢心疾患患者における運動機能と身体的フレイル評価の意義 内藤, 紘一九州大学大学院人間環境学府 京都橘大学健康科学部 熊谷, 秋三九州大学大学院人間環境学府 九州大学基幹教育院 九州大

九州大学学術情報リポジトリ Kyushu University Institutional Repository 高齢心疾患患者における運動機能と身体的フレイル評価の意義 内藤, 紘一九州大学大学院人間環境学府 京都橘大学健康科学部 熊谷, 秋三九州大学大学院人間環境学府 九州大学基幹教育院 九州大学キャンパスライフ 健康支援センター https://doi.org/10.15017/1800856

Kobe University Repository : Kernel タイトル Title 著者 Author(s) 掲載誌 巻号 ページ Citation 刊行日 Issue date 資源タイプ Resource Type 版区分 Resource Version 権利 Rights DOI JaLCDOI URL グローバル市場における後発医薬品との競争 : 内資系大手製薬企業 4 社の事例研究

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20 * Re-Evaluation of Isoseismal Maps and Magnitudes from Two Big Earthquakes along the Subduction Zone of Kyushu and Ryukyu Islands Early in the 20th Century Masayuki TAKEMURA, Katsuhisa KANDA Kobori

GLM PROC GLM y = Xβ + ε y X β ε ε σ 2 E[ε] = 0 var[ε] = σ 2 I σ 2 0 σ 2 =... 0 σ 2 σ 2 I ε σ 2 y E[y] =Xβ var[y] =σ 2 I PROC GLM

PROC MIXED ( ) An Introdunction to PROC MIXED Junji Kishimoto SAS Institute Japan / Keio Univ. SFC / Univ. of Tokyo e-mail address: jpnjak@jpn.sas.com PROC MIXED PROC GLM PROC MIXED,,,, 1 1.1 PROC MIXED

4 OLS 4 OLS 4.1 nurseries dual c dual i = c + βnurseries i + ε i (1) 1. OLS Workfile Quick - Estimate Equation OK Equation specification dual c nurser

1 EViews 2 2007/5/17 2007/5/21 4 OLS 2 4.1.............................................. 2 4.2................................................ 9 4.3.............................................. 11 4.4

スライド 1

SASによる二項比率における正確な信頼区間の比較 原茂恵美子 1) 武藤彬正 1) 宮島育哉 2) 榊原伊織 2) 1) 株式会社タクミインフォメーションテクノロジーシステム開発推進部 2) 株式会社タクミインフォメーションテクノロジービジネスソリューション部 Comparison of Five Exact Confidence Intervals for the Binomial Proportion

1) , 215, 1441, , 132, 1237, % College Analysis 2-4) 2

1 1) 111 3111 1423, 215, 1441, 32 93 2618 1220, 132, 1237, 29 77 5% College Analysis 2-4) 2 1a 1h 1a 1b 1c 3 1d 1e 1f 1g 4 1h 1a 1b 1a 2.80 2.56 2.82 2.88 2.35 2.47 2.71 2.76 4.68 4.89 4.75 4.75 4.85 4.81

講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第２回

Title 講義のーと : データ解析のための統計モデリング Author(s) 久保, 拓弥 Issue Date 2008 Doc URL http://hdl.handle.net/2115/49477 Type learningobject Note この講義資料は, 著者のホームページ http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kub ードできます Note(URL)http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/EesLecture20

BR001

BR001 Stata 11 Stata Stata11 whitepaper mwp 3 mwp-027 22 mwp-028 / 40 mwp-001 logistic/logit 50 mwp-039 logistic/logit postestimation 60 mwp-040 margins 74 mwp-029 regress 90 mwp-037 regress postestimation

dvi

2017 65 2 217 234 2017 Covariate Balancing Propensity Score 1 2 2017 1 15 4 30 8 28 Covariate Balancing Propensity Score CBPS, Imai and Ratkovic, 2014 1 0 1 2 Covariate Balancing Propensity Score CBPS

untitled

AOAC Int. GMO Harmonized protocol -- AOAC Int., ISO, IUPAC 1)AOAC Int. (003). Appendix D: Guidelines for Collaborative Study Procedures to Validate Characteristics of a Method of Analysis. In Official

Microsoft Word - 研究デザインと統計学.doc

Study design and the statistical basics Originality Accuracy Objectivity Verifiability Readability perfect Interdisciplinary Sciences Health Science 2014.12.25 2 1. 7 2. 7 3. Bias8 4. random sampling8

Microsoft PowerPoint - TA報告（7）

TA 報告 (7) 実証会計学 Eviews の基本操作 藤井ゼミサブゼミ 6/21(Fri) @106 演習室京都大学大学院経済学研究科博士後期課程 1 回生渡邊誠士 注意 Eviews の操作は多くの方法が存在する 正直なところ 私自身も効率的な使い方ができているかどうかはわからない ( おそらくできていない ) きちんとした使い方は多くの本が出ているので 文献を調査して自学自習してください 1

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Quantitative Risk Assessment on the Public Health Impact of Pathogenic Vibrio parahaemolyticus in Raw Oyster 1 15 5 23 48 2 21 1 16 1 16 1 11 3 1 3 4 23 1 2 16 12 16 5 6 Hazard IdentificationExposure

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2011/6/22 M2 1*1+2*2 79 2F Y YY 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 0.000 0.002 0.004 0.006 0.008 0.010 0.012 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 Y 0 50 100 150 200 250 YY A (Y = X + e A ) B (YY = X + e B ) X 0.00 0.05 0.10

- 1 -

- 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 5 - - 6 - - 7 - - 8 - - 9 - - 10 - - 11 - - 12 - - 13 - - 14 - - 15 - 1 2 1-16 - 2 3 4 5 6 7-17 - 1 2 1 2 3 4-18 - 1 2 3 4 1 2-19 - 1 2 3 1 2-20 - 3 4 5 6 7 1-21 - 1 2 3 4-22

dvi

2017 65 2 185 200 2017 1 2 2016 12 28 2017 5 17 5 24 PITCHf/x PITCHf/x PITCHf/x MLB 2014 PITCHf/x 1. 1 223 8522 3 14 1 2 223 8522 3 14 1 186 65 2 2017 PITCHf/x 1.1 PITCHf/x PITCHf/x SPORTVISION MLB 30

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc

Q9-1 テキスト P166 2)VAR の推定 注 ) 各変数について ADF 検定を行った結果 和文の次数はすべて 1 である 作業手順 4 情報量基準 (AIC) によるラグ次数の選択 VAR Lag Order Selection Criteria Endogenous variables: D(IG9S) D(IP9S) D(CP9S) Exogenous variables: C Date:

Stata User Group Meeting in Kyoto / ( / ) Stata User Group Meeting in Kyoto / 21

Stata User Group Meeting in Kyoto / 2017 9 16 ( / ) Stata User Group Meeting in Kyoto 2017 9 16 1 / 21 Rosenbaum and Rubin (1983) logit/probit, ATE = E [Y 1 Y 0 ] ( / ) Stata User Group Meeting in Kyoto

udc-2.dvi

13 0.5 2 0.5 2 1 15 2001 16 2009 12 18 14 No.39, 2010 8 2009b 2009a Web Web Q&A 2006 2007a20082009 2007b200720082009 20072008 2009 2009 15 1 2 2 2.1 18 21 1 4 2 3 1(a) 1(b) 1(c) 1(d) 1) 18 16 17 21 10

現代日本論演習／比較現代日本論研究演習I「統計分析の基礎」

URL: http://tsigeto.info/statg/ I () 3 2016 2 ( 7F) 1 : (1); (2) 1998 (70 20% 6 9 ) (30%) ( 2) ( 2) 2 1. (4/14) 2. SPSS (4/21) 3. (4/28) [] 4. (5/126/2) [1, 4] 5. (6/9) 6. (6/166/30) [2, 5] 7. (7/78/4)

H22 BioS (i) I treat1 II treat2 data d1; input group patno treat1 treat2; cards; ; run; I

H BioS (i) I treat II treat data d; input group patno treat treat; cards; 8 7 4 8 8 5 5 6 ; run; I II sum data d; set d; sum treat + treat; run; sum proc gplot data d; plot sum * group ; symbol c black

不安障害研究, 9(1), 17-32, 2017

9(1), 17 32, 2017 Panic and Agoraphobia Scale 1 2 3 2 2 2 2 4 4 1 2 3 4 Panic and Agoraphobia Scale PAS DSM-IV-TR APA, 2000 3 4 PAS PAS PAS Patient Global Impression Improvement PAS 1980 Diagnostic and

1 I EViews View Proc Freeze

EViews 2017 9 6 1 I EViews 4 1 5 2 10 3 13 4 16 4.1 View.......................................... 17 4.2 Proc.......................................... 22 4.3 Freeze & Name....................................

2 21 211,,, (Hz), AM (1MHz), 300m, 24 (245GHz), 12cm, 212 (electromagnetic fields), (electromagnetic radiations) (NIR),X,,,, RF, ELF,,, 22 221,, 2005

1 2003 6 7500 2 1 1 1 WHO, IARC, 2004 2 1973 1993 16 1997 SAR 2002 6, SAR 2W/kg, WHO ICNIRP 2 21 211,,, (Hz), AM (1MHz), 300m, 24 (245GHz), 12cm, 212 (electromagnetic fields), (electromagnetic radiations)

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc

Q10-2 テキスト P191 1. 記述統計量 ( 変数 :YY95) 表示変数として 平均 中央値 最大値 最小値 標準偏差 観測値 を選択 A. 都道府県別 Descriptive Statistics for YY95 Categorized by values of PREFNUM Date: 05/11/06 Time: 14:36 Sample: 1990 2002 Included

こんにちは由美子です

Prevalence (proportion) 1. 1991 23.8 2. 1960 52 85 2477 310 cross sectional study prevalence Time referent: prevalence 1985 40 45 prevalence 0.5 80 85 43 Time referent 1985 time referent Risk and Cumulative

7 / 70 8 / 70 SAS Enterprise Guide, Windows SAS, SAS,,,, SAS SAS Enterprise Guide SAS: SAS Enterprise Guide:, SAS SAS Enterprise Guide... 5 / 70 6 / 7

3 / 70 4 / 70 SAS Enterprise Guide (SAS / SAS Enterprise Guide ) Kengo NAGASHIMA Laboratory of Biostatistics, Department of Parmaceutical Technochemistry, Josai University 2010 11 16 1 / 70 2 / 70 SAS

Kobe University Repository : Kernel タイトル Title 著者 Author(s) 掲載誌 巻号 ページ Citation 刊行日 Issue date 資源タイプ Resource Type 版区分 Resource Version 権利 Rights DOI

Kobe University Repository : Kernel タイトル Title 著者 Author(s) 掲載誌 巻号 ページ Citation 刊行日 Issue date 資源タイプ Resource Type 版区分 Resource Version 権利 Rights DOI 平均に対する平滑化ブートストラップ法におけるバンド幅の選択に関する一考察 (A Study about