Microsoft PowerPoint _JCoP_小澤_Ver.1.0_公開用

数理システムユーザーコンファレンス (Fri) 医薬品の臨床薬理試験におけるモデリング & シミュレーションー S-PLUS とほかのソフトウェアの連携ー サターラ合同会社笠井英史

数理システムユーザーコンファレンス 203 203..22 (Fr) 医薬品の臨床薬理試験におけるモデリング & シミュレーションー S-PLUS とほかのソフトウェアの連携ー サターラ合同会社笠井英史 (hdefum.kasa@certara.com) 医薬品研究開発の流れ 非臨床試験 合成 薬理 安全性 製剤 薬物動態 臨床試験 第 Ⅰ 相試験 第 Ⅱ 相試験 第 Ⅲ 相試験 製造販売後 薬物動態解析

ファーマコメトリクス研究に 要求されるスキル及び そのための教育 (Sun) 第 1 回ファーマコメトリクス研究会 株式会社ベルシステム 24 医薬関連サービス事業本部生物統計局薬物動態解析グループ笠井英史

ファーマコメトリクス研究に 要求されるスキル及び そのための教育 2008.11.16 (Sun) 第 1 回ファーマコメトリクス研究会 株式会社ベルシステム 24 医薬関連サービス事業本部生物統計局薬物動態解析グループ笠井英史 今日の内容 ファーマコメトリクス研究のゴール 必要なスキル 教育 教育講演 ではなく 現状の問題点認識 2008 BELLSYSTEM24, Inc. 2 ゴール 有効かつ安全な薬を早く市場に出し

Probit , Mixed logit

Probit, Mixed logit 2016/5/16 スタートアップゼミ #5 B4 後藤祥孝 1 0. 目次 Probit モデルについて 1. モデル概要 2. 定式化と理解 3. 推定 Mixed logit モデルについて 4. モデル概要 5. 定式化と理解 6. 推定 2 1.Probit 概要 プロビットモデルとは. 効用関数の誤差項に多変量正規分布を仮定したもの. 誤差項には様々な要因が存在するため,

本資料は 2001 年 4 月に作成者らが NONMEM の入門的な解説として 母集団薬物動態解析法の応用例を紹介する目的で行ったセミナーで使用したスライドを元に修正を加えたものである 本来であれば 説明文による解説を必要とするが ご容赦願いたい 説明のために使用したデータは全て シミュレーションに

本資料は 2001 年 4 月に作成者らが NONMEM の入門的な解説として 母集団薬物動態解析法の応用例を紹介する目的で行ったセミナーで使用したスライドを元に修正を加えたものである 本来であれば 説明文による解説を必要とするが ご容赦願いたい 説明のために使用したデータは全て シミュレーションにより作成した架空の数値であり 考え方の例示を目的としたものである 母集団薬物動態解析法を検討される方にとって

解析センターを知っていただく キャンペーン

005..5 SAS 問題設定 目的 PKパラメータ (AUC,Cmax,Tmaxなど) の推定 PKパラメータの群間比較 PKパラメータのバラツキの評価! データの特徴 非反復測定値 個体につき 個の測定値しか得られない plasma concentration 非反復測定値のイメージ図 測定時点間で個体の対応がない 着目する状況 plasma concentration 経時反復測定値のイメージ図

スライド 1

非線形混合効果モデルにおける Visual Predictive Check (VPC)) の性能に関する検討 寺内理絵 新城博子 笠井英史株式会社ベルシステム 24 医薬関連サービス本部臨床管理 1 局 Examination of the performance of visual predictive check (VPC) in nonlinear mixed-effect model Rie

日心TWS

2017.09.22 (15:40~17:10) 日本心理学会第 81 回大会 TWS ベイジアンデータ解析入門 回帰分析を例に ベイジアンデータ解析 を体験してみる 広島大学大学院教育学研究科平川真 ベイジアン分析のステップ (p.24) 1) データの特定 2) モデルの定義 ( 解釈可能な ) モデルの作成 3) パラメタの事前分布の設定 4) ベイズ推論を用いて パラメタの値に確信度を再配分ベイズ推定

CAEシミュレーションツールを用いた統計の基礎教育 | (株)日科技研

CAE シミュレーションツール を用いた統計の基礎教育 ( 株 ) 日本科学技術研修所数理事業部 1 現在の統計教育の課題 2009 年から統計教育が中等 高等教育の必須科目となり, 大学でも問題解決ができるような人材 ( 学生 ) を育てたい. 大学ではコンピューター ( 統計ソフトの利用 ) を重視した教育をより積極的におこなうのと同時に, 理論面もきちんと教育すべきである. ( 報告 数理科学分野における統計科学教育

MedicalStatisticsForAll.indd

みんなの 医療統計 12 基礎理論と EZR を完全マスター! Ayumi SHINTANI はじめに EZR EZR iii EZR 2016 2 iv CONTENTS はじめに... ⅲ EZR をインストールしよう... 1 EZR 1...1 EZR 2...3...8 R Console...10 1 日目 記述統計量...11 平均値と中央値... 11...12...15...18

Microsoft PowerPoint - R-stat-intro_12.ppt [互換モード]

R で統計解析入門 (12) 生存時間解析 中篇 準備 : データ DEP の読み込み 1. データ DEP を以下からダウンロードする http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/files/dep.csv /fkh /d 2. ダウンロードした場所を把握する ここでは c:/temp とする 3. R を起動し,2. 2 の場所に移動し, データを読み込む 4. データ

EBNと疫学

推定と検定 57 ( 復習 ) 記述統計と推測統計 統計解析は大きく 2 つに分けられる 記述統計 推測統計 記述統計 観察集団の特性を示すもの 代表値 ( 平均値や中央値 ) や ばらつきの指標 ( 標準偏差など ) 図表を効果的に使う 推測統計 観察集団のデータから母集団の特性を 推定 する 平均 / 分散 / 係数値などの推定 ( 点推定 ) 点推定値のばらつきを調べる ( 区間推定 ) 検定統計量を用いた検定

本調査の実施背景 目的 背景 承認申請データの電子的提出に向けた制度面又は技術面での課題について 昨年より審査 WG SWG で検討中 本年度前半には承認申請時の電子データ提出に関する基本通知 その後実務通知が発出される予定 目的 今後発出予定の実務通知に盛り込むべき内容等の検討に際し 以下の事項に

製薬企業における薬物動態 臨床薬理領域での解析及びデータ形式に係る調査結果報告 1 本調査の実施背景 目的 背景 承認申請データの電子的提出に向けた制度面又は技術面での課題について 昨年より審査 WG SWG で検討中 本年度前半には承認申請時の電子データ提出に関する基本通知 その後実務通知が発出される予定 目的 今後発出予定の実務通知に盛り込むべき内容等の検討に際し 以下の事項に関し把握する 製薬企業における薬物動態

NLMIXED プロシジャを用いた生存時間解析 伊藤要二アストラゼネカ株式会社臨床統計 プログラミング グループグルプ Survival analysis using PROC NLMIXED Yohji Itoh Clinical Statistics & Programming Group, A

NLMIXED プロシジャを用いた生存時間解析 伊藤要二アストラゼネカ株式会社臨床統計 プログラミング グループグルプ Survival analysis using PROC NLMIXED Yohji Itoh Clinical Statistics & Programming Group, AstraZeneca KK 要旨 : NLMIXEDプロシジャの最尤推定の機能を用いて 指数分布 Weibull

日本製薬工業協会シンポジウム 生存時間解析の評価指標に関する最近の展開ー RMST (restricted mean survival time) を理解するー 2. RMST の定義と統計的推測 2018 年 6 月 13 日医薬品評価委員会データサイエンス部会タスクフォース 4 生存時間解析チー

日本製薬工業協会シンポジウム 生存時間解析の評価指標に関する最近の展開ー RMST (restricted mean survival time) を理解するー 2. RMST の定義と統計的推測 2018 年 6 月 13 日医薬品評価委員会データサイエンス部会タスクフォース 4 生存時間解析チーム 日本新薬 ( 株 ) 田中慎一 留意点 本発表は, 先日公開された 生存時間型応答の評価指標 -RMST(restricted

スライド 1

Model-based meta-analysis を用いた経時の試験結果の統合 乙黒俊也日本たばこ産業株式会社 荒野俊平株式会社データフォーシーズ Combination of longitudinal results from different studies by model-based meta-analysis Toshiya Otoguro Japan Tobacco Inc. Shumpei

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

スライド 1

データ解析特論重回帰分析編 2017 年 7 月 10 日 ( 月 )~ 情報エレクトロニクスコース横田孝義 1 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える 具体的には y = a + bx という回帰直線 ( モデル ) でデータを代表させる このためにデータからこの回帰直線の切片 (a) と傾き (b) を最小

様々なミクロ計量モデル†

担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) この資料は私の講義において使用するために作成した資料です WEB ページ上で公開しており 自由に参照して頂いて構いません ただし 内容について 一応検証してありますが もし間違いがあった場合でもそれによって生じるいかなる損害 不利益について責任を負いかねますのでご了承ください 間違いは発見次第 継続的に直していますが まだ存在する可能性があります 1 カウントデータモデル

LLG-R8.Nisus.pdf

d M d t = γ M H + α M d M d t M γ [ 1/ ( Oe sec) ] α γ γ = gµ B h g g µ B h / π γ g = γ = 1.76 10 [ 7 1/ ( Oe sec) ] α α = λ γ λ λ λ α γ α α H α = γ H ω ω H α α H K K H K / M 1 1 > 0 α 1 M > 0 γ α γ =

Ł\”ƒ-2005

ロペラミド塩酸塩カプセル 1mg TCK の生物学的同等性試験 バイオアベイラビリティの比較 辰巳化学株式会社 はじめにロペラミド塩酸塩は 腸管に選択的に作用して 腸管蠕動運動を抑制し また腸管内の水分 電解質の分泌を抑制して吸収を促進することにより下痢症に効果を示す止瀉剤である ロペミン カプセル

ロペラミド塩酸塩カプセル 1mg TCK の生物学的同等性試験 バイオアベイラビリティの比較 辰巳化学株式会社 はじめにロペラミド塩酸塩は 腸管に選択的に作用して 腸管蠕動運動を抑制し また腸管内の水分 電解質の分泌を抑制して吸収を促進することにより下痢症に効果を示す止瀉剤である ロペミン カプセル 1mg は 1 カプセル中ロペラミド塩酸塩 1 mg を含有し消化管から吸収されて作用を発現する このことから

第90回日本感染症学会学術講演会抄録（I）

スライド 1

データ解析特論第 10 回 ( 全 15 回 ) 2012 年 12 月 11 日 ( 火 ) 情報エレクトロニクス専攻横田孝義 1 終了 11/13 11/20 重回帰分析をしばらくやります 12/4 12/11 12/18 2 前回から回帰分析について学習しています 3 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える

放射線専門医認定試験（２００９・２０回）／ＨＯＨＳ‐０５（基礎二次）

プログラム

Sample2 g/dl Target1 : 6.01 g/dl TP Target2 : 8.39 g/dl

( ) Sample2 g/dl 10 9 8 7 6 Target1 : 6.01 g/dl TP Target2 : 8.39 g/dl 117 5.92 0.09 1.6 118 5.92 0.10 1.6 7 5.77 0.14 2.4 118 8.28 0.15 1.8 118 8.28 0.15 1.8 7 7.26 0.46 6.4 119 119 6.84 7.10 0.11 0.11

ii 2. F. ( ), ,,. 5. G., L., D. ( ) ( ), 2005.,. 6.,,. 7.,. 8. ( ), , (20 ). 1. (75% ) (25% ). 60.,. 2. =8 5, =8 4 (. 1.) 1.,,

(1 C205) 4 8 27(2015) http://www.math.is.tohoku.ac.jp/~obata,.,,,..,,. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.... 1., 2014... 2. P. G., 1995.,. 3.,. 4.. 5., 1996... 1., 2007,. ii 2. F. ( ),.. 3... 4.,,. 5. G., L., D. ( )

現況解析2 [081027].indd

ビタミン D 製剤使用量と予後 はじめに 2005 年末調査の現況報告において 透析前血清カルシウム濃度 透析前血清リン濃度が望ましい値の範囲内にあった週 3 回の血液透析患者のみを対象に 各種リン吸着薬そしてビタミンD 製剤と生命予後との関係を報告した この報告では ビタミンD 製剤の使用の有無と生命予後との関係が解析されたのみであった そこで 今回の解析では 各種ビタミンD 製剤の使用量と予後との関係を解析した

青焼　1章[15-52].indd

1 第 1 章統計の基礎知識 1 1 なぜ統計解析が必要なのか? 人間は自分自身の経験にもとづいて 感覚的にものごとを判断しがちである 例えばある疾患に対する標準治療薬の有効率が 50% であったとする そこに新薬が登場し ある医師がその新薬を 5 人の患者に使ったところ 4 人が有効と判定されたとしたら 多くの医師はこれまでの標準治療薬よりも新薬のほうが有効性が高そうだと感じることだろう しかし

0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生

0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生まれ, コンピューテーショナルフォトグラフィ ( 計算フォトグラフィ ) と呼ばれている.3 次元画像認識技術の計算フォトグラフィへの応用として,

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

（別紙様式１）

(H26 年度研究報告 ) テーマ名 : 健全な心身を持続できる福祉社会を目指して 個別事業名 : 健康診査に基づく腎機能判定ならびに慢性腎臓病の経年変化に寄 与する要因と医療 保健 福祉への活用 鳥取大学医学部地域医療学講座 特任准教授浜田紀宏 平成 26 年度事業内容 背景と目的 以前から, 慢性腎臓病 (CKD) 患者の多くは無症状のままで心血管疾患発症および死亡のリスクとなることが広く知られるようになった

II ( ) (7/31) II ( [ (3.4)] Navier Stokes [ (6/29)] Navier Stokes 3 [ (6/19)] Re

II 29 7 29-7-27 ( ) (7/31) II (http://www.damp.tottori-u.ac.jp/~ooshida/edu/fluid/) [ (3.4)] Navier Stokes [ (6/29)] Navier Stokes 3 [ (6/19)] Reynolds [ (4.6), (45.8)] [ p.186] Navier Stokes I Euler Navier

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,

Microsoft PowerPoint - H17-5時限（パターン認識）.ppt

パターン認識早稲田大学講義 平成 7 年度 独 産業技術総合研究所栗田多喜夫 赤穂昭太郎 統計的特徴抽出 パターン認識過程 特徴抽出 認識対象から何らかの特徴量を計測 抽出 する必要がある 認識に有効な情報 特徴 を抽出し 次元を縮小した効率の良い空間を構成する過程 文字認識 : スキャナ等で取り込んだ画像から文字の識別に必要な本質的な特徴のみを抽出 例 文字線の傾き 曲率 面積など 識別 与えられた未知の対象を

シプロフロキサシン錠 100mg TCK の生物学的同等性試験 バイオアベイラビリティの比較 辰巳化学株式会社 はじめにシプロフロキサシン塩酸塩は グラム陽性菌 ( ブドウ球菌 レンサ球菌など ) や緑膿菌を含むグラム陰性菌 ( 大腸菌 肺炎球菌など ) に強い抗菌力を示すように広い抗菌スペクトルを

シプロフロキサシン錠 mg TCK の生物学的同等性試験 バイオアベイラビリティの比較 辰巳化学株式会社 はじめにシプロフロキサシン塩酸塩は グラム陽性菌 ( ブドウ球菌 レンサ球菌など ) や緑膿菌を含むグラム陰性菌 ( 大腸菌 肺炎球菌など ) に強い抗菌力を示すように広い抗菌スペクトルを有し 上気道感染症 尿路感染症 皮膚感染症などに有効なニューキノロン系の合成抗菌剤である シプロキサン 錠

Medical3

Chapter 1 1.4.1 1 元配置分散分析と多重比較の実行 3つの治療法による測定値に有意な差が認められるかどうかを分散分析で調べます この例では 因子が1つだけ含まれるため1 元配置分散分析 one-way ANOVA の適用になります また 多重比較法 multiple comparison procedure を用いて 具体的のどの治療法の間に有意差が認められるかを検定します 1. 分析メニュー

プログラム

各講師資料 （11）本田秀夫 ライフステージに応じた発達障害の理解と支援（内閣府201410）配布資料

ベイズ統計入門

ベイズ統計入門 条件付確率 事象 F が起こったことが既知であるという条件の下で E が起こる確率を条件付確率 (codtoal probablt) という P ( E F ) P ( E F ) P( F ) 定義式を変形すると 確率の乗法公式となる ( E F ) P( F ) P( E F ) P( E) P( F E) P 事象の独立 ある事象の生起する確率が 他のある事象が生起するかどうかによって変化しないとき

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典 重回帰分析とは? 重回帰分析とは複数の説明変数から目的変数との関係性を予測 評価説明変数 ( 数量データ ) は目的変数を説明するのに有効であるか得られた関係性より未知のデータの妥当性を判断する これを重回帰分析という つまり どんなことをするのか? 1 最小 2 乗法により重回帰モデルを想定 2 自由度調整済寄与率を求め

者における XO 阻害薬の効果に影響すると予測される 以上の議論を背景として 本研究では CKD にともなう FX および尿酸の薬物体内動態 ( PK ) 変化と高尿酸血症病態への影響を統合的に解析できる PK- 薬力学 (PD) モデルを構築し その妥当性を腎機能正常者および CKD 患者で報告さ

フェブキソスタットの尿酸低下効果を腎機能と高尿酸血症の個人差を考慮にいれて予測するモデル & シミュレーション法の検討 Modeling and Simulation for E stimating the In fluence of Renal D ys function on the H yp ouricemic Eff ect of Febuxostat in H yp eru ricemic

Microsoft PowerPoint - 統計科学研究所_R_重回帰分析_変数選択_2.ppt

重回帰分析 残差分析 変数選択 1 内容 重回帰分析 残差分析 歯の咬耗度データの分析 R で変数選択 ~ step 関数 ~ 2 重回帰分析と単回帰分析 体重を予測する問題 分析 1 身長 のみから体重を予測 分析 2 身長 と ウエスト の両方を用いて体重を予測 分析 1 と比べて大きな改善 体重 に関する推測では 身長 だけでは不十分 重回帰分析における問題 ~ モデルの構築 ~ 適切なモデルで分析しているか?

ピルシカイニド塩酸塩カプセル 50mg TCK の生物学的同等性試験 バイオアベイラビリティの比較 辰巳化学株式会社 はじめにピルジカイニド塩酸塩水和物は Vaughan Williams らの分類のクラスⅠCに属し 心筋の Na チャンネル抑制作用により抗不整脈作用を示す また 消化管から速やかに

ピルシカイニド塩酸塩カプセル 50mg TCK の生物学的同等性試験 バイオアベイラビリティの比較 辰巳化学株式会社 はじめにピルジカイニド塩酸塩水和物は Vaughan Williams らの分類のクラスⅠCに属し 心筋の Na チャンネル抑制作用により抗不整脈作用を示す また 消化管から速やかに吸収され 体内でもほとんど代謝を受けない頻脈性不整脈 ( 心室性 ) に優れた有効性をもつ不整脈治療剤である

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

データ解析

データ解析 ( 前期 ) 最小二乗法 向井厚志 005 年度テキスト 0 データ解析 - 最小二乗法 - 目次 第 回 Σ の計算 第 回ヒストグラム 第 3 回平均と標準偏差 6 第 回誤差の伝播 8 第 5 回正規分布 0 第 6 回最尤性原理 第 7 回正規分布の 分布の幅 第 8 回最小二乗法 6 第 9 回最小二乗法の練習 8 第 0 回最小二乗法の推定誤差 0 第 回推定誤差の計算 第

分析のステップ Step 1: Y( 目的変数 ) に対する値の順序を確認 Step 2: モデルのあてはめ を実行 適切なモデルの指定 Step 3: オプションを指定し オッズ比とその信頼区間を表示 以下 このステップに沿って JMP の操作をご説明します Step 1: Y( 目的変数 ) の

JMP によるオッズ比 リスク比 ( ハザード比 ) の算出と注意点 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2011 年 10 月改定 1. はじめに 本文書は JMP でロジスティック回帰モデルによるオッズ比 比例ハザードモデルによるリスク比 それぞれに対する信頼区間を求める操作方法と注意点を述べたものです 本文書は JMP 7 以降のバージョンに対応しております

減量・コース投与期間短縮の基準

用法 用量 通常 成人には初回投与量 (1 回量 ) を体表面積に合せて次の基準量とし 朝食後および夕食後の 1 日 2 回 28 日間連日経口投与し その後 14 日間休薬する これを 1 クールとして投与を繰り返す ただし 本剤の投与によると判断される臨床検査値異常 ( 血液検査 肝 腎機能検査 ) および消化器症状が発現せず 安全性に問題がない場合には休薬を短縮できるが その場合でも少なくとも

Microsoft PowerPoint - A1.ppt [互換モード]

011/4/13 付録 A1( 推測統計学の基礎 ) 付録 A1 推測統計学の基礎 1. 統計学. カイ 乗検定 3. 分散分析 4. 相関係数 5. 多変量解析 1. 統計学 3 統計ソフト 4 記述統計学 推測統計学 検定 ノンパラメトリック検定名義 / 分類尺度順序 / 順位尺度パラメトリック検定間隔 / 距離尺度比例 / 比率尺度 SAS SPSS R R-Tps (http://cse.aro.affrc.go.jp/takezawa/r-tps/r.html)

Microsoft Word - 保健医療統計学112817完成版.docx

講義で使用するので テキスト ( 地域診断のすすめ方 ) を必ず持参すること 5 4 統計処理のすすめ方 ( テキスト P. 134 136) 1. 6つのステップ 分布を知る ( 度数分布表 ヒストグラム ) 基礎統計量を求める Ø 代表値 Ø バラツキ : 範囲 ( 最大値 最小値 四分位偏位 ) 分散 標準偏差 標準誤差 集計する ( 単純集計 クロス集計 ) 母集団の情報を推定する ( 母平均

Microsoft Word - 訋é⁄‘組渋å�¦H29æœ�末試é¨fi解ç�fl仟㆓.docx

07 年 8 月 日計量経済学期末試験問. 次元ベクトル x ( x..., x)', w ( w.., w )', v ( v.., v )' は非確率変数であり 一次独立である 最小二乗推定法の残差と説明変数が直交することは証明無く用いてよい 確率ベクトル e ( e... ) ' は E( e ) 0, V ( e ),cov( e j ) 0 ( j) とし 確率ベクトル y=( y...,

Microsoft Word - å“Ÿåłžå¸°173.docx

回帰分析 ( その 3) 経済情報処理 価格弾力性の推定ある商品について その購入量を w 単価を p とし それぞれの変化量を w p で表 w w すことにする この時 この商品の価格弾力性 は により定義される これ p p は p が 1 パーセント変化した場合に w が何パーセント変化するかを示したものである ここで p を 0 に近づけていった極限を考えると d ln w 1 dw dw

報告書

1 2 3 4 5 6 7 or 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 2.65 2.45 2.31 2.30 2.29 1.95 1.79 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 60 55 60 75 25 23 6064 65 60 1015

集中理論談話会 #9 Bhat, C.R., Sidharthan, R.: A simulation evaluation of the maximum approximate composite marginal likelihood (MACML) estimator for mixed mu

集中理論談話会 #9 Bhat, C.R., Sidharthan, R.: A simulation evaluation of the maximum approximate composite marginal likelihood (MACML) estimator for mixed multinomial probit models, Transportation Research Part

PowerPoint プレゼンテーション

復習 ) 時系列のモデリング ~a. 離散時間モデル ~ y k + a 1 z 1 y k + + a na z n ay k = b 0 u k + b 1 z 1 u k + + b nb z n bu k y k = G z 1 u k = B(z 1 ) A(z 1 u k ) ARMA モデル A z 1 B z 1 = 1 + a 1 z 1 + + a na z n a = b 0

自動車感性評価学 1. 二項検定 内容 2 3. 質的データの解析方法 1 ( 名義尺度 ) 2.χ 2 検定 タイプ 1. 二項検定 官能検査における分類データの解析法 識別できるかを調べる 嗜好に差があるかを調べる 2 点比較法 2 点識別法 2 点嗜好法 3 点比較法 3 点識別法 3 点嗜好

. 内容 3. 質的データの解析方法 ( 名義尺度 ).χ 検定 タイプ. 官能検査における分類データの解析法 識別できるかを調べる 嗜好に差があるかを調べる 点比較法 点識別法 点嗜好法 3 点比較法 3 点識別法 3 点嗜好法 : 点比較法 : 点識別法 配偶法 配偶法 ( 官能評価の基礎と応用 ) 3 A か B かの判定において 回の判定でAが選ばれる回数 kは p の二項分布に従う H :

ii 3.,. 4. F. (), ,,. 8.,. 1. (75%) (25%) =7 20, =7 21 (. ). 1.,, (). 3.,. 1. ().,.,.,.,.,. () (12 )., (), 0. 2., 1., 0,.

24(2012) (1 C106) 4 11 (2 C206) 4 12 http://www.math.is.tohoku.ac.jp/~obata,.,,,.. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.,,. 1., 2007 (). 2. P. G. Hoel, 1995. 3... 1... 2.,,. ii 3.,. 4. F. (),.. 5... 6.. 7.,,. 8.,. 1. (75%)

untitled

19 11 13 300 18 3 31 1300mg 4 6 C 15 H 22 FN 3 O 6 359.35 + -1-5--β-D--5--1,2--2- -4- 19 11 13 300 18 3 31 A B B A 30 1 2 21 7 1 1 1.31m 2 900mg 1.31m 2 1.64m 2 1,200mg 1.64m 2 1,500mg B 30 1 2 14 7 1

統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ :

統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ : https://goo.gl/qw1djw 正規分布 ( 復習 ) 正規分布 (Normal Distribution)N (μ, σ 2 ) 別名 : ガウス分布 (Gaussian Distribution) 密度関数 Excel:= NORM.DIST

ビジネス統計 統計基礎とエクセル分析　正誤表

ビジネス統計統計基礎とエクセル分析 ビジネス統計スペシャリスト エクセル分析スペシャリスト 公式テキスト正誤表と学習用データ更新履歴 平成 30 年 5 月 14 日現在 公式テキスト正誤表 頁場所誤正修正 6 知識編第 章 -3-3 最頻値の解説内容 たとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 167.5cm というたとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 165.0cm ということになります

Statistical inference for one-sample proportion

RAND 関数による擬似乱数の生成 魚住龍史 * 浜田知久馬東京理科大学大学院工学研究科経営工学専攻 Generating pseudo-random numbers using RAND function Ryuji Uozumi * and Chikuma Hamada Department of Management Science, Graduate School of Engineering,

Microsoft Word - 第14回定例会_平田様_final .doc

クロスオーバー実験のデザインと解析 - テレメトリー法によ る QT/QTc 試験の実データを用いた検討 - II. クロスオーバー実験の統計解析 4) 有意差検定と信頼区間方式の解析の比較 平田篤由 薬理統計グループ安全性薬理チーム 要約 : ヒトの QT/QTc 評価試験における判断基準は,QTc 間隔の 95% 信頼区間の上限が 10ms を越えるかどうかである. 一方, 非臨床試験のイヌを用いたテレメトリー

１．民営化

参考資料 最小二乗法 数学的性質 経済統計分析 3 年度秋学期 回帰分析と最小二乗法 被説明変数 の動きを説明変数 の動きで説明 = 回帰分析 説明変数がつ 単回帰 説明変数がつ以上 重回帰 被説明変数 従属変数 係数 定数項傾き 説明変数 独立変数 残差... で説明できる部分 説明できない部分 説明できない部分が小さくなるように回帰式の係数 を推定する有力な方法 = 最小二乗法 最小二乗法による回帰の考え方

Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷

熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている

CVMに基づくNi-Al合金の

CV N-A (-' by T.Koyama ennard-jones fcc α, β, γ, δ β α γ δ = or α, β. γ, δ α β γ ( αβγ w = = k k k ( αβγ w = ( αβγ ( αβγ w = w = ( αβγ w = ( αβγ w = ( αβγ w = ( αβγ w = ( αβγ w = ( βγδ w = = k k k ( αγδ

基礎数学I

I & II ii ii........... 22................. 25 12............... 28.................. 28.................... 31............. 32.................. 34 3 1 9.................... 1....................... 1............

Microsoft PowerPoint - ６．PID制御.pptx

プロセス制御工学 6.PID 制御 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Systems Engineering Department of Chemical Engineering, Kyoto University manabu@cheme.kyoto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.kyoto-u.ac.jp/~kano/

ータについては Table 3 に示した 両製剤とも投与後血漿中ロスバスタチン濃度が上昇し 試験製剤で 4.7±.7 時間 標準製剤で 4.6±1. 時間に Tmaxに達した また Cmaxは試験製剤で 6.3±3.13 標準製剤で 6.8±2.49 であった AUCt は試験製剤で 62.24±2

ロスバスタチン錠 mg TCK の生物学的同等性試験 バイオアベイラビリティの比較 辰巳化学株式会社 はじめにロスバスタチンは HMG-CoA 還元酵素を競合的に阻害することにより HMG-CoA のメバロン酸への変更を減少させ コレステロール生合成における早期の律速段階を抑制する高コレステロール血症治療剤である 今回 ロスバスタチン錠 mg TCK とクレストール 錠 mg の生物学的同等性を検討するため

7 π L int = gψ(x)ψ(x)φ(x) + (7.4) [ ] p ψ N = n (7.5) π (π +,π 0,π ) ψ (σ, σ, σ )ψ ( A) σ τ ( L int = gψψφ g N τ ) N π * ) (7.6) π π = (π, π, π ) π ±

7 7. ( ) SU() SU() 9 ( MeV) p 98.8 π + π 0 n 99.57 9.57 97.4 497.70 δm m 0.4%.% 0.% 0.8% π 9.57 4.96 Σ + Σ 0 Σ 89.6 9.46 K + K 0 49.67 (7.) p p = αp + βn, n n = γp + δn (7.a) [ ] p ψ ψ = Uψ, U = n [ α

第７章

5. 推定と検定母集団分布の母数を推定する方法と仮説検定の方法を解説する まず 母数を一つの値で推定する点推定について 推定精度としての標準誤差を説明する また 母数が区間に存在することを推定する信頼区間も取り扱う 後半は統計的仮説検定について述べる 検定法の基本的な考え方と正規分布および二項確率についての検定法を解説する 5.1. 点推定先に述べた統計量は対応する母数の推定値である このように母数を一つの値およびベクトルで推定する場合を点推定

memo

数理情報工学特論第一 機械学習とデータマイニング 4 章 : 教師なし学習 3 かしまひさし 鹿島久嗣 ( 数理 6 研 ) kashima@mist.i.~ DEPARTMENT OF MATHEMATICAL INFORMATICS 1 グラフィカルモデルについて学びます グラフィカルモデル グラフィカルラッソ グラフィカルラッソの推定アルゴリズム 2 グラフィカルモデル 3 教師なし学習の主要タスクは

Microsoft Word - reg2.doc

回帰分析 重回帰 麻生良文. 前提 個の説明変数からなるモデルを考える 重回帰モデル : multple regresso model α β β β u : 被説明変数 epled vrle, 従属変数 depedet vrle, regressd :,,.., 説明変数 epltor vrle, 独立変数 depedet vrle, regressor u: 誤差項 error term, 撹乱項

廃棄物処理施設生活環境影響調査指針

- - 0.04ppm 0.1ppm 10ppm 0ppm 0.10mg/m 3 0.0 mg/m 3 0.06ppm 0.04ppm 0.06ppm 0.003 mg/m 3 0. mg/m 3 0. mg/m 3 0.15 mg/m 3 - -1 - 0.6pg-TEQ/m 3 53 3 1 0.10.ppm 0.0ppm 5 6 16 136 0.0ppm 7 15 7 31 0.04g-Hg/m

九州支部卒後研修会症例

血液検査研修会 ( 第 25 回 ) 検査の異常から探る! 造血器腫瘍へのアプローチ 症例提示 症例 1~8 - 症例発表者 - 症例 1 藤崎恵熊本医療センター 症例 2 荒木敏造浜の町病院 症例 3 古城剛鹿児島大学病院 症例 4 佐々木高太郎都城健康サービスセンター 症例 5 矢田佳愛 大分県立病院 症例 6 下田博臣 健康保険諫早総合病院 症例 7 堤陽子 佐賀県医療センター好生館 症例 8

データ科学2.pptx

データ科学 多重検定 2 mul%ple test False Discovery Rate 藤博幸 前回の復習 1 多くの検定を繰り返す時には 単純に個々の検定を繰り返すだけでは不十分 5% 有意水準ということは, 1000 回検定を繰り返すと, 50 回くらいは帰無仮説が正しいのに 間違って棄却されてすまうじちがあるということ ex) 1 万個の遺伝子について 正常細胞とガン細胞で それぞれの遺伝子の発現に差があるかどうかを検定

切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. (

統計学ダミー変数による分析 担当 : 長倉大輔 ( ながくらだいすけ ) 1 切片 ( 定数項 ) ダミー 以下の単回帰モデルを考えよう これは賃金と就業年数の関係を分析している : ( 賃金関数 ) ここで Y i = α + β X i + u i, i =1,, n, u i ~ i.i.d. N(0, σ 2 ) Y i : 賃金の対数値, X i : 就業年数. ( 実際は賃金を就業年数だけで説明するのは現実的はない

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効用最大化に基づく 離散選択モデルの基礎 愛媛大学 倉内慎也 8/9/ 第 7 回行動モデル夏の学校 モデルの種類 () ~ 決定論的モデルと確率論的モデル~ 決定論的モデル F=ma 確率論的モデル ビールの売上げ =f( 宣伝広告費 気温など )+ε 我々が扱うのは交通現象 確率モデル 8/9/ 第 7 回行動モデル夏の学校 交通量 ( 万台 ) モデルの種類 () ~ 集計モデルと非集計モデル~

#A A A F, F d F P + F P = d P F, F y P F F x A.1 ( α, 0), (α, 0) α > 0) (x, y) (x + α) 2 + y 2, (x α) 2 + y 2 d (x + α)2 + y 2 + (x α) 2 + y 2 =

#A A A. F, F d F P + F P = d P F, F P F F A. α, 0, α, 0 α > 0, + α +, α + d + α + + α + = d d F, F 0 < α < d + α + = d α + + α + = d d α + + α + d α + = d 4 4d α + = d 4 8d + 6 http://mth.cs.kitmi-it.c.jp/

(Compton Scattering) Beaming 1 exp [i (k x ωt)] k λ k = 2π/λ ω = 2πν k = ω/c k x ωt ( ω ) k α c, k k x ωt η αβ k α x β diag( + ++) x β = (ct, x) O O x

Compton Scattering Beaming exp [i k x ωt] k λ k π/λ ω πν k ω/c k x ωt ω k α c, k k x ωt η αβ k α x β diag + ++ x β ct, x O O x O O v k α k α β, γ k γ k βk, k γ k + βk k γ k k, k γ k + βk 3 k k 4 k 3 k

JMP によるオッズ比 リスク比 ( ハザード比 ) の算出方法と注意点 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2008 年 3 月改定 1. はじめに本文書は JMP でオッズ比 リスク比 それぞれに対する信頼区間を求める算出方法と注意点を述べたものです この後

JMP によるオッズ比 リスク比 ( ハザード比 ) の算出方法と注意点 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2008 年 3 月改定 1. はじめに本文書は JMP でオッズ比 リスク比 それぞれに対する信頼区間を求める算出方法と注意点を述べたものです この後の 2 章では JMP でのオッズ比 オッズ比の信頼区間の算出方法について サンプルデータを用いて解説しております

DVIOUT-ar

1 4 μ=0, σ=1 5 μ=2, σ=1 5 μ=0, σ=2 3 2 1 0-1 -2-3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 4 3 2 1 0-1 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 4 3 2 1 0-1 -2-3 -4-5 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 8 μ=2, σ=2 5 μ=1, θ 1 =0.5, σ=1

TOP URL 1

TOP URL http://amonphys.web.fc.com/ 3.............................. 3.............................. 4.3 4................... 5.4........................ 6.5........................ 8.6...........................7

() [REQ] 0m 0 m/s () [REQ] (3) [POS] 4.3(3) ()() () ) m/s 4. ) 4. AMEDAS

() [REQ] 4. 4. () [REQ] 0m 0 m/s () [REQ] (3) [POS] 4.3(3) ()() () 0 0 4. 5050 0 ) 00 4 30354045m/s 4. ) 4. AMEDAS ) 4. 0 3 ) 4. 0 4. 4 4.3(3) () [REQ] () [REQ] (3) [POS] () ()() 4.3 P = ρ d AnC DG ()

6 2 T γ T B (6.4) (6.1) [( d nm + 3 ] 2 nt B )a 3 + nt B da 3 = 0 (6.9) na 3 = T B V 3/2 = T B V γ 1 = const. or T B a 2 = const. (6.10) H 2 = 8π kc2

1 6 6.1 (??) (P = ρ rad /3) ρ rad T 4 d(ρv ) + PdV = 0 (6.1) dρ rad ρ rad + 4 da a = 0 (6.2) dt T + da a = 0 T 1 a (6.3) ( ) n ρ m = n (m + 12 ) m v2 = n (m + 32 ) T, P = nt (6.4) (6.1) d [(nm + 32 ] )a

3/4/8:9 { } { } β β β α β α β β

α β : α β β α β α, [ ] [ ] V, [ ] α α β [ ] β 3/4/8:9 3/4/8:9 { } { } β β β α β α β β [] β [] β β β β α ( ( ( ( ( ( [ ] [ ] [ β ] [ α β β ] [ α ( β β ] [ α] [ ( β β ] [] α [ β β ] ( / α α [ β β ] [ ] 3

1. 多変量解析の基本的な概念 1. 多変量解析の基本的な概念 1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 主 治 医 の 主 観 症 例 主 治 医 の 主 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のな

1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 治 医 の 観 症 例 治 医 の 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のない要約知識 直感 知識 直感 総合的評価 考察 総合的評価 考察 単変量解析の場合 多変量解析の場合 < 表 1.1 脂質異常症患者の TC と TG と重症度 > 症例 No. TC

Microsoft PowerPoint - 資料04 重回帰分析.ppt

04. 重回帰分析 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Sstems Engineering Department of Chemical Engineering, Koto Universit manabu@cheme.koto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.koto-u.ac.jp/~kano/ Outline

Microsoft PowerPoint - S11_1 2010Econometrics [互換モード]

S11_1 計量経済学 一般化古典的回帰モデル -3 1 図 7-3 不均一分散の検定と想定の誤り 想定の誤りと不均一分散均一分散を棄却 3つの可能性 1. 不均一分散がある. 不均一分散はないがモデルの想定に誤り 3. 両者が同時に起きている 想定に誤り不均一分散を 検出 したら散布図に戻り関数形の想定や説明変数の選択を再検討 残差 残差 Y 真の関係 e e 線形回帰 X X 1 実行可能な一般化最小二乗法

<4D F736F F D208D A778D5A8A778F4B8E7793B CC A7795D2816A2E646F6378>

高等学校学習指導要領解説数学統計関係部分抜粋 第 部数学第 2 章各科目第 節数学 Ⅰ 3 内容と内容の取扱い (4) データの分析 (4) データの分析統計の基本的な考えを理解するとともに, それを用いてデータを整理 分析し傾向を把握できるようにする アデータの散らばり四分位偏差, 分散及び標準偏差などの意味について理解し, それらを用いてデータの傾向を把握し, 説明すること イデータの相関散布図や相関係数の意味を理解し,

プログラム

(1) ) ) (2) (3) (4) (5) (1) (2) b (3)..

... -1... -1... -2... -6.... -1 (1)... -1 1)... -1 2)... -14 (2)... -19 (3)... -52 (4)... -18 (5)... -136.... -196 (1)... -196 (2) b... -224 (3)... -233.... -251.... -286.... -289 (1)... -289 (2)... -32

カイ二乗フィット検定、パラメータの誤差

統計的データ解析 008 008.. 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 問題 C (, ) ( x xˆ) ( y yˆ) σ x πσ σ y y Pabx (, ;,,, ) ˆ y σx σ y = dx exp exp πσx ただし xy ˆ ˆ はyˆ = axˆ+ bであらわされる直線モデル上の点 ( ˆ) ( ˆ ) ( ) x x y ax b y ax b Pabx (,

m(ẍ + γẋ + ω 0 x) = ee (2.118) e iωt P(ω) = χ(ω)e = ex = e2 E(ω) m ω0 2 ω2 iωγ (2.119) Z N ϵ(ω) ϵ 0 = 1 + Ne2 m j f j ω 2 j ω2 iωγ j (2.120)

2.6 2.6.1 mẍ + γẋ + ω 0 x) = ee 2.118) e iωt Pω) = χω)e = ex = e2 Eω) m ω0 2 ω2 iωγ 2.119) Z N ϵω) ϵ 0 = 1 + Ne2 m j f j ω 2 j ω2 iωγ j 2.120) Z ω ω j γ j f j f j f j sum j f j = Z 2.120 ω ω j, γ ϵω) ϵ

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Keal H. Sahn A R. Crc: A dual teperature sulated annealng approach for solvng blevel prograng probles Coputers and Checal Engneerng Vol. 23 pp. 11-251998. 第 12 回論文ゼミ 2013/07/12( 金 ) #4 M1 今泉孝章 2 段階計画問題とは

(e ) (µ ) (τ ) ( (ν e,e ) e- (ν µ,µ ) µ- (ν τ,τ ) τ- ) ( ) ( ) ( ) (SU(2) ) (W +,Z 0,W ) * 1) [ ] [ ] [ ] ν e ν µ ν τ e µ τ, e R,µ R,τ R (2.1a

1 2 2.1 (e ) (µ ) (τ ) ( (ν e,e ) e- (ν µ,µ ) µ- (ν τ,τ ) τ- ) ( ) ( ) ( ) (SU(2) ) (W +,Z 0,W ) * 1) [ ] [ ] [ ] ν e ν µ ν τ e µ τ, e R,µ R,τ R (2.1a) L ( ) ) * 2) W Z 1/2 ( - ) d u + e + ν e 1 1 0 0

Chapter カスタムテーブルの概要 カスタムテーブル Custom Tables は 複数の変数に基づいた多重クロス集計テーブルや スケール変数を用いた集計テーブルなど より複雑な集計表を自由に設計することができるIBM SPSS Statisticsのオプション製品です テーブ

カスタムテーブル入門 1 カスタムテーブル入門 カスタムテーブル Custom Tables は IBM SPSS Statisticsのオプション機能の1つです カスタムテーブルを追加することで 基本的な度数集計テーブルやクロス集計テーブルの作成はもちろん 複数の変数を積み重ねた多重クロス集計テーブルや スケール変数を用いた集計テーブルなど より複雑で柔軟な集計表を作成することができます この章では

: (EQS) /EQUATIONS V1 = 30*V F1 + E1; V2 = 25*V *F1 + E2; V3 = 16*V *F1 + E3; V4 = 10*V F2 + E4; V5 = 19*V99

218 6 219 6.11: (EQS) /EQUATIONS V1 = 30*V999 + 1F1 + E1; V2 = 25*V999 +.54*F1 + E2; V3 = 16*V999 + 1.46*F1 + E3; V4 = 10*V999 + 1F2 + E4; V5 = 19*V999 + 1.29*F2 + E5; V6 = 17*V999 + 2.22*F2 + E6; CALIS.

統計的データ解析

統計的データ解析 011 011.11.9 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 連続確率分布の平均値 分散 比較のため P(c ) c 分布 自由度 の ( カイ c 平均値 0, 標準偏差 1の正規分布 に従う変数 xの自乗和 c x =1 が従う分布を自由度 の分布と呼ぶ 一般に自由度の分布は f /1 c / / ( c ) {( c ) e }/ ( / ) 期待値 二乗 ) 分布 c

異文化言語教育評価論 ⅠA 第 4 章分散分析 (3 グループ以上の平均を比較する ) 平成 26 年 5 月 14 日 報告者 :D.M. K.S. 4-1 分散分析とは 検定の多重性 t 検定 2 群の平均値を比較する場合の手法分散分析 3 群以上の平均を比較する場合の手法 t 検定

異文化言語教育評価論 ⅠA 第 4 章分散分析 (3 グループ以上の平均を比較する ) 平成 26 年 5 月 14 日 報告者 :D.M. K.S. 4-1 分散分析とは 4-1-1 検定の多重性 t 検定 2 群の平均値を比較する場合の手法分散分析 3 群以上の平均を比較する場合の手法 t 検定の反復 (e.g., A, B, C の 3 群の比較を A-B 間 B-C 間 A-C 間の t 検定で行う