Microsoft PowerPoint - SASユーザ総会2016_MRCT_送付用.pptx

Microsoft PowerPoint - 【配布・WEB公開用】SAS発表資料.pptx

生存関数における信頼区間算出法の比較 佐藤聖士, 浜田知久馬東京理科大学工学研究科 Comparison of confidence intervals for survival rate Masashi Sato, Chikuma Hamada Graduate school of Engineering, Tokyo University of Science 要旨 : 生存割合の信頼区間算出の際に用いられる各変換関数の性能について被覆確率を評価指標として比較した.

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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,

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

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 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

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

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α β *2 α α β β α = α 1 β = 1 β 2.2 α 0 β *3 2.3 * *2 *3 *4 (µ A ) (µ P ) (µ A > µ P ) 10 (µ A = µ P + 10) 15 (µ A = µ P +

Armitage 1 1.1 2 t *1 α β 1.2 µ x µ 2 2 2 α β 2.1 1 α β α ( ) β *1 t t 1 α β *2 α α β β α = α 1 β = 1 β 2.2 α 0 β 1 0 0 1 1 5 2.5 *3 2.3 *4 3 3.1 1 1 1 *2 *3 *4 (µ A ) (µ P ) (µ A > µ P ) 10 (µ A = µ P

<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

Jupyter Notebook を活用したプログラムライブラリ構築の検討 吹谷芳博 1, 藤澤正樹 1 ( 1 あすか製薬株式会社 ) Examination of the program library construction using Jupyter Notebook ASKA Pharm

Jupyter Notebook を活用したプログラムライブラリ構築の検討 吹谷芳博 1, 藤澤正樹 1 ( 1 あすか製薬株式会社 ) Examination of the program library construction using Jupyter Notebook ASKA Pharmaceutical Co., Ltd. 要旨 : PC SAS での Jupyter Notebook

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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

Microsoft PowerPoint - 【魚住】 発表原稿【Web公開用】.ppt [互換モード]

SG (Statistical Graphics) Procedures による Kaplan-Meier プロットの作成 魚住龍史 1, * 浜田知久馬 2 1 日本化薬株式会社医薬データセンター 2 東京理科大学工学部経営工学科 Kaplan-Meier plots using Statistical Graphics Procedures Ryuji Uozumi 1, * and Chikuma

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http://www.riskdatabank.co.jp The of Japan, Ltd. All rights reserved. 2 The of Japan, Ltd. All rights reserved. 3 The of Japan, Ltd. All rights reserved. 4 The of Japan, Ltd. All rights reserved. 5 The

2,347 232 01

27 194120331 JAPAN ASIA INVESTMENT CO., LTD. P01 P03 P05 P07 P08 P09 P10 P11 P13 P14 2,347 232 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 20,051 5,550 4,796 3,049 88,123 10,750 13,521 30,190 55,162 21,444 5,172

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薬食審査発第 号平成 19 年 9 月 28 日 各都道府県衛生主管部 ( 局 ) 長殿 厚生労働省医薬食品局審査管理課長 国際共同治験に関する基本的考え方について 従来 我が国においては ICH-E5 ガイドラインに基づく 外国臨床データを受け入れる際に考慮すべき民族的要因について

薬食審査発第 0928010 号平成 19 年 9 月 28 日 各都道府県衛生主管部 ( 局 ) 長殿 厚生労働省医薬食品局審査管理課長 国際共同治験に関する基本的考え方について 従来 我が国においては ICH-E5 ガイドラインに基づく 外国臨床データを受け入れる際に考慮すべき民族的要因について ( 平成 10 年 8 月 11 日医薬審第 7 62 号厚生省医薬安全局審査管理課長通知 ) により

これまでの検討経緯 2014 年 6 月 E17 EWG 設立 2014 年 11 月第 1 回対面会合 ( リスボン ) 2015 年 6 月第 2 回対面会合 ( 福岡 ) 2015 年 12 月第 3 回対面会合 ( ジャクソンビル ) 2016 年 5 月 -6 月 エクスパートによるサイン

ICH E17 ガイドライン国際共同治験の計画及びデザインに関する一般原則 宇山佳明 ICH E17 rapporteur 医療情報活用推進室長 ( 独 ) 医薬品医療機器総合機構 (PMDA) 1 これまでの検討経緯 2014 年 6 月 E17 EWG 設立 2014 年 11 月第 1 回対面会合 ( リスボン ) 2015 年 6 月第 2 回対面会合 ( 福岡 ) 2015 年 12 月第

PHREG プロシジャにおける 共変量調整解析に関連したオプション機能 魚住龍史 1 * 矢田真城 2 浜田知久馬 3 1 京都大学大学院医学研究科医学統計生物情報学 2 エイツーヘルスケア株式会社 3 東京理科大学 Investigating fascinating aspects associa

PHREG プロシジャにおける 共変量調整解析に関連したオプション機能 魚住龍史 1 * 矢田真城 2 浜田知久馬 3 1 京都大学大学院医学研究科医学統計生物情報学 2 エイツーヘルスケア株式会社 3 東京理科大学 Investigating fascinating aspects associated with covariate-adjusted analysis using PHREG procedure

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

OpRisk VaR3.2 Presentation

オペレーショナル リスク VaR 計量の実施例 2009 年 5 月 SAS Institute Japan 株式会社 RI ビジネス開発部羽柴利明 オペレーショナル リスク計量の枠組み SAS OpRisk VaR の例 損失情報スケーリング計量単位の設定分布推定各種調整 VaR 計量 内部損失データ スケーリング 頻度分布 規模分布 分布の補正相関調整外部データによる分布の補正 損失シナリオ 分布の統合モンテカルロシミュレーション

スタートアップガイド_応用編

Copyright 2017 JAPAN POST BANK CO., LTD. All Rights Reserved. 1

Copyright 2017 JAPAN POST BANK CO., LTD. All Rights Reserved. 1 Copyright 2017 JAPAN POST BANK CO., LTD. All Rights Reserved. 2 60 50 40 30 20 10 0 20173 20183 Copyright 2017 JAPAN POST BANK CO., LTD.

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本文／年次報告　　６７‐１０７

３２号　７０１０６２／きじ１

10西宮市立中央病院/本文

北九州高専　志遠　第６３号／表紙・表４

特別プログラム

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報告書（第２回ＮＧＯ‐ＪＩＣＡ）／はじめに・目次

P-12 P-13 3 4 28 16 00 17 30 P-14 P-15 P-16 4 14 29 17 00 18 30 P-17 P-18 P-19 P-20 P-21 P-22

1 14 28 16 00 17 30 P-1 P-2 P-3 P-4 P-5 2 24 29 17 00 18 30 P-6 P-7 P-8 P-9 P-10 P-11 P-12 P-13 3 4 28 16 00 17 30 P-14 P-15 P-16 4 14 29 17 00 18 30 P-17 P-18 P-19 P-20 P-21 P-22 5 24 28 16 00 17 30 P-23

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program08.pdf

ニューガラス１００／１００目次

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

P. 2 P. 4 P. 5 P. 6 P. 7 P. 9 P P.11 P.14 P.15 P.16 P.16 P.17 P.19 P.20 P.22 P P P P P P P P P

201628 3 2016 5 13 P. 2 P. 4 P. 5 P. 6 P. 7 P. 9 P.10 2016 P.11 P.14 P.15 P.16 P.16 P.17 P.19 P.20 P.22 P.23 10 P.24 11 P.26 12 P.27 13 P.28 14 P.28 15 P.29 16 P.30 17 P.31 P.33 P.34 Copyright 2016 JAPAN

P. 2 P. 4 P. 5 P. 6 P. 7 P. 9 P.10 P.12 P.13 P.14 P.14 P.15 P.17 P.18 P.20 P P P P P.25 P.27 P.28 Copyright 2016 JAPAN POST BA

201729 3 1 2016 8 12 P. 2 P. 4 P. 5 P. 6 P. 7 P. 9 P.10 P.12 P.13 P.14 P.14 P.15 P.17 P.18 P.20 P.21 10 P.22 11 P.23 12 P.24 13 P.25 P.27 P.28 Copyright 2016 JAPAN POST BANK CO., LTD. All Rights Reserved.

(2-3)CyberSpace

報告書.PDF

2011 年 11 月 25 日 - 低線量被ばく WG 資料 低線量被ばくの健康リスクとその対応 大分県立看護科学大学 人間科学講座環境保健学研究室 甲斐倫明

2011 年 11 月 25 日 - 低線量被ばく WG 資料 低線量被ばくの健康リスクとその対応 大分県立看護科学大学 人間科学講座環境保健学研究室 甲斐倫明 講演のポイント ICRP はなぜ LNT モデルを考えるか 検証が困難な放射線リスクの大きさ 内部被ばくのリスクは線量で知る 防護の最適化は 放射線を含めた様々なリスクに配慮 ICRP の基本的考え方 ICRP Pub.103 (A178)

RGR22737_6150.pdf

10 年相対生存率 全患者 相対生存率 (%) (Period 法 ) Key Point 1 10 年相対生存率に明らかな男女差は見られない わずかではあ

(ICD10: C91 C95 ICD O M: 9740 9749, 9800 9999) 全体のデータにおける 治癒モデルの結果が不安定であるため 治癒モデルの結果を示していない 219 10 年相対生存率 全患者 相対生存率 (%) 52 52 53 31 29 31 26 23 25 1993 1997 1998 01 02 06 02 06 (Period 法 ) 21 17 55 54

ANOVA

3 つ z のグループの平均を比べる ( 分散分析 : ANOVA: analysis of variance) 分散分析は 全体として 3 つ以上のグループの平均に差があるか ということしかわからないために, どのグループの間に差があったかを確かめるには 多重比較 という方法を用います これは Excel だと自分で計算しなければならないので, 分散分析には統計ソフトを使った方がよいでしょう 1.

Design for Sports

Design for Sports DESCENTE LTD. 1 2 DESCENTE LTD. 3 4 DESCENTE LTD. 5 6 15 15 60 120 10 5 0 DESCENTE LTD. 7 8 DESCENTE LTD. 9 10 DESCENTE LTD. 11 12 DESCENTE LTD. 13 14 15 DESCENTE LTD. 16 DESCENTE LTD.

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Tohoku Electric Power Co., Inc. CSR Report 2012 01 Tohoku Electric Power Co., Inc. CSR Report 2012 01 03 05 07 08 09 11 12 13 38 39 41 43 44 45 15 17 18 19 22 29 31 33 34 35 36 37 47 49 52 53 54 55 02

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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

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/

Microsoft Word - cjs63B9_ docx

日本人の年齢別推算糸球体濾過量 (egfr) の検討 ~ 協会けんぽ東京支部 76 万人の健診データから ~ 渋谷区医師会 望星新宿南口クリニック院長高橋俊雅 協会けんぽ東京支部保健グループ岡本康子 尾川朋子 目的 企画総務グループ馬場武彦 概要 推算糸球体濾過量 (egfr) は 慢性腎臓病 (CKD) の診断 治療に広く利用さ れているが 個々人の egfr を比較できる年齢別 egfr( 標準値

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INNOVATION NAVIGATOR 産学官連携情報誌 2014 東京理科大学 山口東京理科大学 諏訪東京理科大学 Tokyo University of Science 2 http://www.tus.ac.jp/ridai/doc/ji/rijia01.php 3 4 5 6 7 8 238

Q 23 A Q Q15 76 Q23 77

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

やよいの顧客管理

1 2 3 4 5 6 7 a a a a a a

弥生給与/やよいの給与計算

弥生 シリーズ

弥生会計 プロフェッショナル/スタンダード/やよいの青色申告

弥生会計/やよいの青色申告

c c c c c 1 c c c c c c c c c c c 2 3 c c 4 a a a a a a a a a

弥生会計 ネットワーク/プロフェッショナル2ユーザー

TF● ：テーマ名

日本製薬工業協会シンポジウム 臨床試験の欠測データの取り扱いに関する最近の展開と今後の課題について - 統計手法 estimand と架空の事例に対する流れの整理 - (5)Estimand の解説 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 欠測のあるデータに対する解析方法論 SAS プログラム検討チーム 東レ株式会社土居正明 1 本シンポジウムの概要 (PM: セッション 2) 臨床試験の計画から解析までの流れの整理

P. 2 P. 4 P. 5 P. 6 P. 7 P. 9 P P.11 P.13 P.15 P.16 P.17 P.17 P.18 P.20 P.21 P.23 P P P P P P P P.31

201729 3 2017 5 15 P. 2 P. 4 P. 5 P. 6 P. 7 P. 9 P.10 2017 P.11 P.13 P.15 P.16 P.17 P.17 P.18 P.20 P.21 P.23 P.24 10 P.25 11 P.27 12 P.28 13 P.29 14 P.29 15 P.30 16 P.31 17 P.32 P.34 P.35 Copyright 2017

18 (1) US (2) US US US 90 (3) 2 8 1 18 108 2 2,000 3 6,000 4 33 2 17 5 2 3 1 2 8 6 7 7 2 2,000 8 1 8 19 9 10 2 2 7 11 2 12 28 1 2 11 7 1 1 1 1 1 1 3 2 3 33 2 1 3 2 3 2 16 2 8 3 28 8 3 5 13 1 14 15 1 2

SAS_2014_zhang_3

生物学的同等性試験における例数設計 : 正確 近似と漸近 張方紅 安藤英一グラクソ 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 Sample size for bioequivalence rials: Exac approximae and asympoic mehods Fanghong Zhang and Hidekazu Ando Biomedical Daa Science Deparmen

H22 BioS t (i) treat1 treat2 data d1; input patno treat1 treat2; cards; ; run; 1 (i) treat = 1 treat =

H BioS t (i) treat treat data d; input patno treat treat; cards; 3 8 7 4 8 8 5 5 6 3 ; run; (i) treat treat data d; input group patno period treat y; label group patno period ; cards; 3 8 3 7 4 8 4 8 5

1 -, XX Total Fertility Rate 1 2

2005 3 No. REGION- 10 1 -, XX 10 2 3 4 Total Fertility Rate 1 http://www.kyoto-su.ac.jp/project/orc/econ-public/region/yamada/pdf/future-pop.xls 2 http://www.stat.go.jp/data/jinsui/2003np/zuhyou/05k3f-1.xls

EPSON PX-G920 基本操作ガイド

- 目次 - 乳幼児健診情報システムの全体構造と詳細 1 Ⅰ. データの入力方法 5 Ⅱ. 入力したデータの集計方法 10 Ⅲ. 分析結果の作成方法 1 Ⅳ. 都道府県へ報告する際の報告用ファイルの作成方法 15

乳幼児健診情報システム マニュアル ご利用ガイド - 目次 - 乳幼児健診情報システムの全体構造と詳細 1 Ⅰ. データの入力方法 5 Ⅱ. 入力したデータの集計方法 10 Ⅲ. 分析結果の作成方法 1 Ⅳ. 都道府県へ報告する際の報告用ファイルの作成方法 15 乳幼児健診情報システムの全体構造 ダウンロードする つのファイル 1 入力画面 入力用ファイル 県 市 015.xlsm ファイルを開くと

Microsoft PowerPoint - 2_6_shibata.ppt [互換モード]

圧密問題への逆問題の適用 一次元圧密と神戸空港の沈下予測 1. 一次元圧密の解析 2. 二次元圧密問題への適用 3. 神戸空港の沈下予測 1. 一次元圧密の解析 一次元圧密の実験 試験システムの概要 分割型圧密試験 逆解析の条件 未知量 ( 同定パラメータ ) 圧縮指数 :, 透水係数 :k 初期体積ひずみ速度 : 二次圧密係数 : 観測量沈下量 ( 計 4 点 ) 逆解析手法 粒子フィルタ (SIS)

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iR-ADV C2230/C2220 製品カタログ

Fuji Xerox Co., Ltd. All rights reserved.

2011 Fuji Xerox Co., Ltd. All rights reserved. 2 2011 Fuji Xerox Co., Ltd. All rights reserved. 2011 Fuji Xerox Co., Ltd. All rights reserved. 2011 Fuji Xerox Co., Ltd. All rights reserved. 2011 Fuji Xerox

1...1 1...1 2...1 2.1...1 2.2...5 2.3...6 1...6 2...6 3...7 4...7 5...7 2.4...8 2...9 1...9 2... 10 2.1... 10 1... 10 2... 11 2.2... 12 1 2... 13 3... 18 4... 22 5... 23 6... 24 2.3... 34 1... 34 2...

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

ビッグデータ分析を高速化する 分散処理技術を開発 日本電気株式会社

ビッグデータ分析を高速化する 分散処理技術を開発 日本電気株式会社 概要 NEC は ビッグデータの分析を高速化する分散処理技術を開発しました 本技術により レコメンド 価格予測 需要予測などに必要な機械学習処理を従来の 10 倍以上高速に行い 分析結果の迅速な活用に貢献します ビッグデータの分散処理で一般的なオープンソース Hadoop を利用 これにより レコメンド 価格予測 需要予測などの分析において

EPSON PX-A720 操作ガイド

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1QX

2008 Environment Report by Daiki Aluminium Industry Co., Ltd. 1 C O N T E N T S 1 3 5 6 7 8 9 11 12 13 17 19 21 22 2 G& 3 G & G Top Message Top Message G & G G4 5 6 7 8 9 T O P I C S 10 T O P I C S 11

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

Microsoft Word - ＊Xpert Flu検討　患者用説明書 修正.docx

患者さんへ 自主臨床研究 全自動遺伝子解析装置におけるインフルエンザ試薬の性 能評価 についてのご説明 札幌医科大学附属病院 作成年月日 :2019 年 1 月 25 日 第 3 版 1 1. はじめに 臨床研究により新しい治療法を確立することは大学病院の使命であり 患者さんのご協力により成し遂げることができるものです 今回参加をお願いする臨床研究は 自主臨床研究 と呼ばれるもので 実際の診療に携わる医師が医学的必要性

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2013 WINTER No. 124 World Heritage in Japan 2013 WINTER No. 124 CONTENTS 2 4 6 8 12 15 16 18 3 2 5 4 4 3 5 6 1 2 7 6 9 8 9 8 2012 Warner Bros. Entertainment Inc. All rights reserved From FIELDING N E C

ワイブル解析による市場故障予測方法の検証

ワイブル解析による市場故障予測方法の検証ミヤチテクノス 渡壁利夫. はじめに市場で同一故障が多発した場合 この先故障が どの程度発生するかが今後の対応において必要な情報となる このため ワイブル型累積ハザード紙で分析し予測している 予測時点でデータの性質や背景を考慮せず推定したワイブル分布からの予測とその後 故障発生が収束した時点での結果が大きく乖離する場合があった そこで その原因を検証し予測をする上での留意すべき点を以下に報告する.

REPORT

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

リスク分析・シミュレーション

はじめての Crystal Ball 操作マニュアル編 株式会社構造計画研究所 164-0012 東京都中野区中央 4-5-3 TEL:03-5342-1090 Copyright 2012 KOZO KEIKAKU ENGINEERING Inc. All Rights Reserved. はじめに 本マニュアルは 初めて Crystal Ball を操作する方向けに作成された入門マニュアルです

CPUスケジューリング

5-6 プロセス管理と CPU スケジューリング 1 多重プログラミングの概念 CPU を無駄なく使いたい ジョブ A ジョブ B 開始遊休状態 : 入力 開始遊休状態 : 入力 遊休状態 : 入力 遊休状態 : 入力 停止 停止 図 4.1 二つの上部 A,B の実行 2 多重プログラミングの概念 ジョブ A 開始遊休状態 : 入力 遊休状態 : 入力 停止 ジョブ B 待ち 開始遊休状態 : 入力

10 年相対生存率 全患者 相対生存率 (%) (Period 法 ) Key Point 1 の相対生存率は 1998 年以降やや向上した 日本で

151 10 年相対生存率 全患者 相対生存率 (%) 82 76 79 61 60 53 52 51 46 1993 1997 1998 2001 2002 2006 2002 2006 (Period 法 ) 44 40 43 Key Point 1 の相対生存率は 1998 年以降やや向上した 日本でパクリタキセル カルボプラチン併用療法が標準治療となった時期と一致する 0 1 2 3 4 5

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

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確率的手法による構造安全性の解析 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. http://www.morikita.co.jp/books/mid/55271 このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行当時のものです. i 25 7 ii Benjamin &Cornell Ang & Tang Schuëller 1973 1974 Ang Mathematica

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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

*1 * Wilcoxon 2 2 t t t t d t M t N t M t n t N t n t N t d t N t t at ri

Wilcoxon H23 BioS 1 Wilcoxon 2 2.1 1 2 1 0 1 1 5 0 1 2 7 0 1 3 8 1 1 4 12 0 2 5 2 0 2 6 3 1 2 7 4 1 2 8 10 0 Wilcoxon 2.2 S 1 t S 2 t Wilcoxon H 0 H 1 H 0 : S 1 t S 2 t H 1 : S 1 t S 2 t 1 *1 *2 2.3 2.3.1

ミーティングへの参加

ミーティングの主催者が [今すぐミーティング Meet Now ] オプションを使用して ミーティ ングをスケジュール またはインスタント ミーティングを開始すると その主催者とすべての 出席予定者にミーティングの詳細が記載された電子メールの招待状が届きます 出席予定者は ミーティングに参加する時間になったら 電子メールの招待状またはインスタント メッセージ に含まれているミーティングの URL を選択します

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第２９回日中石炭関係総合会議

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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