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kubostat1g p. MCMC binomial distribution q MCMC : i N i y i p(y i q = ( Ni y i q y i (1 q N i y i, q {y i } q likelihood q L(q {y i } = i=1 p(y i q 1

kubostat1g p.1 1 (g Hierarchical Bayesian Model [email protected] http://goo.gl/7ci The development of linear models Hierarchical Bayesian Model Be more flexible Generalized Linear Mixed Model (GLMM

12/1 ( ) GLM, R MCMC, WinBUGS 12/2 ( ) WinBUGS WinBUGS 12/2 ( ) : 12/3 ( ) :? ( :51 ) 2/ 71

2010-12-02 (2010 12 02 10 :51 ) 1/ 71 GCOE 2010-12-02 WinBUGS [email protected] http://goo.gl/bukrb 12/1 ( ) GLM, R MCMC, WinBUGS 12/2 ( ) WinBUGS WinBUGS 12/2 ( ) : 12/3 ( ) :? 2010-12-02 (2010 12

kubo2017sep16a p.1 ( 1 ) : : :55 kubo ( ( 1 ) / 10

kubo2017sep16a p.1 ( 1 ) [email protected] 2017 09 16 : http://goo.gl/8je5wh : 2017 09 13 16:55 kubo (http://goo.gl/ufq2) ( 1 ) 2017 09 16 1 / 106 kubo (http://goo.gl/ufq2) ( 1 ) 2017 09 16 2 / 106

/22 R MCMC R R MCMC? 3. Gibbs sampler : kubo/

2006-12-09 1/22 R MCMC R 1. 2. R MCMC? 3. Gibbs sampler : [email protected] http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/ kubo/ 2006-12-09 2/22 : ( ) : : ( ) : (?) community ( ) 2006-12-09 3/22 :? 1. ( ) 2. ( )

/ *1 *1 c Mike Gonzalez, October 14, Wikimedia Commons.

2010 05 22 1/ 35 2010 2010 05 22 *1 [email protected] *1 c Mike Gonzalez, October 14, 2007. Wikimedia Commons. 2010 05 22 2/ 35 1. 2. 3. 2010 05 22 3/ 35 : 1.? 2. 2010 05 22 4/ 35 1. 2010 05 22 5/

kubostat2017j p.2 CSV CSV (!) d2.csv d2.csv,, 286,0,A 85,0,B 378,1,A 148,1,B ( :27 ) 10/ 51 kubostat2017j (http://goo.gl/76c4i

kubostat2017j p.1 2017 (j) Categorical Data Analsis [email protected] http://goo.gl/76c4i 2017 11 15 : 2017 11 08 17:11 kubostat2017j (http://goo.gl/76c4i) 2017 (j) 2017 11 15 1 / 63 A B C D E F G

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 [email protected] http://goo.gl/76c4i 2017 11 14 : 2017 11 07 15:43 1 : 2 3? 4 kubostat2017b (http://goo.gl/76c4i)

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

kubostat2017c p.1 2017 (c), a generalized linear model (GLM) : [email protected] 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

一般化線形 (混合) モデル (2) - ロジスティック回帰と GLMM

.. ( ) (2) GLMM [email protected] I http://goo.gl/rrhzey 2013 08 27 : 2013 08 27 08:29 kubostat2013ou2 (http://goo.gl/rrhzey) ( ) (2) 2013 08 27 1 / 74 I.1 N k.2 binomial distribution logit link function.3.4!

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

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WinBUGS 入門 水産資源学におけるベイズ統計の応用ワークショップ 2007 年 8 月 2-3 日, 中央水研 遠洋水産研究所外洋資源部 鯨類管理研究室 岡村寛 WinBUGS とは BUGS (Bayesian Inference Using Gibbs Sampling) の Windows バージョン フリーのソフトウェア Gibbs samplingを利用した事後確率からのサンプリングを行う

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

kubostat207e p. I 207 (e) GLM [email protected] 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

今回 次回の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ Danger!! (危 1) 時系列データの GLM あてはめ (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 各時刻の個体数 気温 とか これは次回)

生態学の時系列データ解析でよく見る あぶない モデリング 久保拓弥 mailto:[email protected] statistical model for time-series data 2017-07-03 kubostat2017 (h) 1/59 今回 次回の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ Danger!! (危 1) 時系列データの

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

: Bradley-Terry Burczyk

58 (W15) 2011 03 09 [email protected] http://goo.gl/edzle 2011 03 09 (2011 03 09 19 :32 ) : Bradley-Terry Burczyk ? ( ) 1999 2010 9 R : 7 (1) 8 7??! 15 http://www.atmarkit.co.jp/fcoding/articles/stat/07/stat07a.html

今日の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ (危 1) 時系列データの GLM あてはめ (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 各時刻の個体数 気温 とか

時系列データ解析でよく見る あぶない モデリング 久保拓弥 (北海道大 環境科学) 1/56 今日の要点 あぶない 時系列データ解析は やめましょう! 統計モデル のあてはめ (危 1) 時系列データの GLM あてはめ (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 各時刻の個体数 気温 とか (危 1) 時系列データを GLM で (危 2) 時系列Yt 時系列 Xt 相関は因果関係ではない 問題の一部

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

: (GLMM) (pseudo replication) ( ) ( ) & Markov Chain Monte Carlo (MCMC)? /30

PlotNet 6 ( ) 2006-01-19 TOEF(1998 2004), AM, growth6 DBH growth (mm) 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 10 20 30 40 50 70 DBH (cm) 1. 2. - - : [email protected] http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/ kubo/show/2006/plotnet/

kubostat2018a p.1 統計モデリング入門 2018 (a) The main language of this class is 生物多様性学特論 Japanese Sorry An overview: Statistical Modeling 観測されたパターンを説明する統計モデル

p.1 統計モデリング入門 2018 (a) The main language of this class is 生物多様性学特論 Japanese Sorry An overview: Statistical Modeling 観測されたパターンを説明する統計モデル 久保拓弥 (北海道大 環境科学) Why in Japanese? because even in Japanese, statistics

統計モデリング入門 2018 (a) 生物多様性学特論 An overview: Statistical Modeling 観測されたパターンを説明する統計モデル 久保拓弥 (北海道大 環境科学) 統計モデリング入門 2018a 1

統計モデリング入門 2018 (a) 生物多様性学特論 An overview: Statistical Modeling 観測されたパターンを説明する統計モデル 久保拓弥 (北海道大 環境科学) [email protected] 1/56 The main language of this class is Japanese Sorry Why in Japanese? because

Stanによるハミルトニアンモンテカルロ法を用いたサンプリングについて

Stan によるハミルトニアンモンテカルロ法を用いたサンプリングについて 10 月 22 日中村文士 1 目次 1.STANについて 2.RでSTANをするためのインストール 3.STANのコード記述方法 4.STANによるサンプリングの例 2 1.STAN について ハミルトニアンモンテカルロ法に基づいた事後分布からのサンプリングなどができる STAN の HP: mc-stan.org 3 由来

Microsoft PowerPoint - 14回パラメータ推定配布用.pptx

パラメータ推定の理論と実践 BEhavior Study for Transportation Graduate school, Univ. of Yamanashi 山梨大学佐々木邦明 最尤推定法 点推定量を求める最もポピュラーな方法 L n x n i1 f x i 右上の式を θ の関数とみなしたものが尤度関数 データ (a,b) が得られたとき, 全体の平均がいくつとするのがよいか 平均がいくつだったら

1 環境統計学ぷらす 第 5 回 一般 ( 化 ) 線形混合モデル 高木俊 2013/11/21

1 環境統計学ぷらす 第 5 回 一般 ( 化 ) 線形混合モデル 高木俊 [email protected] 2013/11/21 2 予定 第 1 回 : Rの基礎と仮説検定 第 2 回 : 分散分析と回帰 第 3 回 : 一般線形モデル 交互作用 第 4.1 回 : 一般化線形モデル 第 4.2 回 : モデル選択 (11/29?) 第 5 回 : 一般化線形混合モデル

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

バイオインフォマティクス特論4

藤 博幸 1-3-1. ピアソン相関係数 1-3-2. 致性のカッパ係数 1-3-3. 時系列データにおける変化検出 ベイズ統計で実践モデリング 5.1 ピアソン係数 第 5 章データ解析の例 データは n ペアの独 な観測値の対例 : 特定の薬剤の投与量と投与から t 時間後の注 する遺伝 の発現量 2 つの変数間の線形の関係性はピアソンの積率相関係数 r で表現される t 時間後の注 する遺伝

2009 5 1...1 2...3 2.1...3 2.2...3 3...10 3.1...10 3.1.1...10 3.1.2... 11 3.2...14 3.2.1...14 3.2.2...16 3.3...18 3.4...19 3.4.1...19 3.4.2...20 3.4.3...21 4...24 4.1...24 4.2...24 4.3 WinBUGS...25 4.4...28

医薬品開発の意思決定における Bayesian Posterior Probability の適用例 ~ Random-Walk Metropolis vs. No-U-Turn Sampler ~ 作井将 清水康平 舟尾暢男 武田薬品工業株式会社日本開発センター生物統計室 Using Bayesi

医薬品開発の意思決定における Bayesian Posterior Probability の適用例 ~ Random-Walk Metropolis vs. No-U-Turn Sampler ~ 作井将 清水康平 舟尾暢男 武田薬品工業株式会社日本開発センター生物統計室 Using Bayesian Posterior Probability for Go/No-Go Decision Making

講義のーと : データ解析のための統計モデリング. 第３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

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

,, Poisson 3 3. t t y,, y n Nµ, σ 2 y i µ + ɛ i ɛ i N0, σ 2 E[y i ] µ * i y i x i y i α + βx i + ɛ i ɛ i N0, σ 2, α, β *3 y i E[y i ] α + βx i

Armitage.? SAS.2 µ, µ 2, µ 3 a, a 2, a 3 a µ + a 2 µ 2 + a 3 µ 3 µ, µ 2, µ 3 µ, µ 2, µ 3 log a, a 2, a 3 a µ + a 2 µ 2 + a 3 µ 3 µ, µ 2, µ 3 * 2 2. y t y y y Poisson y * ,, Poisson 3 3. t t y,, y n Nµ,

Dirichlet process mixture Dirichlet process mixture 2 /40 MIRU2008 :

Dirichlet Process : joint work with: Max Welling (UC Irvine), Yee Whye Teh (UCL, Gatsby) http://kenichi.kurihara.googlepages.com/miru_workshop.pdf 1 /40 MIRU2008 : Dirichlet process mixture Dirichlet process

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: [email protected] 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.)

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

二項‐ベータ階層ベイズモデルによる児童虐待相談対応率の地域差に関する研究 : 都道府県政令指定都市別による多重比較

Kwansei Gakuin University Rep Title Author(s) 二 項 ベータ 階 層 ベイズモデルによる 児 童 虐 待 相 談 対 応 率 の 地 域 差 に 関 する 研 究 : 都 道 府 県 政 令 指 定 都 市 別 による 多 重 比 較 Lee, Jung Won, 李, 政 元 Citation 総 合 政 策 研 究, 41: 29-36 Issue

みっちりGLM

2015/3/27 12:00-13:00 日本草地学会若手 R 統計企画 ( 信州大学農学部 ) R と一般化線形モデル入門 山梨県富士山科学研究所 安田泰輔 謝辞 : 日本草地学会若手の会の皆様 発表の機会を頂き たいへんありがとうございます! 茨城大学 学生時代 自己紹介 ベータ二項分布を用いた種の空間分布の解析 所属 : 山梨県富士山科学研究所 最近の研究テーマ 近接リモートセンシングによる半自然草地のモニタリング手法開発

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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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1 第 2 回ベイズ推定 WS Stan によるベイズ推定の可能性と課題 2015 年 03 月 04 日 ベイズ塾実践篇 STAN の魅力 使い方階層ベイズ その他ベイズ統計いろいろ 専修大学 岡田謙介 2 塾生 さんらよりいただいたお題 1 他の MCMC 実行ソフトウェアにない STAN の特徴 (STAN のここがウリ!! という点 ) 2STAN でいくつかの代表的な統計モデルを推定する際の実例や注意点

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, , 1 1 9 11 9 12 10 13 11 14 14 15 15 16 19 2 21 21 21 22 23 221 23 222 24 223 27 23 30 231 2PLM 31 232 CCM 31 233 2PLCM 33 234 34 235 35 3 51 31 51 32 53 321 53 322 54 323 2 BTM 54 2 324 55 325 MCMC

MCMCについて

MCMC について 水産資源学におけるベイズ統計の応用ワークショップ 2007 年 8 月 2-3 日, 中央水研 遠洋水産研究所外洋資源部 鯨類管理研究室 岡村寛 事後分布からサンプルする Pr(θ 1, θ 2, θ 3, ) θ 1 は重要. あとは必要だけど直接的じゃないというようなとき, P(θ 1 x)= P(θ 1,, θ n x)dθ 2 dθ n を計算したい. モンテカルロ近似

IPSJ SIG Technical Report Pitman-Yor 1 1 Pitman-Yor n-gram A proposal of the melody generation method using hierarchical pitman-yor language model Aki

Pitman-Yor Pitman-Yor n-gram A proposal of the melody generation method using hierarchical pitman-yor language model Akira Shirai and Tadahiro Taniguchi Although a lot of melody generation method has been

03.Œk’ì

HRS KG NG-HRS NG-KG AIC Fama 1965 Mandelbrot Blattberg Gonedes t t Kariya, et. al. Nagahara ARCH EngleGARCH Bollerslev EGARCH Nelson GARCH Heynen, et. al. r n r n =σ n w n logσ n =α +βlogσ n 1 + v n w

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,

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ベイジアンモデルによる地域人口予測モデルの可能性について 片桐智志 1 山下諭史 1 ( 1 ネイチャーインサイト株式会社 ) The possibility of regional population forecasting model by Bayesian model KATAGIRI, Satoshi 1 YAMASHITA, Satoshi 1 1 Nature Insight Co.,

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Multivariate Realized Stochastic Volatility Models with Dynamic Correlation and Skew Distribution: Bayesian Analysis and Application to Risk Management 2019 3 15 Dai Yamashita (Hitotsubashi ICS) MSV Models

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 (,

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生存時間データに対するベイズ流例数設計 矢田真城 1 魚住龍史 2 浜田知久馬 1 エイツーヘルスケア株式会社開発戦略本部生物統計部 2 京都大学大学院医学研究科医学統計生物情報学 3 東京理科大学工学部情報工学科 3 Bayesian sample size calculation for sur

生存時間データに対するベイズ流例数設計 矢田真城 魚住龍史 浜田知久馬 エイツーヘルスケア株式会社開発戦略本部生物統計部 京都大学大学院医学研究科医学統計生物情報学 3 東京理科大学工学部情報工学科 3 Bayesian sample size calculation for survival analysis Shinjo Yada, Ryuji Uozumi, and Chikuma Hamada

ばらつき抑制のための確率最適制御

( ) http://wwwhayanuemnagoya-uacjp/ fujimoto/ 2011 3 9 11 ( ) 2011/03/09-11 1 / 46 Outline 1 2 3 4 5 ( ) 2011/03/09-11 2 / 46 Outline 1 2 3 4 5 ( ) 2011/03/09-11 3 / 46 (1/2) r + Controller - u Plant y

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) [email protected] 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....................

Excelにおける回帰分析（最小二乗法）の手順と出力

Microsoft Excel Excel 1 1 x y x y y = a + bx a b a x 1 3 x 0 1 30 31 y b log x α x α x β 4 version.01 008 3 30 Website:http://keijisaito.info, E-mail:[email protected] 1 Excel Excel.1 Excel Excel

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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

2 1,2, , 2 ( ) (1) (2) (3) (4) Cameron and Trivedi(1998) , (1987) (1982) Agresti(2003)

3 1 1 1 2 1 2 1,2,3 1 0 50 3000, 2 ( ) 1 3 1 0 4 3 (1) (2) (3) (4) 1 1 1 2 3 Cameron and Trivedi(1998) 4 1974, (1987) (1982) Agresti(2003) 3 (1)-(4) AAA, AA+,A (1) (2) (3) (4) (5) (1)-(5) 1 2 5 3 5 (DI)

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2016 年 4 月 26 日 @ 統計モデリング 統計モデリング 第三回配布資料 文献 : A. J. Dobson and A. G. Barnett: An Introducton to Generalzed Lnear Models. 3rd ed., CRC Press. J. J. Farawa: Extendng the Lnear Model wth R. CRC Press. 配布資料の

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2. :,,,. :.... Apr. - Jul., 26FY Dept. of Mechanical Engineering, Saga Univ., JAPAN 4 3. (probability),, 1. : : n, α A, A a/n. :, p, p Apr. - Jul., 26FY Dept. of Mechanical Engineering, Saga Univ., JAPAN

& 3 3 ' ' (., (Pixel), (Light Intensity) (Random Variable). (Joint Probability). V., V = {,,, V }. i x i x = (x, x,, x V ) T. x i i (State Variable),

.... Deeping and Expansion of Large-Scale Random Fields and Probabilistic Image Processing Kazuyuki Tanaka The mathematical frameworks of probabilistic image processing are formulated by means of Markov

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2 値データの Intraclass Correlation Coefficient の推定マクロプログラム 稲葉洋介 1 田中紀子 1 1 国立国際医療研究センターデータサイエンス部生物統計研究室 Macro program for calculating Intraclass Correlati

2 値データの Intraclass Correlation Coefficient の推定マクロプログラム 稲葉洋介 1 田中紀子 1 1 国立国際医療研究センターデータサイエンス部生物統計研究室 Macro program for calculating Intraclass Correlation Coefficient for binary data Yosuke Inaba, Noriko

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R を利 した回帰分析 中央水産研究所 岡村 寛 水産資源学における統計解析 漁業 調査データ解析 CPUE 標準化 資源のトレンド 体 組成のモード分解 成 式などの生物パラメータの推定 資源評価モデルによる個体群評価 ほとんどがパラメータの推定問題 今日の概要 前半 ( 岡村 ) 単回帰 重回帰モデル一般化線形 ( 混合 加法 ) モデルプロダクションモデル,VPA など 最小二乗法 最尤法 ベイズ推定

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欠測のあるデータにおける population-averaged 及び subject-specific アプローチの性能評価 多田圭佑サノフィ株式会社 研究開発部門医薬開発本部 統計解析 プログラミング部統計解析室 土居正明駒嵜弘 Performance evaluation of population-averaged and subject-specific approach with missing

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. 正規線形モデルのベイズ推定翠川 大竹距離減衰式 (PGA(Midorikawa, S., and Ohtake, Y. (, Attenuation relationships of peak ground acceleration and velocity considering attenuation characteristics for shallow and deeper earthquakes,