統計モデル入門
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統計モデル入門
（医学統計学シリーズ / 丹後俊郎編集, 2）
朝倉書店, 2000.2
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トウケイ モデル ニュウモン
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Faculty of Textile Science and Technology Library, Shinshu University研究室
490.19:Ta 862820042618
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University of Tsukuba Library, Library on Library and Information Science
490.19-I23-210007005912
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University of Toyama Library, Medical and Pharmaceutical Library図
WA950||I23t||V.2/C.195000215022
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Note
文献: p[238]-240
Contents of Works
- トピックス1 : 新記録の誕生と競技水準の向上
- トピックス2 : 病原性大腸菌O-157による集団食中毒
- Boostrap : 中央値の標準誤差を求める?
- モデルを比較する
- 測定誤差のある線形モデル : 測定法の比較
- 一般化線形モデル(GLIM)
- ノンパラメトリック回帰モデル
- イベント発生までの時間の長さに関するモデル
- Bayes推測
- Markov chain Monte Carlo法
- トピックス3 : 多施設共同臨床試験における施設間差
- トピックス4 : 疾病地図と疾病集積性
- 最尤推定
Description and Table of Contents
Description
本書の主要な目的は、「統計モデルの面白さ」、「統計モデルの基礎」、「代表的な方法の原理」を具体的事例を通して解説することにあるが、それと同時に、読者が「計算」できることを目指している。プロ野球選手でもまずヒットを打つことが自信につながるのと同じように、自分で「計算できる」ことがわかると自信と興味につながるからである。また、本書では、いくつかのトピックスを交えながら、新しいモデルを紹介し、なぜこのような「モデル」が必要なのか、どのようなアイデアの下に誕生してきたのかなどについても入門的な解説を行う。
Table of Contents
- トピックス（新記録の誕生と競技水準の向上；病原性大腸菌Ｏ‐１５７による集団食中毒）
- Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ—中央値の標準誤差を求める？
- モデルを比較する
- 測定誤差のある線形モデル—測定法の比較
- 一般化線形モデル（ＧＬＩＭ）
- ノンパラメトリック回帰モデル
- イベント発生までの時間の長さに関するモデル
- Ｂａｙｅｓ推測
- Ｍａｒｋｏｖ ｃｈａｉｎ Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ法〔ほか〕
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