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• Fleiss
  直線回帰 (Fleiss)直線回帰の逆予測 Amazon Clinical Experiments WCL Paper (Wiley Classics Library)
• 直線回帰 (Fleiss)
  ...回帰の逆予測 Fleiss R
• 直線回帰の逆予測
  直線回帰 (Fleiss) の続き． 参照 Fleiss R
• R
  Fleiss 直線回帰 (Fleiss)直線回帰の逆予測 Chow&Liu データ Table3.6.1 その他 RのTips 引数 ... ヒストグラム 平均±標準偏差のプロット 回帰の予測区間のプロット latticeプロットの順序 lmeでPKモデル
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  目次 Fleiss Chow&Liu Pinheiro&Bates 癌研胃癌データベース R SAS NONMEM lmeとnlme Wiki 内検索 検索
• RのTips
  summary(lm(...), cor=T) pairs(..., panel=panel.smooth) plot(..., xlab=expression(hat(epsilon)[i])) influence(lm()) rstudent(lm()) cooks.distance() identify(1 50, ginf$coef[,2], coutries) which.max() 参照 R
• 癌研 分布の確認
  # 各変数の分布の検討 .gcm - gcmstr[gcmstr$use, c("AGE","AGEG","SEX","FOL_MON","FOL_DAY","FOL_DAY2","OPEY","EVENT", "HEIGHTS","WEIGHT","BMI", "ALIVE5")] # 患者背景 lapply(.gcm[,c("AGE","AGEG","SEX","HEIGHTS","WEIGHT","BMI",&quo...
• Pinheiro&Bates
  Amazon Mixed-Effects Models in S and S-PLUS (Statistics and Computing)
• データ Table3.6.1
  データ プログラムと結果変量効果モデル Split-plot モデル 参照 データ Table 3.6.1 (p.64) Sequence SID Period1 Period2 RT 1 74.675 73.675 RT 4 96.4 93.25 RT 5 101.95 102.125 RT 6 79.05 69.45 RT 11 79.05 69.025 RT 12 85.95 68.7 RT 15 69.725 59.425 RT 16 86.275 76.125 RT 19 112.675 114.875 RT 20 99.525 116.25 RT 23 89.425 64.175 RT 24 55.175 74.575 TR 2 74.825 37.35 TR 3 86.875 51.925 TR 7 81.675 72.175 TR 8 92.7 77.5 TR 9...
• PROC (G)PLOT
  目次 経時データのプロット被験者ごとの推移 平均推移 AXIS 参照 経時データのプロット pp.46-7 被験者ごとの推移 PLOT で描く． PROC PLOT; PLOT Y*TIME=Subject; RUN; GPLOT で描く． GOPTIONS FTEXT=KANJI; PROC GPLOT; PLOT Y*TIE=Subject; SYMBOL1 I=JOIN R=50; RUN; 平均推移 群ごとに表示時間を少しずつずらす． DATA data2; SET data1; SELECT WHEN (Group=1) TIME2 = TIME; WHEN (Group=2) TIME2 = TIME + 0.1; WHEN (Group=3) TIME2 = TIME + 0.3...
• lmeとnlme
  変量効果、個体内誤差のモデリング require(nlme) set.seed(2801) # lme n - 100 m - 5 data.lme - data.frame( ID=rep(seq(n), each=m), TIME=runif(n*m, max=10), k0=rep(10*exp(rnorm(n, sd=0.2)), each=m), k1=rep(1*exp(rnorm(n, sd=0.2)), each=m) ) data.lme$pred - with(data.lme, k0+k1*TIME) data.lme$y - data.lme$pred * exp(rnorm(nrow(data.lme), sd=0.1)) summary(fm1 - lm(y ~ TIME, data.lme)) # 切片のみ。ID 単位...
• latticeプロットの順序
  条件付きプロットの順序 未完成。index.cond, perm.cond の使い方をもっと調べる必要あり。 xyplot(AUC ~ DOSE | factor(DRUG), ds, scales=list(x=list(log=10), y=list(log=10)), layout=c(2,2), index.cond=list(c(3,4,1,2,7,8,5,6))) 参照 R
• 平均±標準偏差のプロット
  #--- 例示用のサンプルデータ作成 ---# set.seed(2801) x - rep(seq(5), rep(6, 5)) y - 10 * x + 5 + rnorm(length(x), mean=0, sd=3) #--- X, Y の平均、標準偏差 ---# .mean - tapply(y, x, mean) .sd - tapply(y, x, sd) #--- データフレームにまとめる ---# .mean.sd - data.frame( x=as.numeric(names(.mean)), mean=.mean, msd=.mean-.sd, # 平均 - 標準偏差 psd=.mean+.sd # 平均 + 標準偏差 ) #--- 生値プロット ---# plot(x, y) #--- 平均±標準偏差のプロット ---# p...
• 癌研胃癌データベース
  作業ログ 今後の予定 作業ログ Excel データを R のデータフレームに 体重、身長の外れ値処理3 例除外 変数追加打ち切りを欠測とした生存日数（回帰分析用） 5 年生存の 0/1 変数（5 年以内打ち切りは欠測） 生存時間 FOL_MON, FOL_DAY負になっているレコードあり FOL_DAY も 0 のレコードあり 分布の確認 今後の予定 データを眺める 線形回帰分析対比 予測 ブートストラップ MI 補間 残差分析 ロジスティック回帰分析 生存時間解析Cox 回帰 Kaplan-Meier 混合効果モデル解析 ANN TREE モデル
• 元々のトップページ
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• SAS
  実用SAS生物統計ハンドブック SAS/GRAPH SAS/GRAPH ファイルへの保存 SAS/Access LIBNAMEでExcel
• ヒストグラム
  x - rnorm(50) hist(x, freq=F) rug(x) lines(density(x)) #win.graph() histogram(x, type="density", panel=function(x, ...) { panel.histogram(x, ...) panel.densityplot(x, ...) panel.rug(x, ...) }) 参照 R
• 引数 ...
  "..." で与えられた引数の処理 fun - function(x, ...) { args - list(...) if (is.null(arg.aaa - args[["arg.aaa"]] ### 引数 arg.aaa を与えなかったとき ### arg.aaa - default.value (......) } fun(x=1) fun(x=1, arg.aaa="abc") 参照 R
• Chow&Liu
  データ Table3.6.1
• LIBNAMEでExcel
  * ファイル開いておく; LIBNAME xls "C \Book1.xls"; * シート名 Sheet1; DATA data1; SET xls. sheet1$ n; RUN; LIBNAME xls CLEAR; 参照 SAS
• NONMEM実行マクロ
  秀丸での NONMEM 実行マクロ // NONMEM を実行する // // 2004.10.12 // コントロールファイルが変更されていたら保存する if (updated) { save; if (!result) endmacro; } // NONMEM 実行 run "NMFE5.BAT " + filename + " CON"; 参照 NONMEM
• SAS/GRAPH ファイルへの保存
  複数の SAS/GRAPH の出力を EMF 形式で保存する．ファイル名のベース部分は NAME= オプションで指定する（これは同時にグラフカタログ名 ? でもある）．通し番号が自動的に付与されたファイル名が生成される． FILENAME grafout "C \Figures\"; GOPTIONS DEVICE=EMF GSFNAME=grafout GSFMODE=REPLACE; PROC GPLOT DATA=data; PLOT DV*PRED / NAME="gplot"; RUN; 参照 SAS
• 性別を MIXTURE で推定
  以下，これだけではまったく意味がない． $PROBLEM MIXTURE BW $DATA BW.CSV IGNORE=@ $INPUT SID SEX DV=BW MDV $PRED GEN=MIXEST-1 IF(MIXNUM.EQ.1)THEN BWI=THETA(1)+THETA(2) ELSE BWI=THETA(1) ENDIF F=BWI Y=F+ETA(1) $MIX NSPOP=2 P(1)=THETA(3) P(2)=1.0-P(1) $THETA (0 60) (10 FIXED) (0.55 FIXED) $OMEGA 100 $EST MAXE=9999 ;
• 回帰の予測区間のプロット
  #--- サンプルデータ作成 ---# set.seed(2801) data - data.frame(x=rep(seq(5), rep(6,5))) data$y - data$x * 10 + 5 + rnorm(nrow(data), sd=10) #--- 予測したい x の範囲 ---# x.pred - data.frame(x=seq(1, 6, length=101)) #--- 直線回帰 ---# fm1 - lm(y ~ x, data) #--- 信頼区間 ---# fm1.conf - predict(fm1, x.pred, interval="confidence") # 平均値 fm1.pred - predict(fm1, x.pred, interval="prediction") # 個別 ...
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