tsubameuni (@fjge3dkgutcka)

投稿一覧(最新100件)

RT @S10CF: 最新版が公開された。 透析患者数は調査史上初の減少に転じ、 2012年に出た中井らの論文の予測通りとなった。 わが国の慢性透析療法の現況 (2022年12月31日現在) https://t.co/H3SSlFacQ4
RT @msmt9: M-1と合わせて読みたい論文(発表順の影響) J-STAGE Articles - 審査のゆがみ:全日本吹奏楽コンクールを例に https://t.co/JXTdoli0hA
RT @J_Epidemi: #J_Epidemi Advanced Publication: Epidemiological analysis of Legionella pneumonia in Japan: A national inpatient database s…
RT @J_Epidemi: #J_Epidemi 2023 December Issue: Cancer Risk According to Alcohol Consumption Trajectories: A Population-based Cohort Study o…
RT @TT58852391: 透析学会誌でここ数年で一番目を引いた症例報告⬇️ なんというか、、、こんな形の論文ってあるんだって衝撃を受けた。もはやセンター国語の小説読んでるみたい
RT @J_Epidemi: #J_Epidemi Most viewed on J-Stage (October 2023): Vitamin K Intake and Risk of Lung Cancer: The Japan Collaborative Cohort S…
RT @h_okumura: 統計誤差と系統誤差の違いを説明するのにわかりやすい例を教えてもらった: ストップウォッチを用いた50 m走タイム手動計測における系統誤差・偶然誤差の定量 https://t.co/etg5kdqUh3 50m走タイム手動計測の系統誤差は-0.27秒…
RT @J_Epidemi: #J_Epidemi 2023 November Issue: Prevalence of Pseudohypoparathyroidism and Nonsurgical Hypoparathyroidism in Japan in 2017:…
RT @J_Epidemi: #J_Epidemi Advanced Publication: Metabolomics profiles alterations in cigarette smokers and heated tobacco product users Se…
RT @dsat0: ▫️統計モデルの違いを理解する ― 一般線形モデル・一般化線形モデル・階層線形モデル・階層的重回帰モデル ― (教育心理学年報, 2018 年 57 巻 p. 302-308) https://t.co/tUuCjjjy1M
RT @J_Epidemi: #J_Epidemi Most viewed on J-Stage (August 2023): Incidence and Prevalence of Epilepsy in Japan: A Retrospective Analysis o…
RT @J_Epidemi: #J_Epidemi Advanced Publication: Variant-specific symptoms after COVID-19: a hospital-based study in Hiroshima Kanon Abe e…
RT @Fizz_DI: 複数の人間が”同質の確認作業”を行う場合の精度。 一重:65% 二重:理論上は87% →実際は80% 三重:理論上は95% →実際は65% 四重:理論上は98% →実際は55% 品質.33(3):104-112,(2003) https://t.c…
RT @J_Epidemi: #J_Epidemi Most viewed on J-Stage (June 2023): Impact of Radiofrequency Exposure from Mobile Phones on the Risk of Developi…
RT @d_nakamuran: 幼少期の自然体験が将来的な理科学習への動機づけに影響するかを検討した拙論文が公開されました。統計的因果推論の手法を用いてATEとATTを推定しています。よろしければご覧ください。 https://t.co/cuvSVEPCph
RT @J_Epidemi: #J_Epidemi Advanced Publication: Risk and population attributable fraction of stroke subtypes in Japan Hiroshi Yatsuya et…
RT @Sakura_Med_DSci: 今更ながら時間依存性交絡について学んでおります。 自分の研究テーマで必要が出てこないとなかなか学ぶ気になれない。。。 さて、最初のとっかかりとしてバランスの良い解説論文を見つけました。とても丁寧な解説なので入門に適していると思います☺…
RT @J_Epidemi: #J_Epidemi July 2023 Issue: Short Commun. The Association of Tobacco Smoking, Second-hand Smoke, and Novel Tobacco Products…
RT @J_Epidemi: Extremely high temperature in Japan. Related papers in #J_Epidemi High Temperature as a Risk Factor for Infectious Diarrhea…
RT @J_Epidemi: #J_Epidemi 2023 June Issue: Being Left Alone at Home and Dental Caries of Children Aged 6–7 Years Yusuke Matsuyama et al. h…
RT @J_Epidemi: #J_Epidemi 2023 June Issue: Bias in Odds Ratios From Logistic Regression Methods With Sparse Data Sets Masahiko Gosho et al…
RT @RF_epidemiol: 相対リスクの点推定値の可視化に関するレターがJournal of Epidemiologyに掲載されました
RT @J_Epidemi: Temperature has been up and down. Related papers in #J_Epidemi: Does Temperature Modify the Effects of Rain and Snow Prec…
RT @J_Epidemi: Cerebrating Golden Week: an article on leisure time in #J_Epidemi Intensity of Leisure-Time Exercise and Risk of Depressive…
RT @dsat0: こちらは糖尿病のDPCバリデーションスタディです。 Validation Study of Diabetes Definitions Using Japanese Diagnosis Procedure Combination Data Among Hos…
RT @dsat0: DPCのCardiovascular Diseases のバリデーションスタディです。 Validity of Diagnostic Algorithms for Cardiovascular Diseases in Japanese Health In…
Diabetes definition in claim data may be sufficient only by disease code. "Validation Study of Diabetes Definitions Using Japanese Diagnosis Procedure Combination Data Among Hospitalized Patients." https://t.co/p5td7uh9bo
RT @J_Epidemi: #J_Epidemi Most viewed on J-STAGE (Mar. 2023): Using Propensity Scores for Causal Inference: Pitfalls and Tips Koichiro Sh…
RT @J_Epidemi: #J_Epidemi Most viewed on J-STAGE (Mar. 2023): The Association of Tobacco Smoking, Second-hand Smoke, and Novel Tobacco Pro…
RT @dsat0: 医療介護レセプトを用いた高齢者の死亡パターンの分析(日本ヘルスサポート学会年報, 2022 年 7 巻 p. 31-39) https://t.co/h6KZoRhrlt
RT @koro485: 早期公開されていた傾向スコアのチュートリアル論文、校正を経て綺麗な完全体になって公開された模様
RT @TFujiwarbi: レセデータ使って、ムンプス罹患後に高齢ほど難聴が生じやすいという論文。使用したムンプス難聴の定義に懸念があったのでレターを書きました。 国内学会の偉い人の論文を指摘するのは心理的負担になるのが分かったのが、いい経験でした。https://t.c…
RT @Invesdoctor: 誤嚥により窒息死した5万人以上のデータを分析すると、窒息死の約7割が75歳以上の高齢者で、1月1日の死者数が最も多く、1月2~3日も相当多かった。おそらく、餅が原因と考えられる(Journal of Epidemiology, in press…

お気に入り一覧(最新100件)

最新版が公開された。 透析患者数は調査史上初の減少に転じ、 2012年に出た中井らの論文の予測通りとなった。 わが国の慢性透析療法の現況 (2022年12月31日現在) https://t.co/H3SSlFacQ4
M-1と合わせて読みたい論文(発表順の影響) J-STAGE Articles - 審査のゆがみ:全日本吹奏楽コンクールを例に https://t.co/JXTdoli0hA
#J_Epidemi Advanced Publication: Epidemiological analysis of Legionella pneumonia in Japan: A national inpatient database study Satoshi Kutsuna et al. https://t.co/qGJO0NobPM @J_Epidemi @kutsunasatoshi https://t.co/Opqckr9379
#J_Epidemi 2023 November Issue: Prevalence of Pseudohypoparathyroidism and Nonsurgical Hypoparathyroidism in Japan in 2017: A Nationwide Survey Rieko Takatani et al. https://t.co/vAUtwZZ8IB @J_Epidemi https://t.co/k7fKn3J5pa
#J_Epidemi 2023 October issue: Risk Ratio and Risk Difference Estimation in Case-cohort Studies Hisashi Noma et al. https://t.co/0TsSER4qaG @J_Epidemi https://t.co/7HjbSWfKCy
#J_Epidemi Most viewed on J-Stage (August 2023): Incidence and Prevalence of Epilepsy in Japan: A Retrospective Analysis of Insurance Claims Data of 9,864,278 Insured Persons Akemi Kurisu et al. https://t.co/f8A5t5Hy5e @J_Epidemi https://t.co/n34e7YvBUs
僕の筆頭著者論文「In-hospital rehabilitation therapy outcomes in community-acquired pneumonia adult Down’s Syndrome patients: A nationwide observational study」 が、Progress in Rehabilitation Medicine誌に早期公開されました。 https://t.co/xtRyy8Nsoj 以下、日本語による解説です: https://t.co/W5ifUh0CJx
#J_Epidemi Advanced Publication: Variant-specific symptoms after COVID-19: a hospital-based study in Hiroshima Kanon Abe et al. https://t.co/Ad01gsSrWo @J_Epidemi https://t.co/rxt5r6IHON
#J_Epidemi Aug 2023 Issue: Do the Impacts of Mentally Active and Passive Sedentary Behavior on Dementia Incidence Differ by Physical Activity Level? A 5-year Longitudinal Study Yuta Nemoto et al. https://t.co/g9gFETj7Wb @J_Epidemi @YutaNemoto3 https://t.co/DkmUqSw9L0 https://t.co/uejJuZiaMe
複数の人間が”同質の確認作業”を行う場合の精度。 一重:65% 二重:理論上は87% →実際は80% 三重:理論上は95% →実際は65% 四重:理論上は98% →実際は55% 品質.33(3):104-112,(2003) https://t.co/T0uwo0WNiA
#J_Epidemi Most viewed on J-Stage (June 2023): Incidence and Prevalence of Epilepsy in Japan: A Retrospective Analysis of Insurance Claims Data of 9,864,278 Insured Persons Akemi Kurisu et al. https://t.co/f8A5t5Hy5e @J_Epidemi https://t.co/PwnuYaOHva
#J_Epidemi Most viewed on J-Stage (June 2023): Impact of Radiofrequency Exposure from Mobile Phones on the Risk of Developing Brain Tumors in Korean and Japanese Adolescents: A MOBI-Kids Case-Control Study Noriko Kojimahara et al. https://t.co/YgN9RrsJax @J_Epidemi https://t.co/osDDgwyYqc
幼少期の自然体験が将来的な理科学習への動機づけに影響するかを検討した拙論文が公開されました。統計的因果推論の手法を用いてATEとATTを推定しています。よろしければご覧ください。 https://t.co/cuvSVEPCph
#J_Epidemi Advanced Publication: Risk and population attributable fraction of stroke subtypes in Japan Hiroshi Yatsuya et al. https://t.co/xZgaXJkpGl @J_Epidemi https://t.co/FtrheCp1kG
今更ながら時間依存性交絡について学んでおります。 自分の研究テーマで必要が出てこないとなかなか学ぶ気になれない。。。 さて、最初のとっかかりとしてバランスの良い解説論文を見つけました。とても丁寧な解説なので入門に適していると思います☺ https://t.co/3SRbZeShVp
#J_Epidemi July 2023 Issue: Short Commun. The Association of Tobacco Smoking, Second-hand Smoke, and Novel Tobacco Products With COVID-19 Severity and Mortality in Italy: Results From the COSMO-IT Study Silvano Gallus et al. https://t.co/GQ9fvLSWyJ @J_Epidemi @SilvanoGallus https://t.co/dbeq6IMRkX
#J_Epidemi July 2023 Issue: Original Article Combined Impacts of Physical Activity, Dietary Variety, and Social Interaction on Incident Functional Disability in Older Japanese Adults Satoshi Seino et al. https://t.co/i1UHXjCy9t @J_Epidemi https://t.co/qq0zhlVpoi
#J_Epidemi July 2023 Issue: Original Article Midlife Intakes of the Isoflavone Genistein and Soy and the Risk of Late-life Cognitive Impairment: The JPHC Saku Mental Health Study Thomas Svensson et al. https://t.co/yhvGhlBYgw @J_Epidemi https://t.co/2QS2dzAGVI
#J_Epidemi Advanced Publication (typeset): Incidence and Prevalence of Epilepsy in Japan: A Retrospective Analysis of Insurance Claims Data of 9,864,278 Insured Persons Akemi Kurisu et al. https://t.co/f8A5t5Hy5e @J_Epidemi https://t.co/lMIP1kCsMu
Extremely high temperature in Japan. Related papers in #J_Epidemi High Temperature as a Risk Factor for Infectious Diarrhea in Shanghai, China Xiaodan Zhou et al. https://t.co/NzuFBfsfud @J_Epidemi https://t.co/rJ18KY4sa3
#J_Epidemi 2023 June Issue: Publisher Correction: “Bias in odds ratios from logistic regression methods with sparse data sets” [J Epidemiol 33(6) (2023) 265-275] The correct article type is “Review Article”. We apologizes for this error. https://t.co/o4FJhZYA8W @J_Epidemi https://t.co/iWOx7SVcat
#J_Epidemi 2023 June Issue: Being Left Alone at Home and Dental Caries of Children Aged 6–7 Years Yusuke Matsuyama et al. https://t.co/BLDcUhygpl @J_Epidemi https://t.co/vB4rEN2rlk
#J_Epidemi 2023 June Issue: Prevalence and Associated Factors of Psychological Distress Among Single Fathers in Japan Bibha Dhungel et al. https://t.co/HlJSRJ3u7K @J_Epidemi https://t.co/Ys3tYvhOTE
#J_Epidemi 2023 June Issue: Bias in Odds Ratios From Logistic Regression Methods With Sparse Data Sets Masahiko Gosho et al. https://t.co/1QWIzX7TYv @J_Epidemi https://t.co/zK2qtUQNu0
Journal of EpidemiologyのVolume 33, Issue 6に掲載されました。 Bias in Odds Ratios From Logistic Regression Methods With Sparse Data Sets. Masahiko Gosho, Tomohiro Ohigashi, Kengo Nagashima, Yuri Ito, Kazushi Maruo. https://t.co/7VYat09Mnr
相対リスクの点推定値の可視化に関するレターがJournal of Epidemiologyに掲載されました
Temperature has been up and down. Related papers in #J_Epidemi: Does Temperature Modify the Effects of Rain and Snow Precipitation on Road Traffic Injuries? Lee WK et al. https://t.co/8d8nvkAxoh @J_Epidemi https://t.co/hPWvl0aq5R
【#摂食嚥下障害 のスクリーニング検査】 1. マニュアルの目的 歯科医師として誰もがスクリーニング検査で摂食嚥下障害が疑われる方を早期に発見し、その後の精密検査と診断・治療につなげ、国民の食べることに貢献し、健康維持につなげることを目的としています https://t.co/5iXJ4hZ48K https://t.co/Pp3Mh1DSJr
#J_Epidemi Advanced Publication: Surveillance of wastewater to monitor the prevalence of gastroenteritis viruses in Chiba prefecture (2014–2019) Chiemi Hotta et al. https://t.co/3Hn2hi52xS @J_Epidemi https://t.co/Ws1Lkrpq23
#J_Epidemi Editors' Picks: Association Between Social Participation and Disability-free Life Expectancy in Japanese Older People: The Ohsaki Cohort 2006 Study Sanae Matsuyama et al. https://t.co/4ldLrGbzOX https://t.co/ZECtQKtK9i @J_Epidemi https://t.co/JmoXQAxCab
#J_Epidemi 2023 May issue: Gestational Weight Gain Growth Charts Adapted to Japanese Pregnancies Using a Bayesian Approach in a Longitudinal Study: The Japan Environment and Children’s Study Naho Morisaki et al. https://t.co/QA47b8Diap @J_Epidemi https://t.co/6OgreO7p5j
Cerebrating Golden Week: an article on leisure time in #J_Epidemi Intensity of Leisure-Time Exercise and Risk of Depressive Symptoms Among Japanese Workers: A Cohort Study Keisuke Kuwahara et al. https://t.co/Efd2d1KniQ @J_Epidemi https://t.co/Xq9mfAmfWn
Cerebrating Golden Week: a recent article on leisure time in #J_Epidemi Relative Effects of Demographic, Psychological, Behavioral, and Social Factors on the Initiation and Maintenance of Leisure-time Physical Activity... Jaesung Choi et al. https://t.co/RATEU3qzMd @J_Epidemi https://t.co/No2yLH5qTM
#J_Epidemi Most viewed on J-STAGE (Mar. 2023): Incidence and prevalence of epilepsy in Japan: a retrospective analysis of insurance claims data of 9,864,278 insured persons Akemi Kurisu et al. https://t.co/f8A5t5Hy5e @J_Epidemi https://t.co/C7gynJOFqV
#J_Epidemi Advanced Publication: Validity of using Japanese administrative data to identify inpatients with acute pulmonary embolism: Referencing the COMMAND VTE registry Aki Kuwauchi et al. https://t.co/05QhGsWZUQ @J_Epidemi https://t.co/0ifnToluLB
こちらは糖尿病のDPCバリデーションスタディです。 Validation Study of Diabetes Definitions Using Japanese Diagnosis Procedure Combination Data Among Hospitalized Patients (Journal of Epidemiology, 2023 年 33 巻 4 号 p. 165-169) https://t.co/JZ2zcRBkDU
DPCのCardiovascular Diseases のバリデーションスタディです。 Validity of Diagnostic Algorithms for Cardiovascular Diseases in Japanese Health Insurance Claims (Circ J 2023; 87: 536–542) https://t.co/IOaJaPQ0oI
#J_Epidemi Advanced Publication: Patient characteristics and public health office factors associated with long reporting delay of COVID-19 cases in Sapporo City, Japan Daichi Watanuki et al. https://t.co/DGK4qEAW6m @J_Epidemi https://t.co/jkH6JSm2sG
#J_Epidemi Advanced Publication: : Can ChatGPT be considered an author of a medical article? Kazuki Ide et al. https://t.co/oklFF0e8ND With an Editorial by Atsushi Goto, Kota Katanoda Should we acknowledge ChatGPT as an author? https://t.co/msKm3l9vhg @J_Epidemi
#J_Epidemi Advanced Publication: : Can ChatGPT be considered an author of a medical article? Kazuki Ide et al. https://t.co/oklFF0e8ND With an Editorial by Atsushi Goto, Kota Katanoda Should we acknowledge ChatGPT as an author? https://t.co/msKm3l9vhg @J_Epidemi
#J_Epidemi Most viewed on J-STAGE (Mar. 2023): Using Propensity Scores for Causal Inference: Pitfalls and Tips Koichiro Shiba et al. https://t.co/p9P4DcRj54 @J_Epidemi https://t.co/soIqeW0XLD
#J_Epidemi Most viewed on J-STAGE (Mar. 2023): Comparative Study about Methods of Suicide between Japan and the United States Toshiyuki Ojima et al. https://t.co/GHklA4JWvD @J_Epidemi https://t.co/Jk5DmdjZpp
#J_Epidemi Most viewed on J-STAGE (Mar. 2023): The Association of Tobacco Smoking, Second-hand Smoke, and Novel Tobacco Products With COVID-19 Severity and Mortality in Italy: Results From the COSMO-IT Study Silvano Gallus @SilvanoGallus https://t.co/GQ9fvLSWyJ @J_Epidemi https://t.co/dTwRovNWs0
#J_Epidemi Advanced Publication: Claimed-based frailty index in Japanese older adults: a cohort study using LIFE Study Kiyomasa Nakatsuka et al. https://t.co/Us1KdjSgmG @J_Epidemi @LIFE_STUDY_PR https://t.co/WM4oIES1ZI
医療介護レセプトを用いた高齢者の死亡パターンの分析(日本ヘルスサポート学会年報, 2022 年 7 巻 p. 31-39) https://t.co/h6KZoRhrlt
固定効果モデルの因果効果の識別仮定や解釈上の注意点についてまとめられているコラム。パネルデータ分析と言えば「とりあえず固定効果モデル」くらいの認識だったのですが、非常に勉強になりました。 パネルデータ分析における固定効果モデルの取扱説明書 https://t.co/bkTp1YbvzE
ケースコントロール研究についてとても丁寧かつわかりやすく説明されている文献です! コントロールぐんのサンプリング手法やコホート内ケースコントロール研究,ケースクロスオーバー研究の違いについても図を交えて説明されていてとても勉強になりました
大規模リアルワールドデータにおける解析前のデータ 前処理に関する研究動向と今後の課題について ―臨床研究への利活用を見据えて― (薬剤疫学, 早期公開: 公開日: 2022/07/22) https://t.co/TKQ3eMSu4T
査読コメントへの対応方針10箇条——投稿リテラシーを高めるために—— ( 保健医療社会学論集_ 2017 年 27 巻 2 号 p. 106-109) https://t.co/ZI3ECh9jQ2
臨床試験におけるヒストリカルデータの活用については、以前総説を計量生物学に書きました。共変量調整の話などを除いてはこの頃からあまりアプローチは変わっていない印象。 https://t.co/ySOd1ICp1L
Annals of Clinical Epidemiologyに、奈良県立医科大学の野田 龍也先生たちとの共著論文「COVID-19と季節性インフルエンザの年齢別死亡率に関する研究」が早期公開されました。 https://t.co/67MOXfNiq5 https://t.co/OeCUBNYwA0
・ 臨床試験におけるランダム化の意義と限界 (計量生物_2020 年 41 巻 1 号 p. 37-54) https://t.co/v4yoWYAP1s
J-STAGE Articles - ポピュレーションアプローチの類型化:健康無関心層と健康格差の視点から https://t.co/iEKFJS1WWs
Propensity score analysisの解説。 東大の康永先生が書いた解説論文無料で読めるんですね。コンパクトにまとまっているのでおススメです。 https://t.co/uTKIatTi9e
再発事象データの解析(計量生物学_2005 年 26 巻 2 号 p. 81-117) https://t.co/NxwCekLmS6
ケースコントロールのサンプリングとそれによって推定できるものについて、こんなに分かりやすく日本語で書いてあるものは他にないのでは?というくらいの文献。著者の方ありがとうございます。そしてダウンロードしていた過去の自分ありがとう。 https://t.co/utR0WtBg6r #iron勉強メモ
Cox回帰だけでなくロジスティックでも高次元・高速スコア検定使うのか。いま書いている、高次元生存木論文の参考文献として入れておいた。 https://t.co/fh7tAkLE31
そういえばこんなのを書きましたね。懐かしい。 https://t.co/UMpLl5YhAK #tokyor
生存時間解析の機械学習モデルの評価指標として用いられる「C-index」について,日本語で分かりやすくまとめられている論文でとても助かりました! Brierスコア,AUC,calibrationなどの評価指標の数式的な理解も深まるのでおすすめです〜 https://t.co/YpyOh4Opoi
臨床疫学会英文誌の「セミナー」コーナーに岩上さんと書きました! オープンアクセス。 Introduction to Matching in Case-Control and Cohort Studies https://t.co/LUoPSBBnqz
かなり重要な情報が詰まっているので因果推論界隈は必読です。 二宮(2022)"傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準"https://t.co/ZdIAF82irY
J-STAGE Articles - レセプト情報・特定健診等情報データベース( NDB )の臨床研究における名寄せの必要性と留意点 https://t.co/llKiZnvPeE
早期公開されていた傾向スコアのチュートリアル論文、校正を経て綺麗な完全体になって公開された模様
傾向スコアについての良さげなまとめがオープンアクセスだそうな
「分析トレーニング用 DPC データ作成ロジックの開発」https://t.co/o7lLy4ixCn
なお,岩崎(2021, p.370)の図1ですが,編集のミスによって図のラベルに誤りが発生していると思われます.図1aと図1bは逆で,図1cと図1dも逆です.正しくは,添付の図のとおりです.(これは岩崎先生の誤りではなく,編集作業中に発生したミスと思います.) https://t.co/KK4mgxj7KO https://t.co/ejeAYPWF3W
Y,X1,X2が,添付の図の関係にあるとします.X1からYへの効果を知りたいとき,X2は中間変数なので,モデルに入れてはいけません.一方,X2からYへの効果を知りたいとき,X1は交絡因子なので,モデルに入れなければいけません.詳しくは,岩崎(2021, p.376)もご覧ください. https://t.co/KK4mgxj7KO https://t.co/Cijp5XB3LF
レセデータ使って、ムンプス罹患後に高齢ほど難聴が生じやすいという論文。使用したムンプス難聴の定義に懸念があったのでレターを書きました。 国内学会の偉い人の論文を指摘するのは心理的負担になるのが分かったのが、いい経験でした。https://t.co/qvJedJeR4U
先日お知らせしていたメンデルランダム化解析の論文がJournal of Epidemiologyで公開になりました。https://t.co/ueEnZaEcsr 遺伝子を構成する「塩基」という部品の個人差(SNP)を操作変数に用いることで、横断研究でも因果関係を推論できるメンデルランダム化解析を使用しています。
混合効果モデルについての文献。「変量効果」というのはすごく簡単に言うと「同じ刺激であっても人によって捉え方や効果が異なる」というような感じでよいのかな…。そして混合効果モデルとは「固定効果」と「変量効果」を同時に組み込むモデルである、と。 https://t.co/CqhHMcKF2g
【NDB 解析用データセットテーブルの開発】 保健医療科学 2019年68巻2号 p.158-167 https://t.co/prYGcQFabg

フォロー(186ユーザ)の投稿一覧(直近7日間)

フォロワー(51ユーザ)の投稿一覧(直近7日間)