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Nakashima Takaya (@naka_takaya)

投稿一覧（最新100件）

36 0 0 0 OA 4. サンプリングとコホート研究,ケース・コントロール研究

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

32 0 0 0 OA イベント予測モデルの評価指標

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

お気に入り一覧（最新100件）

21 0 0 0 OA 少量のデータに対する機械学習

小データ関連だと赤穂先生の以下の記事も好き

195 0 0 0 OA 統計的因果推論の視点による重回帰分析

岩崎学先生の論文『統計的因果推論の視点による重回帰分析』をありがたく読ませていただきました。よく考えたら論文を無料で読ませていただけるのってとてもありがたい…！ https://t.co/yk0X5YEh1d

17 0 0 0 OA 統計的因果推論入門: 関連が因果となる条件

統計的因果推論入門: 関連が因果となる条件 大久保 将貴 https://t.co/Cq09JwMsuT

112 0 0 0 OA 医学研究論文の核心にある科学的問いと答え

若い医師は論文を読むべきです。目的は、診療ではなく、論文が読めるようになることです； ・科学（医学）の構造と作法に親しむ。 ・科学を吟味できる。 ・バイアスの小さな情報にアクセスする。 ・いずれ論文を書く時の基礎体力をつける。 こちらもぜひ（宣伝）。 https://t.co/O1ERo4EX1I

39 0 0 0 OA LASSOに対するSURE理論に基づく情報量規準

LASSOの正則化パラメータの選択には SURE（Stein's Unbiased Risk Estimate）から導出されるAICを使いましょう，という二宮さんからのメッセージ。 数値例やAICの導出もあって分かりやすい。 https://t.co/HlRa27ZSgR

18 0 0 0 OA STの上昇と下降の意味

ST変化のことが、ちょうど最近まとめられていたので共有させて頂きます

110 0 0 0 OA ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析

中妻先生の『ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析』がオープンアクセスなの知らなかったな。物理本は凄まじい価格で出回っているのでありがたい限り。https://t.co/2xbdrDW6tH

6 0 0 0 OA 不死鳥か亡霊か~科学と感情のはざまで

septic shock+ARDSに対するステロイド、なんとなくのイメージで長めにステロイドが良いと思ってたけどよくないな ブレてる時は志馬先生のレターが刺さる https://t.co/5n83MSHQUD

7 0 0 0 OA 尿酸は善玉か悪玉か

高尿酸血症を高度なまま放置するのは アカンけど、一方で尿酸って実は「体内最大の抗酸化物質」なんですよね。 参考文献:https://t.co/AiNYC85ebV 「UA軽度高値(6-7台)だと逆に心血管イベントが減る」とかあったりして

10 0 0 0 OA Introduction to Time-dependent Confounders and Marginal Structural Models

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

19 0 0 0 OA 集団を対象とする疫学研究とN = 1 研究

"N-of-1 Trial"の勉強をする際に、個人的に必ず読んでおいていた方が良いと思う文献がこちら↓ 非常にわかりやすくまとめられています!! 昨年から本学の学生にも「症例検討演習」という科目で"N-of-1 Trial"については簡単に提示しております。 https://t.co/sjpDZnCwWq

14 0 0 0 OA Visualization of relative measures of association: points and error bars with an appropriate axis scale

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

61 0 0 0 OA 医学における因果推論 第一部 ―研究と実践での議論を明瞭にするための反事実モデル―

反事実と潜在アウトカムの区別がよくわかってなかったのだけど、説明が書いてあった。 医学における因果推論 第一部 Causal Inference in Medicine Part I https://t.co/pr4YK0G5A7 #iron勉強メモ

149 0 0 0 OA 行動とは何か

これはぜひ読みたい「行動とは何か？」https://t.co/uvGtZOAAOf

10 0 0 0 OA Intensity of Leisure-Time Exercise and Risk of Depressive Symptoms Among Japanese Workers: A Cohort Study

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

202 0 0 0 OA 研究者の理想と現実

鳶巣 守「研究者の理想と現実」 https://t.co/Vu0zhqo98m 化学の第一線で活躍されている鳶巣先生だけれど、今に至るまでには理想の研究者像とのギャップに悩んだことも多くあったようだ。その時の気持ちが記されている。 「博士進学に興味があったのは、研究が三度の飯より好きだったからではなく、

10 0 0 0 OA 潜在交絡変数が存在する場合のベイズ的アプローチによる非ガウス因果構造推定法

LiNGAMにベイズ的なアプローチを掛け合わせた因果構造の推定手法に関するサーベイ。因果推論関連のタスクはLiNGAMに限らず未観測の交絡変数がネックとなりがちですが、うまく事前分布とパラメータを設定できれば未観測要因が存在しても正しく因果構造を推定できるっぽい。 https://t.co/blT2qRzBzQ

20 0 0 0 OA 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

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

25 0 0 0 OA 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―

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

80 0 0 0 OA 生態学におけるAICの誤用 : AICは正しいモデルを選ぶためのものではないので正しいモデルを選ばない(<特集2>生態学におけるモデル選択)

#統計 https://t.co/jDabzRCSms 生態学におけるAICの誤用 : AICは正しいモデルを選ぶためのものではないので正しいモデルを選ばない 粕谷 英一 2015 へのコメント そこで扱われている場合は、本質的に 　有意水準15.7%の検定では、真のモデルを約15.7%で棄却する と同じです。続く https://t.co/KIDWuTJ2I0

24 0 0 0 OA Introduction to Applied Statistics—Chapter 1 Propensity Score Analysis

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

22 0 0 0 OA 成功の方程式

「成功の方程式」 成功回数＝試行回数×成功率 https://t.co/XU21gHwXjr

61 0 0 0 OA 医学における因果推論 第一部 ―研究と実践での議論を明瞭にするための反事実モデル―

日本語でウェブで手に入る医学の因果推論の入門向けの資料を紹介。 ・ICRwebの篠崎先生の講義 https://t.co/p30HV2TCdi https://t.co/NK69VnVuIo ・医学における因果推論　第一部 https://t.co/8aiIGQv1kR ・医学のための因果推論の基礎概念 https://t.co/OQeI3vNX0h

21 0 0 0 OA 医学のための因果推論の基礎概念

日本語でウェブで手に入る医学の因果推論の入門向けの資料を紹介。 ・ICRwebの篠崎先生の講義 https://t.co/p30HV2TCdi https://t.co/NK69VnVuIo ・医学における因果推論　第一部 https://t.co/8aiIGQv1kR ・医学のための因果推論の基礎概念 https://t.co/OQeI3vNX0h

338 0 0 0 OA 放射線教育へのPythonの活用—ICTの観点から—

ってか親父が去年辺りからPythonで何ができるんだと根掘り葉掘り聞いていたんだが、今年の学会発表で普通にPythonコード書いて、PyAudio, Matplotlib, NumPy, OpenCV使ってこんなことができますと発表していて吹いた。もう後期高齢者ですよ？ https://t.co/INZZyMhujm

28 0 0 0 OA レクチャーシリーズ:「人工知能の今」〔第5 回〕機械学習分野の俯瞰と展望

.@kashi_pong さんと共著のAI学会誌の記事「レクチャーシリーズ：「人工知能の今」〔第5 回〕機械学習分野の俯瞰と展望」 https://t.co/3j0HzdOMy6 が会員でなくても無料で参照できるようになりました Suttonさんの The Bitter Lesson に始まる議論などを紹介しています

1 0 0 0 OA 非線形混合効果モデルに基づく関数データクラスタリング

@Fujimoto_Marty 横断データにするのはもったいないですよ。 下記論文の方法に挑戦中です！（ぼくと言うより一緒にやっている学生さんがですが） 松井 秀俊, https://t.co/iXUAnSgdpY, 非線形混合効果モデルに基づく関数データクラスタリング, 応用統計学, 2016, 45 巻, 1-2 号, p. 25-45 https://t.co/DvhZkRGMfu

1 0 0 0 OA 人工知能技術を用いた画像認識

こういうの大好き https://t.co/HuTTBmK3xD

248 0 0 0 OA 因果推論の道具箱

因果推論のことを再度勉強してるんですが、基本的な方法から新しい手法まで、どういうことを目的とした手法なのかがまとまっていて、非常に助かっています https://t.co/YK1NJQuRbV

88 0 0 0 OA Using Propensity Scores for Causal Inference: Pitfalls and Tips

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

307 0 0 0 OA 心理学的研究における重回帰分析の適用に関わる諸問題

重要な問題だし指摘もその通りだと思うけど，「あなたの勉強不足」のせいにしている点は気になる。心理学界全体の問題では？論文は査読されるわけですし，著者は心理学教育を受けるわけですし。 J-STAGE Articles - 心理学的研究における重回帰分析の適用に関わる諸問題 https://t.co/DJS43xli7U

236 0 0 0 OA 和文論文誌をいつまで続けるべきか

わあ出てる。 https://t.co/ieBSUqozfE 「和文論文誌をいつまで続けるべきか」 （副音声：今すぐ止めても良いのでは？） これは誰かに説得されるのであればそれはそれでよいと思っている意見なので、誰か僕に人工知能分野の和文論文誌の重要性を説いてください。

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