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@nyubachi
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第2回 疫学用語の確認と論文の読み方(疫学各論1)
「また,細かいことであるが,日本語訳で時にみられる「発生率」という言葉は「率」と「割合」を混同した不適切な表現であるため用いない方が良い。」確かに・・。 https://t.co/DjIJxfdV7R
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3.がん薬物療法における臨床薬効評価学(PK/PD)
あとで読む。 https://t.co/CiTNEgXbc4
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「仮説検定の考え方」の学習指導に関する一考察 高校生の課題研究を文脈とする教材を用いて
そういや拙稿 「仮説検定の考え方」の学習指導に関する一考察 がJ-STAGEにアップされました。教員時代の最後の実践研究です。実践したのは2019年2月末。今思えばもっとできることありましたが、生徒の反応はとてもおもしろいと思います。少しでもお役に立てば嬉しいです。 https://t.co/5GiJm9virW https://t.co/1uXhIPNv2c
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放射線教育へのPythonの活用—ICTの観点から—
にしても、後期高齢者76歳の実家の親父ですらPythonを新たに学んでコードを書いて挙げ句の果てに学会発表までできるのだから、「未経験からデータサイエンティスト・機械学習エンジニア志望」の若者たちはたかがPythonぐらいさっさと覚えろって話なんだなと思った https://t.co/INZZyMhujm
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エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)
@masatokun_markn @worldblue0214 @kaggle_hokudai #統計 赤池弘次さん本人による40年以上前のクリアで平易な解説が以下の場所で読めます。 https://t.co/rVEPngIsM6 統計的推論のパラダイムの変遷について https://t.co/foCDt7FZBK エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計) 後者での相対エントロピーB(p,q)の-1倍がKL情報量です。 https://t.co/lPLFN8guVC
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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 これは情報が劣化して行く伝言ゲームのようなもので、三中さんが引用している https://t.co/TBag9u4xF8 生態学における AIC の誤用 粕谷 英一 2015 の最後のページでのまとめ方も良くないと思いました。 真の予測誤差は真の分布を採用した正しいモデルで常に最小になります。 https://t.co/CpWFVM5XHp
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薬剤師が行う薬学的視点に基づく症例報告の取り組み方
アプセラの学会誌より 読んでおいて損はないと思いまする J-STAGE Articles - 薬剤師が行う薬学的視点に基づく症例報告の取り組み方 https://t.co/rZZo4Issey
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2つの割合の比較
#統計 文献紹介。今回はFisher検定とχ²検定についてフェアな評価をしている日本語による解説の紹介。 https://t.co/qz3fJWvYpw 連載 第3回 医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較 朝倉こう子・濱﨑俊光 【常用的に Fisher の直接確率計算を使用することは避けた ほうがよさそうである】 https://t.co/n3YMrlYMyi
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エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)
#統計 1980年の赤池弘次さんの2つの論説 https://t.co/weTcekZdjG 統計的推論のパラダイムの変遷について 赤池 弘次 1980 https://t.co/foCDt7FZBK エントロピーとモデルの尤度 赤池 弘次 1980 赤池さんによればFisherさんは尤度(ゆうど)について十分に理解していなかった。
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甘草の使用量と偽アルドステロン症の頻度に関する文献的調査
良い研究なのでシェアします。甘草による偽アルドステロン症の頻度について、今後多くの調査が必要としながらも 1g→1% 2g→1.7% 4g→3.3% 6g→11.1% という頻度推定値の暫定使用を提案。 甘草の使用量と偽アルドステロン症の頻度に関する文献的調査 https://t.co/RCmHDitg6P
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