ねこすたっと

ねこの気持ちと統計について悩む筆者の備忘録的ページ。

2022-07-01から1ヶ月間の記事一覧

回帰モデルの結果をキレイに表示する(gtsummaryパッケージtbl_regression関数)[R]

パッケージとデータセットの準備 モデルの当てはめ tbl_regression( )で結果をキレイに表示する 変数の表示名を変更する 一部の変数の結果のみ表示する 係数やP値の桁数を変更する モデル当てはめに関する情報を追加する 表の体裁を変更する 太字・イタリッ…

対象者背景表Table1を作成する(gtsummaryパッケージtbl_summary関数)[R]

パッケージとデータセットの準備 tbl_summary( )でキレイな背景表を作成する 群別に要約する 要約統計量を変更する 欠測の表示方法を変更する 変数の表示名を変更する 一部の変数の結果のみ表示する 表示する情報を追加する 表の体裁を変更する 太字・イタリ…

予測性能指標のoptimism補正をまとめて行う(tidymodelsパッケージ, rmsパッケージ)[R]

パッケージとデータセットの準備 事前準備 bootstraps( )を使ってブートストラップサンプルを作成する 関数を定義する optimismを計算する optimism補正性能指標を計算する おわりに 参考資料 予測性能には、識別能と較正能があって、内的妥当性検証の1つと…

生存時間データ分類(4):Multi-state type(mstateパッケージ)[R]

パッケージとデータセットの準備 想定する多状態モデル transMat( )を使って遷移行列(transition matrix)を指定する path( )で遷移経路を確認する msprep( )でデータを縦長に変形する events( )で移行の様子を確認する coxph( )とmisfit( )を使ってモデル…

柔軟なリスク回帰モデルを使った生存時間解析(timeregパッケージ, riskRegressionパッケージ)[R]

柔軟なリスク回帰モデル(flexible risk regression model)とは 色々なパッケージを使ってFine-Grayモデルを当てはめる パッケージとデータセットの準備 方法1:timeregパッケージ comp.risk( )を使う 方法2:riskRegressionパッケージ riskRegression( )を…

生存時間データ分類(3):Competing type(tidycmprskパッケージ)[R]

競合リスクを含んだ生存時間解析 原因別ハザードモデル(cause-specific hazard model) 部分分布ハザードモデル(subdistribution hazard model) tidycmprskパッケージを使ってFine-Grayモデルに当てはめる パッケージとデータセットの準備 crr( )でモデル…

生存時間データ分類(2):Repeated type(tmerge関数)[R]

最終的に必要なデータ構造 tmerge( )でデータ整形する 3つのデータを用意する tstart, tstopを追加する 時間依存性共変量データを追加する イベント発生データを追加する 累積回数を追加する Cox比例ハザードモデルで解析する おわりに 参考資料 生存時間デ…

生存時間データ分類(1):生存時間データには4つのタイプがある

イベント1種類, 1人1回まで(単純型, simple type) イベント1種類, 1人2回以上可(反復型, repeated type) イベント複数種類, 1人1回まで(競合型, competing type) イベント複数種類, 1人2回以上可(多状態型, multi-state type) おわりに 参考資料 The…

較正プロット(calibration plot)で較正能を評価する(rmsパッケージvar.prob関数)

パッケージとデータセットの準備 ロジスティック回帰モデルを当てはめる var.prob( )を使って較正プロットを描く 表示される性能指標 Calibration intercept & slope*2の解釈 おわりに 参考資料 広い意味で予測モデルを含め、検査は真の状態を言い当てること…

生存時間解析にまつわる関数のおさらい

関数同士の関係式 定義 ハザード関数 累積ハザード関数 ハザード関数・累積ハザード関数を使う理由 解釈上の利点 解析上の利点 競合リスクがあるときに生じる問題 おわりに 参考資料 生存時間の解析方法を読んでいると色々な関数が登場するので、関係性含め…

画像を指定された解像度(dpi)を変更する

画像データを投稿するときに確認すること 画像のフォーマットいろいろ ベクター画像 ビットマップ画像 解像度の確認・変更方法 Macの場合 Windowsの場合 おわりに 参考資料 画像データを投稿するときに確認すること Webページを作るわけでもなく、イラストを…

マルチレベルデータの解析方法(3):一般化推定方程式(GEE)と混合効果モデル(MEM)のどちらを使うべきか

マルチレベルデータの解析 推定方法の概要 最尤推定法(Maximum Likelihood Estimation, MLE) 制限付き最尤推定法(Restricted Maximum Likelihood Estimation, REML) 一般化推定方程式(Generalized Estimating Equations, GEE) GEE vs. MEM 興味の対象 …

データ構造を要約・説明する(1):探索的因子分析(psychパッケージ)[R]

データの構造を要約・説明する手法 探索的因子分析の手順 使用するパッケージとデータセット 1. データの評価 KMO統計量 相関係数 2. 因子数の決定 VSS()を使ってMAP, BICに基づいた因子数を選択する fa.parallel( )を使って平行分析で因子数を選択する 3. …

ROC解析でoptimismを補正したAUCを計算する(tidymodelsパッケージ)[R]

Optimismとは Optimism補正予測性能の求め方 tidymodelsパッケージを使ってoptimism-corrected AUROCを計算する bootstraps( )を使ってブートストラップサンプルを作成する optimismを計算する自作関数 map( )を使ってデータセットのリストに一括して適用す…