Rでデータ解析と可視化 Rでロジスティック回帰モデル② -正則化（LASSO・Ridge回帰）で過学習を防ぐ-
ロジスティック回帰は、二値分類問題（例：疾病リスク予測、顧客解約予測）に広く用いられています。先日、Rでのロジスティック回帰分析について解説しました。ステップワイズ法は、AICなどで変数を追加・削除しながら最適なモデルを選択する方法です。こ...
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Rでデータ解析と可視化 
Rでデータ解析と可視化 Rでロジスティック回帰モデル① ー二値の予測・分類、ステップワイズ法、ROC曲線－
今回は、Rでのロジスティック回帰モデルについて解説します。ロジスティック回帰は、目的変数が0か１かの予測・分類するのに役立つ統計手法です。例えば、ある事象が「起こる」か「起こらない」かの"二値"の目的変数を説明変数を用いて予測する、など。💡...
Rでデータ解析と可視化 Rでノモグラム 予測モデルの可視化と解釈（生存時間解析など）
ノモグラムは、医療分野で患者の生存率予測や疾患リスク評価に広く活用されている視覚的な予測ツールです。本記事では、コックス回帰を用いたノモグラムの作成手順を解説し、実際のデータを使って1年・2年後の生存率を予測する方法を紹介します。■目次1....
Rでデータ解析と可視化 Web上でRStudioを使おう！ーPosit Cloud, データの取り込みと出力ー
RStudioの使用環境「Posit Cloud」のご紹介です。いつものパソコン以外でRStudio使いたいけど、クラウド上でやれないかな。。いろいろなツールで統計解析をやってるけど、この部分が対応できない。。Rでできそう！だけど、インスト...
Rでデータ解析と可視化 Rでメタアナリシス② ー出版バイアスの評価：ファンネルプロット, Egger’sテスト, Begg’sテストー
メタアナリシスは、論文などでの同じテーマの研究報告を複数統合する統計学的手法です。複数の研究での議論を行うため、エビデンスレベルも高いとされており、医学研究において重要な役割を担っており、多くのメタアナリシスの研究論文が報告されています。先...
Rでデータ解析と可視化 Rで重回帰モデルの変数選択 ーAIC, BIC, ステップワイズ法ー
目的変数と複数の説明変数があった場合、目的変数の予測に用いることができるのが重回帰分析です。重回帰分析を行う際、そのモデルに使用する変数を適切に選択することはとても重要です。今回使用するデータセットのBostonは、Housing Valu...
Rでデータ解析と可視化 Rで欠損処理② ーLittleのMCAR検定（mcar_test）、単一代入法（確定的回帰代入法, 確率的回帰代入法, mice）ー
アンケート調査や臨床試験、観察研究などで、欠損値があるデータはよく見られます。データを解析する前に、欠損値の適切な処理を行うことはとても重要です。そのために、データの欠損メカニズムを理解し、適した処理方法を選択していく必要があります。※参考...
お知らせ Frontiers in Microbiologyに論文がアクセプトされました！
植物共生菌を活用した灰色かび病防除法の確立をめざし、共著の皆様はじめ関係者様とともに研究を進めています。Frontiers in Microbiologyに、これらの研究の論文がアクセプトされました。Suenaga H, Hira T, Y...
Rでデータ解析と可視化 Rでサンプルサイズの計算 ②仮説検定
研究や調査を行う前に、適切なサンプルサイズを計算しておくことは、研究や調査の信頼性を確保し、効率よく実施するためにとても重要です。本記事では、サンプルサイズの計算のうち、仮説検定でのサンプルサイズ決定についてRのコード例と共に紹介したいと思...
Rでデータ解析と可視化 Rでサンプルサイズの計算 ①区間推定
実験や調査の計画段階で「どのくらいのサンプル数が必要か？」を悩んだことはありませんか？サンプルサイズを適切に設定することは、結果の信頼性を左右する重要なポイントです。この記事では、Rを使って簡単にサンプルサイズを計算する方法を紹介します。精...