StanとRでベイズ統計モデリング

個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

10日間で基礎理論とEZRを完全マスター!

統計処理の基礎知識 1群のみでの統計処理 独立2群間の検定(対応なし 対応あり) 独立多群間の検定 関連多群間の検定 相関と回帰 多変量解析 臨床生存分析 臨床研究 診断テスト 実験計画法 管理図 データ処理プログラム

癌・心臓疾患・糖尿病など慢性疾患の研究においては，死亡・合併症の発生など，ある事象が生起するまでの時間（生存時間）が評価のエンドポイントになることが多い．本書は「打ち切りデータ」の統計解析手法について，理論的基礎から解析ストラテジーまでを解説する．

生存時間解析の方法論は急速な進歩をとげ，現場におけるSASの重要性も増している．本書は，実務家が実際の臨床試験で活用できるよう，その最新機能と統計手法について具体例やプログラムをまじえ，詳細に解説する．SASの最新バージョンに対応した待望の応用編． まえがき 第1章　SASによる生存時間解析の応用にむけて 1.1　生存時間解析とSAS 1.2　生存関数とハザード関数 1.3　本書で扱うデータ概要 1.4　ODS Graphicsによるグラフの出力 第2章　生存関数のノンパラメトリックな推定と検定（LIFETESTプロシジャ） 2.1　ノンパラメトリックな生存関数とハザード関数の推定 2.2　生存関数の群間比較 第3章　コックス回帰によるハザード比の推定とその拡張（PHREGプロシジャ） 3.1　PHREGプロシジャによる様々な線型仮設に対する検討 3.2　共変量および多重性の調整 3.3　最大対比法の適用 3.4　モデルの評価 3.5　フレイルティモデルと周辺コックスモデルによるクラスター生存時間データの解析 第4章　生存時間解析における例数設計（POWERプロシジャ） 4.1　生存時間解析における例数設計の概要 4.2　フリードマンの方法とショーンフェルドの方法 4.3　POWERプロシジャによる生存時間解析の例数設計 参考文献 事項索引 英文索引 SASプロシジャ関連索引

バイオインフォマティクスの全分野をどこからでも学ぶことができ、図解で基礎知識を学び、練習問題と解説で理解度を確認できる。… バイオインフォマティクスの全分野を、どこからでも学ぶことができ、詳しい図解で基礎知識を学び、練習問題と解説で理解度を確認できる。また、厳選８０項目と練習問題８０題は、出題数と分野構成が実際の試験に準拠している。 新登場！ 学会初の公式教科書 バイオインフォマティクスの全分野を、どこからでも学ぶことができます。 詳しい図解で基礎知識を学び、練習問題と解説で理解度を自己確認できます。 厳選80項目と練習問題80題は、認定試験の全範囲をカバーしているだけでなく、 出題数と分野構成が実際の試験に準拠しており、直前対策にも役立ちます。 ▼日本バイオインフォマティクス学会、認定！ 　本書は日本バイオインフォマティクス学会初の公式教科書で、バイオインフォマティクスの全分野をどこからでも学ぶことができます。 　厳選した80項目を、1項目につき見開き2ページで解説しました。左ページでは図を用いながら基礎知識をコンパクトに説明し、重要な語句は必要に応じて別の項目を参照することができます。右ページには技術者認定試験の典型的な過去問を練習問題として詳しい解説を載せ、先に学んだ知識が自分の中で十分に理解できているかを自己確認することができます。さらに、もっと深く学びたい人に向けて、書店で入手しやすい参考図書を紹介しています。 　全80題に及ぶ過去問は、認定試験の全範囲をカバーしているだけでなく、出題数と分野構成が実際の試験に準拠しているので、模擬試験としてチャレンジすることもできます。参考として、問題には出題年度、難易度、正解率を載せており、本の巻末には解答一覧を準備しました。 　すなわち、この本一冊で、バイオインフォマティクスの基礎知識の習得と、技術者認定試験の準備を行なうことができます。 第1章　生命科学 　1-1　原核細胞と真核細胞 　　細胞の分類とウイルス 　1-2　細胞内小器官 　　細胞内小器官とその役割 　1-3　細胞周期 　　細胞分裂と細胞周期 　1-4　DNA の複製 　　ゲノムDNA の半保存的複製 　1-5　転写 　　ゲノムDNA からのさまざまなRNAの合成 　1-6　翻訳 　　タンパク質の生合成 　1-7　核酸の構造と機能 　　DNAとRNA の構造と機能 　1-8　アミノ酸の構造と性質 　　20種類の生体アミノ酸の構造と性質 　1-9　タンパク質の階層構造 　　タンパク質の役割と一次～四次構造 　1-10　生体膜と膜タンパク質 　　生体膜の構造と膜タンパク質の機能 　1-11　翻訳後修飾 　　タンパク質の翻訳後修飾とその役割 　1-12　免疫と代謝 　　抗体による免疫・生体内物質の代謝パスウェイ 　1-13　シグナル伝達 　　細胞間のシグナル伝達によるコミュニケーション 　1-14　遺伝 　　メンデルの法則による遺伝子の世代間継承 　1-15　ゲノムと生物 　　生物ゲノムのサイズと遺伝子地図 　1-16　ヒトゲノム 　　ヒトゲノムの構造と遺伝的多型 　1-17　遺伝子組換え 　　主要な遺伝子組換え技術 　1-18　ゲノム解析 　　ショットガン法による全ゲノム解読とゲノムワイド解析技術 　1-19　分子生物学実験技術 　　分子生物学分野を飛躍的に発展させた実験技術 　1-20　タンパク質の立体構造決定 　　X線結晶解析法などによるタンパク質の立体構造の解析技術 第2章　計算科学 　2-1　2進数 　　2進数と論理演算 　2-2　論理回路 　　論理回路によるコンピュータ上の論理演算 　2-3　プログラミング言語 　　コンピュータのプログラミング言語と計算の実行 　2-4　マークアップ言語 　　XML などのマークアップ言語によるデータ記述 　2-5　プロトコル 　　ネットワークの通信プロトコルとセキュリティ 　2-6　データ構造 　　プログラム内の代表的なデータ構造 　2-7　二分探索 　　高速にデータを検索する二分探索アルゴリズム 　2-8　ソートアルゴリズム 　　高速にデータを並べ替えるソートアルゴリズム 　2-9　バブルソート 　　基本的なバブルソートのアルゴリズム 　2-10　オートマトン 　　オートマトンによる状態・遷移データの表現 　2-11　リレーショナルデータベース 　　リレーショナルデータベースによるデータの整理 　2-12　SQL 　　SQL によるリレーショナルデータベースの操作 　2-13　正規分布 　　正規分布の性質 　2-14　独立性 　　確率分布と独立性・ベイズ推定 　2-15　統計的検定 　　統計的検定による仮説の検証 　2-16　最尤推定 　　確率分布の最尤法による推定 　2-17　機械学習 　　機械学習とデータマイニング 　2-18　クラスタリング 　　 k平均法によるデータのクラスタリング 　2-19　機械学習の評価 　　感度・特異度による予測法の評価 　2-20　交差検証 　　クロスバリデーション（交差検証）による予測法の評価 第3章　配列解析 　3-1　分子生物学データベース 　　国際的な公共の分子生物学データベース 　3-2　配列アラインメント 　　動的計画法による配列アラインメントの計算 　3-3　スコア行列 　　アミノ酸の類似性スコアとその統計的評価 　3-4　高速な類似配列検索 　　高速に配列を比較するための計算技術 　3-5　ホモロジー検索 　　高速にホモロジー検索するためのプログラム 　3-6　マルチプルアラインメント 　　マルチプルアラインメントによる配列の多重比較 　3-7　モチーフ 　　保存された配列パターン（配列モチーフ）の解析 　3-8　ゲノムプロジェクトと遺伝子予測 　　ゲノム解読と遺伝子予測によるアノテーション 　3-9　タンパク質の機能予測 　　タンパク質の生理学的機能の予測 　3-10　RNA の二次構造予測 　　RNA のもつ二次構造とその予測法 　3-11　ゲノム特徴抽出 　　ゲノム配列の塩基組成などに基づく特徴抽出 　3-12　ゲノム比較 　　ゲノム配列の比較解析とオーソログ解析 第4章　構造解析 　4-1　構造化学 　　ペプチド結合の構造化学 　4-2　タンパク質の立体構造 　　タンパク質立体構造の形成と分子グラフィックス表現 　4-3　構造モチーフ 　　タンパク質立体構造中の超二次構造と構造モチーフ 　4-4　構造分類 　　タンパク質立体構造の分類 　4-5　その他の生体分子の立体構造 　　DNAとRNAの立体構造 　4-6　立体構造データベース 　　立体構造データベースPDBとPDB フォーマット 　4-7　立体構造の比較 　　立体構造を構造重ね合わせにより比較する方法 　4-8　タンパク質立体構造の保存性分析 　　構造重ね合わせによるタンパク質立体構造の保存性分析 　4-9　相互作用分析 　　タンパク質立体構造による相互作用分析 　4-10　マップ分析 　　タンパク質立体構造のマップ分析 　4-11　立体構造予測 　　タンパク質の立体構造を予測する方法 　4-12　分子動力学計算 　　分子動力学計算による分子運動のシミュレーション 第5章　遺伝・進化解析 　5-1　ハーディー・ワインベルク平衡 　　対立遺伝子頻度のハーディー・ワインベルク平衡 　5-2　連鎖解析 　　連鎖解析による遺伝子座の探索 　5-3　遺伝子マーカー 　　遺伝的多型と遺伝子マーカーとしての利用 　5-4　ゲノムワイド関連解析 　　ゲノムワイド関連解析（GWAS）による遺伝子の探索 　5-5　分子進化 　　分子進化の中立説と分子時計 　5-6　進化系統樹 　　進化系統樹の表現方法 　5-7　パラログ・オーソログ 　　進化系統樹によるホモログ・パラログ・オーソログの解析 　5-8　系統推定アルゴリズム 　　系統樹をつくるための系統推定アルゴリズム 第6章　オーミクス解析 　6-1　オーミクス解析の研究手法 　　オーミクス解析に用いる研究手法と実験機器 　6-2　次世代シークエンサ 　　従来型DNA シークエンサと次世代シークエンサ 　6-3　DNA マイクロアレイ 　　DNA マイクロアレイによる遺伝子発現・遺伝的多型などの大量解析 　6-4　タンパク質間相互作用 　　タンパク質間相互作用の大量解析手法 　6-5　遺伝子発現クラスタリング 　　遺伝子発現パターンによるサンプルのクラスタリング 　6-6　微分方程式 　　微分方程式による遺伝子発現量の変動予測 　6-7　システム安定性 　　固有値の分析によるシステムの安定性解析 　6-8　ネットワークの構造と性質 　　ネットワークの構造とダイナミクス 　索引 　練習問題解答一覧 　執筆者一覧

姉妹作「医学統計シンプルスタイル」から大きく踏み込んだ編。 本書では、医学統計の知識をいかして論文を読み、研究成果を理解するための方法を、実践を通してライブ感たっぷりに解説します。 姉妹作「医学統計シンプルスタイル」から大きく踏み込んだ編。 本書では、医学統計の知識をいかして論文を読み、研究成果を理解するための方法を、実践を通してライブ感たっぷりに解説します。 本書を読めば、論文吟味がドキドキワクワク楽しいものになること請け合いです。最後まで読みすすめる頃には、論文の吟味の実践とはどういうことかが、自然と身についていることでしょう。 第1章　はじめに 1．自己紹介と講義の指針 2．データを正しく理解するために 　（1）意外と身近にある臨床試験 　（2）論文吟味のための心構え 第2章　臨床試験のキホン 1．臨床試験とはどういうものか？ 　（1）何のためにやるのか 　（2）やる前に結果がわかっている試験は× 2．データ集積と解析の方法 　（1）データ集積のパターン 　（2）さまざまな解析方法 3．生存曲線を理解する①　基本 　（1）NNTという数字が示すもの 　（2）生存時間解析の特徴―打ち切り 4．生存曲線を理解する②　どう書く？ 5．生存曲線を理解する③　どう見る？ 　（1）ひげのついている時点に注目 　（2）ひげのないグラフは症例数に注目 （3）生存曲線から試験の問題点をみる （4）いい打ち切り、悪い打ち切り 6．割付の方法を知っておこう 　（1）症例数が多いなら、単純ランダム化法 　（2）最もポピュラーな最小化法 第3章　臨床試験の問題点―こんな試験にならないように 1．なんでもかんでもエンドポイント？ 　（1）一次エンドポイントが大事、二次はおまけ 　（2）野球のスコアにたとえてみると… 　（3）各評価項目の関係 2．後付の解析に気をつけろ 3．複合エンドポイントに惑わされるな コラム：エビデンスの客観的な検証法 4．真のエンドポイントを見極めよう 　（1）真のエンドポイントと代用エンドポイント 　（2）見かけだけの改善は意味がない 5．都合の悪い情報は出さない？ 6．これでいいのかランダム割付① 　（1）どうしてランダム割付できないのか 　（2）患者背景の問題点から作為がみえてくる 7．これでいいのかランダム割付② 8．要注意のPROBEデザイン 　（1）PROBEとは 　（2）PROBE試験が陥りやすい欠点 　（3）PROBE試験を成功させるために コラム：臨床試験は追試できない 第4章　臨床試験をみるさまざまな視点 1．統計的有意差と臨床的有意差 　（1）NNTから何がわかるか 　（2）「作られる」統計的有意差 2．スポンサー主導で結果がよくなる？ 3．メタアナリシス 　（1）メタアナリシスとは何か 　（2）メタアナリシスの限界 　（3）これが理想のメタアナリシス 4．おわりに―論文吟味のための心構え 第5章　講義のあとに… 1．論文吟味Q＆A 2．大規模臨床試験の概要