Rからデータをエクスポート まずはデータをつくるところから。 library(AER) data(CPS1985) library(dplyr) CPS1985 <- CPS1985 %>% mutate(married = case_when( married == "yes" ~ 1, married == "no" ~ 0)) library(rio) export(CPS1985, "CPS1985.dta")…

The Medicalization of Society: On the Transformation of Human Conditions into Treatable Disorders作者:Conrad, PeterJohns Hopkins University PressAmazon コンラッドの本を読んでいて、少し気になったところがあったのでメモ。 ゲイコミュニティの認…

Rからデータをエクスポート まずはデータをつくるところから。 library(AER) data(CPS1985) library(rio) export(CPS1985, "CPS1985.dta") Sataのdoファイル // データの読み込み use "CPS1985.dta", clear // OLSの推定値を計算し、その結果をols_modelとし…

1. ホールドアウト法（Holdout Method） 教師データとテストデータを分ける方法。最も基本的な方法 良い点 シンプルで理解しやすい：データを単純にトレーニングセットとテストセットに分けるだけなので、実装が簡単で直感的に理解しやすい。 モデルの性能評…

Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)は、線形回帰モデルに対してペナルティを課すことで、変数選択と回帰係数の推定を同時に行う手法。 特徴 変数選択: 重要でない変数の係数をゼロにすることができるため、変数選択機能を持っている。…

www.ncbi.nlm.nih.gov Dunlop, B., Gray, J., & Rapaport, M. (2017). Transdiagnostic Clinical Global Impression Scoring for Routine Clinical Settings. Behavioral Sciences, 7(3), 40. https://doi.org/10.3390/bs7030040 要旨 日常診療の場で患者の…

高齢者のうつ病に関しては、エビデンスが多いとは言えないため、エキスパート・コンセンサスを集めた論文。 成人と比べて考慮する要素は、認知症、パーキンソン病、身体疾患、忍容性。 論文には明確に書かれていないが、児童・思春期に効きやすい薬、成人に…

www.rdocumentation.org サポートベクターマシンは、分類、新奇性検出、回帰のための優れたツールである。ksvmは、ネイティブのマルチクラス分類の定式化や境界制約SVMの定式化とともに、よく知られたC-svc、ν-svc、（分類）one-class-svc（新奇性）eps-svr…

どこにでもあるようなコードだが、走らせてみたのでメモっておこう。 サポートベクターマシンでirisデータを分類し主成分分析で次元削減をした2次元プロットをする data("iris") str(iris) 'data.frame': 150 obs. of 5 variables: $ Sepal.Length: num 5.1 …

robustbaseパッケージではMM推定、S推定、Koller & Stahel (2017)、Koller (2012)による補正設定を用いたMM推定が可能である。 www.rdocumentation.org MM推定 MM推定はYohai(1987)によって提案された方法である。MM推定はM推定で得られた残差標準偏差を最小…

以前に書いたロバスト推定の方法。こちらにP値の出し方を書いていなかったので、補足。 ides.hatenablog.com 通常の重回帰分析 mod <- lm(wage ~ gender + age + education, data = CPS1985) summary(mod) 結果： Coefficients: Estimate Std. Error t value…