2025年– date –

機械学習の分野には、様々な強力なアルゴリズムが存在する。中でも特に理解しやすいものの一つがナイーブベイズだ。ナイーブベイズは、あの有名なベイズの定理をベースにしており、スパムメールの分類から医療診断まで、幅広い分野で活用されている。この...

「なんだか複雑そうな数式や理論が出てきそう…」そう思われた方もいるかもしれない。しかし、ご安心いただきたい。この記事では、マルコフ連鎖モンテカルロ法 (MCMC) という強力な統計的手法について、その基本から応用までを、できる限りわかりやすく解説...

医療診断、機械学習の分類問題など、多くの分野でROC曲線はモデルの性能評価に不可欠なツールだ。しかし、ROC曲線から「最適な」カットオフ値を決定するだけでは不十分な場合がある。そのカットオフ値がどの程度信頼できるのか、すなわち、異なるデータセ...

統計分析は奥深く、時には結果の信頼性に疑問を抱くこともある。特に、心理学や社会科学の分野で広く用いられる因子分析は、その性質上、サンプルの変動に影響を受けやすいという側面を持つ。しかし、もしその影響を最小限に抑え、より安定した、信頼性の...

「このデータ、本当に信頼できるのか？」そう思ったことはないだろうか。限られたデータから全体像を推測する際、統計的な「信頼区間」は非常に重要な概念である。しかし、信頼区間を算出するには、データの分布に特定の仮定が必要となるケースが少なくな...

手元にあるデータだけでは、本当に信頼できる統計的な結論は出せないのではないか？そう悩んだことはないだろうか。特に、データ数が少ない場合や、複雑な統計量に関心がある場合、その悩みは尽きないかもしれない。そんな時に非常に強力なツールとなるの...

臨床現場でますます重要性を増している臨床予測モデル。病気の診断、予後の予測、治療効果の推定など、多岐にわたる場面で活用されている。しかし、複数のモデルが存在する場合、どのモデルが最も優れているのか、どのように判断すればよいのだろうか？ 本...

医療現場において、臨床予測モデルは疾患の診断、予後の予測、治療法の選択など、多岐にわたる意思決定を支援する強力なツールである。しかし、これらのモデルが誤って設定された場合、その予測は患者の健康を危険にさらし、医療資源の無駄遣いにも繋がり...

臨床予測モデルは、医療現場で患者の将来を予測する強力なツールだ。特に血圧や血糖値のような連続データをアウトカムとするモデルは、病状の進行予測や治療効果の判定に役立つ。しかし、これらのモデルが実際に役立つためには、その予測能力が信頼できる...

差分の差分法（Difference-in-Differences, DiD）は、政策変更や介入の効果を評価する際に非常に強力な統計的手法だ。この記事では、DiDの基本的な考え方から、その使い所、関連する統計手法との違い、DiDの核心である並行トレンドの仮定について詳しく解...