2026年9月– date –
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時系列データ分析
介入の前後比較は危ない|時系列データの効果検証は分割時系列解析(ITS)で
後輩:「先輩、市の消防局から月ごとの救急搬送件数のデータをもらいました。2018年1月から2025年12月までの96か月分です」 先輩:「いいデータだね。何を調べたいんだい?」 後輩:「この市では2022年1月に 救急安心センター事業(#7119) が始まりました... -
時系列データ分析
時系列データの定常性をRで判定する方法|ADF検定とKPSS検定の組み合わせ方
後輩:「先輩、この前教わったMann-Kendall検定を、ある地点の年平均気温100年分に使ってみたんです。P < 0.05で、しっかり『増えている』と出ました!」 先輩:「グラフは見たかい?」 後輩:「はい、右肩上がりです。温暖化の影響ですよね」 先輩:「... -
時系列データ分析
時系列データの「増えている」をRで判定する方法|Mann-Kendall検定とSen’s slope
後輩:「先輩、知り合いの喫茶店のマスターに相談されたんです。アイスコーヒーの売上が10年でじわじわ伸びている気がするから、それを数字で確かめたいって」 先輩:「月ごとの売上データがあるのかい?」 後輩:「はい、10年分で120か月あります。横軸に... -
クラスタリング
k-means法のクラスタ数、結局いくつにすればいい?初学者のためのエルボー法・シルエット係数・ギャップ統計量ガイド
「k-means法の使い方は分かったのですが、クラスタ数(k)をいくつに設定すればいいのか分からず、とりあえず3にしています……」 k-means法を学び始めたばかりの人から、こういう相談をよく受ける。関数の使い方自体は簡単なのに、肝心の「kをいくつにする... -
クラスタリング
nb.clust = -1は何をしている?HCPC(階層的クラスタリング)のブラックボックスとk-means再調整の仕組み
前回の記事では、量的変数と質的変数が混在する患者データに対してFAMDで次元を縮約し、その主成分に対してHCPC(Hierarchical Clustering on Principal Components)で臨床表現型を同定するところまでを解説した。 「先生!HCPC(res_famd, nb.clust = -1)... -
主成分分析
量的変数と質的変数が混在する患者データをどう扱う?FAMDによる次元縮約とHCPCによる臨床表現型クラスタリング
「先生!心不全患者のフェノタイプ(表現型)を見つけたくて、年齢・BMI・BNP値(量的変数)と性別・NYHA心機能分類(質的変数)を全部ダミー変数に変換してからPCAにかけ、その主成分でk-means法クラスタリングをやってみたのですが、クラスタリングの結...
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