- ベストアンサー
統計R：個体差を考慮した生存分析
stomachmanの回答
- stomachman
- ベストアンサー率57% (1014/1775)
「遊園地を貸し切ってハンターロボに捕まったらアウト」という話であればコックスの比例ハザードモデルでソレナリに説明できそうですけど、ご質問のA地点からB地点てのは、迷路を抜けろ、というようなタスクじゃないかと憶測。もし、B地点にほんの一瞬で到達できる確率が全くの0なら、モデルの選択に無理があるんじゃないでしょうか。 コックスの比例ハザードモデルの一つの特長は「打ち切り」を扱えること。しかし、たとえば、習熟の効果を測るために同じ個体に2度タスクをやらせて変化を見る、という実験を考えますと、単純に得点のアンサンブル平均が有意に上がったかどうかを調べれば良さそうで、その場合、得点を「所要時間の逆数」と定義すると、「打ち切り」は得点=0としてごく自然に扱えます（この定義に限る訳じゃありませんが）。 いや、ご質問の状況が分からないまま言ってるだけですけど。
関連するQ&A
- 擬似反復と反復について
ある個体から複数のデータを取る「擬似反復」と、一つの個体から一つのデータを取る「反復」の一般化線形モデルにおける扱いの違いがよくわかりません。 なぜ擬似反復の場合は個体差をモデルに組み込むのに対し、反復の場合は個体差をモデルに組み込まない（組み込めない）のでしょうか。 「反復の場合はひとつの個体からひとつのデータしか取っていないため、個体差を考慮できない」というような記述も見ましたが、これの意味もよくわかりません。 よろしくお願いいたします。
- ベストアンサー
- 科学
- 個体差？？
N504isかSO504isか・・・・・・？ なんて、まだ発売もされていないのにお聞きするのは不毛かもしれませんが、N504isかSO504isか迷っています。 以前はN502iを利用していて、すごく使いやすく、 「今度もNかな？」と思っていたのですが、機種変更するとき、Nがなかったこともあって、 現在はso211iを利用しています。 PoBoxがものすごーーーーーく使いやすく、今では「今度の機種はso？ なんて思いはじめています。」（苦笑） しかし、気になるのは電波状況です。 以前Nを利用していたときに比べて、音質が悪い気がするのです。 一般電話→携帯はいいのですが、携帯同士だと、ときどき なにしゃべっているのか聞き取れないときがあります。 以前Nを使用していたときは、このようなことはありませんでした。 また、Nの時は、車に乗っているような「高速移動中」もメールは 確実に入っていたのですが、SOに変えてからは、移動中はおろか、 普通のときで、電波3本立っているときでも入らないことがあります。 お聞きしたいことは、 これはメーカーによる個体差なのか否か、ということです。 メーカーによる個体差ではなくて、ただ単に、ユーザーの増加とかの関係で メールが届きにくくなったり、音質が悪くなったりしただけなのか・・・・？ 正直な気持ち、次もsoにしたいのですが、そういった「メーカーでの個体差」が「あきらかに」あるのなら、少し考えたいなぁ・・・と 思って質問しました。 どうぞよろしくお願いいたします。 「SO（あるいはN）は壊れやすい」などのそれぞれのいい点、悪い点 なども教えていただけるとうれしいです。
- ベストアンサー
- その他（スマートフォン・携帯・タブレット）
- 個体差？
年末にGV-NX88T512HPを購入したのですが、 初期不良（BIOSの警告音を参考にすると、メモリの不良）で先程交換 してもらいました。 そして、今組み付けてドライバを入れなおしてみたのですが、 クロックが若干下がっています。 ATIToolやEverest、GPU-Zなど色々なソフトで確認してみたのですが、 すべて同じ表示です。 コアクロックは問題ないのですが、メモリクロックが920Mhz(1840Mhz）と表示されています。（公式発表、また初期不良の物のクロックは1900Mhzでした） 初期不良の製品、また今までのGPUでは起こらなかったことなので心配です。
- ベストアンサー
- その他（パソコン）
- エアコンの寿命って？
個体差があることも、使い方、手入れ等によることも、ありでしょうが、 普通にエアコンの寿命ってどれくらいなものでしょうか？ 効きが悪い感じなのですが、修理を頼んでみるか買い替えか、考慮中です。 尚、暖房はほとんど使いません。冷房専用で、稼働率も決して高くない。 年間１５０～２００時間程度しか使ってない計算になる。 余り使わないほうが壊れやすいとか、ありますかね？
- ベストアンサー
- エアコン・空調・空気清浄機
- R言語で統計分析を始めたい
カテゴリ違いかもしれませんが、 ここなら適切な回答を頂けると思い質問します。 本日ちょっとした出来事がありまして統計分析とR言語に強烈な興味をもちました。 しかし、残念ながら中学の数学もろくにできないような人間ですので 統計学を学ぶにはどの位のレベルの数学知識が必要かが知りたいです。 今目標としているのは財務省が発表している輸出入貿易統計を使って 今後どの国に何を輸出したらよいかという指標を自分で算出したいと思います。 データ参照元↓（財務省統計ページ） http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/List.do?lid=000001100843 こういった予測をするのに必要な数学レベルを教えてください そこから統計分析、R言語と進んで行けたらと思います。 よろしくお願いします。 余談ですが英語が読めたりコピペでVBAプログラムを多少作る事はできます。
- ベストアンサー
- その他（プログラミング・開発）
- 統計学に良く用いられる「個体内変動」と「個体間変動」について
統計学に良く用いられる「個体内変動」と「個体間変動」の意味が分からなくて困っています、「個体内変動」と「個体間変動」とはいったい何なんでしょうか？知識をお持ちの方よろしくお願いします。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 旅人算
例題 2400mはなれたA、Bの2地点から、はろ美さんはA地点から、すく男君はB地点から同時に出発 してそれぞれ何往復していきます。1回目に出会ったのは2人が出発してから16分後で、2回目に会ったのはA地点から624mのところでした。 (1)2回目に出会うのは最初に2人が出発してから何分後ですか。 (2)はろ美さんの速さは分速何mですか。 解説 (1) 2回目に出会ったとき、2人のきょりの和は1回目の3倍になっている。1回目に出会うまでの時間が16分なので、2回目に出会う時間は16×3＝48分。 (2) 2回目に出会うまでに、はろ美さんはすく男君よりも1152m多く進んでいるので、速さの差は1152÷48＝24m。 速さの和は2400÷16＝150mなので、和差算で考えていけば、はろ美さんの速さは （150＋24）÷2＝87m （１）ですが、解答は４８分ということなのですが、漠然としていてなんだかよくわかりません。 どうして、そうなるのでしょうか？
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 統計の分析について
授業で質問紙を実施し、統計で分析をするのですが、どの分析方法で行えば良いかわからず困っています。 私がやろうとしていることは、まず、状態不安尺度を実施⇒不安が喚起されるような出来事・安心感が喚起するような出来事を実験により与える⇒再度、状態不安尺度を実施し、不安喚起条件群と安心喚起条件群それぞれの状態不安がどう変化するかをみたいと思っています。 この疑問は、すでに回答者様からとても詳しい回答を頂いており、解決しております。 （出来事（不安・安心）×状態不安尺度測定時期（前・後）の２要因２水準の分散分析を行う予定です。） 次に、不安喚起・安心喚起によって状態不安が変動する人・しない人（不安喚起によって安心したり、安心喚起によって不安になったりしないものとするので、不安喚起によって状態不安が高くなる人（変動する）と、変動しない人の２群のみを考えています）の個人特定をみるために、モーズレイ人格目録（ＭＰＩ）という質問紙も実施したいのですが（一回目の状態不安を測る時に、一緒にＭＰＩも実施します）、この場合は、どういった分析方法で分析すれば良いでしょうか？ 私としては、ＭＰＩの９分類と、被験者を変動した群・変動しない群の２群にわけた、両群によるＭＰＩの差をｔ検定にて検討、という分析方法を考えています…が、まだ統計を習いたてなので、これで正しいか分かりません…。この分析方法は間違っているでしょうか？ まだ、統計は習ったばかりなので（先生曰く、まずアンケートやって分析してみなさいとのことなのです）わからないことばかりです。 ですが、アンケートをとってからあわてるのはいやなので、まず質問紙を取る前に、取り終わった後にどのように分析するか、きちんと決めてから調査を行いたいと思っています。 すでに書きましたが、私は統計がかなり苦手なので、わかりやすく回答していただけたらと思います。 よろしくお願いします。
- ベストアンサー
- 心理学・社会学
お礼
回答ありがとうございます。 ＞B地点にほんの一瞬で到達できる確率が全くの0なら、モデルの選択に無理があるんじゃないでしょうか。 お恥ずかしいことに、この考えを全く見落としておりました。 ご指摘ありがとうございます！ 以下、コックスを使うか否かは置いておくとして、 ＞習熟の効果を測るために同じ個体に2度タスクをやらせて変化を見る、という実験を考えますと、 仰るとおりです。 今回の質問の本質は、同じ個体に２度タスクをやらせる場合の解析、です。 分かりにくくて、大変申し訳ありません。 データが独立ではありませんので、対処に困っておりました。 ＞単純に得点のアンサンブル平均が有意に上がったかどうかを調べれば良さそうで、 これは個体IDといった変数を統計的には考慮することなく、 「移動時間～試行」モデルを作成し、試行が有意な変数であるか否かを検定せよ、 というご意見でよろしいでしょうか？ 実は、同じデータを用いて「Bへ到達できたか否か～試行」についても、 誤差分布＝二項分布、ランダム変数＝個体ID、でGLMMをおこなったのですが、 この場合も、個体IDの変数は不要（単にGLM）で解析すべきでしょうか？ 最後になりますが、分かりにくい文章から的確に内容をくみとっていただき、 加えて、それに対する解決方法もご提示いただき、ありがとうございました。 お礼欄でさらに質問を重ねるのは失礼かと思いますが、 お時間ありましたら何かご意見いただければ幸いです。 どうぞよろしくお願い申し上げます。