[過去ﾛｸﾞ] 臨床統計もおもしろいですよ、その2 (992ﾚｽ)
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15: 2018/10/31(水)21:51 ID:qgJ05S6D(7/8) AAS
先に１個めの宝を見つけるには短軸探索と長軸探索とどちらが有利かは宝の数によって変わるのでグラフにしてみた。
縦５横６のとき宝の数を１から３０まで増やして長軸探索が先にみつける確率と短軸探索がさきにみつける確率の差を描いてみた。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
縦５横６のときだと宝の数は９から２１のときが長軸探索が有利となった。
短軸有利→長軸有利→同等となるようで、再逆転はないもよう。
縦ｍ横ｍ＋１として長軸探索が有利になる宝の数の上限と下限を算出してみた。
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] [,13] [,14] [,15] [,16] [,17] [,18] [,19] [,20]
[1,] 0 2 2 6 9 13 17 23 29 36 43 52 61 71 82 93 105 118 132 147
[2,] 0 3 7 13 21 31 43 57 73 88 105 118 135 152 166 185 202 220 242 253
グラフにしてみた。
省1
107: 2018/11/10(土)22:58 ID:eRQ4an/O(6/6) AAS
n=60:100
pmf=choose(60-1,5-1)/choose(n,5) #Pr(max=60|n)
pdf=pmf/sum (pmf)
sum( n*pdf) #E(n)
plot(n,cumsum(pdf))
abline(h=0.95,lty=3)
plot(n,cumsum(pdf),xlim=c(75,100),ylim=c(0.75,1),type='h')
abline(h=c(0.80,0.90,0.95),lty=3)
累積質量関数をグラフにすると
画像ﾘﾝｸ[jpg]:imagizer.imageshack.com
130: 青戸6丁目住民は超変態バカップルを許さまじ食糞協会長：宇野壽倫 2018/11/11(日)16:35 ID:eesLUl6p(1) AAS
AA省
161(1): 2018/11/13(火)23:30 ID:fLfkvliu(1/2) AAS
>155の計算結果は最頻値と期待値が大幅に乖離するので
計算に自信が持てずシミュレーションとの合致でようやく納得。
数学板に貼ったら２時間で期待値のHaskellでの算出値のレスが来た。それで信頼区間も確信を持って計算できた。
確率密度はこんな感じなので期待値と最頻値がずれるわけだな。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
205(1): 2018/11/16(金)20:56 ID:CpQxI30j(3/3) AAS
>>203
池の鯉を網で５６匹すくいました。
すくった５６匹に目印をつけ、池にもどしました。
次の日に鯉４５匹をすくったところ、３６匹に目印がついていました。
池の鯉はおよそ何匹ですか。
魚の総数を上限１万匹とし、その確率分布は一様分布を仮定。
再捕獲した４５匹中何匹に目印がついているかで推測される95%信頼区間(Highest Density Interval）をグラフにしてみた。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
省2
257: 2018/11/19(月)22:29 ID:vmWf+9X3(3/6) AAS
>>251
期待に反して悪いが俺、事務員じゃないんだね。
臨床やってるからこういう議論もできる。
2chｽﾚ:hosp
879 卵の名無しさん sage 2018/11/15(木) 07:18:18.94 ID:LT687Ilf
>>878
>875は脾弯越えの操作でpullする時の話。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
んで、あんたどこ卒？
ド底辺シリツ医大へ裏口入学なんだろ？
省1
258: 2018/11/19(月)22:31 ID:vmWf+9X3(4/6) AAS
>>251
国立卒はちゃんとわかってる。
開業医スレのシリツ三法則（試案、名投稿より作成）
1.私立医が予想通り糞だからしょうがない
>2chｽﾚ:hosp
>2chｽﾚ:hosp
ID:RFPm1BdQ
>2chｽﾚ:hosp
>2chｽﾚ:hosp
>2chｽﾚ:hosp
省6
318: 2018/11/24(土)14:11 ID:4kuDQ9FR(1/6) AAS
こういうのを見ればわかるだろうに
2chｽﾚ:hosp
>>878
>875は脾弯越えの操作でpullする時の話。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
馬鹿なのか、馬鹿じゃなきゃ、これにでも答えてみ！
１時間に平均値５人の患者がくる医院で
次の患者がくるまでの時間が１０分以内である確率と
３０分以上である確率はいくらか？
382: 2018/11/29(木)14:01 ID:vdx9uljL(5/8) AAS
来院数がポアソン分布（来院間隔は指数分布）、
診療時間はそれまでの患者の診療時間に影響されない（マルコフ性とか無記憶性と呼ばれる）ので指数分布
と仮定して、１時間に５人受診、診療時間は１０分を平均値として受診数を４０人としてシミュレーションすると
こんなにばらついた。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
待ち時間行列理論でクリニックの待ち時間計算すると現実と大きく乖離すると思える。
384(1): 2018/11/29(木)14:52 ID:vdx9uljL(7/8) AAS
受診者数と平均待ち時間をシミュレーションしてみた。
受診者数が増えれば待ち行列時間の理論値５０分に収束していくようだ。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
392: 2018/11/30(金)14:22 ID:c4eruZjZ(5/8) AAS
数式を追うだけだと身につかないからプログラムに入力して自分でグラフを書いてみると理解が捗る。
自分がどこができていないもよく分かる。必要な計算ができないとグラフが完成できないから。
プログラムしておくとあとで数値を変えて再利用できるのが( ・∀・)ｲｲ!!
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
396: 2018/11/30(金)23:51 ID:c4eruZjZ(8/8) AAS
午前の受付９時から１２時３０分まで午後の受付１５時３０分から１９時までのクリニックに
図のような二峰性の分布で１００人が来院するとする。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
> breaks
[1] 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5
[13] 15.0 15.5 16.0 16.5 17.0 17.5 18.0 18.5 19.0
> round(y)
[1] 5 8 10 8 6 5 3 0 0 0 0 0 0 0 0 7 19 17 8 3
医師は一人、診察時間は平均8分として待ち時間をグラフ化。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
省5
397: 2018/12/01(土)00:40 ID:yFxD3TpK(1/3) AAS
>>385
混雑と待ち（朝倉書店）が届いたので
これやってみた。
ポアソン分布や指数分布を前提とせず、実際のヒストグラムから待ち時間のシミュレーション。
午前の受付９時から１２時３０分まで午後の受付１５時３０分から１９時までのクリニックに
図のような二峰性の分布で１００人が来院するとする。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
> breaks
[1] 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5
[13] 15.0 15.5 16.0 16.5 17.0 17.5 18.0 18.5 19.0
省11
398: 2018/12/01(土)00:40 ID:yFxD3TpK(2/3) AAS
午後から医師は二人に増やすとどうなるかシミュレーションしてみた。
診察時間は一人平均8分の設定は同じ。
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
> integrate(Q,17,19.9,subdivisions=256)$value/(A(19.9)-A(17)) # 午後の待ち時間
[1] 1.496882
待ち時間が２．２時間から1.5時間に短縮。
診療終了は２０時！
401: 2018/12/01(土)10:07 ID:RmWyTNtb(2/5) AAS
>>400
到着関数が一峰性だと待ち行列が０になる時間が割と簡単に算出できる。
ド底辺シリツ医大裏口入学には無理だけどｗ
画像ﾘﾝｸ[png]:i.imgur.com
451: 2018/12/07(金)08:27 ID:ySmU7MDt(2/2) AAS
開業医スレのシリツ三法則（試案、名投稿より作成）
1.私立医が予想通り糞だからしょうがない
>2chｽﾚ:hosp
>2chｽﾚ:hosp
ID:RFPm1BdQ
>2chｽﾚ:hosp
>2chｽﾚ:hosp
>2chｽﾚ:hosp
>2chｽﾚ:hosp
ID:liUvUPgn
省4
455: 2018/12/09(日)09:45 ID:EZ1Q6//t(1) AAS
外部ﾘﾝｸ[php]:www.tutorialspoint.com
画像ﾘﾝｸ[jpg]:i.imgur.com
画像ﾘﾝｸ[jpg]:i.imgur.com
456(1): 2018/12/10(月)04:15 ID:u30TNISd(1) AAS
呪文：「ド底辺シリツ医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ」を唱えると甲状腺機能が正常化するという統計処理の捏造をやってみる。
TSH ： 0.34〜4.0 TSH：μIU/mlを基準値として（これが平均±２×標準偏差で計算されているとして）呪文前と呪文後のデータを正規分布で各々５０個つくる。
負になった場合は検出限界以下として０にする。
画像ﾘﾝｸ[jpg]:i.imgur.com
同じ平均値と標準偏差で乱数発生させただけなので両群には有意差はない。
横軸に呪文前のTSHの値、縦軸にTSHの変化（呪文後−呪文前）をグラフしてみると
画像ﾘﾝｸ[jpg]:i.imgur.com
つまり、呪文前のTSHが高いほど呪文後はTSHは下がり、呪文前のTSHが低いほど呪文後のTSHは上がるという傾向がみてとれる。
これを線形回帰して確かめてみる。
回帰直線のパラメータは以下の通り。
省12
485: 2018/12/15(土)16:30 ID:5ZAJ5aCI(7/9) AAS
インフルエンザの流行期ならなら有熱で受診した患者がインフルエンザである確率分布はこんな感じ（青のヒストグラム）
画像ﾘﾝｸ[jpg]:i.imgur.com
平均値80％となるβ分布Beta(8,2）を想定。
すると インフルエンザ迅速検査キットの感度が80%、偽陽性率1%のキットでの検査陰性が２回続いた患者がインフルエンザである確率は桃色のヒストグラムのような分布になる。
平均値約20%、インフルエンザである確率が10%以上である可能性は74％と説明できる。
500: 2018/12/16(日)01:08 ID:/hMzfoFS(1/9) AAS
１年：進級失敗１０人、うち１人放校
２年：進級失敗１６人、放校なし
３年：進級失敗３４人、うち放校９人
４年：進級失敗９人、うち放校２人
５年：進級失敗１０人、うち放校１人
６年：卒業失敗２６人、うち放校１人
2chｽﾚ:doctor
この放校者数をポアソン分布とゼロ過剰ポアソン分布で回帰してみる。
library(VGAM)
n=0:10
省12
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