[過去ﾛｸﾞ] 臨床統計もおもしろいですよ、その2 (1002ﾚｽ)
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315: 2018/11/24(土)11:07 ID:wOJ88Y8z(1/5) AAS
deli <- function(course=90,hr=15,call=5){
# average 5 calls during 15 hours with 90 min delivery
k=call/hr
integrate(function(x)k*exp(-k*x),0,course/60)$value
}
vd=Vectorize(deli)
dc=0:180
plot(dc,vd(dc),type='l',lwd=2,bty='l',
xlab='Deli.course(min)',ylab='Prob of call')

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316(1): 2018/11/24(土)11:42 ID:wOJ88Y8z(2/5) AAS
deli <- function(course=90,hr=15,call=5){
# average 5 calls during 15 hours with 90 min delivery
k=call/hr
integrate(function(x)k*exp(-k*x),0,course/60)$value
}
vd=Vectorize(deli)
dc=0:180
plot(dc,vd(dc),type='l',lwd=2,bty='l',
xlab='Deli.course(min)',ylab='Prob of call')

uniroot(function(x,u0=0.5)vd(x)-u0,c(0,180))$root
省7

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320: 2018/11/24(土)16:38 ID:wOJ88Y8z(3/5) AAS
two sample poisson test

パッケージでｐ値が異なるのでソースを確認。

X=2 ; Y=9
N=17877;M=16660
P=N/(N+M)

poisson.test(c(X,Y),c(N,M))$p.value
binom.test(X,X+Y,P)$p.value

library(rateratio.test)
rateratio.test(c(X,Y),c(N,M))$p.value
2*min(binom.test(X,X+Y,P,alt='l')$p.value,
省1

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321(1): 2018/11/24(土)17:00 ID:wOJ88Y8z(4/5) AAS
救急車搬送数が日勤の８時間で０、夜勤の１６時間で５であったときに
夜勤帯の方が時間あたり救急搬送が多いと言えるか？
救急車搬送数はポアソン分布に従うとして有意水準５％で検定せよ。

日勤０のとき夜勤で何台以上の搬送があれば有意と言えるか？

rm(list=ls())
library(rateratio.test)
poisson.test(c(0,5),c(8,16))$p.value
rateratio.test(c(0,5),c(8,16))$p.value
x=0:20
y=sapply(x,function(x) poisson.test(c(1,x),c(8,16))$p.value)
省5

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322: 2018/11/24(土)17:01 ID:wOJ88Y8z(5/5) AAS
>>321
日勤と夜勤でお看取り件数に差があるかも検定できるな。

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