kaz_yos RPubs もくじ

Overview

トップページ http://rpubs.com/kaz_yos

勉強会の資料集 http://rpubs.com/kaz_yos/useR_at_HSPH

データ読み込みや加工関係

データ読み込み系の関数の一覧 http://rpubs.com/kaz_yos/reading-data-into-R

SASciiパッケージで古いSASデータを読み込み http://rpubs.com/kaz_yos/SAScii

集計表から生データに戻す http://rpubs.com/kaz_yos/expand-table

NAを含む行を使ってindexを作成するときの注意点 http://rpubs.com/kaz_yos/is-element

欠損値の扱いR in Actionより http://rpubs.com/kaz_yos/mice-amelia

基本

多重検定への対応法いろいろ(Bonferroni, Holm, Hochberg, FDR q-value) http://rpubs.com/kaz_yos/multiple-testing

95%信頼区間のデモ いろいろなサンプルサイズで繰り返した場合 http://rpubs.com/kaz_yos/confint95

線形回帰関係

やりかた1: モデル式, 効果量のグラフ図示, 交互作用のグラフ図示 http://rpubs.com/kaz_yos/lm1

やりかた2: 変数選択 http://rpubs.com/kaz_yos/lm2

effectsパッケージを使った交互作用プロット http://rpubs.com/kaz_yos/effects

carパッケージを使ったグラフ化(線形回帰の残差分析) http://rpubs.com/kaz_yos/car-residuals

carパッケージを使った線形回帰の残差分析(BIO213版) http://rpubs.com/kaz_yos/residuals-bio213

carパッケージを使った線形回帰の残差分析(簡略版) http://rpubs.com/kaz_yos/residuals-bio213-abbr

Collinearityに関して http://rpubs.com/kaz_yos/lm-collinear

ロジスティック回帰関係

やりかた1: モデル式, 効果量のグラフ図示, 交互作用のグラフ図示 http://rpubs.com/kaz_yos/logit1

OR 95%信頼区間 P値を抜き出す関数 http://rpubs.com/kaz_yos/glm-ratio

Conditional logistic regression http://rpubs.com/kaz_yos/clogit

Ordinal logistic regression http://rpubs.com/kaz_yos/polr

Polytomous logistic regression http://rpubs.com/kaz_yos/polytomous

VGAMを用いた順序および名義変数のロジスティック回帰 http://rpubs.com/kaz_yos/VGAM

傾向スコア

傾向スコアの使用 (調節, 層化, マッチング, Weighting) http://rpubs.com/kaz_yos/epi271-lab3

傾向スコアの使用の図解 http://rpubs.com/kaz_yos/use-ps

傾向スコアの使用の図解 Swan-Ganzのデータを用いて http://rpubs.com/kaz_yos/ps-rhc

一般化線形モデル (ポアソン回帰, etc)

Poisson regression for rates http://rpubs.com/kaz_yos/poisson

Negative binomial regression http://rpubs.com/kaz_yos/nb

Gamma regressionでskewed dataのモデリング http://rpubs.com/kaz_yos/glm-Gamma

リスク比を直接計算するモデル(Zou 2004) http://rpubs.com/kaz_yos/epi204-lab4

予測モデル関係

Prediction model assessment (including Net reclassification improvement) http://rpubs.com/kaz_yos/performance

EPI288 Prediction modeling and validation http://rpubs.com/kaz_yos/epi288-validation3

Clinical Prediction Models: Shrinkage, Penalized ML, and Lasso http://rpubs.com/kaz_yos/predict-chap13

機械的モデル選択関係

総当たり線形回帰, ロジスティック回帰, Cox回帰 http://rpubs.com/kaz_yos/all-subset

coxphで総当たり DIY編 http://rpubs.com/kaz_yos/exhaustive

drop1/add1を使った手動stepwise http://rpubs.com/kaz_yos/stepwise

単変量回帰を繰り返す方法(R&SAS) http://rpubs.com/kaz_yos/repeat-univariate-rsas

生存分析関係

各種ハザード関数と生存曲線の関係の図示 http://rpubs.com/kaz_yos/hazard-functions

カプランマイヤー曲線 Japanese http://rpubs.com/kaz_yos/1547

カプランマイヤー曲線 rms::survplotをつかって http://rpubs.com/kaz_yos/km-curves

Time-dependent AUCとintegrated AUC http://rpubs.com/kaz_yos/survival-auc

Cox比例ハザードモデルのmodel fitとPH性の確認 http://rpubs.com/kaz_yos/coxph-residuals

cox.zphを用いたPH性の確認 http://rpubs.com/kaz_yos/cox-zph

Kleinbaumよりproportional hazards性の確認方法いろいろ http://rpubs.com/kaz_yos/kleinbaum-ph-assumption

Kleinbaumよりstratified Cox regressionのいろいろ http://rpubs.com/kaz_yos/kleinbaum-stratified

coxphにおけるtime-dependent covariatesの使い方 http://rpubs.com/kaz_yos/coxph-time-dep-j

clusteringも考慮したtime-dependent covariatesの使い方 http://rpubs.com/kaz_yos/bio223-recidivism

生存曲線: Non-parametric vs Parametric models http://rpubs.com/kaz_yos/survival-parametric-j

Non-parametric vs Parametric models http://rpubs.com/kaz_yos/survival-parametric

Exponential model と Weibull model BIO223を例に http://rpubs.com/kaz_yos/bio223-survreg

Quantile regression関係

quantregを使ったQuantile regression http://rpubs.com/kaz_yos/quantreg

グラフ関係

ggplot2でdotplot http://rpubs.com/kaz_yos/1406

GapMinderをggplot2で再現 http://rpubs.com/kaz_yos/1285

カラーチャート http://rpubs.com/kaz_yos/color-chart

Venn図 http://rpubs.com/kaz_yos/venn

ggplot2の使い方

ggplot2でグラフを部品から組み上げる(和文) http://rpubs.com/kaz_yos/ggplot2-layers-j

layer()を使ってグラフをくみ上げる http://rpubs.com/kaz_yos/ggplot2-layers

ggplot2の本にある例 http://rpubs.com/kaz_yos/ggplot2-toolbox

stat_summary()をつかっての情報集約(バグで別のところが故障中) http://rpubs.com/kaz_yos/ggplot2-summary2

legendをいじくる http://rpubs.com/kaz_yos/ggplot2-legend

axisをいじくる http://rpubs.com/kaz_yos/ggplot2-axis

stat_function()でデータ無しで関数を直接描画する http://rpubs.com/kaz_yos/ggplot2-stat-function

疫学関係

Epidemiology: Beyond the BasicsよりAnalysis of Age, Birth Cohort, and Period Effects http://rpubs.com/kaz_yos/epi-cross-long

Modern Epidemiology Chapter 10: Demonstration of p-value functions http://rpubs.com/kaz_yos/p-val-fun

SIR models in R http://rpubs.com/kaz_yos/sir

因果推論関係

ipw packageとgeepack/survey packagesを使用したIPWとmarginal structural model http://rpubs.com/kaz_yos/epi289-4-ipw-msm

交絡と選択バイアスの両者の調節のためのIPTWとIPCWの使用 http://rpubs.com/kaz_yos/epi289-4-iptcw

臨床疫学関係

ROC曲線とその比較 http://rpubs.com/kaz_yos/1713

ROC曲線から感度特異度を抜き出す http://rpubs.com/kaz_yos/pROC-coords

ROCの比較(中規模のデータ) http://rpubs.com/kaz_yos/pROC-large

感度特異度と検査後確率の関係 http://rpubs.com/kaz_yos/pre-post-prob

Prediction modelの性能評価(Net reclassification index含む) http://rpubs.com/kaz_yos/performance

metaパッケージでのメタアナリシス http://rpubs.com/kaz_yos/meta

Bayesian

Dobson An Introduction to GLM: Chapter 12 Bayesian Analysis http://rpubs.com/kaz_yos/dobson-bayesian

Doing Bayesian Data Analysis

コイントスのデモ http://rpubs.com/kaz_yos/doing-bayes-F3-1

モデル比較 http://rpubs.com/kaz_yos/doing-bayes-F4-1

様々なBeta分布の形態 http://rpubs.com/kaz_yos/doing-bayes-F5-1

事前分布による影響の違い http://rpubs.com/kaz_yos/doing-bayes-F5-2

その他もろもろ

Deducerパッケージを使ってベースライン比較をらくちんに http://rpubs.com/kaz_yos/deducer

RPubsに出力する時の設定 http://rpubs.com/kaz_yos/knitr-config

メジャーアップデートのときにパッケージを引き継ぐ http://rpubs.com/kaz_yos/same-pkgs

HSPH 2012-

BIO201 HW1 http://rpubs.com/kaz_yos/1574

BIO201 HW2 http://rpubs.com/kaz_yos/1692

BIO201 HW3 http://rpubs.com/kaz_yos/bio201hw3

BIO201 HW4 http://rpubs.com/kaz_yos/bio201hw4

BIO213 HW3 http://rpubs.com/kaz_yos/bio213hw3

BIO213 HW4 http://rpubs.com/kaz_yos/bio213hw4

BIO213 HW5 http://rpubs.com/kaz_yos/bio213hw5

BIO213 HW6 http://rpubs.com/kaz_yos/bio213hw6

BIO213 HW7 http://rpubs.com/kaz_yos/bio213hw7

BIO213 HW8 http://rpubs.com/kaz_yos/bio213hw8

BIO223 HW1 http://rpubs.com/kaz_yos/bio223hw1

BIO226 GEE http://rpubs.com/kaz_yos/bio226-gee

BIO226 HW2 http://rpubs.com/kaz_yos/bio226hw2

BIO226 HW3 http://rpubs.com/kaz_yos/bio226hw3

BIO226 HW5 http://rpubs.com/kaz_yos/bio226hw5

BIO509 HW1 http://rpubs.com/kaz_yos/bio509hw1

BIO509 HW3 http://rpubs.com/kaz_yos/bio509hw3

EPI204 Lab1 http://rpubs.com/kaz_yos/epi204-lab1

EPI204 Lab2 http://rpubs.com/kaz_yos/epi204-lab2

EPI204 Lab4 http://rpubs.com/kaz_yos/epi204-lab4

EPI204 Lab5 http://rpubs.com/kaz_yos/epi204-lab5

EPI204 HW2 http://rpubs.com/kaz_yos/epi204-hw2

EPI204 HW3 http://rpubs.com/kaz_yos/epi204-hw3

EPI271 Propensity score analysis Lab1 http://rpubs.com/kaz_yos/epi271-lab1

EPI271 Propensity score analysis Lab2 http://rpubs.com/kaz_yos/epi271-lab2

EPI271 Propensity score analysis Lab3 http://rpubs.com/kaz_yos/epi271-lab3

EPI288 Multiple testing http://rpubs.com/kaz_yos/epi288-multiple

EPI288 Cluster analysis http://rpubs.com/kaz_yos/epi288-cluster

EPI288 Principal component analysis http://rpubs.com/kaz_yos/epi288-pca

EPI288 Prediction modeling and validation http://rpubs.com/kaz_yos/epi288-validation3

EPI288 CART http://rpubs.com/kaz_yos/epi288-cart

EPI289 HW1 http://rpubs.com/kaz_yos/epi289hw1

EPI289 HW2 http://rpubs.com/kaz_yos/epi289-hw2

EPI289 HW3 http://rpubs.com/kaz_yos/epi289-hw3

EPI289 HW4 http://rpubs.com/kaz_yos/epi289-hw4

EPI289 Conventional regression http://rpubs.com/kaz_yos/epi289-2-1-conventionalreg

EPI289 PS-adjustment http://rpubs.com/kaz_yos/epi289-2-2-ps

EPI289 Standardization and bootstrap http://rpubs.com/kaz_yos/epi289-3-standard

EPI289 IPW http://rpubs.com/kaz_yos/epi289-4-ipw

EPI289 IPW and MSM http://rpubs.com/kaz_yos/epi289-4-ipw-msm

EPI289 IPTCW http://rpubs.com/kaz_yos/epi289-4-iptcw

EPI289 G-estimation http://rpubs.com/kaz_yos/epi289-gest