Rによる医療統計学 原書2版

Rによる医療統計学 原書2版

原書名 Introductory Statistics with R (2nd ed.)
著者名 岡田 昌史 監訳
発行元 丸善出版
発行年月日 2017年01月
判型 B5 257×182
ページ数 344ページ
ISBN 978-4-621-08775-6
Cコード 3047
NDCコード 490
ジャンル 数学・統計学 >  数値解析
電気・電子・情報工学 >  情報・コンピュータ >  言語・プログラミング
医学・薬学 >  医学一般 >  医学読み物

内容紹介

Rとは、多様な統計手法と充実したグラフィック機能を有する、統計解析のための環境である。高額な統計解析ソフトが多いなかでフリーであることから、医療・生物・心理・経済・金融工学等々、さまざまな分野で広く使われ、近年急速に普及している。原書は、Rにまだ慣れていない学生や研究者、実務者向けに、Rを使った統計解析の基礎を簡潔に解説する、定評のある教科書。第二版では、初学者がつまづくデータの扱い方、統計学的手法の普及に伴い必要となった高度な解析手法などを大幅に加筆して、教育的な配慮がなされている。Rの本が近年多数刊行されるなかでも医療統計に主眼を置いたものはなく、「Rによる医療統計学」の定番教科書となることを狙う。

目次

第1章 基礎
 1.1 最初の一歩
  1.1.1 超多機能電卓としての利用
  1.1.2 代入
  1.1.3 ベクタ化された計算
  1.1.4 標準的な統計手法
  1.1.5 グラフィックス
 1.2 R言語の基本
  1.2.1 式とオブジェクト 
  1.2.2 「関数」と「引数」
  1.2.3 ベクタ
  1.2.4 引用とエスケープシーケンス
  1.2.5 欠損値
  1.2.6 ベクタを生成する関数
  1.2.7 行列と配列
  1.2.8 ファクタ
  1.2.9 リスト
  1.2.10 データフレーム
  1.2.11 位置指定
  1.2.12 条件選択
  1.2.13 データフレームにおける位置指定
  1.2.14 グループ化されたデータとデータフレーム
  1.2.15 暗黙の繰り返し
  1.2.16 並び替え
 1.3 演習
第2章 R環境
 2.1 セッション管理
  2.1.1 ワークスペース
  2.1.2 テキスト出力
  2.1.3 Scripting
  2.1.4 ヘルプの利用
  2.1.5 パッケージ
  2.1.6 組み込みデータ
  2.1.7 attach関数とdetach関数
  2.1.8 subset, transform, と within
 2.2 グラフィックス
  2.2.1 レイアウト
  2.2.2 部品からプロットをつくり上げる
  2.2.3 par関数の利用 
  2.2.4 プロットの組み合わせ
 2.3 Rプログラミング 
  2.3.1 制御構造
  2.3.2 クラスと総称関数 
 2.4 データの入力 
  2.4.1 テキストファイルからの読み込み
  2.4.2 read.tableの詳細
  2.4.3 データエディタ
  2.4.4 ほかのプログラムとのインターフェース
 2.5 演習
第3章 確率と分布
 3.1 無作為抽出
 3.2 確率計算と組み合わせ
 3.3 離散型分布
 3.4 連続型分布
 3.5 Rに組み込まれている分布
  3.5.1 密度
  3.5.2 累積分布関数
  3.5.3 分位
  3.5.4 乱数
 3.6 演習
第4章 記述統計とグラフ
 4.1 単変量に対する基本統計量
 4.2 データの視覚化
  4.2.1 ヒストグラム
  4.2.2 経験的累積分布
  4.2.3 Q-Qプロット
  4.2.4 箱ひげ図
 4.3 グループ内要約統計量
 4.4 グループデータの図示
  4.4.1 ヒストグラム
  4.4.2 並列箱ひげ図
  4.4.3 ストリップチャート
 4.5 表の作成
  4.5.1 表の作成
  4.5.2 合計枠と相対頻度
 4.6 表の視覚化
  4.6.1 棒グラフ
  4.6.2 点図表
  4.6.3 円グラフ
 4.7 演習
第5章 1標本または2標本の検定―t検定およびWilcoxon検定 
 5.1 1標本のt検定
 5.2 Wilcoxon符号つき順位検定
 5.3 独立2標本のt検定
 5.4 分散の比較
 5.5 2標本のWilcoxon順位和検定
 5.6 対応のあるt検定
 5.7 対応のあるWilcoxon検定
 5.8 演習
第6章 回帰と相関
 6.1 線形単回帰
 6.2 残差と当てはめ値
 6.3 予測域と信頼域
 6.4 相関 
  6.4.1 Pearsonの(積率)相関係数
  6.4.2 Spearmanの順位相関係数(ρ)
  6.4.3 Kendallの順位相関係数(τ)
 6.5 演習
第7章 分散分析とKruskal-Wallis検定
 7.1 一元配置分散分析
  7.1.1 対比較と多重検定
  7.1.2 分散仮定の緩和
  7.1.3 グラフによる表現
  7.1.4 Bartlett検定
 7.2 Kruskal-Wallis検定
 7.3 二元配置分散分析
  7.3.1 反復する測定のグラフ
 7.4 Freidman検定
 7.5 回帰分析に見る分散分析表
 7.6 演習
第8章 分割表データ
 8.1 1つの割合
 8.2 2つの独立した割合
 8.3 k個の割合とトレンド検定
 8.4 r×cのクロス表
 8.5 演習
第9章 検出力および標本の大きさの計算
 9.1 検出力の計算の原理
  9.1.1 1標本のt検定および対応のあるt検定の検出力
  9.1.2 2標本のt検定の検出力
  9.1.3 近似法
  9.1.4 割合の比較における検出力
 9.2 2標本の場合
 9.3 1標本の場合と対応のある検定
 9.4 割合の比較
 9.5 演習
第10章 一歩進んだデータハンドリング
 10.1 変数の再編成
  10.1.1 cut 関数
  10.1.2 ファクタレベルの取り扱い
  10.1.3 日付データの扱い
  10.1.4 複数の変数の再編成
 10.2 条件付き計算式
 10.3 データフレームの結合と再構成
  10.3.1 フレームの追加
  10.3.2 データフレームの結合
  10.3.3 データフレームの再構築
 10.4 グループ毎や症例毎の取り扱い手順
 10.5 時間の分割
 10.6 演習問題
第11章 重回帰分析
 11.1 多変量データの作図
 11.2 モデルの指定と結果の表示
 11.3 モデル探索
 11.4 演習
第12章 線形モデル
 12.1 多項回帰
 12.2 原点を通る回帰
 12.3 デザイン行列とダミー変数
 12.4 グループを超えた(グループ間の)直線性
 12.5 交互作用
 12.6 反復のある二元配置分散分析
 12.7 共分散分析
  12.7.1 図表表記
  12.7.2 回帰直線の比較
 12.8 診断
 12.9 演習
第13章 ロジスティック回帰分析
 13.1 一般化線形モデル
 13.2 表データにおけるロジスティック回帰分析
  13.2.1 逸脱度分析表
  13.2.2 傾向性の検定との関連
 13.3 尤度プロファイル法
 13.4 オッズ比の推定値の提示
 13.5 生データを使ったロジスティック回帰分析
 13.6 予測
 13.7 モデル確認
 13.8 演習
第14章 生存分析
 14.1 基本的な概念
 14.2 生存オブジェクト
 14.3 Kaplan-Meier推定量
 14.4 ログランク検定
 14.5 Cox比例ハザードモデル
 14.6 演習
第15章 率とポアソン回帰
 15.1 基本概念
  15.1.1 ポアソン分布
  15.1.2 ハザードが一定である生存時間分析
 15.2 ポアソンモデルのあてはめ
 15.3 率の計算
 15.4 区分定数の強度をもつモデル
 15.5 演習
第16章 非線形曲線のあてはめ
 16.1 基本的な使い方
 16.2 開始値を見つける
 16.3 セルフスタートモデル
 16.4 プロファイリング
 16.5 あてはめアルゴリズムのより洗練された制御
 16.6 演習
付録
A Rの入手とインストール
B ISwRパッケージに含まれるデータセット
C クイックリファレンス
D 演習問題の解答例

出版社からのメッセージ

本書は『Rによる医療統計学』(2007年1月刊)の改訂版です。

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