モデル評価
https://www.page-meeting.org/pdf_assets/4280-2012-06%20PAGE%20KMMC.pdfSurvival model の共変量の効果を視覚的に評価する方法。うまい方法です。 シミュレーションが必要になる。R コードを書いておきましょう。 library(survival) library(ggplot2) set…
Final vs Base model の比較をして愕然とするときってあるよね。 あんなに苦労したのに、と。
VPC や GOF plots の結果に真剣に向き合うべし。 決して、なおざりにすべきではない。 あれ? 決して、おざなりにすべきではない。 後者の方がよさそうですね。「なにもしない、なおざり」ではなく、「いい加減に、適当に、『する』」のがおざなり。 等閑を…
査読者に教えられる日々。まあ、情けないことで。 そうやって見なければいけないよなあ、と学びました。
「良い」共変量モデルとはどういうものだろうか。それはもちろん、モデルの使用目的による。 たいていの場合、そのモデルを用いて何らかの予測がしたいはずだ。母集団での分布を予測したい。ある特定の患者の予測をしたい。 その目的をはっきりさせてからモ…
「多重共線性に気をつけるように」と散々脅されて、みんな、臆病になってるんじゃないかな。 あるいは、そう言われているのをいいことに、自分で考えることを放棄している。「そう注意されているから検討しませんでした」と。そうすれば、間違ったことをして…
プログラムを書く、run (execute) する。エラーが出る。 さて、ここの対応が難しいんですよね。特に、「初心者」の場合。 エラーの原因はいくつかあります。 プログラムが間違っている データ構造が間違っている 初期値が適切でない そもそも、そのデータに…
VPC 大流行ですね。でも、その真価をちゃんと理解して、みなさんは使っているのでしょうか。私自身はそこまで利用し切れていない、と断言します(恥)。 私はそもそも視覚認識が得意ではない。そのくせ、大昔は、多次元 NMR のチャートを眼で認識してピーク…
確かに原理的には「すべての」変量効果(= 個体間変動)間には相関があるでしょう。完全に独立、なんてありえない。 しかし、それがデータから推定できるかどうかは別ですね。無理に相関を考慮すると、よく発生するのが「相関係数がほぼ 1 と推定された」と…
思い入れもあって、僕はこれが一番好きです。モデルの安定性がすぐわかる。安定性、というか、そのモデルを信頼していいものなのかどうか、その感触がわかる。「感触」だなんて職人みたいな言葉遣いではなく、サイエンスの言葉で語るべきなのだけれども、そ…
パラメータ推定には誤差がある。推定誤差がある。その推定値はたまたま得られたあるデータ(のみ)に基づいて計算されたものだ。 その推定値は決して「真値」ではない。 よく言われることだが、仮にもう一度同じ試験をしてデータを取ったとしたならば、必ず…