できの悪い統計学者や疫学者ほど嫌いなものはない。 彼らは自分たちを正義の人だと考えている。裁判官である。自分たちこそは科学を知っている。科学の論理をよく理解している。 世の者どもはどうしてこの論理を理解していないのかね。どうして勉強しようと…

だって、SE が計算できないのですよ。どうやっても計算できない。 Monolix でも計算できないのだから重症だ。 n が小さいから bootstrap もおかしい。 まあ、だからと言って、Jackknife は少数でもいいか、というものでもないけれど。

今日は粒子フィルタの勉強を始めました。 時系列分析、状態空間モデル、初めてです。言葉に慣れない。 状態を「推定する」ことに目がくらんでしまって、肝心の「パラメータ推定」がどこかに行ってしまう。 例題をよく見ると「パラメータは既知とする」とかあ…

ROC AUC の信頼区間 (SE) と言ってもいい。 Bootstrap で計算するのが一番手軽なのだろう。 とは言っても、曲線を 1000 本用意して、それを用いて単純に区間を求める、というわけにはいかないのだ。Bootstrap sample から推定した個々の ROC 曲線の x の値が…

特に目的があったわけではない。教科書に載っていたので、ちょっと練習がてら、乱数発生のプログラムを R で書いた。

できた。面白い。 が、初期値の設定が難しい。尤度を直接計算（対数尤度ではなく、尤度）しているので、その過程で発散しやすい。 分類はまだうまくいっていない。「まだ」なのか、あるいは、そもそも難しいのか、それはわからない。いずれにせよ、一度プロ…

ふと気づいた。ようやく気づいた、とも言える。 機械学習は必ずしも統計モデルで行う必要はないのだ。よね。 確率を考えずに行う機械学習もあるはず。 私の頭が混乱しているのはそこの誤解から始まっているのかもしれない。

統計の教育講演をすることになりました。まだ一年先ですけれど、プランを考えはじめました。 せっかくするのですから、よくあるような 間違えやすい統計手法 知っておくと便利な tips みたいな話はしたくない。 おもしろい（と私は考える）アイディアを思い…

ファーマコメトリシャンは統計家のことを別に好きでも嫌いでもない。 でも、統計家はファーマコメトリシャンが嫌いなようですね。 その意味で、ファーマコメトリシャンは、統計家が自分たちのことを嫌っているのがわかるから、どうも付き合いづらいとは感じ…

Pharmacometrics を実践するに当たって、数学そのものは必須ではない。プログラミングのスキルは必須ですけれども。 では、pharmacometrics に数学が必要ないかというと全くそうではない。 データがあって、それに、既存のモデルを当てはめて、結果を評価し…

「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…

最尤法では（対数）尤度が最大になる地点を探す。とはいうものの、実際の計算では最大になるところではなく、傾きがゼロになる地点を探している。傾きがゼロになると尤度が変化しない、その地点に達したら収束と判定しているのだ。 従って、変量効果分散が実…

パラメータ推定に関しては、どれも結局のところ、対数尤度を書いて、それを最大化する計算をするだけなので、個別のテクニックはいらない。もちろん、それぞれの分布を書ける必要はあります。一方で、モデルの評価となるとどれも難しい。ポアソンはまだまし…

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…

Wang の論文 (2007) Derivation of various NONMEM estimation methods Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics October 2007, Volume 34, Issue 5, pp 575–593 link.springer.comもう 10 年以上前の論文になるのですね。隅々まで理解し尽くして…

個体間変動分散、いわゆる OMEGA (omega の二乗)と、推定誤差としての「分散」。 この違いが何の曇りもなく理解できたとき、「母集団解析がわかった」と言えるんじゃないかなあ。OMEGA は目には見えないけれども世の中に実在する。「真の値」が存在する。私…