set.seed() 指定してあっても、ある条件下で rpois() によるポアソン乱数発生結果が再現しない。 set.seed() で種を指定した上で、平均パラメータベクトルを与えてポアソン乱数を発生させる。 次に、また同じ種を指定した上で、別の平均パラメータベクトル（…

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…

今日は mlxR ライブラリの shinymlx() を使って shiny app を作った。Shiny って自分で書くのはとても面倒であまりやりたくなかったのだが、shinymlx を使うととても楽ちんだ。しかし、その分、自分なりのカスタマイズができない、のか、やり方がわからない…

Monolix を使ってのシミュレーションをした。正確には、simulx ライブラリを使っている。やり方がだいぶわかってきた。しかし、これは、R のスキルが相当必要ですよ。気楽に人に薦められない。

集中して取り組んでいるとあっという間に時間が過ぎる。いくらでもきれいなグラフ（大袈裟）が作れてしまう。 アウトプットは大事なのだ、と言い訳しながら作業していた。棒グラフを負の方向に作成して、経時推移のグラフを組み合わせる、というのが今日最大…

MCMC がまだ使えないので、SIR を使ってみた。SIR は初めて使ったのですが、あっさり計算できました。 個体間変動パラメータの事前分布はシンプルだから計算しやすいです。実に簡単にプログラムできた。元のサンプル数を 4000 個、resample を (≧20 がいいと…

順調に進んでいます。イベントの扱いに苦労しました。どうすればいいのか結局は分からないのだけれど、動くコードは作れた。あ。 あけましておめでとうございます。

機械学習しようとすると、Python ライブラリを使う方がいいと思う。参考書もそろっているしね。 一方、グラフはやっぱりR (ggplot2) だ。 したがって、併用しなければならない。すると、自己が引き裂かれる思いをする。 0 から始めるか、1 から始めるか、そ…