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Learn MoreRで実践！回帰分析（発展）
What you'll learn
- 回帰分析の理論をおおまかに理解することができる。
- 論文執筆に必要なレベルの回帰分析の知識・技術を身につけることができる。
- 発展的な解析の基盤となる知識を身につけることができる。
- 基礎的なRのcoding skillを身につけることができる。
Explore related topics
Course content
7 sections • 173 lectures • 7h 7m total length
- 本コースの紹介 12:43
- 本コースの紹介 21:38
- 本コースの紹介 33:15
- 本コースの紹介 41:13
- 本コースの紹介 51:46
- 参考文献0:15
- R vs STATA2:45
- 統計解析の目的1:25
- Validity 11:57
- Validity 23:56
- Validity 31:47
- 理想的な統計解析2:00
- 用語の説明1:46
- 変数の型2:38
- サンプリング 12:52
- サンプリング 22:43
- サンプリング 32:19
- 確率分布 15:37
- 確率分布 22:33
- 推定とは2:28
- BiasとVariance1:32
- Law of large number1:02
- Unbiased estimator 13:04
- Unbiased estimator 24:27
- Unbiased estimator 34:18
- Asymptotically unbiased estimator1:44
- Correlation coefficient 13:00
- Correlation coefficient 21:01
- Central limit theorem 14:05
- Central limit theorem 23:05
- Central limit theorem 30:54
- Normal distribution 14:24
- Normal distribution 22:02
- Confidence interval 12:06
- Confidence interval 23:17
- Confidence interval 31:46
- Confidence interval 45:08
- Confidence interval 52:41
- Confidence interval 62:39
- Statistical test 15:42
- Statistical test 21:16
- Statistical test 32:01
- Statistical test 42:57
- One-sample t-test 11:40
- One-sample t-test 22:55
- Two-sample t-test 13:40
- Two-sample t-test 21:54
- Paired t-test 11:23
- Paired t-test 20:50
- Paired t-test 30:39
- Wilcoxon rank sum test2:37
- Frequency2:53
- Open vs Closed cohort 12:40
- Open vs Closed cohort 22:20
- Risk1:54
- Unconditional vs Conditional risk2:55
- Risk difference vs Risk ratio1:18
- Confidence interval of risk 11:52
- Bernoulli and binomial distributions1:48
- Confidence interval of risk 23:41
- Confidence interval of risk 31:53
- Confidence interval of risk difference 12:30
- Confidence interval of risk difference 21:00
- Odds ratio 13:17
- Odds ratio 20:23
- Chi-square test2:37
- Fisher's exact test1:37
- Statistical testの限界3:48
- Table 12:58
- Incidence1:39
- Poisson distribution2:45
- Incidence rate ratio 10:16
- Induction time1:44
- Immortal time bias2:27
- Time 02:00
- モデルとは 13:28
- モデルとは 23:47
- Linear regression 12:26
- Linear regression 25:56
- Linear regression 33:09
- Linear regression 43:31
- Linear regression 51:39
- Linear regression 62:06
- Subgroup-specific CI and prediction interval 12:36
- Subgroup-specific CI and prediction interval 22:18
- Optimality0:59
- Multiple linear regression3:22
- Unordered categorical exposure 14:36
- Unordered categorical exposure 20:53
- Unordered categorical exposure 30:53
- F-test 11:02
- F-test 24:30
- F-test 32:26
- F-test 41:58
- F-test 51:29
- Ordered categorical exposure3:09
- どの変数を調整する？ 13:17
- どの変数を調整する？ 21:55
- Directed acyclic graph 12:35
- Directed acyclic graph 22:28
- Directed acyclic graph 32:56
- Directed acyclic graph 40:43
- Effect measure modification 14:00
- Effect measure modification 22:15
- Effect measure modification 32:03
- Effect measure modification 43:14
- Effect measure modification 53:32
- Model diagnostics 14:26
- Model diagnostics 22:27
- Model diagnostics 31:36
- Model diagnostics 41:05
- Model diagnostics 51:11
- LOESS 11:56
- LOESS 21:00
- Studentized residual 13:18
- Studentized residual 22:00
- Q-Q plot2:37
- Robust variance 13:02
- Robust variance 21:58
- Bootstrap resampling 12:18
- Bootstrap resampling 22:24
- Bootstrap resampling 33:24
- Log-transformation 13:58
- Log-transformation 21:25
- Log-transformation 33:37
- Log-transformation 42:32
- Coefficient of determination 11:51
- Coefficient of determination 22:23
- 一般化線形回帰モデル 14:00
- 一般化線形回帰モデル 23:46
- 一般化線形回帰モデル 30:54
- Maximum likelihood estimator 13:51
- Maximum likelihood estimator 22:20
- Exponential families2:40
- Canonical link3:52
- Mean model and mean-variance relationship2:48
- Linear regression (GLM framework)0:51
- Logistic regression 13:05
- Logistic regression 22:29
- Logistic regression 32:11
- Logistic regression 43:21
- Logistic regression 51:04
- Logistic regression 60:51
- Effect measure modification0:54
- Non-convergence3:13
- Subgroup-specific CI1:47
- Binomial regression1:31
- Poisson regression 12:18
- Poisson regression 23:13
- Poisson regression 31:19
- Poisson regression 42:20
- Poisson regression 53:32
- Piecewise constant hazard rates3:13
- Modified Poisson regression3:15
- Robust variance 12:01
- Robust variance 20:33
- Robust variance 33:19
- Statistical test 13:20
- Statistical test 24:44
- Model diagnostics 13:08
- Model diagnostics 21:12
- Deviance residuals12:12
- Deviance residuals22:40
- Binned residuals12:07
- Binned residuals21:40
- Monte Carlo approach12:48
- Monte Carlo approach23:44
- Monte Carlo approach30:54
- 応用13:46
- 応用23:29
- 応用30:47
- Residual deviance3:30
- ボーナスレクチャー2:04
Requirements
- 簡単にでも回帰分析について勉強してみたことがあること
- Rで簡単なcodingをしたことがあること
Description
本コースは回帰分析の発展的な知識とRの基礎的なCodingスキルを獲得することを目的としています。本コースを受講されることで、医療系の論文でよく使用される回帰分析の手法については理解し、一人で実践することができるようになります。
Who this course is for:
- 回帰分析に興味をもっている理系研究者