数式を極力使わないベイズ医学統計入門講座

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プログラム

理論編 (2014年5月22日 13:00〜16:30)

 近年、医学領域において、その利用が注目されているベイズ統計学について、極力数式を使わない形式で概説します。本講義のうち、理論編では確率の定義から始まり、確率モデル、母集団と標本、統計的推測、医学研究と統計的推測、ベイズ法と頻度論、ベイズの定理、ベイズ法による統計的推測、実際の解析事例、事前分布の設定、マルコフ連鎖モンテカルロ法、グラフィカルモデル、基本的な解析、回帰モデル、混合効果モデル、およびベイズ階層モデルについて説明します。

  1. 確率とは
    • 確率の定義
    • 確率の公理
  2. 確率と確率密度
    • 連続変数と離散変数
    • ダミー変数
    • 確率関数
  3. 確率論と統計学
    • 割合
    • 割合と率の違い
    • 確率計算
    • 統計的推測
    • 独立と相関
    • 平均値と標準偏差
    • 標準偏差の解釈
    • 標準偏差と標準誤差の使い分け
    • 確率計算
    • 統計的推測
  4. 母数とデータ
    • 真値としての母数
    • データの発生メカニズム
    • 確率モデル
  5. 代表的な確率モデル
    • 二項分布
    • 正規分布
    • ポアソン分布
  6. 統計的推測
    • 点推定
    • 区間推定
    • 仮説検定
    • 確率モデルの仮定
    • パラメトリック
    • ノンパラメトリック
  7. 医学研究と統計的推測
    • 医学研究における母集団
    • 適格基準
    • 被験者の登録
    • 母数とデータ
    • 統計的推測
    • ノンランダムサンプル
    • 単群試験の危険性
    • 比較試験の必要性
  8. ベイズ法と頻度論
    • 頻度論における母数
    • 頻度論による統計的推測
    • ベイズ法における母数
    • ベイズ法による統計的推測
    • 両手法の違い
    • 両手法の利点と欠点
  9. ベイズの定理
    • 母数の確率分布
    • 事前分布
    • 事後分布
    • ベイズの定理
    • ベイズ更新
  10. ベイズ流推測
    • 点推定
    • 区間推定
    • 2種類の信用区間
    • 信頼区間と信用区間の違い
    • ベイズ流の仮説検定
  11. ベイズ法による解析事例:第III相臨床試験
    • 生存時間解析
    • ハザード比
  12. 事前分布について
    • 事前分布の設定
    • 無情報事前分布
    • 自然共役事前分布
  13. マルコフ連鎖モンテカルロ法
    • 非共役解析
    • 計算の困難性
    • 事後シミュレーション
    • MCMC法
    • ギブスサンプラー
    • 収束判定
  14. グラフィカルモデル
    • 統計モデルの図解
    • ノード
    • エッジ
    • プレート
  15. 基本的な解析
    • 割合の推測
    • 平均値の推測
    • 率の推測
  16. 回帰モデル
    • 線形回帰モデル
    • ロジスティック回帰モデル
    • ポアソン回帰モデル
  17. 混合効果モデル
    • 線形混合効果モデル
    • ロジスティック混合効果モデル
    • ポアソン混合効果モデル
  18. ベイズ階層モデル
    • 階層モデルの利点と欠点
    • グラフィカルモデルによる記述

応用事例編 (2014年5月23日 13:00〜16:30)

 近年、医学領域において、その利用が注目されているベイズ統計学について、極力数式を使わない形式で概説します。本講義のうち、応用編では演者が統計ソフトウェアを用いて、実際にデータ解析を行いながら講義を致します。また、グラフィカルモデルを皆様ご自身で描いて頂く演習や、グループワークを通じてコンセプトをより深く理解する演習を準備しています。また、ネットワークメタ解析やアダプティブデザイン、承認申請におけるベイズ法の利用など、近年の話題についても概説します。

  1. ベイズ解析が可能なソフトウェアについて
  2. 代表的なソフトウェアの使用法
  3. 実演と演習:基本的な解析
    • 割合の推測
    • 平均値の推測
    • 率の推測
    • 演習: グラフィカルモデルの描画
    • 演習: グループディスカッション
  4. 実演と演習:回帰モデル
    • 線形回帰モデル
    • ロジスティック回帰モデル
    • ポアソン回帰モデル
  5. 実演と演習:混合効果モデル
    • 線形混合効果モデル
    • ロジスティック混合効果モデル
    • ポアソン混合効果モデル
  6. 実演と演習:ベイズ階層モデル
    • 治療や施設の順位付け
    • メタアナリシス
  7. 無情報事前分布の設定法
    • 一様分布による方法
    • 正規分布による方法
    • ガンマ分布による方法
  8. 統計的予測と予測分布
    • 予測分布とは
    • 予測分布のモデリング
    • グラフィカルモデル
    • 予測分布の計算
  9. より高度なベイズ解析
    • ネットワークメタ解析
    • アダプティブ第Ⅱ相試験の解析
    • バイオマーカー情報を利用した試験
  10. 承認申請におけるベイズ法の利用
    • ガイダンス上の記載
    • アダプティブ試験の困難性
    • 産官学の密接なコミュニケーションの重要性

会場

品川区立総合区民会館 きゅりあん
140-0011 東京都 品川区 東大井5丁目18-1
品川区立総合区民会館 きゅりあんの地図

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