06/29/2022 / 最終更新日時 : 06/30/2022 Cas9 免疫学 【論文紹介】Tregの抑制能にTCRが必要(2) 今回紹介するのは以下の論文のResultです。 Vahl JC, Drees C, Heger K, et al. Continuous T cell receptor signals maintain a functi […]
06/28/2022 / 最終更新日時 : 06/30/2022 Cas9 免疫学 【論文紹介】Tregの抑制能にTCRが必要(1) 今回紹介するのは以下の論文です。 Vahl JC, Drees C, Heger K, et al. Continuous T cell receptor signals maintain a functional re […]
06/28/2022 / 最終更新日時 : 11/11/2023 生成AI/GPT 推測統計学 【等分散の仮定】2標本問題ってなんだ?|python 確率変数が2つ登場するため、難しいですが、応用上用いられることが多いのが「2標本問題」です。 中でも今回は、二つの確率変数が同一の分散であると仮定した「等分散の仮定」に基づいて解説していきます。 等分散の仮定が認められな […]
06/28/2022 / 最終更新日時 : 06/28/2022 Cas9 免疫学 【論文紹介】ナイーブなCD4T細胞が受け取るTCRシグナルに強弱がある(3・最終回) 今回は以下の論文のResultを紹介します。 Zinzow-Kramer, Wendy M., Arthur Weiss, and Byron B. Au-Yeung. “Adaptation by naïve CD4+ […]
06/28/2022 / 最終更新日時 : 06/30/2022 Cas9 免疫学 【論文紹介】ナイーブなCD4T細胞が受け取るTCRシグナルに強弱がある(2) 今回は以下の論文のResultを紹介します。 Zinzow-Kramer, Wendy M., Arthur Weiss, and Byron B. Au-Yeung. “Adaptation by naïve CD4+ […]
06/27/2022 / 最終更新日時 : 06/28/2022 Cas9 免疫学 【論文紹介】ナイーブなCD4T細胞が受け取るTCRシグナルに強弱がある(1) 今回は以下の論文のintroductionまでを紹介します。 Zinzow-Kramer, Wendy M., Arthur Weiss, and Byron B. Au-Yeung. “Adaptation […]
06/27/2022 / 最終更新日時 : 06/30/2022 Cas9 免疫学 【論文解説】Tregが末梢で生き残るためにはTCRが必要(6・最終回) 今回紹介するのは以下の論文です。 Levine, A., Arvey, A., Jin, W. et al. Continuous requirement for the TCR in regulat […]
06/27/2022 / 最終更新日時 : 06/30/2022 Cas9 免疫学 【論文解説】Tregが末梢で生き残るためにはTCRが必要(5) 今回紹介するのは以下の論文です。 Levine, A., Arvey, A., Jin, W. et al. Continuous requirement for the TCR in regulat […]
06/27/2022 / 最終更新日時 : 06/28/2022 Cas9 免疫学 【論文解説】Tregが末梢で生き残るためにはTCRが必要(4) 今回紹介するのは以下の論文です。 Levine, A., Arvey, A., Jin, W. et al. Continuous requirement for the TCR in regulat […]
06/27/2022 / 最終更新日時 : 06/27/2022 Cas9 免疫学 【論文解説】Tregが末梢で生き残るためにはTCRが必要(3) 今回紹介するのは以下の論文です。 Levine, A., Arvey, A., Jin, W. et al. Continuous requirement for the TCR in regulat […]
06/27/2022 / 最終更新日時 : 06/28/2022 Cas9 免疫学 【論文解説】Tregが末梢で生き残るためにはTCRが必要(2) 以下の論文を解説しています。 Levine, A., Arvey, A., Jin, W. et al. Continuous requirement for the TCR in regulator […]
06/25/2022 / 最終更新日時 : 03/24/2024 生成AI/GPT ベイズ 【ベイズの定理】事後分布から推定量を導く方法について|python 今回はベイズ統計学の基礎の基礎を解説いたします。 ベイズの定理の理解の後、ベイズ更新のやり方を学んでいく形にします。 ベイズ統計学 ここでは、ベイズ統計学の考え方をざっくりと学びましょう。 ベイズの定理に基づくベイズ統計 […]
06/25/2022 / 最終更新日時 : 06/30/2022 Cas9 免疫学 【論文解説】Tregが末梢で生き残るためにはTCRが必要(1) 今回紹介するのは以下の論文です。 Levine, A., Arvey, A., Jin, W. et al. Continuous requirement for the TCR in regulat […]
06/24/2022 / 最終更新日時 : 03/16/2023 生成AI/GPT 推測統計学 【MSEを最小化】ガウス・マルコフの定理と最良線形不偏推定量について 回帰分析等で算出した推定量を評価するとき、どのような指標があるでしょうか。 これまでは、一致性や不偏性を取り上げてきました。簡単に復習しましょう。 一致性(consistency):サンプル数を∞に近づけると、推定量はパ […]
06/22/2022 / 最終更新日時 : 05/08/2023 生成AI/GPT Python 【共線性解決!?】pythonで主成分分析(PCA)をやってみた 青の統計学へようこそ。 今回は、教師なし学習の一つ「主成分分析」について解説いたします。 数学的背景まで掘り下げたコンテンツは以下になります。 【python】主成分分析(+回帰)の仕組みとコード例|教師なし学習 主成分 […]
06/20/2022 / 最終更新日時 : 01/14/2024 生成AI/GPT Python 【統計検定準一級】ランダムウォークとマルチンゲールの話。 こんにちは、青の統計学です。 統計検定準一級では、「この確立過程Sは、マルチンゲールかどうか?」という問題が出ることがあります。 マルコフ性と並んで登場する「マルチンゲール」に、とっつきにくさを感じた方も多いと思います。 […]
06/19/2022 / 最終更新日時 : 10/31/2023 生成AI/GPT Python 【python】ガウス過程回帰の仕組みと実務での応用|ノンパラメトリック機械学習 こんにちは、青の統計学です。 今回はガウス過程回帰について解説いたします。 製造業の現場など、n=20やそこらぐらいのデータセットで予測を行う必要がある時によく使われます。 ガウス過程は少数データとの相性がよく、予測値の […]
06/18/2022 / 最終更新日時 : 01/13/2024 生成AI/GPT Python 【python】共分散分析(ANCOVA)の基礎から応用まで|因果推論 こんにちは、青の統計学です。 今回は交絡因子の影響を調整する共分散分析を解説しようと思います 共分散分析 共分散分析は、調整平均を用いて、共変量(covariate)の影響を考慮した上で、群間の平均値の差を検定する方法で […]
06/18/2022 / 最終更新日時 : 06/19/2022 Cas9 免疫学 【論文紹介】PD-L1抗体が疲弊したT細胞を再び元気にする仕組み(1) 今回紹介するのは以下の論文です。 “Type 1 conventional dendritic cells maintain and guide the differentiation of precurso […]
06/15/2022 / 最終更新日時 : 01/16/2024 生成AI/GPT 大学数学 【線形代数】固有値や固有ベクトルは機械学習にどう使われているのか|主成分分析 こんにちは、青の統計学です。 今回は、前回大好評だった「線形代数がデータサイエンスにどう使われているのかシリーズ」の第二弾です。 大学数学で勉強した固有値や固有ベクトルが一体何の役に立っているのか…対角化で冪 […]
06/15/2022 / 最終更新日時 : 02/11/2024 生成AI/GPT 推測統計学 【F値とは】分散分析による検定の多重性について|統計検定準1級 統計検定準一級では、2級同様「分散分析」の内容が出てきます。 今回は、前回と視点を変えた「検定の多重性」について解説します。 例題を通して理解していきましょう。 *確実に理解するために、ある程度時間をかけてみましょう。 […]
06/13/2022 / 最終更新日時 : 05/08/2023 生成AI/GPT ベイズ 【ベイズ因子】オッズ比の使われ方を紹介します オッズ比は二つのカテゴリに分けられるデータに対して有用な指標であり、特に、疾患や事象が発生する確率について研究する際に使用されます。 今回は、「オッズ」や「オッズ比」を統計学の観点から実例を通してみてみましょう。 オッズ […]
06/13/2022 / 最終更新日時 : 05/05/2023 生成AI/GPT 推測統計学 【説明変数の相関】多重共線性を解説します。 重回帰分析を勉強していると、最小二乗法の仮定の一つに「多重共線性がないこと」と見たことがあると思います。 今回は、多重共線性の内容と、対処法を2つ解説いたします。 多重共線性の論文に関しては、以下で解説しています。 【論 […]
06/12/2022 / 最終更新日時 : 12/10/2023 生成AI/GPT 因果推論 【共変量の罠】シンプソンのパラドクスについて 「相関関係はあるけど、因果関係があるとは限らない」ということは、統計学を学んでしつこく聞いてきたでしょう。 今回は、ある種「因果はあるが、相関がなく見えてしまう」という「シンプソンのパラドクス」について解説いたします。 […]
06/11/2022 / 最終更新日時 : 01/13/2024 生成AI/GPT Python 【因果推論】差の差(DID)分析による平均処置効果の推定|計量経済学 こんにちは、青の統計学です 今回は、社会科学の分野でもよく使われる「差の差分析」について解説いたします。 シンプルで理解しやすいかつ強力な分析手法ですが、並行トレンドの仮定など前提となるルールもあります。 差の差分析(d […]
06/08/2022 / 最終更新日時 : 01/27/2024 生成AI/GPT ベイズ 【GLMM】一般化線形混合モデルについて解説|R こんにちは、青の統計学です。 GLMMを学ぶ前には、固定効果とランダム効果(変量モデル)、そしてGLM(一般化線形モデル)を理解しておく必要があります。 まだ理解が足りてない方には、まず先に以下のコンテンツをご覧ください […]
06/06/2022 / 最終更新日時 : 03/24/2024 生成AI/GPT ベイズ 【尤度って?】尤度関数と最尤推定量の解説と例題 確率分布のパラメータ\(θ\)を推定する方法の一つとして、最尤推定というものがあります。 最尤推定には、尤度関数を使うことが必須です。まずは尤度関数については見てみましょう。 尤度(likelihood)について 抑えて […]
06/06/2022 / 最終更新日時 : 06/15/2022 Cas9 免疫学 【論文解説】リンパ節ごとのレパトア解析(4) (4)では、resultの後半部分、T細胞の移入実験を解説します。 この記事では、以下の論文を紹介しています。 Stephanie K. Lathrop, Nicole A. Santacruz, Dominic Pha […]
06/05/2022 / 最終更新日時 : 06/15/2022 Cas9 免疫学 【論文解説】リンパ節ごとのレパトア解析(3) (3)では、前半部分の、リンパ節ごとのレパトア解析に触れます。 この記事では、以下の論文を紹介しています。 Stephanie K. Lathrop, Nicole A. Santacruz, Dominic Pham, […]
06/04/2022 / 最終更新日時 : 01/08/2024 生成AI/GPT 推測統計学 【例題つき】正規分布(ガウス分布)の確率密度について|R 二項分布やポアソン分布のようなカウントデータを扱う離散分布の他に、連続データを扱う連続分布があります。 今回は、連続分布の代表格である「正規分布」について扱います。 確率密度に関する例題とともに、分布の再生性についても取 […]
06/03/2022 / 最終更新日時 : 02/29/2024 生成AI/GPT 推測統計学 【モデル選択】AIC(赤池情報量基準)についてわかりやすく解説 モデルを比較する時に、観測したデータとの当てはまりの良さで判断することがあります。 これは最大対数尤度で考えています。 「対数尤度が大きいモデルが良い」と言うのは、一つの軸ではありますが複雑なモデル(=実用的ではないし、 […]
06/03/2022 / 最終更新日時 : 07/16/2023 生成AI/GPT Python 【二項分布】ロジスティック回帰について|R GLMモデルと呼ばれる、一般化線形モデルにはポアソン分布だけではなく、色々の分布が使われます。 今回は二項分布を使った「ロジスティック回帰」について解説いたします。 Rではなく、pythonでコードを見たい方は【分類タス […]
05/31/2022 / 最終更新日時 : 01/20/2023 生成AI/GPT Python 【少ないデータを多く見せる】ブートストラップ法について|R 今回は、ブートストラップ法について解説します。 ブートストラップ法(bootstrap method) ブートストラップ法とは、乱数を使って何らかの確率分布を予測する方法です。大事なのは、「重複を許し」てデータセットを複 […]