資料詳細

目次

第1章 統計学とヘルスデータ

  1.1 はじめに

  1.2 統計学と有機的統計学

  1.3 統計的手法とモデル

  1.4 ヘルスケアデータ

  1.5 本書の概要

  1.6 ソフトウェアとデータ

  参考文献

第2章 統計学の基礎事項

  2.1 標本と母集団

  2.2 統計学の基礎

  2.3 一般的な確率分布と概念

  2.4 仮説検定と統計的推測

  2.5 ソフトウェアとデータ

  参考文献

第3章 回帰分析

  3.1 はじめに

  3.2 米国におけるBMIの年次推移

  3.3 回帰分析の概要

  3.4 回帰分析の有機的視点

  3.5 線形回帰式とその前提条件

  3.6 線形回帰式の推定と解釈

  3.7 モデル選択と仮説検定

  3.8 ランダム項の仮定の確認

  3.9 モデルの良さの評価:適合度とモデルの妥当性

第4章 2値およびカテゴリカル結果変数

  4.1 はじめに

  4.2 2値の結果変数

  4.3 2値結果変数の線形回帰

  4.4 ロジスティック回帰

  4.5 ロジスティック回帰の解釈

  4.6 確率尺度での解釈

  4.7 モデルの構築と評価

  4.8 多項回帰

  4.9 ソフトウェアとデータ

第5章 カウントデータ

  5.1 カウントデータ

  5.2 ポアソン分布

  5.3 カウントデータの回帰モデル例

  5.4 個人レベルでのカウントのためのポアソン回帰

  5.5 集団レベルでのカウントのためのポアソン回帰

  5.6 過分散:負の二項モデルとゼロ過剰モデル

  5.7 一般化線形モデル

  5.8 ソフトウェアとデータ

  参考文献

第6章 医療費の分布

  6.1 医療費の定義と測定

  6.2 医療利用実態と医療費に関するMEPSデータ

  6.3 対数医療費モデルと対数正規分布

  6.4 右に歪んだ分布に対するガンマモデル

  6.5 ゼロ度数を考慮した2パートモデル

  6.6 平均医療費を超えて

  6.7 ソフトウェアとデータ

  参考文献

第7章 ブートストラップ法

  7.1 統計モデルにおける不確実性と推論

  7.2 分散推定のためのブートストラップ法

  7.3 ブートストラップ信頼区間

  7.4 仮説検定

  7.5 まとめ

  7.6 ソフトウェアとデータ

  参考文献

第8章 因果推論

  8.1 はじめに

  8.2 シンプソンのパラドックス

  8.3 因果グラフ

  8.4 因果グラフの構築

  8.5 因果効果の推定

  8.6 傾向スコア

  8.7 媒介分析

  8.8 潜在的結果変数

  8.9 ソフトウェアとデータ

第9章 調査データの分析

  9.1 はじめに

  9.2 健康調査の概要

  9.3 国民健康調査

  9.4 調査デザインの基本要素

  9.5 層化抽出

  9.6 クラスター抽出

  9.7 複雑な調査における分散推定と重み付け

  9.8 調査データの分析:糖尿病に関わる費用

  9.9 ソフトウェアとデータ

第10章 予測

  10.1 「推論」と「予測」の違い

  10.2 過学習とバイアス/分散のトレードオフ

  10.3 予測性能の評価

  10.4 クロスバリデーション

  10.5 正則化回帰

  10.6 ツリーベースの手法

  10.7 アンサンブル法:ランダムフォレスト

  10.8 まとめ

  10.9 ソフトウェアとデータ

訳者補遺

  A.1 日本のデータベース

  A.2 数理的な補足

  参考文献

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