16/04/13 12:16:51.16 ld8RiUsz.net
それ言っちゃ医科歯科大卒業ジイさんの存在がなくなるよ
仮にも医科歯科大卒業演じてて、朝から晩まで2ちゃんかよって
で、よし、医師コンプジジイの
自称医科歯科大卒業ジジイへのイジメ再開だ
おウチに余裕があるなら
甘えて金払って私立に行くのが一番楽
受験勉強なんて 人生のかなりの時間の浪費
高校の一番楽しい時期に勉強なんてなw
ある程度勉強して、学費は親まかせ
そりゃあ国公立なら親孝行出来るけどな
医大の最終目標は卒業して国家試験パスだからな
で、余裕もって医者になって、認定医取りーの、専門医取りーの
そして柔らかい頭のうちに研究して医学博士取りーの だな
俺たちを妬んでか、コネだの、カネで入学だの、根拠なくウソ吐く自称医科歯科大卒業のコンプジイさんとかいるけど、
100000歩譲っても、そんな輩は博士や専門医など取れないし、 (だよな、自称医科歯科大卒業ジイさんw)
それ以前に、医師免どころじゃなく、留年繰り返して退学しちゃってるからな
(だよね、自称医科歯科大卒業ジイさんw)
で、ある程度医者として、コガネ稼ぎーの、チンポ乾く間もなく遊びーの、
で、テキトーに結婚して、開業、で院長な
勝ち組とは、こーよ、な？
ここで毎日ネチネチしてる、自称医科歯科大卒業ジイさんみたいに
他人を妬んで生きるなんて不健康だよね
401:卵の名無しさん
16/04/15 06:36:56.10 rfd95JTq.net
なに書かれても安心してください！
僕らの下には いつまでも
自称医科歯科大卒業ジイさんが居ますよ！
402:卵の名無しさん
16/04/16 07:23:49.83 cfx9dFBb.net
write.csv(data1, "data1.csv", row.names=FALSE)
403:卵の名無しさん
16/04/16 08:01:47.15 YwZ2sU9t.net
さてはおまえ、自称医科歯科大卒業ジイさんだろ
おまえ、そう、自称医科歯科大卒業ジイさんより下は
この世に存在しないのです
自称医科歯科大卒業ジイさん以下などありませんｗ
な訳で、なにあっても安心してください！
僕らの下には いつまでも
自称医科歯科大卒業ジイさんが居ますよ！
404:卵の名無しさん
16/04/18 06:53:51.38 SbYRMjyb.net
底辺私立医大卒は
馬鹿は死ななきゃ治らない
の対偶を正答できません。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
シリツ卒のためにわかりやすい類題にしてみました。
医者はシリツ卒なら馬鹿である
の対偶を述べよ。
もできないようなので
ヒントを書きます。
「底辺私立医大卒は汚らわしい」 という命題は
論理的じ次の命題と真偽が一致する。
「万物は底辺私立医大卒、または、 汚らわしい」
405:卵の名無しさん
16/04/18 08:06:27.08 v+1nTlGj.net
↑おまえ、自称医科歯科大卒業ジイさんだろ
おまえ、そう、自称医科歯科大卒業ジイさんより下は
この世に存在しないのです
自称医科歯科大卒業ジイさん以下などありませんｗ
な訳で、なにあっても安心してください！
僕らの下には いつまでも
自称医科歯科大卒業ジイさんが居ますよ！
406:卵の名無しさん
16/04/18 16:35:10.35 ENyU1B6g.net
底辺私立医大卒は
馬鹿は死ななきゃ治らない
の対偶を正答できません。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
シリツ卒のためにわかりやすい類題にしてみました。
医者はシリツ卒なら馬鹿である
の対偶を述べよ。
もできないようなので
ヒントを書きます。
「底辺私立医大卒は汚らわしい」 という命題は
論理的には、次の命題と真偽が一致する。
「万物は底辺私立医大卒、または、 汚らわしい」
407:卵の名無しさん
16/04/18 16:35:37.37 ENyU1B6g.net
底辺私立医大卒は
馬鹿は死ななきゃ治らない
の対偶を正答できません。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
シリツ卒のためにわかりやすい類題にしてみました。
医者はシリツ卒なら馬鹿である
の対偶を述べよ。
もできないようなので
ヒントを書きます。
「底辺私立医大卒は汚らわしい」 という命題は
論理的じ次の命題と真偽が一致する。
「万物は底辺私立医大卒でない、または、 汚らわしい」
408:卵の名無しさん
16/04/18 18:57:02.24 v+1nTlGj.net
また自称医科歯科大卒業ジイさんだな
2連投
おまえ、そう、自称医科歯科大卒業ジイさんより下は
この世に存在しないのです
自称医科歯科大卒業ジイさん以下などありませんｗ
な訳で、なにあっても安心してください！
僕らの下には いつまでも
自称医科歯科大卒業ジイさんが居ますよ！
409:卵の名無しさん
16/04/19 20:12:39.40 566Babhq.net
mgcv KernSmooth MASS base
boot class cluster codetools
datasets foreign grDevices graphics
grid lattice methods nlme
nnet rcompgen rpart spatial
splines stats stats4 survival
tcltk tools utils
410:卵の名無しさん
16/04/19 20:18:26.25 566Babhq.net
設問(4) 第二法則に関連する問題です。
医師で卒業大学を名乗られないのが33%、
内訳は国立卒では1%、私立卒では96%である。
このスレで卒業大学を名乗れない医師が私立卒である確率はいくらか？
411:卵の名無しさん
16/04/20 06:23:20.61 7zKC0b3m.net
中卒ジイさんは出てきな
ていうかさ、
毎日普通に医学と接してたら、裏口なんかないの、分かるはずだろ？
朝から晩まで2ちゃんで遊んでる身分の感覚で
話ししてほしくねえよな
自称医科歯科大卒業基準の妄想書くなよな
そんな事書いてるからいつまでも下の下扱いなんだよ
おまえ、そう、自称医科歯科大卒業ジイさんより下は
この世に存在しないのです
自称医科歯科大卒業ジイさん以下などありませんｗ
な訳で、なにあっても安心してください！
僕らの下には いつまでも
自称医科歯科大卒業ジイさんが居ますよ！
412:卵の名無しさん
16/04/25 16:27:48.86 JJApeX/f.net
Zp<-function(O,E){
z<-(abs(O-E)-0.5)/sqrt(E)
p<-pnorm(z,lower.tail=FALSE)
print(c("z=",round(z,2),"p=",round(p,2)),quote=FALSE)
}
alpha=0.05
SMR.int <-function(O,E){
lwr<-qchisq(1-alpha/2,2*O,lower.tail = FALSE)/(2*E)
upr<-qchisq(alpha/2,2*O+2,lower.tail= FALSE)/(2*E)
print(c("lwr=",round(lwr,3),"upr=",round(upr,3)),quote=F)
}
mid_p2<-function(O,E){
j<-0:(O-1)
p<-1/2*dpois(O,E)+sum(dpois(j,E))
return(2*p)
}
413:卵の名無しさん
16/04/29 05:50:44.54 xh1ibhmt.net
pos<-function(x,y){
po<-(1:length(x))[x==y]
return(po)
}
414:卵の名無しさん
16/05/01 05:33:32.20 jH0Sk+Zy.net
library("exact2x2")
si<-matrix(c(5,19-5,1,16-1),2)
chisq.test(si)
fisher.test(si)
fisher.exact(si)
415:卵の名無しさん
16/05/01 06:27:39.47 jH0Sk+Zy.net
底辺シリツと統計の共通点:
Garbage In, Garbage Out.
そこでクロスオーバー試験の問題。
二大馬鹿シリツ医大を両方受験した者の合否判定累積集計で
次のデータが得られたとする。
どちらが馬鹿か統計的有意差をもって言えるか検定せよ。
馬鹿先医大↓ 低能医大→ 合格 不合格
合格 158 515
不合格 290 1134
416:卵の名無しさん
16/05/02 07:13:28.76 7mMpzIxG.net
Jonckheere<-function(L){
a<-length(L)
n=double(a)
for(i in 1:a){
n[i]<-length(L[[i]])
}
N<-sum(n)
f<-function(A,B){
a<-length(A) ; b<-length(B) ;det<-0
for(i in 1:a){
for(j in 1:b){
det<- det+ifelse(A[i]==B[j],0.5,A[i]>B[j])
}
}
return(det) }
g<-function(L){ #L=list(A1,,,,Aa),A1 > A2 > A3,..,> Aa : vector
a<-length(L)
comb<-combn(1:a,2)
con<-ncol(comb)
J=0
for(i in 1:con){
J<-J+f(L[[comb[1,i]]],L[[comb[2,i]]])
}
return(J) }
J<-g(L)
EJ <- (N^2-sum(n^2))/4
VJ <- (N^2*(2*N+3)-sum(n^2*(2*n+3)))/72
Z <- (J-EJ)/sqrt(VJ)
p.value<-pnorm(Z,lower.tail=FALSE)
return(p.value) }
417:卵の名無しさん
16/05/09 09:10:05.50 o2RzIH94.net
#nから順位に基づくと得点(Ri/N)を導く
n2xi<-function(n){
k<-length(n); N<-sum(n)
xi<-double(k); l=0; m<-c(0,n[-k])
for(i in 1:k){
l<-l+m[i]
xi[i]<-l+(n[i]+1)/2
}
.n2xi<-xi/N
return(.n2xi)
}
# Mantel-extension
Mantel.Zp<-function(ri,ni,xi){ # ri:陽性数 ni:総数 xi:独立を検定する変数
O<-sum(ri*xi)
r<-sum(ri);n<-sum(ni)
E<-r*sum(ni*xi)/n
V<-r*(n-r)/(n^2*(n-1))*(n*sum(ni*xi^2)-sum(ni*xi)^2)
Z<-(O-E)/sqrt(V)
p<-pnorm(abs(Z),lower.tail=FALSE)
Zp<-c(Z,p)
return(Zp)
}
418:卵の名無しさん
16/05/09 16:06:38.75 Fe385Kop.net
底辺私立医大卒の第一法則：
底辺私立医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ。
馬鹿を医師にするには金がかかるという資料
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
底辺私立医大卒の第二法則：
底辺私立医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
悪魔の証明はできませんが、このスレで裏口バカこと底辺私立医大卒を宣言した勇者は皆無です。
底辺私立医大卒の第三法則
底辺私立医大に入学すると馬鹿になる。
参考資料を読めば法則が理解できます。
(参考資料)
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
他にも法則を裏付けるこんな資料が！
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
>誰に聞いてもおまえはアホだと言われる
と断言されております。
419:卵の名無しさん
16/05/10 18:50:47.66 WJUOpGqW.net
女子医だね～
420:卵の名無しさん
16/05/11 19:33:22.37 4PlYmecL.net
#pB.starの最尤推定量 H0:pA=pB-Δ 非劣性の検定
pB.star<-function(nA,rA,nB,rB,Dlt){
a<-nA+nB
b<- 0-(nB+nA+rB+rA+Dlt*(nA+2*nB))
c<- nB*Dlt^2+Dlt*(2*rB+nA+nB)+rB+rA
d<- 0-rB*Dlt*(1+Dlt)
v<-(b^3/27)/(a^3)-b*c/(6*a^2)+d/(2*a)
sign<-ifelse(v>0,1,-1)
u<-sign*sqrt( b^2/(9*a^2)-c/(3*a) )
w<-(pi+acos(v/u^3))/3
pB<-2*u*cos(w)-b/(3*a)
return(pB)
}
nA=128 ; rA=101 ; pA=rA/nA
nB=127 ; rB=96 ; pB=rB/nB
Dlt=0.10
pB.star(nA,rA,nB,rB,Dlt) # 正確値
(rA+rB+nA*Dlt)/(nA+nB) # 近似値
.pB<-pB.star(nA,rA,nB,rB,Dlt)
SE<-sqrt( (.pB-Dlt)*(1-.pB+Dlt)/nA + .pB*(1-.pB)/nB )
Z<- (pA-(pB-Dlt))/SE
pnorm(Z,lower.tail=FALSE)
421:卵の名無しさん
16/05/12 21:15:42.87 m9VGu9ny.net
ウィルコクソンの順位和検定の数表の作り方を
Rで再現してみた。
同順位がないときは簡単だった。
#a個とb個(a<b)の群で比較するときa個群の順位和の分布
#同順位の無い場合 Rank Sum Distribution
RSD<-function(a,b){
n<-choose(a+b,a)
cmb<-combn(1:(a+b),a)
y<-apply(cmb,2,sum)
hist(y,breaks=length(y),prob=TRUE,xlab="Rank Sum",main=paste(a,"個 vs",b,"個"))
return(y)
}
layout(matrix(1:4,2,byrow=TRUE))
y4.4<-RSD(4,4)
qua
422:ntile(y4.4,c(0.025,0.975)) qqnorm(y4.4); qqline(y4.4) y6.6<-RSD(6,6) quantile(y6.6,c(0.025,0.975)) y4.16<-RSD(4,16) quantile(y4.16,c(0.025,0.975)) http://i.imgur.com/nuoHzWi.jpg
423:卵の名無しさん
16/05/12 21:20:57.22 m9VGu9ny.net
同順位があると重複組み合わせを網羅しての作業になるので
あきらめて10000回のシミュレーションにしてみた。
#a個とb個(a<b)の群で比較するときa個群の順位和の分布
#同順位のある場合のシミュレーション
rsm<- function(a,b){
n<-a+b
x<-sample(1:n,n,replace=TRUE)
y<-sum(rank(x)[1:a])
return(y)
}
RSD_sim<-function(a,b,sim){
ys<-double(sim)
for(i in 1:sim){
ys[i]<-rsm(a,b)
}
hist(ys,breaks=length(ys),prob=TRUE,xlab="Rank Sum",main=paste(a,"個 vs",b,"個"))
return(ys)
}
layout(matrix(1:4,2,byrow=TRUE))
sim=10000
ys4.4<-RSD_sim(4,4,sim)
qqnorm(ys4.4); qqline(ys4.4)
ys6.6<-RSD_sim(6,6,sim)
ys4.16<-RSD_sim(4,16,sim)
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
424:卵の名無しさん
16/05/15 04:51:13.13 2uxAHb13.net
HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\RunMRU
425:卵の名無しさん
16/05/15 06:33:10.28 2uxAHb13.net
nHr<-function(n,r){
N<-length(n)
nr<-rep(n,rep(r,N))
d<-t(combn(nr,r))
nhr<-d[!duplicated(d),]
return(nhr)
}
n<-c("馬鹿","裏口","シリツ","汚らわしい")
r<-3
nHr(n,r)
426:卵の名無しさん
16/05/15 07:35:32.52 2uxAHb13.net
#a個とb個(a<b)の群で比較するときa個群の順位和の分布
#同順位もある場合 Rank Sum Distribution2
nHr<-function(n,r){
N<-length(n)
nr<-rep(n,rep(r,N))
d<-t(combn(nr,r))
nhr<-d[!duplicated(d),]
return(nhr)
}
RSD2<-function(a,b){
N<-a+b
nhr<-nHr(1:N,N)
x<-t(apply(nhr,1,rank))
y<-apply(x[,1:a],1,sum)
hist(y,breaks=length(y),prob=TRUE,xlab="Rank Sum",main=paste(a,"個 vs",b,"個"))
return(y)
}
# マシンパワーを超えるので実用性なし
RSD(3,3)が32bitPCでの限度
427:卵の名無しさん
16/05/17 14:27:44.86 aRdJNSli.net
夜間低血糖の検定
> n.hypo<-matrix(c(12,147-12,24,149-24),2)
> chisq.test(n.hypo,correct=TRUE)
Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
data: n.hypo
X-squared = 3.6593, df = 1, p-value = 0.05576
> chisq.test(n.hypo,correct=FALSE)
Pearson's Chi-squared test
data: n.hypo
X-squared = 4.3713, df = 1, p-value = 0.03655
> fisher.test(n.hypo)
Fisher's Exact Test for Count Data
data: n.hypo
p-value = 0.04948
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
0.2023745 1.0131912
sample estimates:
odds ratio
0.4641415
428:卵の名無しさん
16/05/17 14:31:15.44 aRdJNSli.net
年間発生件数で比較
poisson.test(round(c(0.39*147,0.53*149),0))
429:卵の名無しさん
16/05/17 14:33:13.39 aRdJNSli.net
poisson.test(round(c(0.39*147,0.53*149),0))
poisson.test(round(c(0.39*147,0.53*149),0),alternative="less")
430:卵の名無しさん
16/05/18 05:57:15.86 xa7zA3Eb.net
裏口バカである確率をp
治る確率をq
Man is mortalなので死ぬ確率を1
としたときに
命題:裏口バカは死ななきゃ治らない
が正しい確率はいくらか述べよ。
431:卵の名無しさん
16/05/18 06:54:42.89 xa7zA3Eb.net
裏口馬鹿であるを確率P(U)、治る確率をP(R)、
Man is mortal.であるから死ぬ確率を1とする。
UとRは独立事象、即ちP(UandR)=P(U)P(R)であるとき
命題
裏口馬鹿は死ななきゃ治らない
が正しい確率はいくらか？
432:卵の名無しさん
16/05/19 16:06:35.52 tsuk6l9k.net
T.sd<-function(n1,m1,sd1,n2,m2,sd2){
SE12<-sqrt((1/n1+1/n2)*((n1-1)*sd1^2+(n2-1)*sd2^2)/(n1+n2-2))
T=(m1-m2)/SE12
p<-pt(abs(T),n1+n2-2,lower.tail=FALSE)
return(p)
}
foo<-function(n1,m1,sd1,n2,m2,sd2){
x1<-rnorm(n1)
x1<-scale(x1)
x1<-x1*sd1+m1 ; mean(x1) ; sd(x1) ; hist(x1)
x2<-scale(rnorm(n2))*sd2+m2 ; hist(x2)
p1<-t.test(x1,x2,varequal=TRUE)$p.value
p2<-t.test(x1,x2,varequal=FALSE)$p.value
p3<-wilcox.test(x1,x2)$p.value
p4<-brunner.munzel.test(x1, x2)$p.value
p<-c(p1,p2,p3,p4)
return(p)
}
433:卵の名無しさん
16/05/20 20:23:05.72 VawDD+tJ.net
##pdiscのコア部分
.pdisc<-function(p,prior,s,f){
for(i in 1:length(p)){
pst[i]<-prior[i]*(p[i]^s*(1-p[i])^f)
}
pst<-pst/sum(pst)
return(pst)
}
434:卵の名無しさん
16/05/23 10:13:30.30 yS1T0XO4.net
日本は世界一性風俗に寛容な国で広告等でコンビニバイト感覚で安易に性欲と金など女の欲望を満たせると誘導してます。
世間知らずや思慮の足りないお馬鹿さんは好奇心で風俗嬢になります。少しでもまともな女の子は一日で危険で異常な風俗嬢をやめます。
女子大生も多くいますが自分に都合のいい理由を作り風俗嬢で欲望を満たし、いずれ大手企業に就職しようと安易に考えていますが身元調査で風俗経験はすぐにばれますよ。
昔は精神病等で普通の仕事ができない女が風俗嬢に多かったんですが、今も心＝脳
がおかしい女が多いのは事実ですよ。
風俗嬢と一緒になる男もいるが同じ性癖の人がおおいです。やはりまともな男は風俗嬢を拒絶しますよ。金で体を売る女を信用できますか？愛せますか？冷静に考えてみましょう。多くの風俗嬢の末路は孤独。ドラッグに溺れるのもいます。
なによりも風俗嬢のアカは一生落ちませんし人目を気にして、負い目を持って生きることになります。男にとっては風俗嬢は後腐れのない都合のいい便器で、ちやほやはするがその女の人生などどうでもいいんです。現実です。
よく考えて自己責任で決めてください
435:卵の名無しさん
16/05/24 15:41:34.85 Z3niLk/2.net
URLﾘﾝｸ(headlines.yahoo.co.jp)
医学生アイドルの秋山ありす、医師国家試験落ちた
デイリースポーツ 5月2日(月)13時52分配信
アイドルグループＬｉｎＱのメンバーで、九州大学医学部を今春卒業した秋山ありす（２６）が、
医師国家試験に合格できなかったことを２日、公式ブログで報告し、応援してくれたファンに謝罪した。
秋山はアイドル活動のかたわら大学での勉強を続けていた。大学は在学６年で今春卒業できたが、
「今回の国家試験は私の努力不足でまさかの結果となってしまいました」と、医師国家試験で不合格だったことを報告した。
436:卵の名無しさん
16/05/27 07:23:08.57 fo0qIbQq.net
#x:来院患者数(/h)
#y:診察患者数(/h)
#z:平均待ち時間(/分)
yaboo<-function(x,y){z=60*(x/(y-x))/y;return(z)} #(分)
yaba<-function(y){
curve(yaboo(x,y),0,10,lwd=2,
xlab="来院患者数/h",ylab="平均待ち時間(分)",
main=(paste("診察患者数(/h)",y,"人",sep="")))
}
par(mfrow=c(2,2))
yaba(10)
yaba(12)
yaba(16)
yaba(20)
437:卵の名無しさん
16/05/27 07:56:13.16 fo0qIbQq.net
#グラフ化した 結果（縦軸横軸とも目盛りは同一ではありません）
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
# ある医院では，患者が平uの患者の診断および処方の時間は平均8分の指数分布であった。
# このとき，患者が診察を受け始めるまでの純粋待ち時間は何分か。
> yaboo(60/10,60/8)
[1] 32
438:卵の名無しさん
16/05/27 08:07:40.91 fo0qIbQq.net
ある医院では，患者が平均10分間隔でランダムに訪ねてくる。
医者は、1人であり、一人の患者の診断および処方の時間は平均8分の指数分布であった。
このとき，患者が診察を受け始めるまでの純粋待ち時間は何分か。
439:卵の名無しさん
16/05/27 08:08:52.31 fo0qIbQq.net
スクリプト改変した
#x:来院患者数(/h)
#y:診察患者数(/h)
#z:平均待ち時間(/分)
yaboo<-function(x,y){z=60*(x/(y-x))/y;return(z)} #(分)
yaba<-function(y){
curve(yaboo(x,y),from=0,to=ifelse(y<10,y,10),
lwd=2,xlab="来院患者数/h",ylab="平均待ち時間(分)",
main=(paste("診察患者数(/h)",y,"人",sep="")))
}
par(mfrow=c(2,2))
yaba(5)
yaba(10)
yaba(15)
yaba(20)
# 結果（縦軸横軸とも目盛りは同一ではありません）
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
440:卵の名無しさん
16/05/28 15:30:40.05 RSCnhi0K.net
クラスター分析のRパッケージを使う機会があったので
シリツ医大の学費と偏差値のデータURLﾘﾝｸ(2chreport.net)に使ってみた。
バカほど金が掛かかるグラフは既出だが
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
学費（寄付金含まず）の分布が分かれているようにもみえる。
裏口バカがセンズリしている時間にクラスター分析してみた。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
偏差値との関係でも二峰性になるかもグラフ化してみた。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
見下ろすとこんな感じ。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
演習問題：
このスレの 馬鹿は死ななきゃ治らない の対偶が答えられない裏口バカをプロットせよ。
441:卵の名無しさん
16/05/30 06:31:57.69 X2p24gPc.net
me.va<-function(dat){
S = sum((dat - mean(dat))^2)
n = length(dat)
sigma2 = S/rchisq(1000, n - 1)
mu=scale(rnorm(1000)*sqrt(sigma2)/sqrt(n))+mean(dat)
ql=quantile(mu,c(0.001,0.999)) ; qu=quantile(sigma2,c(0.01,0.999))
mycontour(normchi2post, c(ql,qu), dat,xlab="mean",ylab="variance")
points(mu, sigma2,col=rgb(.1, .1,.1,.3))
mu.ci=quantile(mu, c(0.025, 0.975))
sigma2.ci=quantile(sigma2,c(0.025,0.975))
sd.ci=quantile(sqrt(sigma2), c(0.025, 0.975))
ans=list("mean.ci"=mu.ci,"variance.ci"=sigma2.ci,"sd.ci"=sd.ci)
return(ans)
}
442:卵の名無しさん
16/06/06 11:24:02.49 sMjxSQSA.net
底辺シリツ医大の偏差値はシリツ進学を辞退した国立併願者の偏差値であり、入学者は残りカスであることはよく知られている。
カスの学力はドングリの背比べとして一様分布とする。入学後は過剰センズリ分布に従うことは既に検証した。
1000人の低学力受験生が定員100を競うとする。
試験の成績順に並べたときの100番目の受験生の成績(最低合格ライン)はB(899,100)のベータ分布に従う。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
ｎ番目の成績の分布はB(999-n,n)のベータ分布になる。
このモデルの元に何番目の受験生が裏金なしで合格できるかをシミュレーションをしてみた。
スクリプトは以下の通り、
ub<-function(p,q){
X=replicate(1000,sort(runif(p+q+1),decreasing=TRUE)[p])
value=list(X=X)}
ubn<-function(n)ub(n,999-n)
min100=min(ubn(100)$X)
ubm<-function(m)max(ubn(m)$X)
ubm2<-function(x)min100-ubm(x)
g=replicate(100,uniroot(ubm2,c(101,200))$root)
summary(g/1000)
裏金なしで入学できる確率は
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.1621 0.1661 0.1671 0.1675 0.1687 0.1759
故に、低学力受験生が裏口で入学する可能性は
> summary(1-g/1000)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.8241 0.8313 0.8329 0.8325 0.8339 0.8379
その可能性をグラフ化するとURLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
当然ながら、ここの底辺シリツ卒が裏口入学である確率である
> 1-integrate(f=function(x)x*7*x^0*(1-x)^6,0,1)$value
[1] 0.875 と近似している。
統計は最強の学問である。底辺シリツ医大卒が最凶のバカである。
共通点はGarbage In, Garbage Out.
443:卵の名無しさん
16/06/11 04:24:55.76 6zcWN9DF.net
底辺シリツ医大卒がセンズリで時間を浪費している間に頭の体操がてらに
分布が対称でない場合にも両側検定できるようにスクリプトを作り直した。
Uraguchi.Senzuri<-function(x,cf){ # cf:confidence level
n<-length(x)
xs<-x/sum(x)
lim<-(1-cf)/2
cul<-0 ; i<-1 ; j<-n
while(cul<lim){
if(xs[i]<xs[j]){
cul<-cul+xs[i]
i<-i+1
} else {
cul<-cul+xs[j]
j<-j-1
}
}
ans<-c(i,j)
return(ans)
}
以下の裏口バカのセンズリ分布をグラフ化してみた。対称軸がないのは明らかである。
１日のセンズリ回数 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
１年間の頻度 4 28 32 42 44 43 42 31 31 30 9 7 7 2 4 3 1 2 1 1 1
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
上記データから裏口バカの推定１日センズリ回数を80%信頼区間で延べよ。
x<-read.table("clipboard")
Uraguchi.Senzuri(x[2,],0.80)
444:卵の名無しさん
16/06/11 07:16:04.29 6zcWN9DF.net
pay=function(income101_172)0.5916*income101_172+14884
pay(1665173)
445:卵の名無しさん
16/06/11 13:16:36.28 fLkhu7NH.net
避妊ピルの通販
URLﾘﾝｸ(goo.gl)
446:卵の名無しさん
16/06/15 01:05:12.21 8lVrH4gg.net
命題 ：馬鹿は死ななきゃ治らない
の対偶をいまだに答えられずに話題そらしに
コピペを繰り返して馬鹿を晒してるって
やっぱ裏口入学なんだろうな。
その確率p=0.875に反論もできないようだし。
こんな馬鹿を入学させるなんてまともな大学ならありえないだろう。
まともな大学の正規入学者であれば
（１）エネルギー保存則を使った一次方程式でカロリー計算ができる。
（２）英作文で正しい命令文が書ける。
（３）確率の計算が正しくできる。
（４）命題の対偶を正しく書ける。
（５）誇りある卒業大学を名乗ることができる。
（６）昔～だったことは常識だという日本語の意味が分かる。
上記のいずれもができない、
ここの底辺シリツ医大卒が裏口入学の確率は以下の通り推定されました。
> 1-integrate(f=function(x)x*7*x^0*(1-x)^6,0,1)$value
[1] 0.875
last but not least,
底辺私立医大卒の三法則
(1)底辺私立医大が悪いのではない、本人の頭が悪いんだ。
(2)底辺私立医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
(3)底辺私立医大に入学すると馬鹿になる
447:卵の名無しさん
16/06/15 01:06:01.45 8lVrH4gg.net
低学力受験生が裏口で入学する可能性は
> summary(1-g/1000) #平均値83%
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.8241 0.8313 0.8329 0.8325 0.8339 0.8379
その可能性をグラフ化するとURLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
当然ながら、ここの底辺シリツ卒が裏口入学である確率である
> 1-integrate(f=function(x)x*7*x^0*(1-x)^6,0,1)$value
[1] 0.875 と近似してのは推論の正しさを補強する。
既述したように底辺シリツ医大卒の裏口入学は８３．３％、および ８７．５％と推定されたが
昭和世代の証言の底辺シリツ医大卒＝裏口バカ認定割合の８－９割という信頼区間にぴったり当てはまる。
(昭和世代の証言より)
私は昭和の時代に大学受験したけど、昔は今よりも差別感が凄く、慶応以外の私立医は特殊民のための特殊学校というイメージで開業医のバカ息子以外は誰も受験しようとすらしなかった。
常識的に考えて、数千万という法外な金を払って、しかも同業者からも患者からもバカだの裏口だのと散々罵られるのをわかって好き好んで私立医に行く同級生は一人もいませんでした。
本人には面と向かっては言わないけれど、俺くらいの年代の人間は、おそらくは８－９割は私立卒を今でも「何偉そうなこと抜かしてるんだ、この裏口バカが」と心の底で軽蔑し、嘲笑しているよ。当の本人には面と向かっては絶対にそんなことは言わないけどね。
448:卵の名無しさん
16/06/20 08:29:15.18 phBw3D5s.net
B:馬鹿である、D:死ぬ、R:治る、～で否定を表すことにすると
馬鹿は死ななきゃ治らない
B→（～D→～R）
の対偶すら正答できない、つまり、論理演算すらできないバカが底辺シリツ医大卒。
馬鹿が答えて自爆した資料(その一)
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
(その二)全く進歩の跡がみられません!
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
449:卵の名無しさん
16/06/22 06:18:09.63 9InOU9He.net
There are several kinds of doctors, and it is told that they can be differentiated by the following method:
General Practitioners know nothing and do little! 
Surgeons know little and do everything! 
Internists know everything and do nothing! 
Pathologists know everything and can do everything, but it's usually too late!
450:卵の名無しさん
16/06/22 06:19:43.11 9InOU9He.net
There are several kinds of doctors, and it is told that they can be differentiated by the following method:
General Practitioners know nothing and do little!
Surgeons know little and do everything!
Internists know everything and do nothing!
Pathologists know everything and can do everything, but it's usually too late!
451:卵の名無しさん
16/06/23 13:36:17.96 FoXkIbO9.net
片側Shirley-Williams検定
452:卵の名無しさん
16/06/27 16:56:18.04 HhfkEzoz.net
別スレに当事者らしき方から、こんなポスティグが
ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:61番)
(quote)
61 いいかお前ら 現実を見ろよ 2016/06/27(月) 11:52:51.19 ID:rRNcTtPb
マジレスすると、ほとんどの私立医大には裏口があるし、
私立医定員の半分以上に何らかのコネが入っている
卒業生子弟の加点とか 試験前の表の寄付金とかは公表されていて
私立大学だからということで黙認
入試の配点を公表していないところは特定の人物が高得点になるように
試験の後で配点を決めていると考えた方がいい（某大手予備校関係者より）
それがどうした別にいいじゃないか
(unquote)
>マジレスすると、ほとんどの私立医大には裏口があるし、
>マジレスすると、ほとんどの私立医大には裏口があるし、
>マジレスすると、ほとんどの私立医大には裏口があるし、
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
やはり、ベイズ推論の弾き出した確率(4つのモデルで)0.85前後の正しさを補強する記載ですね。
453:卵の名無しさん
16/06/28 16:53:29.95 rl6YQhQn.net
私立を考えられたら良い
454:卵の名無しさん
16/06/30 08:30:03.26 Jt0ms8Cq.net
Last but not least,
it is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
455:卵の名無しさん
16/06/30 08:33:08.48 Jt0ms8Cq.net
There is no reason for national medical school gradutates to envy uraguchi bona fide morons who bought their way into the bottom medical school.
No offense, but a grim reality.
There is nothing to be more ashamed among doctors than buying their way into the bottom medical school.
Owing to this original sin, they cannot even name their honorable alma mater.
In order to keep their self-esteem, these moronic graduates cannot help but call other genuine doctors charlatans against their better judgement. What a pity!
In short, it sucks to be an uraguchi.
If any doctor tells that he will see a patient immediately when he cannot, the patient will label him a liar.
The doctor of his word won't behave in such a dishonest way.
If one insists that he can name ten of his classmates when he actually cannot, he will be a liar.
As for the uraguchi graduates, it seems to be intolerably dishonorable to uncover their alma mater.
Far more dishonorable than being a liar.
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
There will be no English response from bona fide morons suffering EBMS（Expellee from Bottom Medical School) Syndrome.
Last but not least,
it is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
456:卵の名無しさん
16/06/30 16:47:10.12 Jt0ms8Cq.net
スマホとＰＣでＩＤを変えたつもりがﾜｯﾁｮｲＩＤで裏口バカの自作自演がばれてしまった。、
自作自演で底辺シリツ医大卒が裏口入学の確率がさらに高まった。
その確率をベータ分布モデルで推定してみよう。
裏口バカ（裏口入学）でないでのであれば、
（１）エネルギー保存則を使った一次方程式でカロリー計算ができる。
（２）英作文で正しい命令文が書ける。
（３）確率の計算が正しくできる。
（４）命題の対偶を正しく書ける。
（５）誇りある卒業大学を名乗ることができる。
（６）昔～だったことは常識だという日本語の意味が分かる。
（７）裏口バカ隠蔽に自作自演のレスをしない。
> 1-integrate(f=function(x)x*8*x^0*(1-x)^7,0,1)$value
[1] 0.8888889
このスレの底辺シリツ医大卒が裏口入学である確率は
０．８７５から０．８８９に高まりました。
自作自演のエビデンス
ﾜｯﾁｮｲIDのDvJXにご注目を。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
457:卵の名無しさん
16/06/30 16:47:30.69 Jt0ms8Cq.net
ＩＤを変えたつもりでもﾜｯﾁｮｲのＩＤ DvJX
で自作自演がバレバレ。
底辺シリツ医大卒ってアホだなぁ。
自作自演のエビデンス
ﾜｯﾁｮｲIDのDvJXにご注目を。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
458:卵の名無しさん
16/07/03 05:57:02.47 fkdGnLo3.net
皆様、ご覧下さい。
裏口バカの暴言を。
「くたばれ！」
だそうです。
本当に医師なのでしょうか？ ク.ソ.死.ね.君を思い出しますね。
底辺私立医大卒の暴言を記録保存しておきました。
どこの大学卒業か皆さまも知りたいですね。
ところが暴言を吐くのは恥ずかしいと思わないらしいですが、
第2法則によれば、
底辺私立医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
底辺私立医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
底辺私立医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
459:卵の名無しさん
16/07/03 06:29:13.03 fkdGnLo3.net
あなたの身の回りに卒業大学を隠している医者はいませんか？
そういう医者は底辺私立医大卒で
> お医者さんごっこなら公園いって幼稚園児相手にお願いしてこい
と発言する変質者の可能性があります。
しかも
>そしてしばらくシャバから消えろ
と犯罪を教唆してます。
こういう事例があります。
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
気をつけましょう。
幼稚園児虐待の可能性のある変質者として監視されるべきと考えて通報しておきました。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
460:卵の名無しさん
16/07/03 06:30:16.73 fkdGnLo3.net
あなたの身の回りに卒業大学を隠している医者はいませんか？
そういう医者は裏口入学で
> お医者さんごっこなら公園いって幼稚園児相手にお願いしてこい
と発言する変質者の可能性があります。
しかも
>そしてしばらくシャバから消えろ
と犯罪を教唆してます。
こういう事例があります。
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
気をつけましょう。
幼稚園児虐待の可能性のある変質者として監視されるべきと考えて通報しておきました。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
461:卵の名無しさん
16/07/04 05:53:27.49 ShvFHmer.net
エイズが感染
462:卵の名無しさん
16/07/04 12:23:43.11 0aB1R/WN.net
URLﾘﾝｸ(life.a.la9.jp)
(美しい富士山の写真が満載)
463:卵の名無しさん
16/07/05 20:52:48.89 qIwqzUEq.net
Bob dies and goes to hell. The devil calles him for a visit, in which he explains how things work: there is a selection of three punishments from which you have to choose one.
The punishment change every thousnad years. 
In the first punishment room there is a young guy on the wall being whipped. Bob, who is not keen to spend a thousand year like this, asks to see the next room.
There he see a middle aged guy being tortured with fire. Bob immediately asks to see the third room.
It has a really old guy chained to the wall getting a blow job from a gorgeous blonde. Bob jumps at the chance and takes the room. 
The devil walks into the room taps the blonde on the shoulder and says "Okay, you can stop now. You've been relieved". 
464:卵の名無しさん
16/07/05 20:54:09.20 qIwqzUEq.net
Bob dies and goes to hell.The devil calles him for a visit, in which he explains how things work: there is a selection of three punishments from which you have to choose one.
The punishment change every thousnad years.
In the first punishment room there is a young guy on the wall being whipped. Bob, who is not keen to spend a thousand year like this, asks to see the next room.
There he see a middle aged guy being tortured with fire. Bob immediately asks to see the third room.
It has a really old guy chained to the wall getting a blow job from a gorgeous blonde.Bob jumps at the chance and takes the room.
The devil walks into the room taps the blonde on the shoulder and says "Okay, you can stop now. You've been relieved".
465:卵の名無しさん
16/07/05 20:55:43.75 qIwqzUEq.net
Bob dies and goes to hell.
The devil calles him for a visit, in which he explains how things work:
there is a selection of three punishments from which you have to choose one.The punishment change every thousnad years.
In the first punishment room there is a young guy on the wall being whipped.
Bob, who is not keen to spend a thousand year like this, asks to see the next room.
There he see a middle aged guy being tortured with fire.
Bob immediately asks to see the third room.
It has a really old guy chained to the wall getting a blow job from a gorgeous blonde.
Bob jumps at the chance and takes the room.
The devil walks into the room taps the blonde on the shoulder and says "Okay, you can stop now. You've been relieved".
466:卵の名無しさん
16/07/06 17:05:20.61 CPS8a19Y.net
ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板)l50
当直医のスレ Part.6 [無断転載禁止]©2ch.net
↑
自称医科歯科ジジイ、そう、学歴詐称の嘘付き粘着老人63歳中卒ニートの負け組粘着は
このスレでも楽しめまっせ！！！！！！！！！！！！！！！！！
467:卵の名無しさん
16/07/08 06:00:10.18 A7a+nHzF.net
ub<-function(p,q){
layout(matrix(1:2,2))
X=replicate(1000,sort(runif(p+q+1),decreasing=TRUE)[p])
hist(X,xlim=c(0,1)) ; curve(dbeta(x,q,p))
value=list(X=X)
}
ubn<-function(n)ub(n,999-n)
min100=min(ubn(100)$X) ; min100
ubm<-function(m)max(ubn(m)$X)
ubm2<-function(x)min100-ubm(x)
uniroot(ubm2,c(101,200))$root
g=replicate(100,uniroot(ubm2,c(101,200))$root) #高負荷
summary(g/1000)
summary(1-g/1000)
hist(1-g/1000,col="red")
468:卵の名無しさん
16/07/08 06:00:27.44 A7a+nHzF.net
国立大学卒医師の投稿:
(>ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:617番))
暑くなると救急隊はなんだもかんでも熱中症の疑いといって連れてくる。
裏口入学底辺私立医大卒医師の投稿:
(>ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:675番))
で、今当直中の奴、エロいことしながら楽しんでんの？w
469:卵の名無しさん
16/07/08 06:01:18.80 A7a+nHzF.net
問題:
裏口バカをbackdoor foolという逐語訳ではなく
その意味がわかるように英訳せよ。
国立大学卒の答:
despicable bona fide morons beyond redemption who bought thier way into bottom medical school
底辺私立医大出身の答:
It's me.
470:卵の名無しさん
16/07/08 06:13:08.66 A7a+nHzF.net
##
ZII<-function(r1,r2,T1,T2){ #r:罹患人数 T:人年
alpha=0.05
SE<-sqrt((r1+r2)/(T1*T2))
I1<-r1/T1 ; I2<-r2/T2
z<-abs(I1-I2)/SE
p<-pnorm(z,lower.tail = FALSE)
rd<-I1-I2
rd.lwr<-I1-I2-qnorm(alpha/2,lower.tail = FALSE)*sqrt(I1/T1+I2/T2)
rd.upr<-I1-I2+qnorm(alpha/2,lower.tail = FALSE)*sqrt(I1/T1+I2/T2)
rr<-I1/I2
rr.lwr<-exp(log(I1/I2)-qnorm(alpha/2,lower.tail=FALSE)*sqrt(1/r1+1/r2))
rr.upr<-exp(log(I1/I2)+qnorm(alpha/2,lower.tail=FALSE)*sqrt(1/r1+1/r2))
value<-c(p,rd.lwr*10^5,rd*10^5,rd.upr*10^5,rr.lwr,rr,rr.upr)
m<-matrix(c("p","rd.lwr","rate diff","rd.upr","rr.lwr","rate ratio","rr.upr",
round(value,4)),nrow=2,byrow=TRUE)
return(m)
}
471:卵の名無しさん
16/07/08 11:24:03.09 /m0+cTjf.net
底辺シリツ医大の偏差値はシリツ進学を辞退した国立併願者の偏差値であり、入学者は残りカスであることはよく知られている。
カスの学力はドングリの背比べとして一様分布とする。入学後は過剰センズリ分布に従うことは既に当直医スレで検証した。
1000人の低学力受験生が定員100を競うとする。
試験の成績順に並べたときの100番目の受験生の成績(最低合格ライン)はB(899,100)のベータ分布に従う。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
ｎ番目の成績の分布はB(999-n,n)のベータ分布になる。
このモデルの元に何番目の受験生が裏金なしで合格できるかをシミュレーションをしてみた。
100万回のシミュレーション結果。
> ub<-function(p,q){
+ #layout(matrix(1:2,2))
+ X=replicate(1000,sort(runif(p+q+1),decreasing=TRUE)[p])
+ # hist(X,xlim=c(0,1)) ; curve(dbeta(x,q,p))
+ value=list(X=X)
+ }
>
> ubn<-function(n)ub(n,999-n)
> min100=min(ubn(100)$X) ; min100
[1] 0.8698825
> ubm<-function(m)max(ubn(m)$X)
> ubm2<-function(x)min100-ubm(x)
> uniroot(ubm2,c(101,200))$root
[1] 167.4513
>
> g=replicate(1000,uniroot(ubm2,c(101,200))$root) #高負荷
> summary(g/1000)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.1601 0.1649 0.1662 0.1664 0.1677 0.1793
> summary(1-g/1000)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.8207 0.8323 0.8338 0.8336 0.8351 0.8399
472:卵の名無しさん
16/07/08 11:27:32.19 /m0+cTjf.net
グラフ化すると
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
473:卵の名無しさん
16/07/12 12:42:56.59 Hk/OB25j.net
底辺シリツ医大の偏差値はシリツ進学を辞退した国立併願者の偏差値であり、入学者は残りカスであることはよく知られている。
＞カスの学力はドングリの背比べとして一様分布とする。
に異論が呈されたので昼食をとりながら正規分布モデルでの裏口入学の確率を算出してみた。
正規分布に従う独立変数n(=1000)個を大きい順に並べたときのp(=100)番目の従う分布は正規分布で近似できそうなのだが確信がもてないのでモンテカルロ法でのシミュレーションにした。
シリツ医大受験生の学力が正規分布と仮定してスクリプトを書いて1000回受験したシミュレーションを1000回繰り返してヒストグラムにしてみた。URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
m=1000 ; S=double(m)
for(j in 1:m){
n=1000 ; k=1000 ; p=100 ; l=double(n*k)
Y=matrix(l,n,byrow=TRUE)
for(i in 1:k){
Y[i,]=sort(rnorm(n),decreasing=TRUE)
}
Ymax=apply(Y,2,max)
Yp=Y[,p]
Ypmin=min(Yp)
S[j]=sum(Ymax>Ypmin)/n
}
summary(1-S)
hist(1-S, col="red", main="入学に学力以外の手段が必要となる確率")
> summary(1-S)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.8050 0.8270 0.8320 0.8312 0.8360 0.8430
この結果は事前分布に一様分布（α=1,β=1のときのベータ分布）と事後分布にベータ分布を用いた>7のモデルの結果に近似する
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.8207 0.8323 0.8338 0.8336 0.8351 0.8399
474:卵の名無しさん
16/07/13 05:52:39.60 yAI70PdW.net
謙虚なDr.の記念碑
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
475:卵の名無しさん
16/07/13 06:31:09.92 yAI70PdW.net
問題:
裏口バカをbackdoor foolという逐語訳ではなく
その意味がわかるように英訳せよ。
国立大学卒の答:
despicable bona fide morons beyond redemption who bought thier way into bottom medical school
底辺私立医大出身の答:
It's me.
講評:
正確性、具体性、簡潔性では後者の訳に一日の長がありますが、
残念ながら普遍性がありません。
裏口（バカ）は死ななきゃ治らない を 英訳してみました。（推敲歓迎）
It is not until an uraguchi dies that he is cured.
Once an uraguchi, always an uraguchi.
Born an uraguchi, die an uraguchi.
An uraguchi remains an uraguchi until he dies
There's no cure for an uraguchi.
次のような学力の方はコメントをご遠慮ください。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
476:卵の名無しさん
16/07/13 08:09:54.98 yAI70PdW.net
>ここで名門開成の進学先(H27年度)を見てみよう！
>さすがに東京一工・国公立医はほぼ合格者≒進学者だね!!
>(防医以外の国公立医では合格者数80数名で進学者70余名)
>次は私立医を見てみよう！
というデータに学費と偏差値を加えてみた。
慈恵 合格者21 進学者5 学費2250 偏差値69
順天 合格者18 進学者2 学費2090 偏差値66
東邦大 合格者2 進学者0 学費3180 偏差値62
日医 合格者7 進学者1 学費2813 偏差値66
昭和 合格者7 進学者0 学費2200 偏差値65
杏林 合格者1 進学者0 学費3755 偏差値61
埼玉医 合格者7 進学者1 学費3800 偏差値57
東医 合格者3 進学者2 学費2995 偏差値64
進学辞退と学費・偏差�
477:lに一定の傾向があるかどうか 関数自作してコクラン=アーミテージ検定をしてみた。 Cochran.Armitage<-function(ri,ni,xi){ # ri:進学者数 ni:合格者数 xi:独立性を検定すべき変数 O<-sum(ri*xi) r<-sum(ri);n<-sum(ni) E<-r*sum(ni*xi)/n V<-r*(n-r)/(n^3)*(n*sum(ni*xi^2)-sum(ni*xi)^2) Z<-(O-E)/sqrt(V) p<-pnorm(abs(Z),lower.tail=FALSE) return(p) } Cochran.Armitage(prog,suc,int) ; Cochran.Armitage(prog,suc,tui) 偏差値でp=0.4015647、授業料でp=0.276649 つまり、シリツはどこでも恥ずかしい
478:卵の名無しさん
16/07/17 00:29:46.18 7IWUAFe+.net
藤田保健衛生大病院（愛知県豊明市）で手術後、ビタミンＢ１を点滴されず、脳に障害が残り運動まひになったとして、
愛知県知多市の男性（６０）が同病院を運営する藤田学園（同）に慰謝料など約１億６千万円の損害賠償を求めた訴訟で、
名古屋地裁は１５日、約１億２千万円の支払いを命じた。
判決によると、男性は２００９年７月、同病院で食道がんの手術を受けた後、３週間絶食し、栄養補給のため点滴していた。
だが、ビタミンＢ１が含まれていなかったため、脳に障害が残り、車いすや歩行器具を使って生活している。
判決理由で朝日貴浩裁判長は「ビタミンＢ１が投与されなかったことと脳の後遺症には因果関係がある」と、男性の主張を大筋で認めた。
藤田学園は「判決を見ていないので、コメントは差し控える」としている。
URLﾘﾝｸ(www.chu)
479:nichi.co.jp/s/article/2016071590230952.html ＞ビタミンやミネラルは、毎日は取る必要がないが、長い間、まったく取らないと、病気になる。 ＞ビタミンやミネラルの摂取（せっしゅ）は、体の機能を助ける。 https://ja.wikibooks.org/wiki/小学校理科_6学年 から引用 シリツ医大卒のバカ医者は、 一次方程式で解けるカロリー計算ができないから中学理科すらできないと思っていたが、 小学校の理科すら履修できていないということだな。
480:卵の名無しさん
16/07/17 08:44:52.58 7IWUAFe+.net
ご覧下さい。
裏口バカの暴言を。
「くたばれ！」
だそうです。
本当に医師なのでしょうか？ ク.ソ.死.ね.君を思い出しますね。
底辺私立医大卒の暴言を記録保存しておきました。
どこの大学卒業か皆さまも知りたいですね。
ところが暴言を吐くのは恥ずかしいと思わないらしいですが、
第2法則によれば、
底辺私立医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
底辺私立医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
底辺私立医大卒は恥ずかしくて、学校名を皆さま言いません。
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
481:卵の名無しさん
16/07/18 06:19:12.80 UkLKrgV7.net
59 卵の名無しさん age 2016/07/17(日) 19:46:35.49 ID:v3qJLb1E
ジジイが死んだくらいで一億円も払う価値ないわ。
60 卵の名無しさん age 2016/07/17(日) 19:48:27.48 ID:v3qJLb1E
受け入れ拒否しますか。警察も弁護士なんて死ねばいいからね。
上記のような暴言を吐いている ID:v3qJLb1Eが
58 卵の名無しさん age 2016/07/17(日) 19:44:33.00 ID:v3qJLb1E
藤田医師は患者さんには好評ですよ。
って、藤田を貶めたい工作員？
それとも底抜け馬鹿？
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
482:卵の名無しさん
16/07/18 06:19:34.21 UkLKrgV7.net
>医師免許以前の問題。
>小学生でも知っていること
に対する
>なら小学生に罪を押しつけるの？
っていうレスは底辺私立医大卒の馬鹿丸出しで笑えた。
記念に保存しておいた。
URLﾘﾝｸ(imagizer-cv.imageshack.us)
483:卵の名無しさん
16/07/21 12:58:08.45 rOPejYte.net
nCr <- function(n, r) gamma(n+1)/(gamma(r+1)*gamma(n-r+1))
betabi=function(x,n,a,b) nCr(n,x)*beta(x+a,n-x+b)/beta(a,b)
484:卵の名無しさん
16/07/26 21:10:27.12 kAP0ufZQ.net
Integral=function(f,a,b,N=10^4){
curve(f(x),a-(b-a)/2,b+(b-a)/2)
par=runif(N,min=a,max=b)
x=f(par)
val=(b-a)*cumsum(x)/(1:N)
err=sqrt(cumsum((x-val)^2))/(1:N)
plot(val, xlab="cummulated Mean and SE",type="l",lwd=2,
ylim=(b-a)*mean(x)+10*c(-err[N],err[N]),ylab="Integral")
lines(val+qnorm(.975)*err,col="gray",lwd=2)
lines(val-qnorm(.975)*err,col="gray",lwd=2)
tail(val)
}
#円周率
par(mfrow=c(2,1))
Integral(f=function(x)4*sqrt(1-x^2),0,1,10^5)
Dnorm=function(x,mu=0,sig=1){
1/(sqrt(2*pi)*sig)*exp(-(x-mu)^2/(2*sig^2))
}
integrate(Dnorm,20,Inf) # 2.753624e-89 with absolute error < 1.3e-92
# x=1/u dx=-u^(-2)*du : U=sig/(X-mu) X=mu+sig/U dX=-sig*u(-2)*dU
Du=function(u)1/sqrt(2*pi)*u^(-2)*exp(-1/2*u^(-2))
DDu=function(u,mu=0,sig=1)1/sqrt(2*pi)*sig*u^(-2)*exp(-1/2*u^(-2))
x2u=function(x,mu=0,sig=1)sig/(x-mu)
integrate(DDu,0,1/20) #2.759158e-89 with absolute error < 5.4e-89
485:卵の名無しさん
16/07/27 21:56:17.08 XMBWIPbl.net
Aoccdrnig to a rscheearch at Cmabrigde Uinervtisy, it
deosn’t mttaer in waht oredr the ltteers in a wrod are, the
olny iprmoetnt tihng is taht the frist and lsat ltteer be at
the rghit pclae. The rset can be a toatl mses and you can
sitll raed it wouthit porbelm. Tihs is bcuseae the huamn
mnid deos not raed ervey lteter by istlef, but the wrod as
a wlohe.
486:卵の名無しさん
16/07/27 21:56:49.42 XMBWIPbl.net
こんちには みさなん おんげき ですか？ わしたは げんき です。
この ぶんょしう は いりぎす の ケブンッリジ だがいく の けゅきんう の けっか 
にんんげ は もじ を にしんき する とき その さしいょ と さいご の もさじえ あいてっれば 
じばんゅん は めくちちゃゃ でも ちんゃと よめる という けゅきんう に もづいとて 
わざと もじの じんばゅん を いかれえて あまりす。 
どでうす？ ちんゃと よゃちめう でしょ？ 
ちんゃと よためら はのんう よしろく
487:卵の名無しさん
16/07/29 13:56:35.39 z6b/ddOc.net
# E(X-a)^2=E(X-E(X))^2+(a-E(X))^2
E=function(x)mean(x)
X=rnorm(10^5)
a=runif(1)
E(X-a)^2
E(X-E(X))^2+(a-E(X))^2
488:卵の名無しさん
16/08/07 06:28:20.53 vglslP52.net
「受験偏差値なんか実際に医者の技量とは関係ない。」と底辺私立医大卒の医者の言い分は正しい。
何故なら、
底辺シリツ医大の偏差値はシリツ進学を辞退した国立併願者の偏差値であり、入学者は残りカスであるから。
489:卵の名無しさん
16/08/07 07:50:48.32 Ox3UuqMj.net
底辺シリツ医大の偏差値はシリツ進学を辞退した国立併願者の偏差値である。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
辞退の構造:
国公立合格→上位私大入学権利破棄→補欠者にお鉢→その補欠者が、受かった下位私大の入学権利破棄→その大学の補欠にお鉢・・
合格者と実際の入学者は別物w
上位合格者は併願して合格した国立へ進学w
元の表現だと
>こりゃ入学する奴は国立医に落ちまくったカスばっか。
490:卵の名無しさん
16/08/13 23:13:26.75 rUjtUGLF.net
## 95%信頼区間の意味するもの
## URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
wCI=function(S,n,cl=0.95){ # modified Wald CI for Proportion
z=qnorm(1-(1-cl)/2)
p.=(S+0.5*z^2)/(n+z^2)
W=z*sqrt((p.*(1-p.))/(n+z^2))
C.I.=data.frame(lower=p.-W,upper=p.+W)
return(C.I.)
}
#
s=15 # sample number
N=20 # replication number
d=c(rep(1,25),rep(0,75))
M=matrix(numeric(s*N),N,s)
for(i in 1:N) M[i,]=sample(d,s,replace=TRUE)
S=apply(M,1,sum)
P=S/s
CI=wCI(S,s)
plot(P,ylim=c(0,1),type="p",pch=19,cex=1.5,yaxp=c(0,1,4),
xlab="Twenty Experiments",main="95% Computed C.I.",sub="population value=0.25")
U=CI$upper; L=CI$lower
lines(U,type="p",lty=2)
lines(L,type="p",lty=2)
segments(x0=1:N,x1=1:N, y0=L,y1=U,lwd=4,co="gray")
abline(h=0.25,lty=2)
491:卵の名無しさん
16/08/15 06:16:37.63 UTzUux5E.net
## S:success, n:number of trial
binomCI=function(S,n,conf.level=0.95){
upper=uniroot(f=function(x)pbinom(S,n,x)-(1-conf.level)/2,c(0,1))$root
lower=uniroot(f=function(x)pbinom(S,n,x,lower.tail=FALSE)-(1-conf.level)/2,c(0,1))$root
CI=data.frame(lower=lower, upper=upper)
return(round(CI,3))
}
> binomCI(1,10)
lower upper
1 0.025 0.445
> binomCI(10,100)
lower upper
1 0.056 0.176
> binomCI(100,1000)
lower upper
1 0.083 0.12
492:卵の名無しさん
16/08/17 20:05:01.01 yiA/wR2B.net
帰無仮説棄却を陽性とすると
第1種の過誤=僞陽性=1-特異度
第2種の過誤=僞陰性=1-感度(検出力)
FDR(False Discovery Rate)=1-Positive predicative Value
有病率は事前確率=帰無仮説が正しい確率に相当。
493:卵の名無しさん
16/08/17 21:55:50.64 yiA/wR2B.net
>>481
ここで帰無仮説は無病。
494:卵の名無しさん
16/08/23 11:11:18.21 JZDj3r0Y.net
Event no Event
exposure a b
no exposure c d
OR=(a/c)/(b/d) = ad/bc ; ad=bc*OR
RR=a/(a+b) ÷ c/(c+d)=a(c+d)÷c(a+b)=(ac+ad)/(ac+bc)
=(ac+bc*OR)/(ac+bc)
=(b*OR+a)/(a+b)
=OR*b/(a+b)+a/(a+b)
=OR*( 1-a/(a+b) ) + a/(a+b)
=OR*(1-P1) + P1 # P1:暴露群でのイベント発生率=a/(a+b)
Event no Event
exposure a b
no exposure c d
OR=(a/c)/(b/d) = ad/bc ; bc=ad/OR
RR=a/(a+b) ÷ c/(c+d)=a(c+d)÷c(a+b)=(ac+ad)/(ac+bc)
=(ac+ad)/(ac+ad/OR)
=(c+d) /(c + d/OR) # (c+d) で割る
=1 / {c/(c+d) + d/[(c+d)/OR]}
=OR/{OR*c/(c+d) + d/(c+d)} # ORを掛ける
=OR/{OR*c/(c+d) + (c+d)/(c+d)-c/(c+d)}
=OR/(OR*P0 + 1-P0) # P0:非暴露群でのイベント発生率=c/(c+d) 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:0be15ced7fbdb9fdb4d0ce1929c1b82f)
495:卵の名無しさん
16/08/25 06:41:39.64 S3igXikg.net
性病検査してください
496:卵の名無しさん
16/08/31 14:06:11.37 apPBNNeh.net
世の中にはド底辺私立医大卒の医者もいる。
向学心の欠如は明らか。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
497:卵の名無しさん
16/09/01 06:50:07.42 AvubYC/B.net
CI9599=function(lwr,upr,n,pre=0.95,post=0.99){
d=c(lwr,upr)
m=mean(d)
se=(d-m)/qt(1-(1-pre)/2,n-1)
ci=m+qt(1-(1-post)/2,n-1)*se
sd=se[2]*sqrt(n)
result=list(CI=ci,mean=m,sd=sd)
return(result)
}
498:卵の名無しさん
16/09/01 11:51:37.10 H0BhB2Wi.net
PV=function(sensitivity,specificity,prevalence){
TP=sensitivity ; FN=1-TP # Type II Error
TN=specificity ; FP=1-TN # Type I Error
pLH=TP/FP # positive likelihood ratio
nLH=TN/FN # negative likelihood ratio
Odds.prior=prevalence/(1-prevalence)
pOdds.post=Odds.prior*pLH
(PPV=pOdds.post/(1+pOdds.post)) # Positive Predicative Value
nOdds.post=Odds.prior*nLH
(NPV=nOdds.post/(1+nOdds.post)) # Negative Predicative Value
data.frame(pLH=pLH,nLH=nLH,PPV=PPV,NPV=NPV)
}
499:卵の名無しさん
16/09/01 13:27:50.94 H0BhB2Wi.net
バグ修正
PV=function(sensitivity,specificity,prevalence){
TP=sensitivity ; FN=1-TP # Type II Error
TN=specificity ; FP=1-TN # Type I Error
pLH=TP/FP # positive likelihood ratio
nLH=FN/TN # negative likelihood ratio
Odds.prior=prevalence/(1-prevalence)
pOdds.post=Odds.prior*pLH
(PPV=pOdds.post/(1+pOdds.post)) # Positive Predicative Value
nOdds.post=Odds.prior*nLH
(NPV=nOdds.post/(1+nOdds.post)) # Negative Predicative Value
data.frame(pLH=pLH,nLH=nLH,PPV=PPV,NPV=NPV)
}
500:卵の名無しさん
16/09/01 17:30:06.68 H0BhB2Wi.net
#生データなしのｔ検定
T.test=function(n1,n2,m1,m2,sd1,sd2){
SE12=sqrt((1/n1+1/n2)*((n1-1)*sd1^2+(n2-1)*sd2^2)/((n1-1)+(n2-1)))
T=(m1-m2)/SE12
pt(abs(T),n1-1+n2-1,lower.tail = FALSE)
}
#生データなしの差の信頼区間
DifCI=function(n1,n2,m1,m2,sd1,sd2){
pooledV=((n1-1)*sd1^2+(n2-1)*sd2^2)/(n1-1+n2-1)
SE12=sqrt((1/n1+1/n2)*pooledV)
w=qt(.975,n1-1+n2-1)*SE12
ci=c(m1-m2-w,m1-m2+w)
names(ci)=c("lower","upper")
return(ci)
}
501:卵の名無しさん
16/09/01 18:35:36.44 H0BhB2Wi.net
平均値に統計的有意差があっても２群の鑑別に有用とは限らない。
URLﾘﾝｸ(imgur.com)
502:卵の名無しさん
16/09/02 07:02:06.65 LiXWznAJ.net
sd=25 ; w=10
f=function(n) qt(.975,n-1)*sd/sqrt(n)-w/2
uniroot(f,c(10,100))$root
503:卵の名無しさん
16/09/02 07:03:42.31 LiXWznAJ.net
meanCI=function(x,conf.level=0.95){
n=length(x)
df=n-1
m=mean(x)
sd=sd(x)
T.975=qt((1-conf.level)/2,df,lower.tail=FALSE)
SE=sd/sqrt(n)
W=T.975*SE
CI=data.frame(lower=m-W,mean=m,upper=m+W)
return(CI)
}
504:卵の名無しさん
16/09/02 07:09:01.32 LiXWznAJ.net
URLﾘﾝｸ(www.inter-edu.com)
もういいですよ。
結論＝底辺私立医学部はコネが必要。
お金があれば入れる、そんな医者にはみてほしくない。ですね
505:卵の名無しさん
16/09/02 19:41:04.65 U5x327gO.net
年齢相応の知能があれば知能指数100とされる。
医者ならばシリツ卒なら馬鹿である、の対偶すら答えられない
ド底辺シリツ医大卒は明らかに年齢不相応なので知能指数は100未満と推定される。
ド底辺シリツ医大卒10人の知能指数を調べたところ
平均90(95%信頼区間85～95)であった。
平均値の90%信頼区間、99%信頼区間を述べよ。
これは理系大学を卒業していれば当然、身につけている知能レ
506:ベルの問題である。
507:卵の名無しさん
16/09/05 20:58:35.49 EDP8ptKx.net
##
d=matrix(c(5,5,9,1),2)
# Observed
# 5 9 14
# 5 1 6
# 10 10 20
# Expected
# 7 7 14
# 3 3 6
# 10 10 20
(chi=(5-7)^2/7+(9-7)^2/7+(5-3)^2/3+(1-3)^2/3)
curve(dchisq(x,1),0,10)
pchisq(chi,(2-1)*(2-1),lower=FALSE)
chisq.test(d,correct=FALSE)
N=choose(20,6)
n=choose(10,0)*choose(10,6)+choose(10,1)*choose(10,5)
n/N
fisher.test(d, alt="less")
508:卵の名無しさん
16/09/08 17:37:01.12 DkIbXH94.net
Jonckheere<-function(L){
f<-function(A,B){
a<-length(A) ; b<-length(B) ; det<-0
for(i in 1:a){
for(j in 1:b){
det<- det+ifelse(A[i]==B[j],0.5,A[i]>B[j])
}
}
return(det)
}
g<-function(L){ # L=list(A1,,,,Aa),A1 > A2 > A3,..,> Aa : vector
a<-length(L)
comb<-combn(1:a,2)
con<-ncol(comb)
J=0
for(i in 1:con){
J<-J+f(L[[comb[1,i]]],L[[comb[2,i]]])
}
return(J)
}
J<-g(L) ; a<-length(L) ; n=double(a)
for(i in 1:a){
n[i]<-length(L[[i]])
}
N<-sum(n)
EJ <- (N^2-sum(n^2))/4
VJ <- (N^2*(2*N+3)-sum(n^2*(2*n+3)))/72
Z <- abs(J-EJ)/sqrt(VJ)
p.value<-pnorm(Z,lower.tail=FALSE)
return(p.value)
}
509:卵の名無しさん
16/09/08 20:47:51.31 DkIbXH94.net
A p - value does not tell us the probability that a hypothesis is true, nor
does a signifi cance level apply to any specifi c sample; the latter is a
characteristic of our testing in the long run. Likewise, if all assumptions
are satisfi ed, a confi dence interval will in the long run contain the true
value of the parameter a certain percentage of the time. But we cannot say
with certainty in any specifi c case that the parameter does or does not
belong to that interval, Neyman [ 1961, 1977 ].
510:卵の名無しさん
16/09/14 07:20:56.89 oONbzw6K.net
uniroot(f=function(n) qt(.975,n-1)*25/sqrt(n)-10/2,c(10,100))$root
511:卵の名無しさん
16/09/16 18:54:32.55 FhuOUMCv.net
バグ修正
PV=function(sensitivity,specificity,prevalence){
TP=sensitivity ; FN=1-TP # Type II Error
TN=specificity ; FP=1-TN # Type I Error
pLH=TP/FP # positive likelihood ratio
nLH=FN/TN # negative likelihood ratio
Odds.prior=prevalence/(1-prevalence)
pOdds.post=Odds.prior*pLH
(PPV=pOdds.post/(1+pOdds.post)) # Positive Predicative Value
nOdds.post=Odds.prior*nLH
(NPV=1-nOdds.post/(1+nOdds.post)) # Negative Predicative Value
data.frame(pLH=pLH,nLH=nLH,PPV=PPV,NPV=NPV)
}
512:卵の名無しさん
16/09/17 17:30:01.28 mZ++udQd.net
regit
HKEY_LOCAL_MACHINE ￥Software ￥Microsoft ￥Windows ￥CurrentVersion ￥run
HKEY_CURRENT_USER ￥Software ￥Microsoft ￥Windows ￥CurrentVersion ￥run
msconfig
AutoRun
URLﾘﾝｸ(technet.microsoft.com)
513:卵の名無しさん
16/09/18 06:22:12.55 lh5tUj09.net
偏差値上限理論値
URLﾘﾝｸ(imgur.com)
514:卵の名無しさん
16/09/18 06:35:28.13 lh5tUj09.net
偏差値下限理論値
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
515:卵の名無しさん
16/09/18 09:10:05.42 lh5tUj09.net
ド底辺シリツ医大卒様の顛末ご報告。
起： 当直室のパソコンにmalwareの感染が発見される。。URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
承： 感染した日が表示されているので誰が当直だったか調べてみた。ド底辺シリツ医大卒様のバイトの日であった。
結： malware感染を放置して帰るのがド底辺シリツ医大卒様ならでは。自分の不始末にも対応できない。
結： 学力不足という自分の不始末を勉強で補うのでなく、金で補うような輩だからその延長線上にあるんだろう。
516:卵の名無しさん
16/09/18 15:20:02.69 lh5tUj09.net
RunOnce がタスクスケジューラを書き換えて、そのタスクスケジューラTaskschd.mscが自己消滅したRunOnceを再び復活させているのだ。
この方法だとウィルス対策ソフトが起動する前にウィルスを取り込むので、ウィルス対策ソフトでも手が出せない。
517:卵の名無しさん
16/09/18 16:30:00.08 lh5tUj09.net
プログラムが自動的に実行されるようにする Run キーが、レジストリ内に 7 個あります。
HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run
HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run
HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\RunOnce
HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\RunOnce
HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\ RunServices
HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\ RunServicesOnce
HKEY_LOCAL_MACHINE\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\ RunOnce\Setup
518:卵の名無しさん
16/09/18 19:46:37.96 7W/I4pSt.net
ド底辺シリツ医大卒様の顛末ご報告。
起： 当直室のパソコンにmalwareの感染が発見される。。URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
承： 感染した日が表示されているので誰が当直だったか調べてみた。ド底辺シリツ医大卒様のバイトの日であった。
転： malware感染を放置して帰るのがド底辺シリツ医大卒様ならでは。自分の不始末にも対応できない。
結： 学力不足という自分の不始末を勉強で補うのでなく、金で補うような輩だからその延長線上にあるんだろう。
519:卵の名無しさん
16/09/19 11:12:29.77 W80FsNVW.net
AIC＝－２＊（最大対数尤度－パラメータ数）
520:卵の名無しさん
16/09/20 05:25:35.86 cW4ovW5s.net
川崎医科大学病院
521:卵の名無しさん
16/09/20 06:15:02.70 zdhj2LGG.net
デリヘルしてた超ブサイクの医学部医学科生知ってるよ、特定したオタクの同期もキモかったけど、そっとしといてやるか呼ぶかどちらかにしろよと思ってた
522:卵の名無しさん
16/09/20 07:46:55.54 u3MbtL/C.net
>>509
シリツだと金があるだろうから
それって国立大学の話？？？
523:卵の名無しさん
16/09/21 23:02:19.65 KluV2WwG.net
n=1000
x=numeric(n)
for (i in 1:N) x[i+1]=rnorm(1,0.5*x[i],1)
plot(x,type="l")
524:卵の名無しさん
16/09/25 07:19:07.45 Yd2L+rkE.net
Ｐ → Ｑ ≡ ￢Ｐ ∨ Ｑ
525:卵の名無しさん
16/09/25 07:23:57.65 qF2G/RAX.net
>>510
私立だよ その子は生活費補填という噂
勘違いしてる奴多いけど、私立でも学費だけなんとか親親戚に借金して
生活費は奨学金とバイトでなんとかみたいな学生も私立にはいるよ
まあ流石に身近に風俗はその子しか知らん
そういう環境の奴は
医師免許取ってから凄まじい勢いでバイトしまくって回収してるやつが多いね
あとは親の借金背負わされて美容外科の知り合いもいるが、ちょっと気の毒だったよ
職場にも取り立て屋が電話かけてくるから病院
ホームページからも存在を消されてたし
526:卵の名無しさん
16/09/25 08:24:35.46 lvM/in74.net
>>513
シリツ医大生に家庭教師を依頼する親はいないだろうな。
国立大学の医学生の頃、大学OBの子供の家庭教師バイトをしていた。物覚えの良い子でよかった。
527:卵の名無しさん
16/09/25 13:24:15.74 qF2G/RAX.net
家庭教師は都会なら私立医でもある
宮廷みたいに時給五千円以上とか一万とかのは無いけど
自分は時給二千五百円から３千円が多かった
地方の公立行った人に聞くと田舎は
案件自体が少なくて値段も安いらしい
528:卵の名無しさん
16/09/25 14:22:00.23 84WnCcZe.net
国立だけど、フクロウ家庭教師の時給1万円だった
プロ家庭教師なんて宣伝してたけど普通のバイト
開業医の子供が多かった、赤坂の芸能プロ社長も
一部上場企業の雇われ社長の息子一浪で伸びなくて
立教高校卒三浪もいた、あの子は今どうしているか
入学して最初の2年は夏休みの収入百万円超えてた
娼婦の稼ぎみたいだと感じてたよ
そんな稼ぎはもう生涯ないと思ってたら
開業してから計算してみたら時給2万円相当でした
診断治療は確実でも日常は漫才師か落語家みたいで
ポジティヴな気分で頑張ろうと思わせて返せばマル
娼婦との違いは税金かね、お上の取り分が多くて
でも六十過ぎて娼婦は需要ないだろうからいい方か
529:卵の名無しさん
16/09/26 05:40:28.81 ooFGh9S+.net
>>515
慶応ならわかるが、それ以外のシリツ医大生に家庭教師を頼む？
まあ、シリツ医大進学希望ならウラグチのノウハウとかを教わるのかなｗ
俺はシリツ医大進学予備校tutorしていたけどで90分1コマ手取り2万だった。
1日2コマ担当。
530:卵の名無しさん
16/09/26 14:54:13.99 3GQ/9ovc.net
COMMON ERRORS IN STATISTICS(AND HOW TO AVOID THEM)のこの記述はわかりやすかった。
A p-value does not tell us the probability that a hypothesis is true, nor
does a signifi cance level apply to any specifi c sample; the latter is a
characteristic of our testing in the long run. Likewise, if all assumptions
are satisfied, a confidence interval will in the long run contain the true
value of the parameter a certain percentage of the time. But we cannot say
with certainty in any specifi c case that the parameter does or does not
belong to that interval, Neyman [ 1961, 1977 ].
これを図示すると
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
Rのコードは
ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:479番)
に書いた。
つまり、あたり籤をひく確率は計算できても自分の引いた籤が、アタリかハズレかはわからないということ。
ちなみにド底辺シリツ医大卒のアタリは経験がないな。
第二法則は経験則なのに完璧。
531:卵の名無しさん
16/09/27 15:52:10.98 tyWNzM3T.net
AIDS
532:卵の名無しさん
16/09/28 18:07:14.89 M7+Rs/J+.net
As she is presenting soon after a meal, nasogastric tube insertion will allow for gastric decompression, thus helping prevent aspiration while she is being anesthetized. Note that being intubated is not an iron-clad guarantee against this eventuality.
533:卵の名無しさん
16/10/01 06:19:52.90 ObFqE2bL.net
医師で卒業大学を名乗られないのが33%、
内訳は国立卒では1%、私立卒では96%である。
これらの数字を使って卒業大学を名乗れない医師が私立卒である確率を計算すると約９８％（97.99043%）になる。
計算式を述べよ。
534:卵の名無しさん
16/10/02 05:30:23.09 1KBES6Ts.net
URLﾘﾝｸ(www.softbank.jp)
535:卵の名無しさん
16/10/02 07:06:44.89 1KBES6Ts.net
C:\Users\＊＊＊\AppData\Local\Microsoft\Windows\History
536:卵の名無しさん
16/10/02 07:09:06.69 1KBES6Ts.net
クッキー
[ 場所 ]
◆ C:\Users\(ユーザ名)\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Cookies
インターネット一時ファイル
[ 場所 ]
◆ C:\Users\(ユーザ名)\AppData\Local\Microsoft\Windows\Temporary Internet Files
インターネット履歴
[ 場所 ]
◆ C:\Users\(ユーザ名)\AppData\Local\Microsoft\Windows\History
送る
[ 場所 ]
◆ C:\Users\(ユーザ名)\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\SendTo
プログラムメニュー(個人)
[ 場所 ]
◆ C:\Users\(ユーザ名)\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs
プログラムメニュー(全体)
[ 場所 ]
◆ C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs
537:卵の名無しさん
16/10/03 17:37:24.96 DR3GZ16g.net
Panda Sign
Wilson
URLﾘﾝｸ(www.thelancetnorway.com)
Sarcoidosis
URLﾘﾝｸ(saraswatastar.weebly.com)
538:卵の名無しさん
16/10/03 21:23:05.55 DR3GZ16g.net
Many of these individuals have low self-esteem, with subsequent psychological issues; these should be managed appropriately.
539:卵の名無しさん
16/10/06 20:22:13.47 +9fYWR18.net
ド底辺シリツ医大卒の国語力０の症例報告
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
>誰に聞いてもおまえはアホだと言われる
と断言されております。
540:卵の名無しさん
16/10/06 21:12:43.26 +9fYWR18.net
URLﾘﾝｸ(imgur.com)
541:卵の名無しさん
16/10/14 15:31:56.53 E0KGAz2z.net
人類の三大発明
言語（数字を含む）
貨幣
あとは何だろうお？
542:卵の名無しさん
16/10/14 16:40:50.90 CD0qx/rh.net
宗教/神だろ
543:卵の名無しさん
16/10/15 02:12:09.10 6GktuvG9.net
>>530
何と高尚な回答。
吉田戦車4コマ漫画のオチはフェラチオだったぞｗ
544:卵の名無しさん
16/10/15 06:42:42.78 6GktuvG9.net
パチンコ賭博・ソープランド売春・接骨院慰安マッサージは
パチンコは遊戯、ソープランドは自由恋愛、接骨院は亜急性外傷
という建前で営業する脱法業種。
良い子はどれにも関わりません。
545:卵の名無しさん
16/10/15 07:33:59.22 6GktuvG9.net
それもこれも薬の販売代理業である医師達が次から次へと出てくる「期待の新薬」をせっせと売ってくれるからです。
エビデンスがなくてもこれだけ売れるのですから、企業が市販後臨床試験などやるわけがありません。臨床試験をやれば刑事裁判にかけられる時代に、医師主導で有効性を検証しようなんて動きも全く期待できません。
546:卵の名無しさん
16/10/15 17:42:13.72 qwuiyYC/.net
将兵から「馬鹿な大将、敵より怖い」と恐れられ、「鬼畜の牟田口」と呼ばれていたと伝わる牟田口廉也は、
戦後シンガポールで戦犯(B級？）として裁判を受けたが、1948年に釈放されている。
その理由は、もっぱら拙劣な作戦指揮により帝国陸軍兵士を消耗させ、連合国軍の勝利に貢献した点が評価されたためと言われている。
547:卵の名無しさん
16/10/15 17:46:43.70 qwuiyYC/.net
TECOS試験はHbA1cのコントロールという代用エンドポイントが、
心血管イベントの抑制というハードエンドポイントに結びつかないことを示す非常に頑健なエビデンスを提供している
548:卵の名無しさん
16/10/16 10:45:57.34 rJuoPswB.net
ド底辺シリツ卒曰く「世の中には3種類の人間がいます！数字に強い人間とそうでない人間です！」
549:卵の名無しさん
16/10/18 07:21:31.69 jIEUQoFb.net
ｎ個のサンプルのうち陽性が0,1,2個のときの母集団の陽性率の９５％信頼区域上限は
3/n,5/n,7/nで近似できる(rules of three,five,seven)と書いてあったのでこのルールを視覚化してみた。
Rスクリプトのコアは
n=5:500
f=function(x)binom.test(2,x)$conf.int[2]
plot(n,sapply(n,f),type="l")
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
統計が最強の学問である、底辺シリツ卒が最凶の馬鹿である。
Last but not least,
it is not the bottom medical school but its enrollee that is despicable, which deserves to be called a bona fide moron beyond redemption.
英文解釈：先行詞は頭脳が昆虫並みの扱いなのでwhoでなくwhichが使用されている。
550:卵の名無しさん
16/10/20 06:08:54.54 llI0N0h4.net
自由度∞のt分布が正規分布だな。
> uniroot(f=function(n) qt(.975,n-1)*25/sqrt(n)-10/2,c(10,100))$root
[1] 98.46627
> uniroot(f=function(n) qt(.975,Inf)*25/sqrt(n)-10/2,c(10,100))$root
[1] 96.03647
551:卵の名無しさん
16/10/21 07:16:24.53 BiLE/Gjs.net
最高に頭の悪そうな発言はコレ
医者になれば学歴は関係ない
解説:
大学なんか関係ないというやつは大抵私立卒。
たまに東大医卒や京大医卒の医者が「学歴なんか関係ない。」なんて言ってるけど、
「東大医学部卒ですか！すっごいですねー！！！」って言ってみろよ。
笑いを噛み殺したような物凄く嬉しそうな顔をしてるから。
そしてその後ろの方で悔しそうな顔した私立卒がウジウジしてるんだよ。
東大・京大卒の医者と私立卒じゃ
人間と昆虫くらいの知能差があるんだからしょうがないけどな。
ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:5番)
552:卵の名無しさん
16/10/23 22:15:20.73 mGrwbYc9.net
URLﾘﾝｸ(minato.sip21c.org)
Description
Calculate rate ratio (a kind of relative risk) and its confidence intervals based on approximation, followed by null hypothesis (rate ratio equals to 1) testing.
Usage
rateratio(a, b, PT1, PT0, conf.level=0.95)
rateratio(136,1709,22050,127650)
553:卵の名無しさん
16/10/24 15:09:14.74 gKR8AXxj.net
■■■これは差別ではなく事実です！！！■■■
ド底辺シリツ医大の偏差値はシリツ進学を辞退した国立併願者の偏差値である。
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
辞退の構造:
国公立合格→上位私大入学権利破棄→補欠者にお鉢→その補欠者が、受かった下位私大の入学権利破棄→その大学の補欠にお鉢・・
合格者と実際の入学者は別物w
上位合格者は併願して合格した国立へ進学w
元の表現だと
>こりゃ入学する奴は国立医に落ちまくったカスばっか。
■■これは差別ではなく事実です！！！■■■
ド底辺シリツ医大卒は平気で嘘をつく
>>ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:818番)
>まあ、俺は、医師免許とか、卒業校とか、博士証とか、
>あ、同期卒業した奴、１０人でも２０人でも３０人でも挙げれるけどw
>>ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:819番)
>けど俺、卒業証明とか、医師免許とか、専門医証明とか、
>すぐに同期医者10人挙げれるよ
>すぐに同期医者10人挙げれるよ
>すぐに同期医者10人挙げれるよ
スクリーンショット
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
554:卵の名無しさん
16/10/24 17:15:36.37 f13YM+P+.net
風俗
555:卵の名無しさん
16/10/25 10:37:27.28 0OR8TymD.net
Rothmanの臨床現場における疫学という章に検査を組み合わせたときの感度特異度の話題が載っていた。
検査X:卒業大学を答えらない
検査Y：馬鹿は死ななきゃ治らないの対偶を答えられない
として、答えられないときを検査陽性とする。
検査X,Yの感度を各々sex,sey、特異度をspx,spyとする。
検査X,Yがともに陽性のときに被検者はド底辺シリツ医大卒と判定する（DoTeihenSiritsu
556:Test1,略称DTS1 test)。 検査X,Yのいずれかが陽性のときに被検者はド底辺シリツ医大卒と判定する（DoTeihenSiritsu Test2,略称DTS2 test)。 問題 DTS1 test, DST2 testの感度・特異度を述べよ。
557:卵の名無しさん
16/10/26 03:45:16.07 4IqJoNqt.net
（K.J.Rothman, 2004,『ロスマンの疫学』）篠原出版新社
喫煙者 非喫煙者 総数
死亡 139 230 369
生存 443 502 945
総数 582 732 1314
死亡リスク 0.239 0.314 0.281
非喫煙者は高い死亡率(タバコは健康によい？)
種明かし：喫煙と死亡率の関係ウィッカムのデータ(年齢別)
558:卵の名無しさん
16/10/28 15:16:29.66 XMEtIk+h.net
世の中には、疫学というものを、ただ統計学的手法を疾病発生や因果関係の問題に応用しただけだと思っている人がいるようです。
実のところ、疫学は見かけのいい統計分析をはるかに超えたものです。それは、生物学、論理学、科学哲学に根ざした科学の一分野なのです。
疫学研究者にとって、統計学的手法は重要な道具ではありますが、基盤となるものではありません。
この本で私が目指しているのは、これから疫学を学ぶ人たちに疫学的思考とは何かがはっきりと分かってもらえるように、疫学の基礎となる概念について、ざっと全体像を示すことです。
ですから、統計学や数式や計算方法ではなく、疫学の原理や概念に重点を置いています。
559:卵の名無しさん
16/10/28 16:15:03.08 XMEtIk+h.net
外来で検査結果待ちの待機時間にRをいじっていたら同世代の看護婦から何をするソフトなのかと問われたので統計計ソフトだけどフィーリングカップル５対５とかのシミュレーションもできる、カップル成立の期待値は１だと教えたら５対１５だとどうなるの？と問われた。
順列組合せでの解析的解答は現役宮廷合格の秀才に委ねることにして、Rでシミュレーションのスクリプトを組んでみた。おかげで検食のうどんが伸びた。
#フィーリングカップルm対f
fcmf=function(m,f){
Boys=1:m
Girls=1:f
Selected.Boys=replicate(f,sample(Boys,1))
Selected.Girls=replicate(m,sample(Girls,1))
n=min(m,f)
hit=numeric(n)
for(i in 1:n){
j=Selected.Girls[i] #男性iが女性jを選んだ
hit[i]=(Selected.Boys[j]==i)
}
return(sum(hit)) #成立したカップル数を返す
}
m=5 ; f=15 # 各性の人数
k=1000 # 繰り返し数
couples=replicate(k,fcmf(m,f))
mean(couples) # 成立カップルの期待値
mean(couples>0) # 番組内でカップル成立の確率
FCfm=function(k,m=5,f=15){
couples=replicate(k,fcmf(m,f))
mean(couples)
}
summary(replicate(1000,FCfm(100)))
560:卵の名無しさん
16/10/28 16:59:34.14 XMEtIk+h.net
外来で検査結果待ちの待機時間にRをいじっていたら同世代の看護婦から何をするソフトなのかと問われたので統計ソフトだけどフィーリングカップル５対５とかのシミュレーションもできる、カップル成立の期待値は１だと教えたら５対１５だとどうなるの？と問われた。
順列組合せでの解析的解答は現役宮廷合格の秀才に委ねることにして、Rでシミュレーションのスクリプトを組んでみた。おかげで検食のうどんが伸びた。
#フィーリングカップルm対f
fcmf=function(m,f){
Boys=1:m
Girls=1:f
Selected.Boys=replicate(f,sample(Boys,1))
Selected.Girls=replicate(m,sample(Girls,1))
n=min(m,f)
hit=numeric(n)
for(i in 1:n){
j=Selected.Girls[i] #男性iが女性jを選んだ
hit[i]=(Selected.Boys[j]==i)
}
return(sum(hit)) #成立したカップル数を返す
}
m=5 ; f=15 # 各性の人数
k=1000 # 繰り返し数
couples=replicate(k,fcmf(m,f))
mean(couples) # 成立カップルの期待値
mean(couples>0) # 番組内でカップル成立の確率
FCfm=function(k,m=5,f=15){
couples=replicate(k,fcmf(m,f))
mean(couples)
}
summary(replicate(1000,FCfm(100)))
561:卵の名無しさん
16/10/30 13:40:08.77 Xg4SMFQN.net
#フィーリングカップルm対f
fcmf=function(m,f){
Boys=1:m
Girls=1:f
Selected.Boys=sample(Boys,f,replace=TRUE)
Selected.Girls=sample(Girls,m,replace=TRUE)
n=min(m,f)
hit=numeric(n)
for(i in 1:n){
j=Selected.Girls[i] #男性iが女性jを選んだ
hit[i]=(Selected.Boys[j]==i)
}
return(sum(hit)) #成立したカップル数を返す
}
m=5 ; f=15 # 各性の人数
k=10^6 # 繰り返し数
couples=replicate(k,fcmf(m,f))
mean(couples) # 成立カップルの期待値 =1
mean(couples>0) # 番組内でカップル成立の確率
hist(couples) ;table(couples) #成立したカップルの分布
562:卵の名無しさん
16/10/30 19:50:15.85 Xg4SMFQN.net
# A < N
# Ax < Nx
# -Nx < -Ax
# NA-Nx < NA-Ax
# N(A-x)< A(N-x)
# (A-x)/(N-x) < A/N
563:卵の名無しさん
16/10/30 22:23:20.81 Xg4SMFQN.net
# 表４－２
# 死亡率が1000人-年に対して11である1000人の集団で
# 20年間にわたって期待される死亡数
# 最初の死亡が発生するとすぐに追跡�
564:ﾎ象人数は1000人未満となり、 # 最初の年の期待死亡数に影響する r=11/1000 k=10^4 # Δt=1/k Δt→0 k→∞ #interval year between deaths nt=numeric(20*k) nt[1]=1000 for(i in 1:(20*k)){ nt[i+1]=(1-r/k)*nt[i] } surviors=nt[k*(0:19)+1] culm.deaths=(1000-nt[k*(0:20)+1])[-1] expected.deaths=c(culm.deaths[1],diff(culm.deaths,1)) round(cbind(surviors,expected.deaths,culm.deaths),3) plot(1:20,nt[k*(0:19)+1]) plot(nt,type="l") plot(1:20,culm.deaths, type="l",lwd=2) lines(1:20,(1:20)*r*1000, lty=2)
565:卵の名無しさん
16/10/30 22:23:45.91 Xg4SMFQN.net
> round(cbind(surviors,expected.deaths,culm.deaths),3)
surviors expected.deaths culm.deaths
[1,] 1000.000 10.940 10.940
[2,] 989.060 10.820 21.760
[3,] 978.240 10.702 32.461
[4,] 967.539 10.585 43.046
[5,] 956.954 10.469 53.515
[6,] 946.485 10.354 63.869
[7,] 936.131 10.241 74.110
[8,] 925.890 10.129 84.239
[9,] 915.761 10.018 94.257
[10,] 905.743 9.909 104.166
[11,] 895.834 9.800 113.966
[12,] 886.034 9.693 123.659
[13,] 876.341 9.587 133.246
[14,] 866.754 9.482 142.728
[15,] 857.272 9.378 152.106
[16,] 847.894 9.276 161.382
[17,] 838.618 9.174 170.556
[18,] 829.444 9.074 179.630
[19,] 820.370 8.975 188.605
[20,] 811.395 8.876 197.481
566:卵の名無しさん
16/10/31 12:05:06.59 kZna/i6Q.net
>>535
## N=N0*exp(-λt) dN/dt=-λN
F4.3=function(Y=20,lmd=11/1000,N0=1000){
NEXP=function(t) N0*exp(-lmd*(t-1))
Survivors=NEXP(1:Y)
DeathsE=-diff(NEXP(1:(Y+1)),1)
DeathsCu=cumsum(DeathsE)
data.frame(生存者数=Survivors,年間死亡数=DeathsE,累積死亡数=DeathsCu)
}
round(F4.3(),3)
567:卵の名無しさん
16/10/31 12:09:53.28 kZna/i6Q.net
## N=N0*exp(-λt) dN/dt=-λN
F4.3=function(Y=20,lmd=11/1000,N0=1000){
NEXP=function(t) N0*exp(-lmd*(t-1))
Survivors=NEXP(1:Y)
DeathsE=-diff(NEXP(1:(Y+1)),1)
DeathsCu=cumsum(DeathsE)
data.frame(生存者数=Survivors,年間死亡数=DeathsE,累積死亡数=DeathsCu)
}
round(F4.3(20),3)
plotF4.3=function(Y=1000){
plot(F4.3(Y)[,1],ylim=c(0,1000),type="l",xlab="年",ylab="人",lwd=2)
lines(F4.3(Y)[,2],col="gray",lty=2,lwd=2)
lines(F4.3(Y)[,3],col="black",lty=3,lwd=2)
legend("topright",bty="n",cex=0.75,legend=c("生存数","年間死亡数","累積死亡"),lty=1:3,lwd=2,col=c(1,"gray",1))
}
dev.off()
layout(matrix(1:4,2,byrow=TRUE))
plotF4.3(20)
plotF4.3(64)
plotF4.3(630)
plotF4.3(1000)
568:卵の名無しさん
16/11/01 06:16:53.19 CWWbgqkb.net
現実的な設定ではないが、この死亡率(11/1000)が常に一定としてn歳時の平均余命average life expectancyを計算してみる。
ALE=function(n,lmd=11/1000){
C=integrate(f=function(x) exp(-lmd*x),0,Inf)$value
f=function(x) x*exp(-lmd*x)/C
integrate(f,n,Inf)$value
}
ALE(0)が平均寿命。
> ALE(0)
[1] 90.90909
これは当然、死亡率の逆数と一致する。
問題
上記設定で余命半年、10年になる年齢はそれぞれ何歳か?
LEy=function(y){
g=function(x,u)ALE(x)-u
uniroot(g,u=y,c(0,1000))$root
}
> LEy(0.5)
[1] 665.6297
> LEy(10)
[1] 342.6837
現実に反する数値が出るのは死亡率が年齢や時代に依らず常に一定という設定が間違っているからだろう。
569:卵の名無しさん
16/11/01 06:24:46.59 CWWbgqkb.net
崩壊確率が定数なのかど
570:うかは知らない。 量子の世界の理論にはついていけないから。
571:卵の名無しさん
16/11/01 18:27:11.32 CWWbgqkb.net
Taxi=function(x,hatsunori.meter=1500,hatsunori.charge=630,kyori=352,kasan=90){
if(x<=hatsunori.meter) charge=hatsunori.charge
else{
charge=hatsunori.charge+(x-hatsunori.meter)%/%kyori*kasan + kasan*((x-hatsunori.meter)%%kyori!=0)
}
return(charge)
}
572:卵の名無しさん
16/11/02 07:00:05.23 3ssVd2IK.net
シリツ卒でも手先の器用な外科医はいる。天皇の執刀医とか。
ところが、ビタミンの長期欠乏は病気を招くという小学生の知識を欠いて
術後患者に脳症をつくるのがシリツのクオリティ。
藤田保健衛生大学病院に1億2000万円の賠償命令
URLﾘﾝｸ(anago.2ch.)エスシー/test/read.cgi/hosp/1468629859/
養護しているシリツ卒の馬鹿さが際立っている。
40のレスには爆笑した。
39 名前：卵の名無しさん[sage] 投稿日：2016/07/17(日) 18:15:58.08 ID:KHLpXCgx.net [2/10]
>>35
医師免許以前の問題。
小学生でも知っていること。
小学校で習うらしいね。
＞ビタミンやミネラルは、毎日は取る必要がないが、長い間、まったく取らないと、病気になる。
40 名前：卵の名無しさん[age] 投稿日：2016/07/17(日) 18:17:12.18 ID:v3qJLb1E.net [9/20]
なら小学生に罪を押しつけるの？
573:卵の名無しさん
16/11/03 02:38:50.44 yqXu3Ctk.net
贈賄を告白？
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
574:卵の名無しさん
16/11/03 09:13:32.15 K/o4JVzH.net
pickup=function(M,n){
Len=1:length(M)
SampleNum=sample(Len,n)
Sampled=M[SampleNum]
Leftover=M[-SampleNum]
result=list(Sampled=Sampled,Leftover=Leftover)
return(result)
}
ad.hoc.sample=function(N=100,k=100,alpha=0.05,func=rnorm){
A=B=func(N)
P=numeric(k)+1
a=pickup(A,5) ; aSampled=a$Sampled ; aLeftover=a$Leftover
b=pickup(B,5) ; bSampled=b$Sampled ; bLeftover=b$Leftover
for(i in 5:k){
P[i]=t.test(aSampled,bSampled,var=TRUE)$p.value
if(P[i]<alpha) break # 有意差でれば終了
aa=pickup(aLeftover,1)
a=c(aSampled,aa$Sampled)
aSampled=a
aLeftover=aa$Leftover
bb=pickup(bLeftover,1)
b=c(bSampled,bb$Sampled)
bSampled=b
bLeftover=bb$Leftover
}
return(sum(P<alpha)) # 有意差がでた個数
}
mean(replicate(100,ad.hoc.sample(10000,100)))
575:卵の名無しさん
16/11/03 09:17:43.44 K/o4JVzH.net
# func（デフォルトは正規分布）に従う分布N個の乱数からなる同一母集団から
# 各々5~k個の標本を追加抽出してt検定で有意差をみる
seq.sample=function(N=100,k=100,func=rnorm){
A=B=func(N)
P=numeric(k) ; P[1:4]=1
Q=numeric(k)
a=pickup(A,5) ; aSampled=a$Sampled ; aLeftover=a$Leftover # 最初の5個
b=pickup(B,5) ; bSampled=b$Sampled ; bLeftover=b$Leftover
for(i in 5:k){
P[i]=t.test(aSampled,bSampled,var=TRUE)$p.value #追加抽出のp値
aa=pickup(aLeftover,1) # 残りから1個追加抽出(aa$Sampled)
a=c(aSampled,aa$Sampled) # それを加えて
aSampled=a # 新標本aに
aLeftover=aa$Leftover # 抽出後の残りを新たな残りに
bb=pickup(bLeftover,1)
b=c(bSampled,bb$Sampled)
bSampled=b
bLeftover=bb$Leftover
Q[i]=t.test(sample(A,i),sample(B,i),var=TRUE)$p.value #追加でなく新たに母集団から5~k個の標本抽出
}
plot(log(Q),type="l",col="tomato",xlab="sample size",ylab="log(p.value)") # 新規抽出
lines(log(P),lwd=2) # 追加抽出
abline(h=log(0.05),col="grey") # 有意水準 log(0.05)=-2.995732
}
par(mfrow=c(3,3))
dummy=replicate(9,seq.sample(10000,100)) #1/3くらいは有意差捏造できるのがわかる
576:卵の名無しさん
16/11/03 10:30:51.00 K/o4JVzH.net
##sampleと残りの標本を返す
pickup=function(M,n){
Len=1:length(M)
SampleNum=sample(Len,n)
Sampled=M[SampleNum]
Leftover=M[-SampleNum]
result=list(Sampled=Sampled,Leftover=Leftover)
return(result)
}
### 何回目に有意差が出たかを返す
ad.hoc.sample.End=function(N=100,k=100,alpha=0.05,func=rnorm){
A=B=func(N)
P=numeric(k)+1
a=pickup(A,5) ; aSampled=a$Sampled ; aLeftover=a$Leftover
b=pickup(B,5) ; bSampled=b$Sampled ; bLeftover=b$Leftover
End=0
for(i in 5:k){
P[i]=t.test(aSampled,bSampled,var=TRUE)$p.value
if(P[i]<alpha) {End=i ;break} # 有意差でれば終了
aa=pickup(aLeftover,1)
a=c(aSampled,aa$Sampled)
aSampled=a
aLeftover=aa$Leftover
bb=pickup(bLeftover,1)
b=c(bSampled,bb$Sampled)
bSampled=b
bLeftover=bb$Leftover
}
return(End)
}
577:卵の名無しさん
16/11/03 10:43:08.18 K/o4JVzH.net
mean.End=function(){
End=replicate(100,ad.hoc.sample.End(10^4,100))
Success.Rate=mean(End>0)
EndSig=End[End!=0]
mean.EndSig=mean(EndSig)
c(Success.Rate,mean.EndSig)
}
dat=replicate(100,mean.End())
quantile(dat[1,],c(0.025,0.5,0.975)
quantile(dat[2,],c(0.025,0.5,0.975)
578:卵の名無しさん
16/11/03 12:57:52.90 HCpcIfPy.net
dat=replicate(100,mean.End())
quantile(dat[1,],c(0.025,0.5,0.975))
quantile(dat[2,],c(0.025,0.5,0.975))
summary(dat[1,]) ; meanCI(dat[1,]) ; plot(density(dat[1,]))
summary(dat[2,]) ; meanCI(dat[2,]) ; plot(density(dat[2,]))
dat[,1:4]
test=numeric(100)
for(i in 1:100){
test[i]=((1-dat[1,i])*100+dat[2,i])/dat[1,i]
}
quantile(test,c(0.025,0.5,0.975))
summary(test) ; meanCI(test) ; plot(density(test))
579:卵の名無しさん
16/11/03 14:42:25.09 HCpcIfPy.net
Statistics are like bikinis. What they reveal is suggestive, but what they conceal is vital.
580:卵の名無しさん
16/11/03 16:48:31.31 HCpcIfPy.net
MeanCI=function(x,...){
lower=t.test(x,...)$conf.int[1]
m=mean(x)
upper=t.test(x,...)$conf.int[2]
CI=data.frame(lower=lower,mean=m,upper=upper)
return(CI)
}
MeanCI(rnorm(100),conf=0.90)
581:卵の名無しさん
16/11/04 14:54:41.91 6NVjWnzF.net
>>65
そのスレにこのような正論が
11 卵の名無しさん 2016/11/03(木) 12:04:35.28 ID:7lSXKLb8
>>9
日本だけじゃないです、アメリカも完全な学歴社会です
アメリカ人上司も、親の執刀医が若くて心配だったから、ググって出身校調べたって
そして日本の場合は、入った大学がある程度の知的能力とどれだけ努力できたかを示してしまうのは事実
医師という職業が、あるレベル以上の知的能力と、一生勉強できる勤勉さが必要なのがわかったからこそ、自分より下だといっぱいいっぱいなんでは？と思うのです
>入った大学がある程度の知的能力とどれだけ努力できたかを示してしまうのは事実
>入った大学がある程度の知的能力とどれだけ努力できたかを示してしまうのは事実
>入った大学がある程度の知的能力とどれだけ努力できたかを示してしまうのは事実
582:卵の名無しさん
16/11/04 21:12:16.53 sTZnuWA9.net
平成の御代の名言
医学部医学科を格付けしてみたぞ！！！！！！！！！！！！！！！ [無断転載禁止]©2ch.net
ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:11番)
11 名前：卵の名無しさん[] 投稿日：2016/11/03(木) 12:04:35.28 ID:7lSXKLb8
>>9
日本だけじゃないです、アメリカも完全な学歴社会です
アメリカ人上司も、親の執刀医が若くて心配だったから、ググって出身校調べたって
そして日本の場合は、入った大学がある程度の知的能力とどれだけ努力できたかを示してしまうのは事実
医師という職業が、あるレベル以上の知的能力と、一生勉強できる勤勉さが必要なのがわかったからこそ、自分より下だといっぱいいっぱいなんでは？と思うのです
583:卵の名無しさん
16/11/05 07:03:34.78 6lEK86Aa.net
>>565
朝飯前に
10人に１人
100人に１人
1000人に１人
...
10,000,000人に１人
の副作用を確率95%でみつけるのに必要な人数をRでスクリプトを組んで計算してみた。
> NND2=function(person,ci=0.95)log(1-ci)/log(1-1/person)
> nn=10^(1:7)
> (NN=round(NND2(nn))+1)
[1] 29 299 2995 29957 299573 2995732 29957322
Rules of threeの誤差をパーセントで表すと
> (3*nn-NN)/NN*100
[1] 3.4482759 0.3344482 0.1669449 0.1435391 0.1425362 0.1424694 0.1424627
いい近似をしているのがわかる。
584:卵の名無しさん
16/11/05 12:04:54.19 22vwStxW.net
## 発生率比とリスク比の差
lambda=0.001
DRR=function(IRR,t) IRR - (1-exp(-IRR*lambda*t))/(1-exp(-lambda*t))
DRR(1,t=10)
curve(DRR(x,t=10),0,2,xlab="x(発生率比IRR")
points(1,0,pch=19)
segments(0,0,1,0,lty=3)
segments(1,0,1,-1,lty=3)
IRR=seq(0,1.5,le=20)
t=101:120
drr=outer(IRR,t,DRR)
persp(IRR,t,drr, theta=10, col="lightgreen",shade=0.75,phi=0,ltheta=-10,border=TRUE,
ticktype = "detailed",xlab="IRR",ylab="time",zlab="IRR - RR",main="発生率比とリスク比の差")
rgl::persp3d(IRR,t,drr, theta=35, col="lightgreen",shade=0.25,border=TRUE,
xlab="IRR",ylab="time",zlab="IRR - RR", ticktype = "detailed")
##
585:卵の名無しさん
16/11/06 11:36:25.43 MFT10bHw.net
# RR = OR(1-P1) + P1
# P1=(OR-RR)/(OR-1) ; # P1:暴露群でのイベント発生率=a/(a+b)
# RR = OR/(OR*P0 + 1- P0)
# P0=(OR-RR)/((OR-1)*OR) ; # P0:非暴露群でのイベント発生率=c/(c+d)
586:卵の名無しさん
16/11/07 06:40:14.65 TFdOyrfa.net
#prop.test(S,n)$conf.int # S:success, n:number of trial
prop=function(S,n,cl=0.95)prop.test(S,n,conf.level=cl)$conf.int[1:2]
#binom.test(S,n)$conf.int # S:success, n:number of trial
binom=function(S,n,cl=0.95) binom.test(S,n,conf.level=cl)$conf.int[1:2]
## S:success, n:number of trial
binomCI=function(S,n,cl=0.95){
upper=uniroot(f=function(x)pbinom(S,n,x)-(1-cl)/2,c(0,1))$root
lower=uniroot(f=function(x)pbinom(S,n,x,lower.tail=FALSE)-(1-cl)/2,c(0,1))$root
CI=c(lower,upper)
return(CI)
}
##
wCI=function(S,n,cl=0.95){ #modified Wald CI for Proportion
z=qnorm(1-(1-cl)/2)
p.=(S+0.5*z^2)/(n+z^2)
W=z*sqrt((p.*(1-p.))/(n+z^2))
C.I.=c(p.-W,p.+W)
return(C.I.)
}
## Rothman Ch.9
SER=function(a,N,cl=0.95){
SE=sqrt(a*(N-a)/(N^3))
z=qnorm(1-(1-cl)/2)
W=z*SE
p.=a/N
C.I.=c(p.-W,p.+W)
return(C.I.)
}
587:卵の名無しさん
16/11/07 07:02:41.26 TFdOyrfa.net
Rothman（Epidemiology introduction)
の信頼区間の計算式
__________________
f(a,N) = a/N ±Z √ a(N-a)/N3 Z=1.96(95%信頼区間のとき）
数が小さいと正しくない。[0,1]に収まらなかったりしている。
> f(1,3)
[1] -0.2001013 0.8667680
> f(2,3)
[1] 0.133232 1.200101
χ二乗検定やmodified Waldと比べても信頼区間を広く返す。
> Sn.test(20,100,0.95)
[1] 0.1292482 0.2943230 # prop.test
[1] 0.1266556 0.2918427 # binom.test
[1] 0.1326077 0.2895884 # Wald
[1] 0.1216014 0.2783986 # uniroot
[1] 0.1349440 0.2918242 # Rothman
588:卵の名無しさん
16/11/07 07:57:57.20 TFdOyrfa.net
> PropCIs::exactci(20,100,0.95)
data:
95 percent confidence interval:
0.1266556 0.2918427
589:卵の名無しさん
16/11/08 08:39:26.27 8tUqOcFU.net
CP=function(S,n,cl=0.95,prob=0.5){
L=binom.test(S,n,alt="less",conf=cl,p=prob)
T=binom.test(S,n,alt="two",conf=cl,p=prob)
G=binom.test(S,n,alt="greater",conf=cl,p=prob)
d=matrix(c(G$conf[1],G$conf[2],T$conf[1],T$conf[2],L$conf[1],L$conf[2]),byrow=TRUE,3,2)
p=c(G$p.value,T$p.value,G$p.value)
d=cbind(d,p)
colnames(d)=c("lower","upper",paste("H0:p=",round(prob,3)))
rownames(d)=c("lower.sided","two.sided","greater.sided")
return(d)
}
590:卵の名無しさん
16/11/09 01:58:51.48 I56TWiI2.net
URLﾘﾝｸ(epitools.ausvet.com.au)
591:卵の名無しさん
16/11/09 07:09:27.28 I56TWiI2.net
国立大学卒医師の学力を反映した投稿:
ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:908番)
裏口入学底辺私立医大卒医師の下劣な投稿:
ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:909番)
592:卵の名無しさん
16/11/09 08:17:01.57 I56TWiI2.net
URLﾘﾝｸ(www.cognoptix.com)
593:卵の名無しさん
16/11/09 08:18:29.49 I56TWiI2.net
URLﾘﾝｸ(cran.r-project.org)
594:卵の名無しさん
16/11/10 14:09:08.26 o9gkevDR.net
二項モデルでの信頼区間
bCIs=function(x,n,...){
PEci=binom::binom.confint(x,n)
plot(PEci$upper,1:length(PEci$method),xlim=c(min(PEci$lower)*0.9,max(PEci$upper)*1.1),type="n",
yaxt="n",ylab="",xlab="Confidence Interval",main=paste("C.I. for", x,"out of",n))
points(PEci$upper,PEci$method,pch="|")
points(PEci$lower,PEci$method,pch="|")
segments(PEci$lower,1:length(PEci$method),PEci$upper,1:length(PEci$method),
lwd=3,col="gray")
abline(v=PEci$mean[1],lty=3)
text(PEci$mean,PEci$method,as.vector(PEci$method),cex=1.1)
return(PEci)
}
URLﾘﾝｸ(i.imgur.com)
595:卵の名無しさん
16/11/10 15:21:35.71 o9gkevDR.net
最尤法での信頼区間追加
bCIs=function(x,n,cl=0.95){
PEci=binom::binom.confint(x,n,conf.level=cl)
MLEu=uniroot(f=function(p)pbinom(x,n,p)-(1-cl)/2,c(0,1))$root
MLEl=uniroot(f=function(p)pbinom(x,n,p,lower.tail=FALSE)-(1-cl)/2,c(0,1))$root
mle=data.frame(method="mle",x=x,n=n,mean=x/n,lower=MLEl,upper=MLEu)
PEci=rbind(PEci,mle)
plot(PEci$upper,1:length(PEci$method),xlim=c(min(PEci$lower),max(PEci$upper)),type="n",
yaxt="n",ylab="",xlab="Confidence Interval",main=paste("C.I. for", x,"out of",n))
points(PEci$upper,PEci$method,pch="|")
points(PEci$lower,PEci$method,pch="|")
segments(PEci$lower,1:length(PEci$method),PEci$upper,1:length(PEci$method),
lwd=3,col="gray")
abline(v=PEci$mean[1],lty=3)
text(PEci$mean,PEci$method,as.vector(PEci$method),cex=1.1)
# axis(2, at=1:nrow(PEci), labels=PEci$method,as.vector,las=1,cex=0.9)
return(PEci)
}
596:卵の名無しさん
16/11/10 17:07:04.50 o9gkevDR.net
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
597:卵の名無しさん
16/11/10 17:08:08.89 o9gkevDR.net
国立大学卒医師の学力を反映した投稿:
ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:908番)
裏口入学底辺私立医大卒医師の下劣な投稿:
ｽﾚﾘﾝｸ(hosp板:909番)
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)
URLﾘﾝｸ(imagizer.imageshack.com)