生存時間分析シリーズが立て続いておりましたが、今回は久しぶりにバイオインフォマティクス関連の記事になります。 以前の記事でも紹介したBiopythonを用いて、簡単なデータの可視化を行ってみます。 www.kimoton.com Biopythonのインストール Biopythonの…
先日から隔週で勉強会を開催しています。 bioalgorithms.connpass.com 前回使用した資料は下記で公開しているので是非参考にしてみてください。 第二章のR基礎までは基礎的な内容がほとんどであったため、問題なく理解できた方が多いかと思いますが、 前回の…
下記の定義で与えられるハザード関数（単にハザードともいう）は、各時点における瞬間的な死亡のリスクや危険度を表すために使われます。 $$ h(t)=\lim_{\delta t \to 0}\frac{P(t\leq T
かなり前の記事ですが、この記事で紹介したように、これまでターミナルにはHyper.jsを使っていました。 www.kimoton.com Hyper.jsは気に入っていたのですが、electron製なこともあってか若干動作が不安定なところが玉に瑕でした。 hyper.jsよく固まるんだけ…
2群以上のデータを比較する際に、最も簡単な方法として2つの生存関数を同じ軸の上にプロットすることが挙げられます。 from matplotlib import pyplot as plt from lifelines.datasets import load_dd from lifelines import KaplanMeierFitter data = load_…
前回の記事では様々な定義による生存関数を見ていきました。 今回はそんな生存関数について、重要な統計量である標準偏差を算出する方法について学んでいきます。 標準誤差を推定することで信頼区間を形成したり、種々の仮説検定に用いることができます。 前…
前回は生存関数とハザード関数の関係性について紹介しました。 www.kimoton.com 生存関数の推定には、確率分布を仮定しない（ノンパラメトリックな）推定法を用います。 これらについて定義を見直し、lifelinesを使ってカプラン・マイヤー推定量を算出・プロ…
