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{"sheet":"report2","index":0,"n_rows":19,"n_cols":5,"rows_kept":19,"cut":false,"hidden":false,"merged":[[0,2,0,3],[0,4,0,5],[1,2,1,3],[1,4,1,5],[2,2,2,3],[4,2,4,3],[6,2,6,3],[7,2,7,3],[8,2,8,3],[9,2,9,3],[10,2,10,3],[11,2,11,3],[12,2,12,3],[15,2,15,3]],"flags":["formulas_cached_only"]}
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[null,null,"Titolo",null,"バイオ統計の基礎：医薬統計入門 (バイオ統計シリ－ズ)"]
[null,null,"Pubbl/distr/stampa",null,"東京, : 近代科学社, 2010.2"]
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[null,null,"ISBN",null,"9784764970458"]
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[null,null,"Collana",null,"バイオ統計シリーズ ; 1"]
[null,null,"Classificazione",null,"490.19"]
[null,null,"Soggetti",null,"医学統計"]
[null,null,"Lingua di pubblicazione",null,"Giapponese"]
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[null,null,null,"Note generali","参考文献: p232-233"]
[null,null,"Nota di contenuto",null,"紙 -- バイオ統 シリーズ　刊 にあたって -- まえがき -- 目　次 -- 第1章 確率的推 -- 1.1 確率 -- 1.2 検曲線 -- 1.4 ベイズの定理 -- 1.5 ベイズの定理の応用 -- 1.5.1  断のための検キャリアの 断 -- 第2章 データの 現 -- 2.1 ヒストグラム -- 2.2 累積度数図 -- 2.3 中心的傾向の尺度 -- 2.4 散布度 -- 2.5 箱ひげ図 -- 第3章 データの数学モデル -- 3.1  散型確率変数 -- 3.2 代 的な 散型分布 -- 3.2.1 二 分布 -- 3.2.2 ポアソン分布 -- 3.2.3 一様分布 -- 3.2.4  幾何分布 -- 3.3 2 次元の 散型確率変数 -- 3.3.1 2 次元 散型確率変数 -- 3.3.2 2 次元確率変数の期待値 -- 3.3.3 条件付分布 -- 3.3.4 条件付期待値 -- 3.4  続型確率変数 -- 3.4.1 二 分布の正  似 -- 3.4.2  続型確率変数 -- 3.4.3 代 的な 続型分布 -- 3.4.3.1 正 分布 -- 3.4.3.2 一様分布 -- 3.4.3.3 生存分布 -- 3.4.3.4 生存 数とハザード 数 -- 3.4.3.5 生存分布の例 -- 3.4.4  続型確率変数の期待値と分散 -- 3.5 2 次元 続型確率変数 -- 3.5.1 同時密度 数と周 密度 数 -- 3.5.2 条件付期待値 -- 3.6 確率変数の和の期待値と分散 -- 3.7 正 分布に わる確率変数 -- 3.8 漸 理 -- 3.8.1 大数の法則 -- 3.8.2 中心極 定理 -- 第4章 統 的推測の基本 -- 4.1 母 団と標本 -- 4.2 バイアス -- 4.2.1  択バイアス -- 4.2.2 交絡 -- 4.3 基本的枠組み -- 第5章 推定 -- 5.1 推定の精度 -- 5.2 推定値の求め方 -- 5.2.1 回帰直線の推定 -- 5.2.2 最小二乗法 -- 5.2.3 最尤推定法 -- 5.2.3.1  え方 -- 5.2.3.2 回帰直線の推定 -- 5.2.4 最小二乗推定 ・最尤推定 の性 -- 5.3 区 推定 -- 5.3.1 1 標本 母 団が正 分布にしたがう場合 -- 5.3.2 2 標本 標本が正 分布にしたがいσ2X= σ2Yの場合 -- 5.3.3 対応がある2 標本 標本が正 分布にしたがう場合 -- 5.3.4 標本が正 分布にしたがわないとき -- 5.3.5 比率の信 区 -- 5.3.6 比率の差の信 区 -- 第6章 検定 -- 6.1 統 的検定の え方 -- 6.1.1 片側p 値と両側p 値 -- 6.1.2 二種 の り -- 6.1.3 p 値による判定 -- 6.1.4 p 値による判定の問 点 その -- 6.1.5 p 値による判定の問 点 その -- 6.1.6 検出力 -- 6.2 2 標本検定 -- 6.2.1 標本が正 分布にしたがう場合 -- 6.2.2 標本が正 分布にしたがわない場合 -- 6.2.2.1 並べ替え検定 -- 6.2.2.2 ウィルコクスン検定 -- 6.3 対応がある2 標本の検定 -- 6.3.1 標本が正 分布にしたがう場合 -- 6.3.2 標本が正 分布にしたがわない場合 -- 6.4 比率の検定 -- 6.4.1 一標本比率の検定 -- 6.4.2 比率の差の検定 "]
[{"$nulls":4},"-- 6.4.2.1  似検定 -- 6.4.2.2 直接検定 -- 6.4.3 対応があるデータの比率の差の検定 -- 6.5 症例数の -- 第7章 回帰モデル -- 7.1 単回帰モデル -- 7.1.1 5.2 節の復習 -- 7.1.2 検定と信 区 -- 7.1.3 ピアソンの相 係数 -- 7.1.4 分散分析 -- 7.1.5 決定係数 -- 7.1.6 データの 析 -- 7.2  回帰モデル -- 7.2.1  回帰モデルとは -- 7.2.2 分散分析 -- 7.2.3 回帰係数の信 区 と検定 -- 7.2.4 モデルを作る -- 7.2.4.1  え方 -- 7.3 残差のチェック -- 7.3.1 データの 析 -- 7.4 ロジスティック回帰分析."]
[{"$nulls":4},"7.4.1 ロジスティック回帰分析とは -- 7.4.2 ロジスティックモデルの用 -- 7.4.3 回帰係数の意味 -- 7.4.4 パラメータの推定と検定 -- 7.4.5 データの 析 -- 7.5 コンピュータソフトの使い方 -- 7.5.1 JMPによる分析 -- 7.5.2 R による分析 -- 参 文献 -- 演習問  答 -- 索引 -- 略歴 -- 奥付 -- お断り."]
[null,null,null,"Sommario/riassunto","バイオ統計学が対象とする｢臨床｣｢環境｣｢ゲノム｣の分野ごとに具体的なデータを中心にすえて、確率的推論、データ収集の計画、データ解析の基礎と方法を明快に分かりやすく述べた、わが国初めてのバイオ統計学テキストシリーズである。本書は、医学や医療に志す学生のテキストとして使用できるように、高等学校｢数学1」・｢数学2｣程度の数学的バックグラウンドの読者に理解できるよう配慮してある。また、久留米大学、九州大学、東京理科大学医薬統計コースで行った講義ノートをベースにしており、具体的な医療事例を使って、統計を理解できるようになっている。内容はベイズの定理とその応用、統計的推定・検定、分散分析、回帰分析、ロジスティック回帰分析の基礎を解説する。."]