ケィオスの時系列解析メモランダム

時系列解析、生体情報解析などをやわらかく語ります

【成長データ解析の基礎と再考 (3)】成長曲線推定法はパラメトリックなLMS法だけじゃない:Quantile regressionでやってみる。

子どもの身長や体重の成長曲線を推定する手法としてはLMS法が最も有名であり、近年ではその発展形であるGAMLSS(Generalized Additive Model for Location, Scale and Shape)が主流となっています。しかし、成長曲線の推定アプローチはLMS法だけではありま…

【成長データ解析の基礎と再考 (2)】誰でも簡単、成長曲線推定:シミュレーションデータでやってみるLMS法

今回は、LMS法を使って実際に成長曲線を推定してみます。 子どもの身長や体重の評価では、「同じ年齢の子どもたちの中で、その子がどの位置にいるか」を示すパーセンタイル(centile)が広く用いられます。たとえば、「50パーセンタイル」であれば同年齢の子…

【成長データ解析の基礎と再考 (1)】LMS法(Lambda-Mu-Sigma method)とは何か:身長・体重・BMIの成長曲線を支えてきた統計モデル

今回は、下図のような身長や体重の成長曲線の推定についてのお話です。 Figure: 成長曲線の例。この生存曲線を描くRスクリプトは、記事の最後に掲載してあります。 余談ですが、最近、医学・生理学の分野で気になることがあります。数理的な手法が、いつの間…

BioMecForum 第113回研究会 開催のご案内:「聞こえているのに、聞き取れない」その悩み、研究の最前線へ

以下の研究会のご案内です。 BioMecForum 第113回研究会 テーマ:聴覚障害の理解と支援に向けた医学・工学の連携 日時:2026年3月14日(土)13:30〜17:00 場所:大阪大学 基礎工学部 国際棟 Σホール(ハイブリッド開催) アクセス | 大阪大学 基礎工学部 / …

「仮説検証型研究」と「探索的データ分析」を混同してはいけない:「統計検定で有意差あり」がゴールじゃない

「統計的に有意な結果が出た」——この決め台詞は多くの論文で使われ、一見すると強力な証拠を意味しているように聞こえます。しかし実際には、どのような手順で分析が行われたのかによって、同じ「有意差あり」という主張でも、信頼できる発見にもなれば、単…

AI時代でも知っておくべき「論文執筆の基本」(4):感覚的な日本語読点「、」とルールに従う英語コンマ「,」

私が大学院生のとき、日本語で論文や解説を書く中で、強く気になった点が二つありました。一つは、日本語の読点「、」の正しい使い方がよく分からなかったことです。もし「、」の打ち方に明確なルールがあるのなら、正しく使いたいと思いました。 もう一つは…

AI時代でも知っておくべき「論文執筆の基本」(3):文の頭と尻尾に必然を与える information structure

これまで「論文執筆の基本」として、signposting(道しるべ)によって読者に「今どこにいて、これからどこへ向かうのか」を明示すること、また parallelism(並列性)によって文や節の形をそろえ、読み手が無意識のうちに理解を進められる文章構造をつくるこ…

AI時代でも知っておくべき「論文執筆の基本」(2):構造をそろえる Parallelism というリズム

生成AIが文章を生成してくれる時代になり、「書く」という行為の価値は、以前とはかなり違って感じられるようになりました。そうであっても、あなたが論文を書くときに知っておくべき基本は、今なお変わらず存在しています。今回の記事では、科学技術論文の…

【Rで長時間相互相関解析】Detrending Moving-Average Cross-Correlation Analysis(DMCA)とは何か:隠れた共通成分を検出

Detrending Moving-Average Algorithm、あるいは Detrending Moving-Average Analysis はDMAと略され、1 本の時系列における長時間自己相関や自己アフィン性を評価するための解析手法です。それに対して、Detrending Moving-Average Cross-Correlation Analy…

AI時代でも知っておくべき「論文執筆の基本」(1):道しるべを示すsignpostingへの意識

生成AIが論文執筆を手伝ってくれる時代になりました。膨大な情報を一瞬で集め、要約し、もっともらしい文章を生成する。その能力に対して、私は便利さ以上に、正直なところ恐怖を感じることがあります。それは、私が30年かけて積み上げてきた知識や訓練が、…