2025年8月– date –
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[Math for Medical AI: M31] 固有値と次元削減 — 主成分分析（PCA）でデータの本質を見抜く方法
日々の診療、本当にお疲れ様です。臨床現場は、まさに情報の洪水ですよね。例えば、敗血症が疑われる一人の患者さんを前にしたとき、私たちの頭には膨大なデータが流れ込んできます。数十項目に及ぶ血液検査データ、時系列で変動するバイタルサイン、画像... -
[Medical Data Science 100 : S9] p値は「万能薬」じゃない！統計的仮説検定の正しい使い方とよくある誤解
統計的仮説検定の学習ポイント 「統計的仮説検定」は、データから客観的な結論を導くための「法廷」のような手続きです。p値は判断材料の一つに過ぎません。この検定の仕組み、避けられないエラー、そしてp値の先にある「本当に意味のある差」を見抜くため... -
[Medical Data Science 100 : S8] 推定値は「点」より「幅」で語れ！95%信頼区間の本当の意味
95%信頼区間 学習のポイント 平均値という「点」の情報だけでは不十分です。95%信頼区間は、結果の不確かさを「ゾーン」で示すことで、研究データがどれだけ信頼できるかを教えてくれる強力なツールです。 💡 概念の核心 「手法」への信頼度 「真の値が95%... -
[Medical Data Science 100 : S7] 「どんなデータも平均すると正規分布？」中心極限定理という美しい魔法
データの海から真実を探す羅針盤 臨床現場にあふれるデータの「ばらつき」の奥には、統計学の美しい秩序が隠されています。この要約では、「大数の法則」から始まり、魔法のような「中心極限定理」を経て、推定の精度を示す「標準誤差」に至るまで、一つの... -
[Medical Data Science 100 : S6] 世の中の現象をモデル化する！正規分布・二項分布・ポアソン分布という3人のヒーロー
毎日、私たちはたくさんのデータに囲まれていますよね。患者さんの身長や体重、血圧、検査値…。一つとして同じ値はなく、必ず「ばらつき」があります。この一見するとバラバラで、カオスにも思えるデータの中に、実はある美しい「法則」が隠れているとした... -
[Medical Data Science 100 : S5] 「検査で陽性＝病気」は本当？ベイズの定理で確率を更新する技術
学習のポイント 精度の高い検査で陽性でも、本当に病気である確率は直感より低いことがあります。その謎を解く「ベイズの定理」は、新しい情報で確率を更新する強力な思考ツールです。なぜそうなるのか、直感的な方法で理解しましょう。 🕵️♂️ ベイズの定... -
[Medical Data Science 100 : S4] 「偶然」を科学する：不確実性と賢く付き合うための確率論
学習のポイント 医療現場の不確実性と向き合うため、ギャンブルから生まれた「確率論」の基本を学びます。未来を予測する3つの神器「確率変数」「確率分布」「期待値」の概念を理解し、偶然を科学的に扱う第一歩を踏み出しましょう。 📦 確率変数 未来の結... -
[Medical Data Science 100 : S3] 一目で伝わるグラフの魔法：MatplotlibとSeabornでデータを可視化しよう
学習のポイント 数字の羅列に隠されたパターンや物語を読み解く魔法、それが「データの可視化」です。Pythonの強力なライブラリMatplotlibとSeabornを使いこなし、データと対話しながら洞察を得る「探索的データ分析（EDA）」の第一歩を踏み出しましょう。... -
[Medical Data Science 100 : S2] 平均値だけじゃ物足りない！分散と標準偏差でデータの「個性」を暴く方法
学習のポイント データの「真ん中」を示す平均値だけでは、集団の本当の姿は見えません。データの「ばらつき」を理解することで、その個性を深く読み解くことができます。 📏 分散と標準偏差 ばらつきを数値で見る 分散は「各データと平均値の差(偏差)の2... -
[Medical Data Science 100 : S1] 平均値と中央値、臨床研究で本当に使うべきはどっち？外れ値に惑わされないデータ分析の第一歩
学習のポイント データの「真ん中」を示す代表値には個性があります。外れ値に弱い「平均値」と、それに強い「中央値」の違いを理解し、状況に応じて正しく使い分けることがデータ読解の鍵です。 🗳️ 平均値 (Mean) 全員参加の民主的リーダー 全てのデータ...
