生物統計(31)学

データに関する記事を書こう！
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テーマ2『データに関する記事を書こう！』参加記事です。

生物統計学が難しいのは、いくつかの理由がある。

統計対象の分類として、

電気
機械
化学
生物
疫学
社会

に分類できるかもしれない。

分類の違いは、分布の形の違いと、時定数の違いは直感的にわかるかもしれない。

これらの分類で、社会と生物は、実験に制約があり、再現性が確保できるとは限らない。特に、社会は再現性はほとんどない場合があり、そういう意味では、統計そのものを恣意的に用いる可能性がある。

疫学は、生物と社会の両方を含む分野である。

統計学で専門家の数が少ないが、すごく重要な領域である。

疫学は、勉強しはじめたばかりで、その基礎となる生物統計学に限定して考えてみる。
疫学と並んで、重要なのが遺伝子である。統計と確率に基づいた理論である。

 ＜この記事は書きかけです。順次追記します。＞
 This article is not completed. I will add some words in order.
# 生物
生物系の人が苦しめられるあのデータ形式をRで扱いやすいように変換する #rstatsj
https://qiita.com/hoxo_m/items/9fb1bd9fccb5cf88008d

生物統計(Biostatistical analysis ZAR著 PRENTICE HALL)
https://qiita.com/kozakai-ryouta/items/bce8789ecbfa65259b4e

Pythonで学ぶ生存時間解析１　-生存時間データとは
https://qiita.com/Goriwaku/items/8d00696d853da73505bd

生存時間分析のCox比例ハザードモデルをConcordance indexを使って評価する
https://qiita.com/t_serizawa/items/0ab53a08ce69ba7e481a

自身の手作りプログラム（数理神経生物学における熱拡散方程式）
https://qiita.com/kozakai-ryouta/items/0b1620ddbd08204e1e28

バイオインフォマティクスは物理学だと言えるこれだけの理由
https://qiita.com/Yh_Taguchi/items/1a80a004a47249203993

生物系のためのR超入門 (1) 【四則演算とデータ型】
https://qiita.com/Surku/items/cec1002d6f6daf5c107c

人材市場的な視点からバイオインフォを考えてみる
https://qiita.com/Yohei__K/items/db917738769bf79141a5

生物系統計資料
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ebfb7bae0495424061e

「生命科学の実験デザイン」要点整理
https://qiita.com/tt20210824/items/73495b1f424f0c000afc

# 医療
【NLP】医療系タスクに使える自然言語処理モデル一覧
https://qiita.com/mk0653/items/e84bb454f842b2ce0163

「みんなの医療統計 12日間で基礎理論とEZRを完全マスター!」３日目
https://qiita.com/kyusque/items/8a496b3e2324e7fd5353

薬学のための医療統計学
https://qiita.com/kozakai-ryouta/items/a7a845130d9f469b1ed9

医者にとってハイインパクトな勉強すべきIT技術を考えてみた
https://qiita.com/singyura_med/items/61a888f1abacf9bd9c45

医療経済学入門 第１章
https://qiita.com/Labako/items/be64bfdd6542c50f3dee

今後の災害時医療系アプリを作るために必要であろう知識を（それなりに）列挙しておく
https://qiita.com/e-a-st/items/ce2e3af09b9bb1d38ed8

医療情報データベースのまとめ！自分の使える情報を把握しよう
https://qiita.com/mosmos55/items/22ba5e890ff85cd5b227

医学データ　丹後俊
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7f9b7db6ae202b974da7

#  遺伝子
メタゲノムの情報解析が学べるWeb教材（スライドや動画）
https://qiita.com/hi-mori/items/a1d3e0923f2cc85edb84

メタゲノム解析とは
https://qiita.com/PictBio/items/f5ae5a19e47c059b6a24

ともに制御し合う遺伝子の収縮差を使って、遺伝子発現データから信頼性の高い表現型予測をしてみた
https://qiita.com/twinkle13531/items/e85398b91b23fd46e00b

近縁種の遺伝子モデルがない場合のAugustusのトレーニング
https://qiita.com/MaedaTaro_Umiushi/items/407dc5b283aada13b64d

Glow V1.0.0 - 次世代ゲノムワイド分析
https://qiita.com/taka_yayoi/items/d218797152fa480b6673

遺伝子発現データのモデリングに”負の二項分布”を用いることがあるのはなぜか？
https://qiita.com/t-yui/items/b4f8c5098c2257701642

CummeRbundで遺伝子発現のプロットを遺伝子ごとに並べる
https://qiita.com/yuifu/items/cc9730f7e3a1277f6c50

真核生物の遺伝子モデルの作り方素案
https://qiita.com/MaedaTaro_Umiushi/items/683d094144c7147f0be7

近縁種の遺伝子モデルがない場合のAugustusのトレーニング
https://qiita.com/MaedaTaro_Umiushi/items/407dc5b283aada13b64d

AHRDで複数のblast結果を統合して遺伝子アノテーションをつける
https://qiita.com/MaedaTaro_Umiushi/items/bd9e797d44c379124144

# 疫学
日本のコロナウィルスの感染者数予測の情報
https://qiita.com/KEN_KEN2/items/1d99ae3fd2b3d027c703

コロナウイルス変異株分析をしたイギリス発の論文の分析手法について
https://qiita.com/ToshihiroNakae/items/4806802f068dfe1e4e1d

【感染症モデル入門】フィッティングして遊んでみた♬
https://qiita.com/MuAuan/items/9371d75e29f5b894b700

SIR型の感染症数理モデル
https://qiita.com/Yukihiko_Nakata/items/5db06ab158ac4c17b8e0

感染症のSIRモデル解説
https://qiita.com/MandoNarin/items/b1f2cb858c7fd4dcc848

「東京都 新型コロナウイルス感染症対策サイト」から派生した各ページとデータソースの状況
https://qiita.com/msi/items/fad800061808cc92060a

Pythonで感染症シミュレーション
https://qiita.com/Keyskey/items/8e0d7a67b222a7866154

# 自己参照
生命科学統計資料。統計と確率(4)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ebfb7bae0495424061e

データサイエンティストへの５つの門。あなたはいくつの門をくぐりましたか？統計と確率(8)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee5fa7b2a7f7c2b450d4

「DNAと遺伝情報の物理」伏見譲。統計と確率(20)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/150646f72c55a36f8c39

物理、生命、社会。統計と確率(3)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/98d0a37012f039e67a39

連続と離散、時間と空間、物理量と生物量。統計と確率(2)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d0980c6bf9d3079aa98d

DNAと遺伝情報の物理の用語構造
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a6c4a80c3dbdc83c5dd4

Sina M. Adlほか「真核生物の分類、命名法、および多様性の改訂」の試訳
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3b86854771ce3e587404

試作と比較・材料（無機、有機、生物）・機械・電気・論理（書きかけ）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/942eeb92f8ac938269d0

科学三分類・四分類・五分類と算譜(program) 仮説(93) 統計と確率(7)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a2f2b9cc3a51b6af7603

統計と確率が扱えれば工学のほとんどは大丈夫。仮説（119）統計と確率(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c917054d1390b7e17049

病原菌と国家　人物中心記述
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/223b0e5f4955b8d83439

病原菌と国家　参考文献「anonymous」検索
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ecdf06d7c0b8814a1651

ある疑問の解決の方法　参考文献
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d3df667c7d13d4d5b73c

科学の入り口としての哲学
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9305d3c1c65f91740be

医療システムへのHAZOP適用。安全（4）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6b458e4df6e38eafac57

もやしもん　に　みる　生命科学の進展。仮説（129）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7b3a311113721a3118a0

「科学的論理思考のレッスン」高木敏行 , 荒川哲＜エンジニア夏休み企画>【読書感想文】
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b7090bca722c5a4a66b9


物理記事　上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

言語・文学記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

自動車　記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

OSEK 記事で views 100,000を目指して　OSEK(8)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ff45ee55566eeff5f62e

無線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(209/300目標) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

小川清最終講義、小川清最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53

＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on the individual's experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
### 文書履歴
ver. 0.01 初稿　20220314
ver. 0.02 URL等追記　20220315
ver. 0.03 医学データ追記　20220326
ver. 0.04 もやしもん　に　みる　生命科学の進展。20220329
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