A Guide to Data Preprocessing and Analysis with Tidyverse Removing Rows Based on Conditions with Tidyverse in R Removing rows that satisfy specific conditions is a common task in data preprocessing and analysis. In R, this can be done using various functions and packages. In this blog post, we'll show how to remove rows based on conditions using the tidyverse package, which provides a consistent and easy-to-use grammar for data manipulation and analysi.. Why Switch from Chrome to Edge and Experience the Benefits of Microsoft's Advanced Browser Technology Edge Browser: The Future-Ready Option for Seamless Browsing and AI Assistance With the increasing reliance on the internet and web-based technologies, choosing the right web browser has become a crucial decision. While Google Chrome has been the go-to option for many users, Microsoft's Edge browser is quickly gaining popularity due to its cutting-edge features and seamless integration with AI te.. Setting the Level of Categorical Variables in R Programming: A Guide with Example Code In R programming, categorical variables can have different levels, which represent the unique values that a categorical variable can take. These levels can have different orders, and the order can impact the results of statistical analysis. In this blog post, we'll explore how to set the level of categorical variables in R programming. To demonstrate how to set the level of categorical variables.. The Vital Role of Central Limit Theorem (CLT) in Medicine, 의학에서 중심 극한 정리의 중요한 역할 The Central Limit Theorem (CLT) is a fundamental concept in statistics that has a far-reaching impact on numerous fields, including medicine. The theorem states that as the sample size increases, the distribution of the mean of a sample approaches a normal distribution, even if the underlying data is not normally distributed. This theorem has significant implications for the field of medicine, e.. The Impact of Statistical Interpretation in Improving Patient Outcomes in Medicine (의학에서 환자 결과 개선에 통계적 해석이 미치는 영향) 오늘날 빠르게 발전하는 의료 분야에서 데이터는 의료 제공 방식을 형성하는 데 중요한 역할을 합니다. 통계 분석 및 해석의 사용은 복잡한 환자 데이터를 이해하고 정보에 입각한 결정을 내리는 수단으로 의학에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 임상 시험 개선에서 개인 맞춤형 의학 지원에 이르기까지 의학에서 통계적 해석의 영향은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 1. 증거 기반 의사 결정: 의학에서 통계적 해석을 사용하면 의료 제공자가 경험적 증거를 기반으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 치료 계획이 사용 가능한 최상의 데이터를 기반으로 하여 환자 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다. 2. 개선된 임상 시험: 통계 분석은 신약 및 의료 기기 개발에 중요한 새로운 치료법의 효능과 안전성을 결정하는 .. Understanding the Differences between Causal Inference and Explainable AI, 인과 추론과 설명 가능한 AI의 차이점 이해 인과 추론과 설명 가능한 AI는 인공 지능 분야에서 별개이지만 관련이 있는 두 가지 개념입니다. 인과 추론은 변수 간의 인과 관계를 결정하는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 이 기술은 한 변수의 변화가 다른 변수의 결과에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 데 필수적입니다. 인과 추론은 기본 인과 관계를 고려하여 예측 및 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 반면 설명 가능한 AI는 기계 학습 모델을 인간이 투명하고 이해할 수 있도록 만드는 데 중점을 둔 인공 지능의 하위 분야입니다. 설명 가능한 AI의 목표는 모델이 특정 결정에 도달한 방법에 대한 통찰력을 제공하고 이러한 결정을 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있도록 만드는 것입니다. 즉, 설명 가능한 AI는 AI 모델의 예측 이면에 있는 추론을 이해하고 해석하는 .. The Importance of Medical Statistics in Healthcare: Why Doctors Need Them (의료에서 의료 통계의 중요성: 의사에게 통계가 필요한 이유) 의료 통계는 의료 및 의료 분야에서 중요한 역할을 합니다. 복잡한 의료 데이터를 분석하고 해석하기 위한 수단을 제공하여 의사가 환자 관리 및 치료에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 이 블로그 게시물에서는 의사에게 의료 통계의 중요성과 의료 연구 및 실습에 필수적인 이유를 살펴봅니다. 의료 통계가 중요한 주요 이유 중 하나는 의사가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 된다는 것입니다. 의료 통계는 의사에게 데이터를 분석하고 치료의 효능, 질병 발생률 및 위험 요인의 유병률에 대한 결론을 도출할 수 있는 능력을 제공합니다. 통계적 방법을 사용하여 의사는 주어진 데이터 세트를 기반으로 특정 결과의 가능성을 결정할 수 있으며, 이는 환자 치료에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필수.. 2021.09 임상의사로써, 연구 분석을 시행한지 이제 3년정도인데... 어째 공부를 하면할수록 더 어렵다. 공부를 하다보니 기존에 출판된 논문들의 문제점도 눈에 보이기 시작하고... 많은 의학 논문들의 통계적인 방법론에 의문도 생기기 시작했다. 생존분석을 돌리지만, martingale residual 이나 log-linear assumption 에 대하여 한번도 들어보지 못하였다면...? propensity score analysis 을 시행했지만, conditional independence assumption 이 처음듣는 용어라면? 아마 당신이 분석한 결과는 bias 되었을 가능성이 높을 것이다. 물론 여러 한계로 인하여 bias 된 결과를 추론해야할 경우가 많긴 하지만.. ( 예상외로 bias 된 결과가 실제 .. 이전 1 2 3 4 ··· 11 다음
