生存時間分析（イベントヒストリー分析）から潜在曲線モデルまでの話。
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紀 信邦(Nob Kino)
@Nikoriks
@yokkuns 公表された書物に「著者の承諾なしに引用・複写することは差し控えられたい」という注意書きがあっても，法的に許される範囲の引用はOKというのが定説．
2011-05-08 15:31:38
林真広/HAYASHI Masahiro
@masaha03
@yokkuns @dichika 生き返りがあるイベントの場合は、たしか潜在曲線モデルで分析できたと思います。学会で聞いただけなのでやったことはないのですか。
2011-05-08 15:44:00
紀 信邦(Nob Kino)
@Nikoriks
TLがオカルトに．「死んだ人がよく生き返るような分野」「生き返りの件、去年うちに来てた学生さんに少しやってもらっていた」「生き返るのをイベントとしてやる」
2011-05-08 15:58:18
林真広/HAYASHI Masahiro
@masaha03
@yokkuns @dichika うろ覚えで申し訳ないのですが、イベントのON/OFFの確率を従属変数として、従属変数の個々人の時系列の変化を、個々人の傾きと切片で説明するモデルです。傾きと切片は未知なので、潜在変数です。これが基本ですが、SEMの枠組みなので拡張は自由です。
2011-05-08 16:22:18
林真広/HAYASHI Masahiro
@masaha03
@yokkuns @dichika 私の中で整理し切れていないのでわかりにくい説明だと思います…。わかりにくい部分は聞き返してもらえれば、私も整理できるのでありがたいです。
2011-05-08 16:25:42
石川木場郎
@dichika
@phosphor_m @yokkuns ありがとうございます！イベントの確率は集団におけるもので、個々人においては一定期間におけるイベントの回数という認識であってますか？
2011-05-08 16:41:04
林真広/HAYASHI Masahiro
@masaha03
@dichika @yokkuns はい、そうです。回数であればポアソン分布、ON/OFFであればロジスティック分布を使えばよいのですが、どんな分布が使えるかはソフトウェアに依存します。
2011-05-08 16:49:58
石川木場郎
@dichika
@phosphor_m なるほど、潜在曲線モデル興味深いです。また手を動かしてみてから細かい質問をさせてもらうかもしれません。よろしくお願いします！
2011-05-08 17:00:51
ボブさん
@bob3bob3
@dichika .@oshio_at 先生の説明は丁寧で分かりやすいですね。Rのsemパッケージでもできるかな。阪大狩野先生の資料にはSASのコードが載ってます。 http://bit.ly/jPc7U6 (pdf), http://bit.ly/mNcCXB (ppt)
2011-05-08 17:01:34