医学研究におけるベイズ統計学：SAS9.2によるアプローチ  （2日間）

ベイズ統計を臨床試験のデザインに用いる方でSASを用いてベイズ流データ解析を実施したい方

SASによる回帰分析や生存時間解析の基本的な知識のある方
基本的な生物統計学の知識のある方
‐確率分布を知っている
‐条件付分布、周辺分布を知っている
‐ベイズの定理という言葉を聞いたことがある

ベイズ統計の基礎を解説し、ベイズ統計の実際の臨床試験への適用事例を紹介します。
SASによる実際の解析手順、結果の解釈を説明します。

■ベイズ統計の基礎

・ベイズ定理、（conjugate）事前・事後分布、おもな確率分布、シングルパラメータモデル、マルチパラメータモデル

■ベイズモデル

・回帰モデル、階層モデルHierarchical model、ベイズ流計算を行うSASプロシジャの紹介

■計算方法

・事後分布の計算、モンテカルロシミュレーション、MCMC、SASでの実現方法

■事例紹介

・ベイズ流試験デザインとSASを用いたデータ解析の事例紹介

横浜市立大学大学院医学研究科　臨床統計学・疫学 　教授 森田 智視 氏