SUGI-J 2003 発表論文一覧<口頭発表> 

SUGI-J 2003 にて、口頭発表された論文一覧(タイトル/発表者/概要)です。

タイムテーブル(PDF版)

ポスターセッション発表論文
システム | 統計解析(チュートリアル)| 統計解析 | 医薬品開発
調査・マーケティング | 経営・経済 | 統計教育 | SASソリューション

◆ カテゴリ:システム

「Microsoft AccessとSASによるデータマネジメントシステム」

■ 発表者:メディカル統計株式会社 中村竜児
■ 共同発表者:メディカル統計株式会社 松沢享
MICROSOFT ACCESSによる臨床試験データ入力システムの検討。


「CALL EXECUTEを用いたマクロの再帰呼び出しと統計計算への応用」

■ 発表者:アストラゼネカ株式会社 伊藤要二
SAS言語には本来再帰呼び出しの機能はないが、CALL EXECUTEを用いることにより、マクロの再帰呼び出しが可能となる。本発表では、そのテクニックの紹介およびそれを応用した統計反復計算の例を示す。


「SAS未経験者をSAS内部構造を理解したDATAステップSASプログラマに短期間で育成するカリキュラムの紹介」

■ 発表者:アストラゼネカ株式会社 山田大志
■ 共同発表者:アストラゼネカ株式会社 小澤康彦、宮浦千香子
多数のSAS未経験者をSASの内部構造を理解したDATAステップSASプログラマに短期間で育成するために独自の教育カリキュラムを作成した。これを用いた社内SASセミナー実施例を紹介する。


「簡易 運用入門」

■ 発表者:SAS Institute Japan株式会社 弘田貴
SASシステムを利用したシステムにおいて、運用設計における注意点及び、SASプログラム以外のMicrosoft-Dosバッチ、シェルの作成例を紹介します。


「MEANS、TABULATE、DATASETSプロシジャの機能紹介」

■ 発表者:SAS Institute Japan株式会社 檜皮孝史
■ 共同発表者:SAS Institute Japan株式会社 迫田奈緒子、渋谷佳枝
Base SASのプロシジャの中で使用頻度が高いと思われるMEANS、TABULATE、DATASETSプロシジャの便利な使い方とV8からの拡張機能の中で便利なオプションをデモを交えて紹介する。


「SAS/SHAREサーバーアクセスログの分析」

■ 発表者:SAS Institute Japan株式会社 中村崇文
サーバー上のSASにおいて、どのユーザーがどのデータにどのくらいアクセスしたのかといった情報を得る一例として、SAS/SHAREによるログを活用する方法を紹介します。


「SASによるメタデータマネジメント」

■ 発表者:SAS Institute Japan株式会社 鹿渡圭二郎
■ 共同発表者:SAS Institute Japan株式会社 江口英男、李錦実
企業内のリソースを十分に活用するために必要となるメタデータについて述べるとともに、SASにおけるメタデータ管理方法をCase Studyを交えて説明する。(Michelle Ryals, SAS Institute Inc.「SAS Metadata, Authorization and Management Services -- Working Together for You」の翻訳論文)


「Enterprise Guide 2.0 によるadd-in 機能について」

■ 発表者:SAS Institute Japan株式会社 木下貴文
Enterprise Guideの新バージョン2.0では、新機能としてアドイン機能が追加された。本論文では、幾つかのサンプルモジュールにより、アドインツールの作成方法と利用方法を紹介する。


◆ カテゴリ:統計解析(チュートリアル)

「生存時間解析における症例数設計」

■ 発表者:東京理科大学 浜田 知久馬
■ 共同発表者:東京理科大学 藤井陽介
生存時間解析の症例数設計の原理、実例、SASのコーディング例、適用上の注意について解説する。特にSchoenfeld、Freedman式について詳述する。また比例ハザード性が成り立たない場合や、登録期間が存在する場合の拡張について述べる。


◆ カテゴリ:統計解析

「区間打ち切り生存時間データのセミパラメトリックな解析法のSASプログラムの紹介 〜ギブス・サンプラーを利用した周辺尤度アプローチ〜」

■ 発表者:アベンティス ファーマ株式会社・東京理科大学 西山智
■ 共同発表者:東京大学大学院 吉村健一
区間打ち切り生存時間データが得られた場合に区間打ち切りを無視した解析が行われることが多い。本稿では、比例ハザード性の下でギブス・サンプラーを利用したパラメータ推定を行うプログラムを紹介する。


「要因配置実験の効果成分の表示から生じる不定性」

■ 発表者:柴山忠雄
単一要因系で誤差も揺動もない場合の応答方程式を吟味し、効果成分の不定性を具体的に表示する。複数要因系では直積形式を用いる。GLMプロシジャの線型模型の一般逆行列による数理が見やすくなる。


「MIXEDプロシジャを用いた線形混合効果モデルの交互作用の指定方法」

■ 発表者:東京理科大学大学院 寒水孝司
■ 共同発表者:興和株式会社・東京理科大学大学院 菅波秀規
臨床試験において試験治療効果の施設における不均一性を評価する際に、どのようにMIXEDプロシジャを指定すればよいかを考察する。


「イベント発生確率推定時における連続変数のカテゴリー化、およびカテゴリ変数の実数化」

■ 発表者:数理技研株式会社 上條史夫
■ 共同発表者:数理技研株式会社 川崎章弘
イベント発生確率推定モデル作成時のデータ前処理の新手法として連続変数のカテゴリー化及びカテゴリ変数の実数化手法を提示し、これを貸し倒れ確率の推定に適用して推定精度が向上することを示す。


「SASによる生存時間の多重イベントの解析〜糖尿病合併症を例に〜」

■ 発表者:東京大学 大学院 広本篤    Student Session
■ 共同発表者:東京大学 大学院 金子徹治/東京大学 大橋靖雄
生存時間解析の適用場面ではそれぞれの対象個体につき相関のあるイベントが複数観測される場合がある。多重イベントの解析手法はいくつかあるが、PHREGプロシジャで周辺モデルを適用した例を紹介する。


「再発事象に対するモデルを用いた解析方法の検討」

■ 発表者:東京大学 大学院 中牧子    Student Session
■ 共同発表者:東京大学 大橋靖雄
再発事象の解析方法として提案されている、Cox回帰を拡張した様々なモデルとGEEを用いたポアソン回帰を、シミュレーションおよび臨床試験データへの適用によって比較検討した結果を紹介する。


◆ カテゴリ:医薬品開発



特別セッション:「シグモイド型用量反応曲線の解析」

「2値および計量値のシグモイド曲線 ― 曲線の推定および逆推定と95%信頼区間 ―」

■ 発表者:昭和薬品化工株式会社 杉山公仁
■ 共同発表者:明治製菓株式会社 馬場淳/興和株式会社 天竺桂裕一朗/中外製薬株式会社 高橋行雄
2値データにロジスティック回帰を用いてD50だけでなく、D10などの95%clの逆推定法、シグモイド型の計量データはEmaxモデルでD50のみならずD10などの95%clの直接推定法を報告する。


「陰性および陽性対照があるシグモイド曲線 ― ダミー変数を持つ非線型回帰モデルの応用 ―」

■ 発表者:キッセイ薬品工業株式会社 山田雅之
■ 共同発表者:グラクソ・スミスクライン株式会社 吉田光宏/中外製薬株式会社 高橋行雄
陰性対照、陽性対照を含む用量反応実験において、ED50の推定を行う場合に、ダミー変数を用いることで、陰性対照、陽性対照のバラツキを考慮した推定を行うことができたので報告する。


「計量値のシグモイド用量反応曲線の同時推定 ― 効力比とその95%信頼区間 ―」

■ 発表者:中外製薬株式会社 高橋行雄
2値データに対する平行線検定法による効力比の推定と同様に、反応がシグモイド型となる計量データに対してダミー変数を含む非線形最小2乗法を用いることによりED50の差と95%clを推定したので報告する。


「SAS Integration Technologies + ASPによる解析帳票作成Webシステム構築の試み」

■ 発表者:武田薬品工業株式会社 岩本光司
■ 共同発表者:株式会社富士通ビー・エス・シー 矢野尚
ここ数年、インターネット関連技術の発展は勢いを増し、Webを利用したシステムが多く見られるようになった。比較的簡単な方法でSASを使用してWeb解析システム化する方法を検討したので紹介する。


「臨床試験の早期中止の検討におけるベイズ流予測確率と条件付き検出力の利用について」

■ 発表者:イーピーエス株式会社・東京理科大学大学院 堺伸也
■ 共同発表者:興和株式会社・東京理科大学大学院 菅波秀規
中間試験の段階で、最終的に薬剤の有効性が証明される確率を検討する「確率打ち切り法」が用いられることがある。試験中止の設定基準について、SAS Ver8.2 でシミュレーションを行い評価した。


「Group Sequential計画のためのパワーシミュレータの開発」

■ 発表者:塩野義製薬株式会社 本田圭一
■ 共同発表者:住商情報システム株式会社 太田裕二、佐賀野修一/塩野義製薬株式会社 田崎武信
群逐次型の比較臨床試験のパワーを見通しよく評価するシステムを開発した。パワーをシミュレーションの反復結果として得た。評価変数の特性(2値、正規連続量など)別のマクロプログラムによりシステムを構成した。


「投与期間別の副作用発現率を解釈するために」

■ 発表者:塩野義製薬株式会社 古川雅史
■ 共同発表者:塩野義製薬株式会社 片山和夫、田崎武信
医薬品の安全性について、投与期間別の副作用発現率の解釈に、生存時間データの解析でのハザード関数を用いることを提示する。投与期間が影響要因でないことをハザード関数が時間に依存しないことに対応させる。


◆ カテゴリ:調査・マーケティング

「看護師のセクシャルハラスメントに対する意識について」

■ 発表者:中部学院大学 田久浩志
■ 共同発表者:NPO福祉法人OIDEMASE 岩本晋
JMP5.01で看護師が持つセクハラに対する認識の定量解析を行った。不快な思いをしたときの看護師がとる具体的な行動と年齢の関係をロジスティック回帰で示し、医療現場の新人教育の参考にすることを提案した。


「建築生産における建築物の耐久性確保に関する実務者の意識と実態」

■ 発表者:独立行政法人 建築研究所 小島隆矢
■ 共同発表者:国土交通省国土技術政策総合研究所 小野久美子、植木暁司
建築実務者アンケートにより、耐久性確保に関する意識・実態を調査した。質的変数のグラフィカルモデリングおよび順序ロジスティック分析などの分析により、現状における問題点が浮き彫りとなる結果を得た。


「Bioinformaticsの手法を活用したクレジットカード取引履歴データの途上審査モデルへの適用事例」

■ 発表者:株式会社 浜銀総合研究所 堀彰男
■ 共同発表者:株式会社 浜銀総合研究所 小谷田知行
バイオインフォマティクスで用いられている手法である隠れマルコフモデルと動的計画法を活用して取引履歴データのパターンの構造をモデル化し、途上審査モデルに適用した事例を報告する。


「Life Time Valueを基準とした施策の最適化方法 ― 遺伝的アルゴリズムによる解析事例 ―」

■ 発表者:株式会社 浜銀総合研究所 小谷田知行
■ 共同発表者:株式会社 浜銀総合研究所 堀彰男
施策の評価を顧客生涯価値によって行い、銀行全体としての最適な施策の組み合わせを求めるために、遺伝的アルゴリズムを使用した事例を報告する。


◆ カテゴリ:経営・経済

「SASソフトウェアを利用したCIR++モデルのパラメータ推定と金利パス生成」

■ 発表者:株式会社CRCソリューションズ 岸田則生
短期金利モデルの一つであるCIR++モデルのパラメータ推定をSAS/ETSソフトウェアが持つ非線型最小自乗法を利用して行った。短期金利の標本値にはオーバーナイト金利と3ヶ月LIBORを採用した。


「コンシューマ・クレジット業の利益指向の新与信モデル」

■ 発表者:UFJ銀行 小野潔
Profitable Modelは、分析途中で目標変数が変化する2段階モデリングである。特徴は精度をわずかに犠牲にして従来モデルよりも高い収益を目指す点にある。キャッシングローンの与信モデルにこのモデルを適用した。


「非補償型ロジットモデルを用いた企業倒産確率の予測モデル ― NLP Procedureによる非補償型ロジットモデルに対するパラメータ推定 ―」

■ 発表者:株式会社金融工学研究所・東京工業大学大学院 坂巻英一
与信リスク評価に際し、今日広く用いられている確率モデルである補償型ロジットモデルに代え、 非補償型ロジットモデルを使用することでデフォルト補捉力の大幅な改善を試みる。


「SAS Risk Dimensionsによる統合リスク分析のご紹介」

■ 発表者:SAS Institute Japan株式会社 嘉陽亜希子
■ 共同発表者:SAS Institute Japan株式会社 鬼頭拓郎、尾高雅代、田中愛
SAS Risk Dimensionsを用いてマーケットリスクとクレジットリスクの計量化を試みるとともに、SAS Risk Dimensionsの機能概要を紹介する。


◆ カテゴリ:統計教育

「CROにおけるSASプログラマの育成教育」

■ 発表者:株式会社CRCソリューションズ 竹田眞
■ 共同発表者:株式会社CRCソリューションズ 佐藤智美
CROにおけるSASプログラマ育成のための効果的な教育カリキュラムについて紹介します。


◆ カテゴリ:SASソリューション

「ゲノム創薬向け統合ソリューション SAS Scientific Discovery Solutionsの紹介」

■ 発表者:SAS Institute Japan株式会社 段谷高章
新たに開発されたSAS Scientific Discovery Solutions (SDS)に含まれる2つのSolutionについての機能を紹介する。