일이 아직까진 그렇게 많지 않아서 (사실 5개가 넘는 프로젝트에 투입되었고 그냥 내가 잘함)오랜만에 논문 읽은 것 좀 올려봅니다이번에는 통계 논문!! 간략하게 말하자면 time-to-event 분석을 위한 생존 모델들에서 어떻게 절대 위험을 계산하는지에 대한 이야기 1) 소개 무작위 대조 시험과 관찰 코호트 연구에서는 time-to-event 즉 사건이 발생하기까지의 시간에 영향을 받는 데이터를 자주 볼 수 있다. 이때 치료 효과는 아래와 같은 다양한 척도를 사용해서 측정될 수 있다. absolute risk reduction (절대 위험도 감소율)relative risk / relative risk reduction (상대 위험도 / 상대 위험도 감소율)NNT (numbers needed to tr..
제3장 모형의 적절성- 3.1 서론- 3.2 잔차 그림- 3.3 표준화 잔차- 3.4 적합결여검정적합결여검정의 경우 SSLF(적합결여로 인한 제곱합)이 SSPE(순수오차로 인한 제곱합)에 비해 많이 큰지를 보는 것이 기본 개념이라고 쓰여 있다.SSLF는 추정값과 평균 간의 차이로 인한 제곱합을 말하고, SSPE는 자연 발생하여 통제 불능인 오차(즉 반응변수와 평균 사이의 차이)로 인한 제곱합을 말하는데, SSLF가 SSPE보다 많이 크다면 모형이 반응 변수들의 분포를 제대로 반영하지 못하고 있다고 볼 수 있을 것이다. (적어도 나는 그렇게 이해했음) 왜냐하면, 모형의 추정값과 평균 간의 차이의 제곱합이 반응변수와 평균 사이의 차이의 제곱합보다 더 크려면 모형이 우리의 상식을 벗어난 형태여야 하니까!어..
제2장 단순선형회귀- 2.2 단순선형회귀모형- 2.3 모수 b0, b1에 관한 추론- 2.4 반응변수에 관한 추론- 2.6 원점을 지나는 회귀 나는 대체로 노트 필기를 디지털이 아니라 아날로그에 해서 조금 아쉬움ㅋㅋ
pytorch로 만든 모델을 HiddenLayer 패키지를 사용해 시각화하려고 하는데, 'torch._C.Node' object is not subscriptable라는 오류가 발생했다.torch 버전이 업그레이드 되면서 발생하는 오류 같았는데, 원래는 module 'torch.onnx' has no attribute '_optimize_trace'라는 오류에서부터 시작한다. 솔직히 말해서 나는 개발 직군이 아니기 때문에 조금 애를 쓰면서 고쳤다. 완벽하게 고치지는 못한 것 같고, 적당히 시각화할 수 있게끔 픽스했으니 원하시는 분들은 참고만 하시기를 바란다.내가 사용하고 있는 torch 버전은 2.2.1+cu121이다.1. 'torch.onnx' has no attribute '_optimize..