日時：2014年11月27日（木）15:00-17:00
場所：バイオ統計センター 講義室

15:00-15:50
　講演者１：米本孝二（久留米大バイオ統計センター）
　演題：「２つの問題解決事例の紹介」
　概要：本講演ではシンプルなアイデアを用いて行った２つの問題解決
　　　　事例を紹介します。１つは四肢の皮下脂肪がインスリン抵抗性や
　　　　心血管病のリスク増加と関連しないことを示した研究で、もう
　　　　１つは外来診療に必要な整形外科専門医の人数を推計した研究です。

16:00-16:50
　講演者２：中島栄二（放射線影響研究所）
　演題：「An Introduction to Analysis of Longitudinal Data: 
　　　　　Generalized Estimating Equations (GEE’s) & Linear Mixed 
　　　　　Effects Models」
　概要：発表では最初に、二つの多変量データと一つの経時データの三つの例
　　　　を示します。一般化推定方程式（GEE）は連続・離散反応変数に対する
　　　　一般化線形モデル（GLM）の経時データへの拡張であるとされています。
　　　　そこでまず、実例を用いて多変量データの中での経時データの位置付け
　　　　について考えます。さらに、GLMについてリビューし、GLMの経時データ
　　　　への拡張であるGEEについて話をします。この時GLMの推定方程式として
　　　　の不偏性について強調して述べます。また、分散不均一な経時データに対
　　　　して用いられる線形混合効果モデルとGEEの分散構造の違いについて注目
　　　　します。解析の具体例では、例示データの中の一つである正規経時データ
　　　　について、平均構造は同じだが分散構造が異なる、GEEによる解析と混合
　　　　効果モデルによる解析を比較します。修士課程レベル（以上）くらいの
　　　　学生を対象に話をします。