生物統計学・因果推論 ポートフォリオ
本ページは、これまでに執筆した生物統計学や因果推論に関する学習レポート・実装成果をまとめたポートフォリオです。
情報工学（R / Python）の基盤を活かし、観察データに基づく因果推論や臨床試験の統計的評価について取り組んできました。
将来的な研究テーマとして Target Trial Emulation や Clone-Censor-Weight 法 に関心を持っています。
臨床試験方法論 / RCT
模擬 RCT のデザインと統計的評価
患者カードから抽出した小サンプルで疑似ランダム化比較試験を実施し、検出力不足（power analysis）を確認した上でサンプルサイズ設計を行い、大規模模擬データで再検証した演習です。
* データ収集はグループ、CSV 処理・R 実装・執筆は個人。共同実験者の情報を伏せています。
生存時間解析 / Survival Analysis
Kaplan-Meier 推定量と右打ち切り
打ち切りを含む生存時間データから生存関数を推定する方法について、手計算、シミュレーションによる比較、実データ（veteran）を用いた log-rank 検定の 3 段階で検証した演習です。
統計モデリング / Statistical Modeling
重回帰分析における外れ値の処理と信頼区間のシミュレーション検証
多変量データに対する重回帰モデリングにおいて、回帰診断による外れ値の特定・除外効果を検証し、さらにモンテカルロシミュレーションを用いて95%信頼区間の被覆率（Coverage Probability）を実証的に確認した演習です。