The New Yorker の2025年12月8日の記事 を元にNotebookLMで作成
オリバー・サックスは、ヒーリングとストーリーテリングを結びつけ、医学界に新たな視点をもたらした著名な神経科医です。彼の著作は、患者の内面世界への深い共感に満ちた洞察によって、世界中の読者を魅了し、医療人文学という分野の礎を築きました。しかし、その功績の裏で、彼はしばしば患者の現実を、彼自身の内面的な葛藤を投影して「再形成」していたという側面が存在します。本レポートは、提供されたNew Yorkerの記事に基づき、サックスの著作における創作の証拠と具体例を分析し、共感と創作の間に横たわる複雑な境界線を考察するものです。
このまとめは以上のソースからNotebookLMによって作成。画像も上のソースより。
以下の文章は、Blakeley B. McShane、Eric T. Bradlow、John G. Lynch Jr.、Robert J. Meyerによる論文『“Statistical Significance” and Statistical Reporting: Moving Beyond Binary』（Journal of Marketing, 2024, Vol. 88(3), 1-19）から、「Guidelines for Statistical Analysis and Reporting」の節を日本語でまとめたものである。
ソース
統計学とは、単なる数式や計算の集まりではありません。それは、データの中に隠された物語を読み解き、世界をより深く理解するための「思考法」なのです。この教訓集では、統計分析、因果推論、そして専門家でさえも惑わす一般的な落とし穴について、現実世界で起きた数十の物語を通して探求していきます。それぞれの物語は、データから学ぶべき重要な教訓を明らかにし、あなたの世界を見るレンズを、より鋭く、より洞察に満ちたものに変えてくれるでしょう。
ソース
ソース
ご提供いただいたPDFソース「Active Statistics」内で扱われているストーリーを、授業の学期および週ごとに以下に箇条書きでまとめます。この本は、応用回帰分析と因果推論のための、ストーリー、アクティビティ、問題、デモンストレーションを集めた教材です。
ソース
提供されたPDFソースで扱われている具体的な「ストーリー」（回帰分析の応用例、研究、データセットの事例）を以下に箇条書きでまとめます。これらの事例は、回帰モデルの構築、解釈、予測、および因果推論の課題を説明するために用いられています。
ソース: https://users.aalto.fi/~ave/ROS.pdf
エグゼクティブサマリー
本ブリーフィング資料は、書籍『Regression and Other Stories』の第15章で解説されている一般化線形モデル（GLM）の主要な概念を要約するものです。特に、計数データ（カウントデータ）を扱う際のポアソン回帰と負の二項分布回帰の比較に焦点を当てます。
最重要の結論として、ポアソン回帰は「平均と分散が等しい」という厳格な仮定を持つため、実世界のデータで頻繁に見られる過分散（分散が平均を上回る現象）をモデル化できず、適合度が著しく低くなるという重大な欠点を持ちます。これに対し、負の二項分布回帰は分散を調整するための追加パラメータ（φ）を持つことで過分散に柔軟に対応でき、より現実に即した精度の高いモデリングを可能にします。本文書で取り上げる「ゴキブリの駆除実験」の事例では、この違いが明確に示されており、負の二項分布回帰がポアソン回帰よりも優れた適合性を持つことが実証されています。
ソース: https://discourse.datamethods.org/t/the-petty-bone-rct/22077 前半
COVID-19パンデミックの初期、世界中の集中治療室（ICU）は未曾有の危機に直面した。確立されていたはずの急性呼吸窮迫症候群（ARDS）に対する人工呼吸器ガイドラインは機能的に崩壊し、その科学的妥当性を失い、多くの患者が命を落とした。この悲劇は、単なる新興感染症に対する不測の事態ではなく、集中治療（クリティカルケア）領域の研究手法の設計そのものに起因する、予測された失敗であった。それは、数十年間にわたり根を張ってきた、より根深い構造的欠陥が白日の下に晒された瞬間だったのである。
ソース: https://discourse.datamethods.org/t/the-petty-bone-rct/22077
llynn、2024年10月25日 12:23am、投稿#1