Zarathu Blog Subscription
Date: 2025-10-28
AFROC 와 JAFROC의 차이점을 알고, JAFROC의 원리를 알아보자
Date: 2025-10-20
나만의 R 패키지를 만들어보자
Date: 2025-08-12
linear mixed effects model에서 사용했을 때 추정치들의 standard error가 모두 같아지는 상황에 대해 알아봅시다.
Date: 2025-07-29
pkgdown 문서에 서버 없이 작동하는 shinylive 앱을 추가하는 방법을 소개합니다.
Date: 2025-07-28
ggplot의 stat_compare_means()로는 그래프에 p < 0.001 같은 유의성을 깔끔하게 나타내기 어렵습니다. 이 글에서는 그래프에 원하는 형식으로 p-value를 직접 표시하는 방법을 소개합니다.
Breslow 방식을 이용해 baseline hazard를 구하는 법을 공부해봅시다.
FDA에서 발표한 RCT에서 공변량 보정 가이드라인을 공부해봅니다.
Step-by-step guide for creating CDISC ADaM-compliant ADSL datasets using R.
Competing risk model의 C-index, AUC, Brier score를 계산하고 비교하는 R 코드 소개
R로 생성한 Sankey plot에 JavaScript를 활용해 텍스트를 추가하는 방법을 알아보고, 이를 자동화한 Shiny App을 소개합니다.
Intraclass Correlation Coefficient에 대해 정리하였습니다.
여러 종류의 Kappa 분석 방법을 설명하고, R 코드 예제를 통해 실전에서 활용하는 방법을 정리하였습니다.
YAML Header, 마크다운(Markdown) 텍스트, R 코드 청크(chunk) 그리고 그림과 테이블을 중심으로, R 코드와 분석 결과가 포함된 문서를 작성하는 방법을 정리하였습니다.
Regression Analysis의 기본 Model인 Linear regression과 이의 robust한 (Co)variance Matrix Estimator인 HC Standard Errors(HCCCM), Wild Bootstrap에 대해서 공부합니다.
Data가 Independent하지 않고 Clustered되어 있을 때 Regression Analysis를 수행하기 위해 GLM에서 발전된 두 가지 모델 GEE와 GLMM의 개념을 공부하고, M-estimator와 Robust (sandwich) estimation을 통해 지금까지의 Robust한 Covariance Matrix을 generalize하게 살펴봅니다.
종속변수가 Non-Normal한 Data에서 Regression Analysis를 수행하기 위해 종속변수의 분포 조건을 Exponential Family로 확장하고 Link Function로 근사하는 Regression Model인 GLM의 수학적 원리에 대해서 공부합니다. 또, clustered data 버전의 robust 표준오차(Cluster-robust standard error)에 대해서 살펴봅니다.
RJafroc Package를 통해 Multi-Reader Multi-Case(이하 MRMC) 연구에서 표본 크기를 추정하는 방법에 대해 알아보자.
Effect size 중 하나인 Standardized Mean Difference의 개념을 살펴보고, SMD를 활용해 baseline covariate의 balance 평가를 해보자.
Competing Risk Analysis의 원리와 결과가 가지는 의미를 살펴봅니다
MRMC(Multi-Reader Multi-Case) 분석을 이해하고, iMRMC package를 통해 예시를 살펴본다.
