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一覧表 (List of datasets and functions)
以下７つのデータフレームと１つの数値ベクトルは，library(fmsb)またはrequire(fmsb)としただけで利用可能になる。
The 7 dataframes and a numeric vector below become available just when you load this library by library(fmsb) or require(fmsb).
以下の描画関数では標準の低レベル関数しか使っていないので，すべてのグラフィックデバイスに出力できるはずである。ただしpar(cex=2)などは利くものと利かないものが存在するので注意されたい。詳しくは個別の関数の説明を参照されたい。
Since only standard low-level functions are used in the drawing functions below, the graphs may be drawn in any graphic device. However, please pay attention to the fact that the effectiveness of par(cex=2) varies case by case. Please read the explanations of each function linked below.
いくつかの人口モデルの関数定義を含む，人口分析に関連した関数群。生命表関連の関数群の中では，lxがl(0)=100000であることに注意。
Several functions related to demographic analyses, especially including the definitions of demographic models. Among lifetable functions, note that l(0) is 100000 for lx.
- Gompertz-Makehamの死亡モデル(GompertzMakeham, fitGM): GompertzMakeham()は３パラメータのGompertz-Makehamモデルの死力関数μ(x)を返す。
The force of mortality μ(x) generated by the 3 parameters Gompertz-Makeham model.
fitGM()はoptim()関数によりGompertz-Makehamモデルのqxへの当てはめの残差の平均平方和の平方根(RMSE)を最小にするパラメータを自動探索する
Automatically find the parameters which minimize the root mean square error (RMSE) of fitting Gompertz-Makeham model into qx, using optim().
- Silerの死亡モデル(Siler, fitSiler): Siler()は５パラメータのSilerモデルのqxを返す。
qx generated by the 5 parameters Siler model.
fitSiler()はoptim()関数によりSilerモデルのqxへの当てはめの残差の平均平方和の平方根(RMSE)を最小にするパラメータを自動探索する。
- Dennyの死亡モデル(Denny, fitDenny): Denny()は３パラメータのDennyモデルのl(x)を返す。l(0)は100000であることに注意。
Returns l(x) of Denny's model with 3 parameters. Note that l(0) is 100000.
fitDenny()は，optim()関数によりDennyモデルのlxへの当てはめの残差の平均平方和の平方根(RMSE)を最小にするパラメータを自動探索する。
- Coale-McNeilの結婚モデル(CM, fitCM): CM()は３パラメータのCoale-McNeilモデルによる年齢別初婚確率と既婚率を返す。
fitCM()はoptim()関数によりCoale-McNeilモデルの年齢別初婚確率または既婚率データへの当てはめの残差の平均平方和の平方根(RMSE)を最小にするパラメータを自動探索する。
- Coale-Trussellの出生モデル(CT, fitCT): CT()は２パラメータのCoale-Trussellモデルによる年齢別有配偶出生率(ASMFR)を返す。fitCT()はoptim()関数によりCoale-TrussellモデルのASMFRデータへの当てはめの残差の平均平方和の平方根(RMSE)を最小にするパラメータを自動探索する。
- Hadwigerの出生モデル(Hadwiger, fitHad): Hadwiger()は３パラメータのHadwigerモデルによる年齢別出生率(ASFR)を返す。fitHad()はoptim()関数によりHadwigerモデルのASFRデータへの当てはめの残差の平均平方和の平方根(RMSE)を最小にするパラメータを自動探索する。
- 生命表関数群(lifetable, ...): lifetable()はmxが与えられると生命表全体を計算しデータフレームとして返す。
For given mx, calculating the whole lifetable and return it as a dataframe.
dxtolx(), lxtoqx(), uxtoqx()など多様な変換関数を含む。
- Whippleの指標(WhipplesIndex): 年齢の誤報のうちAge-heapingと呼ばれる偏りを評価するための指標。1桁目が5や0で終わる切りの良い数字への偏りの程度を示す。
- 介護者比(CaretakerRatio): 50歳以上65歳未満の女性を主たる介護者，80歳以上の高齢者人口を介護される人口と考えて，主たる介護者人口に対する介護対象者の比を求めた値。
- 2つの人口構造の差異指数(IndexOfDissimilarity): 2つの人口構造の非類似度の指標として提案された，それぞれの年齢構成割合を求め，その差の絶対値を全年齢について合計してから0.5を掛けた値。
- ふくらみ指数(PEI): 黒田俊夫に提案された，人口構造データから計算される人口移動の指標。
非常にプリミティブなものもあるが，もしかすると役に立つかもしれないツール群
Some of the functions listed below may be very primitive, but there may be somewhat usefulness.
- クロンバックのα係数(CronbachAlpha): 尺度の信頼性係数の１つである（内的一貫性の指標である）クロンバックのα係数を計算する。
Calculate Cronbach's alpha coefficient.
- Gearyの検定(geary.test): 尖度に注目した分布の正規性の検定の１つであるギアリーの検定を実行する。
Geary's test for normality about kurtosis.
- 発生率の点推定量と信頼区間(RCI): 発生率の点推定量と単純な正規近似による信頼区間を計算する。
- 発生率の点推定量と正確な信頼区間(RCI): 発生率の点推定量と正確な方法による信頼区間を計算する。
- κ係数(Kappa.test): 一致度についてのコーエンのカッパ係数を計算し，その簡易評価を提示し，統計学的有意性を検定する。
Calculate Cohen's kappa statistics for agreement.
- NagelkerkeのR2: ロジスティック回帰分析でモデルの説明力を示すのによく使われる，NagelkerkeのR2を計算する。
Calculate Nagelkerke's R squared.
- オッズ比(oddsratio): オッズ比と信頼区間を計算する。
Calculate odds ratio and its confidence intervals.
- 要約オッズ比(ORMH): マンテル＝ヘンツェルの要約オッズ比と信頼区間を計算する。
Calculate Mantel-Haenztel pooled odds ratio with confidence intervals.
- 要約リスク差(RDMH): マンテル＝ヘンツェルの要約リスク差と信頼区間を計算する。
Calculate Mantel-Haenztel pooled risk difference with confidence intervals.
- 要約リスク比(RRMH): マンテル＝ヘンツェルの要約リスク比と信頼区間を計算する。
Calculate Mantel-Haenztel pooled risk ratio with confidence intervals.
- 要約率差(IRDMH): マンテル＝ヘンツェルの要約率差と信頼区間を計算する。
Calculate Mantel-Haenztel pooled incidence rate difference with confidence intervals.
- 要約率比(IRRMH): マンテル＝ヘンツェルの要約率比と信頼区間を計算する。
Calculate Mantel-Haenztel pooled incidence rate ratio with confidence intervals.
- Fisherの直接確率検定による多重比較(pairwise.fisher.test): 比率の差についての多重比較をする目的で，pairwise.prop.test()のカイ二乗検定の代わりにFisherの直接確率検定を使うようにした関数。
Considered as an exact version of pairwise.prop.test().
- パーセンタイル値の計算(percentile): 数値ベクトルをパーセンタイル値に変換する。
Convert numeric vector into its percentile.
- 率差(ratedifference): 率差と信頼区間を計算する。
Calculate incidence rate difference and its confidence intervals.
- 率比(rateratio): 率比と信頼区間を計算する。
Calculate incidence rate ratio and its confidence intervals.
- リスクの点推定量と信頼区間(RCI): リスクの点推定量と信頼区間を計算する。
- リスク差(riskdifference): リスク差と信頼区間を計算する。
Calculate risk difference and its confidence intervals.
- リスク比(riskratio): リスク比と信頼区間を計算する。
Calculate risk ratio and its confidence intervals.
- ROC分析(roc, print.roc): roc()はROC分析を行い，結果をrocクラスのオブジェクトとして返す。
Calculate Receiver Operating Characteristic (ROC) curve.
print.roc()は，ROC分析の結果としてのrocクラスオブジェクトをコンソールに表示する。
Calculate Receiver Operating Characteristic (ROC) curve.
- 四分位偏差(SIQR): fivenum()関数に基づき四分位偏差(SIQR)を計算する。Rに入っているIQR()関数はquantile()関数を使うので，結果が異なる。
Calculate semi-interquartile range.
- 真の中央値(truemedian): 同順位がある場合にGrimm (1993)に説明されている真の中央値を計算するための関数。
Calculate true median for data with ties.
- 分散拡大因子(VIF): 多重共線性のチェックのため，VIFを計算する。
Calculate variance inflation factor (VIF) from the result of lm.
- 2011年12月13日：fmsb-0.2.2用日本語ドキュメントのひな形作成（まだ大部分英語のまま）
- 2011年12月14日：下の一覧表を分類して表示。一部日本語訳を追加。2010年の人口データを追加したのでfmsb-0.2.3にアップデート。NAMESPCEファイルで人口データをexportし忘れていたのを修正して0.2.4にアップデート。
- 2011年12月28日：いくつかの人口データと人口モデル関数群を追加して0.3.0にアップデート。
- 2012年1月5日：Denny()のbugfixにより0.3.1にアップデート。例外対応でifelse()を付けた時に括弧の位置を間違うという恥ずかしいバグで済みませんでした。
- 2012年2月6日：radarchart()でデータに欠損値が多いときの例外処理を加え，オプションも１つ増やして0.3.2にアップデート。
- 2012年3月15日：http://minato.sip21c.org/へのサイト移転に伴い，RdファイルのURLを書き換え，0.3.3としました。内容は変更ありません。
- 2012年4月27日：radarchart()関数のaxistypeオプションの引数パタンを増やし，0.3.4としました。
- 2012年12月11日：Jlifeに2010年完全生命表のqxを追加し，0.3.5としました。
- 2013年1月8日：radarchart()関数にpdensityオプションとpfcolオプションを追加し，ポリゴンの内側を塗りつぶしたり斜線を引いたりできるようにして，0.3.6としました。
- 2013年2月7日：radarchart()関数にcenterzeroオプションを追加し，最小値が中心の1点に集中するような描画を可能にしました。また，Rothman KJ (2012) Epidemiology: An Introduction. 2nd Ed.を参照し，率比を計算する関数rateratio()，率差を計算する関数ratedifference()，リスク差を計算する関数riskdifference()を追加しました。例にはRothmanのテキストに掲載されている例題を使っており，計算結果がテキストと合致することは確認済みです。
- 2013年2月28日：radarchart()関数に，もっと自由なラベル表示を可能にするためのオプションvlabels，caxislabels，paxislabelsを追加しました。デフォルトはNULLなので，指定しない場合はこれまで通りの動作です。
- 2013年6月14日：Jvitalデータフレームに妊産婦死亡データ（変数名はMMR）を追加し，Jvitalのヘルプファイルに若干追記しました。
- 2013年6月18日：いくつかのhtmlファイルに日本語の説明を加えました。
- 2013年7月2日：Coale and McNeilの初婚確率モデルを実装したCM()と，そのデータへの当てはめをするfitCM()を追加しました。
- 2014年1月6日：Jvitalデータフレームに2011年，2012年のデータを追加しました。
- 2014年1月27日：pvalueplot()関数のバグを修正しました。
- 2014年5月3日：radarchart()関数のバグを修正し，pangleオプションを追加しました。
- 2014年6月14日：lifetable2()関数を追加し，mxtoqx()とqxtomx()でaxとnを扱えるようにオプション追加して0.4.5としました。
- 2014年8月4日：lifetable3()関数を追加し，fitGM()とfitSiler()でデータに欠損がある場合の処理を改良，Jvitalデータの2011年と2012年の年齢調整死亡率と周産期死亡率と妊産婦死亡率がNAだったのを発表された数値に更新し，radarchart()にラベルサイズ変更オプションを追加しました。
- 2014年9月15日：Jvitalデータフレームに2013年のデータを追加し，Jvital2013byPrefとして2013年の都道府県別データを追加しました。
- 2015年9月10日：Jvitalデータフレームに2014年のデータを追加しました。
（中略）
- 2017年5月17日：fmsb-0.6.1のアップロードを機に，ページの体裁を全面的に改めました。
- 2018年4月3日：fmsb-0.6.3で追加したPrefYLL2015の説明を追加しました。
- 2019年12月14日：fmsb-0.7.0で追加したPEI(), ORMH(), pvpORMH(), RCI(), IRCI(), IRCIPois()の説明を追加しました。
- 2021年5月9日：fmsb-0.7.1で追加したH27MPJの説明を追加しました。
- 2021年12月11日：fmsb-0.7.2でJpopとJpoplに2020年国勢調査の基本集計を追加したので，説明を更新しました。
- 2024年1月19日：fmsb-0.7.6でRDMH()、RRMH()、IRDMH()、IRRMH()を追加しました。
リンクと引用について