| 降圧剤服用前後の最高血圧の違いについて比較する。 |
睡眠薬の服用前後による効果の違いについて比較する。 |
| 薬の使用法の説明前後による薬の使用頻度の違いについて比較する。 |
新薬投与群と既存薬投与群の効果の違いについて比較する。 |
| 薬の有効成分含有量による効果の違いを比較する。 |
20代、30代、50代による病院への満足度の違いについて比較する。 |
| 外れ値を含む治療方法の効果、刺激応答性の違いについて比較する。 |
高齢者における運動の介入の有無と認知機能への影響を調べる。 |
| 分布が歪んでいる中性脂肪値を対数変換して条件間比較する。 |
外れ値を含み、分布が歪んでいるγ-GTP値を対数変換して比較する。 |
| バラツキが大きい新薬投与群と既存薬投与群を比較する。 |
治療方法と有効の有無、喫煙と不整脈の有無の違いを検討する。 |
| 不整脈診断後、過去の喫煙の有無が影響しているか検討する。 |
外れ値を含む、薬剤投与と有効の有無の違いについて検討する。 |
| 喫煙習慣が及ぼす歯周ポケットのサイズへの影響を検討する。 |
倫理審査書類におけるサンプルサイズ設計の算出を行う。 |
| 中性脂肪とGOT数値、年齢の関係について検討する。 |
外れ値を含む、中性脂肪とGOT数値の関係について検討する。 |
| GOT数値とBMIから検査数値を予測し検査数値に影響を及ぼすか検討する。 |
薬の投与量による抗体の増加量を予測、性差による増加量への影響を調べる。 |
| 感染者数に曜日と温度が与える影響を調べる。 |
病院への満足度に、看護と医師の対応、どちらが重要か調べる。 |
| 因果関係についてニューラルネットワークを構築する。 |
生存データから決定木により生存に最も関係した要因を調べる。 |
| 生存データからカーネルSVMにより生存について最も関係した要因を調べる。 |
検査数値より疾患の有無についてロジスティック回帰分析により予測する。 |
| 疾患の有無ついてロジスティック回帰分析により予測する。 |
喫煙とがんの発生の有無についてロジスティック回帰分析を行う。 |
| 結節性甲状腺種の良性か悪性かを予測できるか、超音波検査の各項目結果を用いてロジスティック回帰分析を行う。 |
新治療法と既存治療法による生存についてカプランマイヤー生存曲線を作成する。 |
| 胃がん患者に対するS-1薬剤投与による生存についてカプランマイヤー生存曲線を作成する。 |
新治療法と既存治療法による生存についてログランク検定と一般化Wilcoxon検定にて比較する。 |
| 新治療法と既存治療法による生存についてCox回帰分析にて治療効果を検討する。 |
喫煙による生存について、カプランマイヤー生存曲線、性差をログランク検定にて比較、Cox回帰分析にて喫煙期間や年齢による生存リスクを調べる。 |
| 希少疾患患者への治療効果の有無について、傾向スコア分析にて背景因子を整える。 |
手術介入が及ぶす死亡リスクを検討するため、傾向スコア分析にて年齢と性差の背景因子を整える。 |
| PIL（Pillow）を使用して、画像を読み込み、表示し、異なるフォーマットで保存する。 |
与えられたカラー画像をグレースケール、HSV、RGBなどの色空間に変換し、それぞれを表示するpythonのプログラムを作成する。 |
| 与えられた画像ファイルから中央の部分をクロップし、そのクロップされた部分を指定されたサイズにリサイズして表示するプログラムを作成してください。 |
与えられた画像に対して、平滑化フィルタやエッジ検出フィルタを適用し、結果を表示する。 |
| 日本放射線技術学会の標準ディジタル画像データベース［胸部腫瘤陰影像］を用いて、画像をグレースケールに変換し2値化して表示する。 |
与えられた二つの画像（元画像とテンプレート画像）を使用して、テンプレート画像が元画像の中でどこに位置しているかを見つけ出す。 |
| 音声ファイルを読み込みMFCCを計算し、色の濃淡でン表示するスペクトログラムを作成する。 |
データセットに対する畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを構築、学習、評価する。 |
| 音声データから1kHzから5kHzの範囲の音だけを取り出し、その結果の音声の波形を可視化する。 |
本格的なRNNモデルを構築し、シンプルなテキストから音声への変換をシミュレートする。 |
