@misc{oai:repo.qst.go.jp:00064133,
 author = {土居, 主尚 and 吉永, 信治 and その他 and 土居 主尚 and 吉永 信治},
 month = {Oct},
 note = {回帰モデルは統計解析モデルの中でも最もよく使われるモデルの一つである。線量反応関係を調べる回帰モデルにおいて、反応である結果変数の誤差はモデル中に含まれている一方で、線量である説明変数の誤差はモデルに含まれていない。放射線影響研究における線量測定ではしばしば線量に誤差が含まれ、そのまま解析を行うとリスク係数の過少評価に繋ることが知られている。そのため、線量に含まれる誤差の大きさを定量化し、リスク係数の過小評価を補正するモデルが提案されており、測定誤差モデルと呼ばれている。放射線疫学の分野では線量測定における不確実性として2種類の誤差（Berksonとclassical）が知られており、これらの誤差を仮定したモデルが複数存在する。本研究では原爆被爆者のデータに近い状況を設定し、測定誤差モデルの性能比較を行う。, 日本放射線影響学会 第53回大会},
 title = {線量評価に含まれる不確実性を考慮したリスク評価},
 year = {2010}
}