@misc{oai:repo.qst.go.jp:00064426,
 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 = {Nov},
 note = {放射線疫学の解析において線量反応関係を調べる回帰分析はしばしば用いられる。がん罹患の有無などの結果変数の誤差はモデルに含まれており、誤差により信頼区間が広くなることはあっても推定値にバイアスは生じない一方、線量である説明変数の誤差はモデルに含まれておらず、そのまま解析を行うと正しくリスク係数等のパラメータ推定値を求めることはできない。放射線影響研究において多くの場合、線量測定に誤差が含まれ、そのまま解析を行うとリスク係数の過小評価や過大評価が起こることが知られている。したがって、線量に含まれる誤差の大きさを定量化し、リスク係数のバイアス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、調整を行うモデルは複数存在する。本研究では前年に引き続き、測定誤差モデルの性能評価を行う。今回は前回の結果に加え、しばしば用いられるMCMCに基づいた方法も追加する。, 日本放射線影響学会第54回大会},
 title = {線量誤差の影響を考慮したリスク評価モデルの比較},
 year = {2011}
}