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さかなのかげふみ

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2017年11月20日(月)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

17年11月20日

#統計 「未知の確率分布の推定」のエッセンスが詰まった動画をさらに3つ追加。

インプット:未知の確率分布が独立生成したサンプル(乱数列)

アウトプット:未知の確率分布の近似になっていると期待される予測分布 pic.twitter.com/yPmGy14HTm

タグ: 統計

posted at 09:41:54

   

2017年12月24日(日)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

17年12月24日

#統計 線形代数の教科書に書いてある座標系に依存しない内積の定義を知っていれば、

多変量正規分布の分散共分散行列(の逆行列)

を与えることと

有限次元実ベクトル空間に内積

を与えることは同じであることがわかる。

タグ: 統計

posted at 09:33:41

   

2018年02月04日(日)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年2月4日

#統計 所謂「p値」の定義は「帰無仮説のもとでサンプル以上の偏りが生じる確率」なのですが、「サンプル以上の偏り」の定義だけではなく、「帰無仮説として何を採用するべきか」という問題も生じる点を明瞭に述べていない統計学の教科書には欠陥があると思う。続く

タグ: 統計

posted at 14:03:40

   

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年2月4日

#統計 話が変わりますが、20世紀の統計に関する考え方については、赤池弘次さんの次の論説が非常に参考になりました。

ismrepo.ism.ac.jp/index.php?acti...
統計的推論のパラダイムの変遷について(1980)
赤池弘次

こういう話を学生時代に聴きたかった。あと次も面白い。

www.jstage.jst.go.jp/article/butsur...

タグ: 統計

posted at 15:27:43

   

2018年02月19日(月)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年2月19日

#統計 「最小二乗法はゆるい仮定のもとで最良線形不偏推定量を与えるので、大体においてこれを使っておけばよい」という主張は誤り。

「線形」という条件が超絶強過ぎるので、最小二乗法よりも良い推定法が可能なケースを幾らでも考えることができる。きちんと確率モデルを考えることはとても大事。

タグ: 統計

posted at 10:30:47

   

2018年02月20日(火)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年2月20日

#統計 以下のリンク先の件は、みんな大好きな最小二乗法に関する話題だったので結構反響がありました。

そこでさらに数値シミュレーションを充実させて、最小二乗法=残差を正規分布でフィッティングする回帰モデルの性質がさらによく見えるようにしてみました。続く

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 14:43:58

   

2018年02月22日(木)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年2月22日

#統計 なまのガンマ分布に自然に出会うことはまれですが、ガンマ分布の特別な場合であるカイ二乗分布はよく出て来る。その理由は中心極限定理。中心極限定理によって多次元空間上の多変量正規分布は容易に現れる。d次元の正規分布の密度函数はexp(-(1/2)(x_1,...,x_dの二次函数))/Zの形になる。続く

タグ: 統計

posted at 13:40:19

   

2018年02月28日(水)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年2月28日

#統計 「頻度論 vs. ベイズ」を「y=f(x)とノイズε付きのy=f(x)+εのどちらにに興味があるか」「KL情報量的に真の分布に近い予測分布に興味があるか」に繋げるのはミスリーディング。

函数y=f(x)は予測分布y=f(x)+εをノイズεを期待値を取って落としただけ。函数の情報は予測分布の中に含まれている。

タグ: 統計

posted at 09:58:09

   

2018年03月02日(金)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月2日

#統計 もしも数学的に起こる可能性があることを受け入れ可能ならば、真の分布が正規分布とは限らないケースに正規分布確率モデルを適用して良いわけです。

受け入れ不可能であったり、もっと良い方法があるなら、そうしなければ良い。

数学の応用は常ににこういうものだと思います。

タグ: 統計

posted at 00:11:16

   

2018年03月04日(日)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月4日

twitter.com/tjo_datasci/st...

#統計 これはいい話を読ませてもらった。

真の分布を含まない確率モデルでのフィッティングでどのように嫌なことが起こるかを知っていることは大事。(←まさにこれに尽きる話題だと思う。)

あと、この手の数値実験はとても楽しいので、みんなで遊んでみるべきだと思う。

タグ: 統計

posted at 16:56:22

   

2018年03月08日(木)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月8日

#統計 赤池さんの1980年の論説は次の場所で読めます。

ismrepo.ism.ac.jp/index.php?acti...
統計的推論のパラダイムの変遷について(1980)
赤池弘次

こういう話を学生時代に聴きたかった。あと次も面白い。

www.jstage.jst.go.jp/article/butsur...

タグ: 統計

posted at 00:08:10

   

2018年03月09日(金)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月9日

#統計 私が「予測分布の推定」と言う場合には、確率分布全体のなす無限次元空間の中から1点を選び出すことをイメージしている。

確率分布全体の空間は座標を入れる前の状態をまずイメージし、その後に部分集合に座標を入れる。

タグ: 統計

posted at 23:56:06

   

2018年03月12日(月)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

【これもびっくり!!!】

twitter.com/genkuroki/stat...

#統計 「頻度論における信頼区間と違って、ベイズ統計の信用区間は易しい。なぜならば、95%信用区間の中に真の値が95%の確率で入っていると言ってよいからだ」のようなベイズ統計の宣伝文句が流通していますが、これも**デタラメ**ですよね。

タグ: 統計

posted at 21:07:32

   

2018年03月13日(火)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月13日

twitter.com/genkuroki/stat...

#統計 ググると

      頻度論  ベイズ
パラメータ 定数   確率変数
データ   確率変数 定数

とか

ベイズ統計では真の値は決まっていないとみなす

のような文言が普通に見つかるのですが、これらのおかしな言説はどのように広まったのでしょうか?

タグ: 統計

posted at 11:39:18

   

2019年01月02日(水)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年1月2日

#統計 ベイズ統計において、評価されるべき数学的モデルは、パラメーター付きw付きの確率分布p(y|w)と事前分布φ(w)の組であり、p(y|w)だけではない。

事前分布もまた評価対象になる。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 22:25:46

   

2019年02月11日(月)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年2月11日

#統計 統計学の授業ではカイ二乗分布の所でさらっと無感動に説明して終わりになっていることが多いと思われる話。

平均が0で分散共分散行列が単位行列のn次元の正規分布に従う確率変数(X_1,…,X_n)に対するY=X_1^2+…+X_n^2が従う分布を自由度nのカイ二乗分布と呼ぶ。続く

twitter.com/u_vi58/status/...

タグ: 統計

posted at 13:21:01

   

2019年03月22日(金)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年3月22日

#統計 P値の説明がひどすぎ。

P値の正確な定義は「帰無仮説と呼ばれる確率分布に関する仮定(現実世界で成立していなくてもよい)のもとで現実に得られたデータ以上の偏りが生じる確率」。

gigazine.net/news/20190322-...
【実験結果が起こりえる確率が95%以上である場合は、P値は0.05以下になります】

タグ: 統計

posted at 22:28:49

   

2019年07月01日(月)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年7月1日

#統計 私の意見はより過激で、社会的には、p値ユーザーには常に

「帰無仮説と呼ばれる確率分布〇〇の仮定のもとで、△△の偏り(正確な定義は後述)が現実から得られたデータ以上になる確率は◻︎◻︎である」(◻︎◻︎が所謂p値)

のように説明することを強制するべき。

twitter.com/esumii/status/...

タグ: 統計

posted at 18:38:37

   

2019年07月22日(月)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年7月22日

#統計

推測通り「なんとか補正」が原因だと思います。

頻出の2×2の分割表の独立性検定には

* 「Fisher検定が正確」だとする論理的に杜撰な議論

* カイ二乗検定におけるp値をFisher検定のp値に近付けるYates補正

という黒歴史があるので要注意だと私は思っています。続く

twitter.com/eguchi2018/sta...

タグ: 統計

posted at 12:54:35

   

2019年07月27日(土)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年7月27日

#統計 特別に統計学について勉強してなくても、高校レベルの確率計算ができるならば、

【全国の高校生597人しか聞いてない、クソ調査&情報操作】

のようなことは言えない。

無作為抽出になっているかどうかを疑う発言をしていればバカ扱いにされずに済んだ。

twitter.com/karakuchi0708/... pic.twitter.com/DTpxjRP13v

タグ: 統計

posted at 14:25:43

   

2019年07月30日(火)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年7月30日

#統計 「95%の信頼区間」の95%はどういう意味か?

「真の値がその区間に含まれる確率」という解釈はよくある誤解。

この手の事柄では、教科書的な統計学の説明を忘れて、

* 数学的モデルを現実から得たデータで評価する

という科学の基本原理に戻って考え直した方が分かり易いと思う。続く

タグ: 統計

posted at 02:15:47

   

2019年08月03日(土)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年8月3日

#統計 「95%の信頼区間」の95%を「その区間に真の値が含まれる確率」だと解釈することが誤りである理由が

* 真の値は決まっているので、その区間に含まれるか否かも決まっており、確率を考えること自体が誤り

だと__ひどく誤解__している人が多い。ググって確認した。続く

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 10:26:20

   

2019年08月04日(日)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年8月4日

#統計 渡辺澄夫さんのウェブサイトを読んでいれば、ベイズ統計に関わる俗説に騙されることは無くなると思います。

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...

タグ: 統計

posted at 14:01:46

   

2019年08月09日(金)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年8月9日

#統計

母集団

無作為抽出

データ(無作為抽出の結果なので確率変数になる)

ベイズ更新

事後分布(データ依存なので確率変数になる)

予測分布(これも確率変数)

データ型確率変数なので、パラメータを確率変数とみなすための確率分布まで確率変数になることを理解できないのだと思う。 twitter.com/unaoya/status/...

タグ: 統計

posted at 00:56:06

   

2019年08月10日(土)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年8月10日

#統計 以下のリンク先は「ベイズ統計の信用区間は使用した数学的モデルによる推定がうまく行っている保証がない場合には信用できない」とまとめられます。

所謂「頻度論」の信頼区間もその信頼性は数学的モデル依存!

どちらを使っても安心安全厳密な結果は得られない。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 23:10:38

   

2019年08月13日(火)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年8月13日

#統計 学部生向けの教科書の伝統的な説明で納得できないのは、信頼区間の節だけではなく、仮設検定の節にも納得できない。

例えば、帰無仮説を「θ=a」とする所までは納得できても、対立仮説を「θ≠a」にするのは納得できない。続く

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 14:45:19

   

2019年08月16日(金)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年8月16日

#統計 各科学者ごとの測定技術の違い(1/σ²の違い)をガンマ分布でモデル化して良さそうだという感触を得るためには、ガンマ分布達のpdf(密度函数)、cdf(累積分布函数)がどういう形をしているか知っておく必要がある。

例えばCauchy分布が出て来るΓ(shape=1/2, scale=200)では

twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/1bfVTLxyeM

タグ: 統計

posted at 16:28:14

   

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年8月16日

#統計 普遍的によく出て来る連続的な確率分布として、平均と分散で決まる正規分布を最初に学ぶべきであることは間違いないと思う。

その次に学ぶべきなのは、

* 多次元の正規分布(多変量正規分布)
* カイ二乗分布
* その一般化であるガンマ分布

だと思う。

タグ: 統計

posted at 22:08:22

   

2019年08月20日(火)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年8月20日

#超算数 #統計 うぎゃああああ‼️

高等学校学習指導要領解説 数学編理数編 (平成30年)
www.mext.go.jp/component/a_me...

に添付画像のように

頻度主義(客観確率)vs.ベイズ統計(主観確率)

という悪しき「主義による統計学」観に基いた典型的なベイズ統計の解説が書いてありました。

twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/Zqs6JduswK

タグ: 統計 超算数

posted at 23:45:32

   

2019年08月31日(土)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年8月31日

#統計 今月の後半でツイッターでしつこく繰り返したことですが、リンク先のアンケートの件はひどく混乱していて、入門的教科書に書いてあることが正しいと思っている人達(信頼区間警察)のおそらく大部分が基本的なことを誤解している。続く

twitter.com/amananama/stat...

タグ: 統計

posted at 23:05:25

   

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