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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2023年03月01日(水)

Science girl @gunsnrosesgirl3

23年3月1日

Mozart's Piano Sonata No. 16 in C major.

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posted at 23:49:38

らくしむ @laksm_

23年3月1日

😎難しいところはなく、自分で難しく見てるだけ。俺は先入観持たずに問題見てるから簡単。
😎素点平均は1/3程度、半分あったら上位、とはいえ半分では物理学の力は足りない
😎わかんないことにどうアプローチするのかであって、覚えた"公式"を使うんじゃない

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posted at 21:56:19

らくしむ @laksm_

23年3月1日

😎の世間(?)に対する感想・アドバイス(?)

😎世間の人は何を難しいと言っているのはほんとっに分からない
😎何も特別な勉強入りません。普通の物理学を勉強してください
😎もっと素直になればいいのに…高校生だからひねくれちゃうのかなぁ?うーん

↓↓↓

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posted at 21:56:18

らくしむ @laksm_

23年3月1日

😎制限時間内に学生が完答するのは時間的に厳しいだろう
😎数学的には極めてsimpleで2年前の幾何学を問うた問題の方が難しい。
😎融合型問題だから曖昧な点が1つあるとムリになっちゃう
😎2番の装置が面倒くさく見えるけど、めちゃ簡単、何もない、見掛け倒し

↓↓↓

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posted at 21:56:17

らくしむ @laksm_

23年3月1日

😎の問題に対する感想

😎今年はいつもより早く終わった、各大問10~15分程度、1箇所たりとも難しくない、一切悩まない
😎問題見たらそこに答え書いてあるもん
😎物理やってる人にとって常識なことしか聞いていない
😎問題自体はめちゃっ易しい

↓↓↓

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posted at 21:56:17

らくしむ @laksm_

23年3月1日

一般に学生には厳しくなるのは次の3つのとき

😎色々融合
😎見たことの無い装置
😎高校ではやらないことを誘導つけてやらせる

今回の試験は全部の問題が当てはまっちゃうからたかが1,2年しか物理をやってない人にはなかなか厳しいのは俺😎もわかる

↓↓↓

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posted at 21:56:16

らくしむ @laksm_

23年3月1日

気になってる人が多いと思うので、今年の #東大物理 に対して苑田さん😎😎が授業で言ってたことを載せておきます😎

結論:問題は易しい

↓↓↓

タグ: 東大物理

posted at 21:56:16

TaKu @takusansu

23年3月1日

#超算数 【小中学校】解釈の余地がある答案に、紙の上だけでバツをつけるのは基礎を無視する生徒と同じでない? | 父と娘のスローライフハック~情緒と自然と猫とアイデアの物語
2023年2月28日
slowlifehack.online/lifehack/child...

タグ: 超算数

posted at 20:25:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

現代のミリオンセラー漫画家すげえ twitter.com/hamazi__/statu...

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posted at 17:51:14

りる @rio_oxoo

23年3月1日

これ絶対わたしのことやんな??
まじでごめんマンションの住人のみ(わたし)が飲酒してる量ですすみません pic.twitter.com/xTmmLyveMl

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posted at 17:33:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 第4章での自由エネルギーの漸近挙動の計算の本質的部分は、実際には非常に易しくできます。

大学1年レベル

genkuroki.github.io/documents/2016...

大学2~3年レベルの方法
(上よりずっときれい、解析数論の定跡を使う方法)

nbviewer.org/github/genkuro...

タグ: 統計

posted at 17:27:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 逆温度βをオールオーバーで入れている点は、もろに統計力学のスタイルの踏襲になっているのですが、その点は渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』には書かれていないWBICの構成では本質的に使われており、逆温度入りでMCMC法を適用する方法も知っておいて損がないという仕組みになっています。 twitter.com/kshara2009/sta...

タグ: 統計

posted at 17:20:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 現実には、標本サイズnは自由に大きくできません。与えられた現実的なnでは、特異モデルによる近似の方が数値的により精度が高い結果を与える可能性があります。

その辺は無批判に安易にn→∞としてしまう通常の数理統計学の文献しか読まないとひどく誤解しがちな点だと思います。

タグ: 統計

posted at 17:14:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 特異モデルに近い状況であっても、理論的には正則モデルになっている場合には、標本サイズnを十分に大きくすれば尤度函数の形状は短峰型の釣鐘型になります。

これを理由に、

❌理論的に正則モデルであれば、特異モデルに関する結果を無視できる

と考えることは、統計学の実践では誤り。続く

タグ: 統計

posted at 17:14:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 尤度函数の形状が短峰型で釣鐘型になる場合が正則モデルで、そうならない場合が特異モデルとしてモデルを扱うべき状況です。

理論的にぴったり特異モデルになっていなくても、それに近い状況が結構普通に出て来ることを知っておかないと、特異モデルのベイズ統計の価値を理解できなくなります。

タグ: 統計

posted at 17:08:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 特異モデルの教科書的に渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の読者にとって必須の数値計算が1.4節にあります。

モデルが特異になるパラメータ集合は測度零集合になるので、

❌測度零なのだから特異モデルになる場合は実践的には無視して良い

という考え方が誤りであることの確認は超重要!

タグ: 統計

posted at 17:08:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 指数型分布属モデルだと正則モデルの中でも特に易しい場合になってしまうのでそれだけだと不満。

最もシンプルな特異モデルの例の1つになっている混合正規分布モデルも含めた場合のWAICの比較については

nbviewer.org/github/genkuro...

タグ: 統計

posted at 16:58:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計

正規分布モデルの場合も易しいです。

nbviewer.org/github/genkuro...

タグ: 統計

posted at 16:58:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 シンプルな指数型分布属モデルなら、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』を読む読者は、4.4節, 定理15, p.119のβ=1の場合の確認は、手計算+アルファでも確認できます。

最もシンプルな場合はBernoulli分布モデルの場合

↓詳細

nbviewer.org/gist/genkuroki...

タグ: 統計

posted at 16:58:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 WAICを自分で使うために渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』を読む読者は、4.4節, 定理15, p.119のβ=1の場合のコンピュータによる数値的確認を目標にして読むと、楽に読めると思います(ただし要コンピュータ力)。

汎化誤差とWAICが漸近的に逆相関(相関係数-1❗️)することを綺麗に確認できます。

タグ: 統計

posted at 16:58:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』はまさに【基本的な考え方を誠実に述べている】ところは入門レベルの読者にも分かり易いと思います。

あと、渡辺さん自身の仕事であるWAICを実装して、さらに実装の正しさの確認に非常に役に立つ結果(4.4節, 定理15, p.119)も書いてあって楽しいです。 twitter.com/kshara2009/sta...

タグ: 統計

posted at 16:58:32

Karandeep Singh @kdpsinghlab

23年3月1日

Here is the design philosophy of Tidier.jl and what sets it apart from related efforts in #JuliaLang.

And a link to the updated docs: kdpsingh.github.io/Tidier.jl/dev/ pic.twitter.com/53d02L3yB9

タグ: JuliaLang

posted at 16:53:40

非公開

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非公開

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アルトゥル @ArturGalata

23年3月1日

アメリカンドッグを買ったらパッケージがついてきてなんだこれって思ったらうわぁぁぁぁ!!!マスタードとケチャップがわぁぁぁぁ!!!一緒に出てきてるんだけどなんだこれぇぇぇぇ!!!というように、こんな便利なものが日本では当然のように出てくるから一瞬たりとも気を抜けない生活を送ってる。 pic.twitter.com/Ug0y8Z8Azl

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posted at 12:27:54

数学の歩みbot @Auf_Jugendtraum

23年3月1日

高木貞治が東大数学科の学生であったとき,藤沢利喜太郎教授の試験の際,物理学科の本多光太郎が「俺はノートを4へん読んだから,どこから出てもいい」と言うと,高木は皮肉な微笑を浮かべて「数学って,暗記する学問ですかね」と言った.(このときの高木の点数は,100点満点で140点であった.)

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posted at 11:37:05

片岡剛士(Goushi Kataoka) @kataokagoushi

23年3月1日

日銀・若田部副総裁が講演「金融緩和は経済にプラス」 - 日本経済新聞 www.nikkei.com/article/DGXZQO...

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posted at 10:55:31

sako @SSako86

23年3月1日

コメントに例の人が、、、 twitter.com/takusansu/stat...

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posted at 10:55:20

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

23年3月1日

本結果についての問題点
・事前規定されていないアウトカムの事後解析
・コロナ後遺症アウトカム調査時点での盲検化有無が不明
・リスク低下は症状スコアが高い患者集団で認めており、対象が限定的

効果は期待はされますが、少なくともこれでは効果効能追加には全くならないので新たに治験が必須です

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posted at 10:46:55

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

23年3月1日

【患者背景】
平均年齢は30代半ば
ワクチン接種率は9割超
オミクロン株感染が9割弱 pic.twitter.com/B400YOIn8F

タグ:

posted at 10:44:25

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

23年3月1日

【結果②】
投与開始時点の症状スコアが比較的高い患者に限定すると、鼻づまり、鼻水を除いて、ほぼ全症状でリスク低下 pic.twitter.com/5Bx3hIRl9a

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posted at 10:42:57

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

23年3月1日

【結果①】
全体集団では
14症状:25%減少(有意差なし)
神経症状:26%減少

投与開始時点の症状スコアが比較的高い患者集団では
14症状:45%減少
神経症状:33%減少 pic.twitter.com/yauVx0AE7K

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posted at 10:40:12

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

23年3月1日

事前規定されていない事後解析
【対象】12〜69歳の軽症〜中等症の新型コロナウイルス感染症患者(発症から120時間以内)
【アウトカム】新型コロナウイルス感染症に特徴的な14症状の持続、罹患後症状おして報告の多い4つの神経症状の持続。評価は3ヶ月後、6ヶ月後にアンケート調査 pic.twitter.com/duetuTIEii

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posted at 10:37:14

Tak itoshi @takitoshi

23年3月1日

「Juliaで精度保証付き数値計算」更新しました。

Chebyshev補間の積分
taklab-blog.blogspot.com/2021/01/rigoro...

微分の逆操作として積分もできるだろ!ということで不定積分を計算し、さらにClenshaw–Curtis型数値積分公式を使って定積分が係数操作で計算できます。Chebyshev補間と計算機との相性は抜群です。 twitter.com/takitoshi/stat...

タグ:

posted at 10:36:47

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

23年3月1日

CROI 2023で発表された塩野義製薬のゾコーバ®︎の第Ⅲ相治験のpost hoc解析詳細
www.shionogi.com/content/dam/sh...

コロナ後遺症の減少効果について(リプ欄に抜粋)

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posted at 10:31:14

非公開

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posted at xx:xx:xx

原啓介 @kshara2009

23年3月1日

ただし、このような内容からしてこの本がドンピシャリな人もいそうな一方(例えば、数学や物理学から機械学習方面に転向した人とか)、一般的には読者をかなり選びそう。また、記述のセンスが物理学寄りなので、趣味があわないと感じる方もいるかも。

タグ:

posted at 10:24:47

原啓介 @kshara2009

23年3月1日

平日の朝は確率論や統計学の本を少しずつ読んでいて、今は『ベイズ統計の理論と方法』(渡辺澄夫/コロナ社)。多様体や代数幾何学の記述まであるので専門書だろうが、ベイズ統計の基本的な考え方を誠実に述べている箇所など、入門レベルの読者にも益するところが多いと思われる。 pic.twitter.com/BLtWnudF8L

タグ:

posted at 10:23:36

渕上 桂樹 @Keiju_Fuchikami

23年3月1日

前回のはこちら。「学校給食を有機に!」「食の安全が脅かされている!」と主張する議員さんに直接質問しに行った話です。私はただひたすら質問しただけです。その回答にご注目ください。
agrifact.jp/school-lunches...

タグ:

posted at 10:14:01

渕上 桂樹 @Keiju_Fuchikami

23年3月1日

【コラム続編掲載されました】
「学校給食を有機に」「発達障害の原因は農薬」と訴える議員さんを当事者の親たちの会に招待してみました。『直接話してもらって、理解を得られて見事解決!』といきたかったのですが、結果は全く予想外の、トンデモない方向に。
agrifact.jp/i-invited-a-co...

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posted at 10:08:12

yamazaks @yamazaksv2

23年3月1日

順序強制派に言わせれば、このブログ主の躓きは「等分除と包含除を理解していないため。」と言われそうですね。
そうではなく、一つあたりと乗数は相対的であり、見方によって5×4でも4×5でも(2×10などでも)同じ場面を表せると理解することが大切です。 twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ:

posted at 09:37:00

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

23年3月1日

@GreatDemon1701 ()とか□とか⭐️の中に数字を入れるのと同じで、何らかの装飾として理解されているのではないかと思います。文書に階層性を持たせるのでなければ、かっこいちもまるいちも、みんな1でしかないのと同じです。
1・2・3・
みたいに視線を横断する位置に書かれていたら話は違うかもしれません。

タグ:

posted at 09:14:40

でえもん @GreatDemon1701

23年3月1日

@temmusu_n わかりました。
句読点や区切り記号は結構早くに認識しているんですね。

タグ:

posted at 07:32:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 続き。本質的に、nを大きくしても中心極限定理による標本平均の分布の正規分布近似の誤差がなかなか小さくならない母集団分布の例を作る試行錯誤をコンピュータを使って行うことになります。

タグ: 統計

posted at 02:56:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 t分布を使う母平均の区間推定については、

* 母集団分布が非正規分布なのにうまく行く場合の例だ

けではなく、

* 母集団分布が非正規分布なせいでうまく行かない場合の例

もコンピュータで作るべき。

うまく行く場合と行かない場合の両方を知っていることが、理解のための最低ライン。

タグ: 統計

posted at 02:53:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 4つ上のツイートで採用した「単純な直線での回帰が不適切な場合」は、上下反転していますが、有名なアンスコムの例の1つに近いです。添付画像の右上の場合。

添付画像は ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2... より。 pic.twitter.com/ririUmErsP

タグ: 統計

posted at 02:49:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 注意:非正規母集団でも常にOKとは言っていないし、実際そういう考え方は誤り;。

線形回帰の場合は母平均の区間推定の後で考えた方が良いと思います。その理由は、線形回帰は一般化された相対的に難しい場合になっているから。母平均の区間推定さえ理解できないなら、線形回帰の場合は無理。

タグ: 統計

posted at 02:42:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 残差の正規分布性に強くこだわり過ぎる誤解をしている人達は、繰り返しになりますが、まずは大学の学部での統計学入門の講義でよく解説されているt分布を使う母平均の区間推定が非正規母集団にも多くの場合に適用できる理由を自分で考えて理解すると良いと思います。

タグ: 統計

posted at 02:42:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 単純な直線による回帰が不適切であることの判断を

❌残差の分布が正規分布でないこと

では行っておらず(その判断の仕方は多くの場合に誤りになる)、

⭕️残差の分布がxに強く依存していること

で行っていることに注意。

タグ: 統計

posted at 02:35:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 訂正:1つ上のツイートちゅうの「中段」は正しくは「中段」です。

n=100の場合続き

1つ前のツイートの2つ目の添付画像②=このツイートの添付画像は、直線での回帰が不適切な場合の例です。

不適切であることは、左上隅と右側中段以外のどの4つのグラフを見ても分かる。 pic.twitter.com/gVC180L12x

タグ: 統計

posted at 02:32:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 n=100

添付画像①の左側中断のグラフは、横軸xᵢ、縦軸残差yᵢ-ŷᵢの散布図なのですが、xᵢの分布が一様分布でないので、残差の分布がxによらないことが分かりにくい。

同①の左隅の残差の散布図では横軸がxᵢの順位になっています。こちらなら、残差の分布がxによらないっぽく見える。 pic.twitter.com/ktIU12tCu3

タグ: 統計

posted at 02:28:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

@YASUHARA_Wataru 慌ててそういうコメントをせずに、線形回帰について理解してから(t分布についても知ることになる)コメントしてくださるのであれば、協力できることがあると思います。

回帰分析をしたことがあればすでにt分布を使っているはず。回帰直線の信頼区間を見たことがないならそうでない可能性もありますが。

タグ:

posted at 02:08:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 統計学への需要は結構大きい。

だから、高等教育機関の教員である程度統計学の素養を持つ人達は、高等教育機関の権威のせいで拡散されそうになっている拡散されるべきではない講義資料の内容を否定し、優れた講義資料(動画を含む)の側を積極的に拡散する社会的責任があると思います。

タグ: 統計

posted at 01:13:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 回帰モデルが悪いせいで、推定結果での残差の分布がxに依存してしまっている場合。n=1000の場合。

2つ前のツイートの添付画像と、左下隅の散布図を比較してみよ。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/uXx7DXwaZP

タグ: 統計

posted at 00:57:22

Levandov @Levandov_1

23年3月1日

A lynx & 7 kittens randomly showed up to someone's porch pic.twitter.com/RZ5kvBNu88

タグ:

posted at 00:56:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 1つ上のグラフはn=1000の場合。

以下はn=100の場合。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/0lvMcmFz1x

タグ: 統計

posted at 00:54:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

#統計 x条件付けた残差の分布のx依存性を見るための簡易的な方法として、横軸をxᵢの順位、縦軸を残差yᵢ-ŷᵢとする散布図を描くことは結構使えるかもしれません。

添付画像の左下隅のグラフがそれです。

github.com/genkuroki/publ... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/63IUeBgTts

タグ: 統計

posted at 00:53:45

Dr. すきとほる | 疫学専門家 @iznaiy_emjawak

23年3月1日

こういうのほんと許せないですよね…

だからこそ依頼時に①依頼のスコープ、②そのスコープを満たした場合の著者としての扱いを明言してくれる人はより信用できますし、私もそうするようにしています。

そして貢献の少ないお飾り著者は徹底して Acknowledgmentに移させて頂く。 twitter.com/premed64/statu...

タグ:

posted at 00:45:37

Levandov @Levandov_1

23年3月1日

Ultra slimy and a non stick liquid pic.twitter.com/1mqvaib6Rj

タグ:

posted at 00:37:50

探究 @sekai_tankyu

23年3月1日

何言ってんだこいつ。
目的の為なら暴力を正当化できるん? twitter.com/suzuki__daisuk...

タグ:

posted at 00:37:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

@YASUHARA_Wataru #統計 線形回帰について理解していれば、統計ソフトが表示してくれたりする回帰直線(一般には回帰曲線)の信頼区間についても理解しているはずで、回帰直線の信頼区間はt分布を使って計算されています。だから、t分布を使う母平均の検定や推定が線形回帰の特別な場合になっていることも知っているはず。

タグ: 統計

posted at 00:11:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

@YASUHARA_Wataru すでに書いたように回帰係数の推定や検定では、残差の分布が正規分布であることにこだわる解説は間違っています。

非常に残念なことに多くの先生がそういう基礎的な事柄の解説で誤解誘導的な説明の仕方をしています。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 00:05:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年3月1日

@YASUHARA_Wataru 3日前の話に遅れて反応ごめんなさい。

【点と線の距離の公式にしても、比率が変わるだけで見るものは変わらない】

その通りです。

github.com/genkuroki/publ... のIn[4]以降のコードを見れば分かるように、残差の分布が正規分布になりようがない設定の話をずっとしています。

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posted at 00:03:08

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