黒木玄 Gen Kuroki
- いいね数 389,756/311,170
- フォロー 995 フォロワー 14,556 ツイート 293,980
- 現在地 (^-^)/
- Web https://genkuroki.github.io/documents/
- 自己紹介 私については https://twilog.org/genkuroki と https://genkuroki.github.io と https://github.com/genkuroki と https://github.com/genkuroki/public を見て下さい。
2023年07月02日(日)
#統計 ベイズ統計の使い方の学習は
確率プログラミング言語を用いて、自分で設計したモデルのパラメータ推定をMCMC法で行う方法
の習得を含む。因果効果の推定の意味での因果推論のために必要な最小限の差分が
因果推論の第一法則
causality.cs.ucla.edu/blog/index.php...
になります。この注意は非常に重要。
タグ： 統計
posted at 21:39:45
#統計
causality.cs.ucla.edu/blog/index.php...
November 29, 2014
On the First Law of Causal Inference
タグ： 統計
posted at 21:14:13
#統計 因果推論入門
介入無しの観察研究でのデータの生成のされ方のモデル M
と
仮にXの値をxにする介入を実施した場合に得られる他の変数達にデータの生成のされ方のモデルM'
は異なる。
前者のデータとモデルMから後者のモデルM'の結果を得る仕組みがあれば因果効果の推定が可能になる。続く twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 21:02:41
#統計 以下のリンク先で紹介していること。Jaynes(1976)では、切断指数分布のダメな信頼区間とベイズ信用区間を比較して頻度論はダメだと主張しているが、まともな信頼区間は信用区間とぴったり一致しており、頻度論がダメならそれに等しいベイズもダメな場合になっている。
Jaynesさんが痛々しい。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 18:22:54
反原発、放射能デマ拡散者の常套手段。自分に対する批判が多くなると、その批判意見の中核となる重要な論点には一切触れず反論せず、批判の中に一部の強い表現を探し出してはそれのみに言及し、自分を一方的な被害者にし批判者を誹謗する。十年一日の如く全く変わらない、狡く卑怯なやり方である。 twitter.com/mostsouthguita...
タグ：
posted at 18:05:53
Takaya Suzuki MD, Ph @suzuki_takaya
リストなら見られるというのはどういうバグ？🤣
twitter.com/i/lists/167542...
タグ：
posted at 17:57:52
#JuliaLang
msp.org/jsag/2020/10-1...
Journal of Software for Algebra and Geometry Vol. 10, No. 1, 2020
Supplementary material
A Julia module for constructing Lie algebras and Chevalley groups
Warning: require Singular.jl
タグ： JuliaLang
posted at 17:55:16
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
@takusansu これです ＃超算数 pic.twitter.com/1oZSowgaDm
タグ： 超算数
posted at 17:27:30
食品安全情報blog2「SCIENCE VOLUME 380|ISSUE 6652|30 JUN 2023」uneyama.hatenablog.com/entry/2023/06/...
”エディトリアル 進化論を教えないのは不正である
S. SHASHIDHARA AND AMITABH JOSHI (インド)
4月から、インドは進化論と周期表を学校の教科書から排除することなどを巡って議論になっている”
タグ：
posted at 16:48:48
#統計 頻度論dis的な頻度論vs.ベイズの型の悪しき言説についてはJaynesさんががよく引用される。
以下のリンク先では、Jaynesさんが通常の信頼区間をまともに作ることができないせいで、頻度論がダメだとバカなことを言っている箇所の指摘です。
実際に読んで理解できれば滅茶苦茶酷いとわかるはず。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 16:22:37
#統計 続き。そこでは、二項分布データが「n回中y=0回」だと、Waldの信頼区間が一点に潰れることを指摘しているのですが、引用しているAgresti-Coull 1998で優れていることが示されているWilsonのスコア信頼区間なら「n回中y=0回」でも一点に潰れたりしません。
信頼区間には複数の定義がある。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 16:10:50
自分だけを含むリスト genkuroki を公開した。
twitter.com/i/lists/167537...
ツイログはこちら→ twilog.togetter.com/genkuroki
タグ：
posted at 15:46:59
鈴木貫太郎さんの動画の良いところは、まず、
* 見易く、聞き易い
ことで、そして、
* 殴り書きの気楽な計算を見せてくれていること
および
* 「教育的であろうとする」というような雑念よりも純粋に面白がっているように見える
ので結果的に非常に教育的な感じな所。
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ：
posted at 15:19:41
3日前に知らない店のラーメンが意外と美味かったとFBに投稿したら「こんな有名店を知らんのか」と専門知で殴られ…いや、多くのご指導を頂いたので、学び直しに来ました。そして半分ぐらい食べたところで、3日前の「餃子セットだと多いな」という評価を思い出し…あー、再現性が確認されました。 #神座 pic.twitter.com/yGSKVSxdlR
タグ： 神座
posted at 15:00:30
「量子エンタングルメントとベルの不等式の破れ」についてのぼくの一般向けの講義の視聴数が今も増えています！ ありがたいことです。
標準的な解説を「噛み砕いた」のではなく、このストーリーの本質を伝えるにはどうすべきかゼロから考えて作りました。ぜひご覧ください。
youtu.be/XYzOiBNGN2s
タグ：
posted at 14:51:25
#数楽 これは、π > 3.05 の証明法として非常に賢い。
個人的に、高校生が鈴木貫太郎さんの数学動画を見て楽しむのは非常に良いことだと思っています。
実際に視聴数を稼いでいる。
鈴木貫太郎さんの動画は見易い。
youtu.be/sxpC4y5VMkI pic.twitter.com/jcv6e6MbZd
タグ： 数楽
posted at 14:38:07
リンク機構で遊びたい人に個人的におすすめだけど公開が停止されていた幻のソフト「リンク機構シミュレーター」というのがあって
なんと今年の2月からブラウザで使える様になっていたのでみんな使って遊べば幸せになれると思います
edu-mat.sakuraweb.com/linksim/index.... pic.twitter.com/coKhE1HN2b
タグ：
posted at 14:17:18
#統計 「ベイズ主義 vs. 頻度主義」のような主義に基く統計学観の有害な図式に心がとらわれてしまった人達にとって、Statisitical Rethinking は良い解毒剤になると思います。
Statistical Rethinkingの講義を聴けば、因果推論の基礎が学べてかつベイズ統計を使う方法の便利さも理解できます。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/rJu97TQffR
タグ： 統計
posted at 13:36:32
まずいよ。大炎上を受け入れた事実や、合併症含む死亡や後遺症のバーデン、先の厳し目見通しと、まだやれること等、政治行政が責任を果たしてないから、単純な価値判断で「風邪と一過性の高齢者医療問題くらいだ」という壮大な思い違いが起こっている。専門家が叫んで法政が変わる時期はとうに終了。 twitter.com/triangle24/sta...
タグ：
posted at 13:28:11
#統計 データの取得法も統計モデルも妥当性を保証し切れない場合の方が普通で、さらに観察データによくフィットしていたり、よく予測したりする統計モデルであっても、安易に使うと因果効果の推定で致命的な失敗をすることがある。
こういう問題群と比較するとベイズか非ベイズかは小さな問題です。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 13:23:16
#統計 非ベイズでもベイズでも、統計分析では
データの数値x
統計モデルM (ベイズの場合は事前分布を含む)
パラメータの数値に関する仮説θ=θ₀
の相性の良さもしくは整合性を見ていることになっている
と理解しておけば、間違ってパラメータに関する仮説だけに注目してしまう誤りを防げます。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 13:15:17
#統計 ベイズ信用区間は事後分布から計算されるのですが、それらは
データの数値x
統計モデルM (ベイズの場合は事前分布を含む)
パラメータの数値に関する仮説θ=θ₀
の相性の良さもしくは整合性の様子を見て記述するものだと解釈すると良いです。これはP値函数の解釈と全く同じです。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 13:10:55
#統計 ベイズ統計の事後分布もデータの数値を使った制限で得られる条件付き確率分布の一種です。一般の統計モデルや一般の事前分布から得られる事後分布の乱数はMCMC法で生成することが多いです。
以下のリンク先ではMCMC法を使わずに直接的に事後分布の乱数達R1,R2を生成しています。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 12:52:20
#統計 #Julia言語 上で計算したベイズ版信用区間は事後分布におけるequal-tailed intervalになっています。
区間の長さを最短にするhighest density intervalは添付画像のように計算できます。
最短性の条件を使ってシンプルに計算できます。 pic.twitter.com/gtKWnBwOgM
posted at 12:18:18
#統計 #Julia言語 2つのベータ分布に従う乱数を大量に生成して、2つの乱数の比を大量に計算して、大量の比の分位点を求めるだけで、リスク比の区間推定(ベイズ版信用区間の計算)をできることは、具体的には添付画像の通りです。
確率分布の直接的取り扱いに戻っても非常にシンプルです。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/NsjRARylV8
posted at 12:13:38
「ツイートの閲覧制限の文句を言ったら、閲覧制限にかかるなんてｳｹﾙwww」サイコパス味高すぎでしょ。 twitter.com/elonmusk/statu...
タグ：
posted at 10:14:42
ﾔｯﾀｰ!! Twitter このまま潰れて Meta の Project 92 に駆逐されてくれ〜！！🥹同じ便所でも汚いのより綺麗な便所のほうがいいんじゃ🥹🥹🥹🙏🏻✨✨✨ twitter.com/elonmusk/statu...
タグ：
posted at 08:10:27
