黒木玄 Gen Kuroki
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2023年06月28日(水)
お試しをうたう定期購入商法の被害が深刻で、昨年規制強化されたのですが、より悪質な業者が蔓延ってしまい被害相談は増加しています。
鈴木エイトさんが呼びかけてくださっているように、不当な商法のトラブルに遭ったときは諦めず、消費生活センターにご相談を。消費者ホットライン＝１８８まで。 twitter.com/cult_and_fraud...
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posted at 23:40:09
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
julia> using Azarashi: goma
julia> goma()
(´・ω・｀)! pic.twitter.com/9H2CUWxyy9
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posted at 23:30:43
ですから、
a×f= a ×g から f=gに変形
も、aが1未満の数の場合、al-Jabrということがあります。(ikm¯alという用語が普通のようです)
アルフワーリズミーの代数書でも、この用例はあります。
core.ac.uk/download/pdf/8...
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posted at 22:52:09
#統計 帰無仮説は対立仮説の否定である必要はありません。
これ、普通に統計学の教科書を読めば明らかで、Neyman-Pearsonの補題で、θ₀≠θ₁のときの帰無仮説θ=θ₀と対立仮説θ=θ₁の場合(もしくは単なる2つの確率分布の場合)を扱っていることがわかるはずです。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 21:56:03
何度目かの再掲だけど、新型コロナウイルスに対しノーマスク・ノーガードにしても経済は改善せず、一方で死者は増えるって、パンデミック初期のスウェーデンが身をもって示しています。マスク着用は経済を損ねることなく人命を守ります。 twitter.com/ymori117/statu...
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posted at 21:53:00
#統計 解説補足
命題Pとその否定not P
は
対立仮説と帰無仮説
に対応しているわけではありません。
対立仮説と帰無仮説は単に2つの統計モデル(の集合)です。
基礎になる統計モデルをM(θ)と書くとき、例えば、仮説θ<100は集合 {M(μ)|μ<100} と同一視される。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 21:46:35
赤道波の方程式って量子力学の調和振動子と同じ、エルミートの微分方程式になるのか。知らなかった…
kishou.u-gakugei.ac.jp/graduate/globa... twitter.com/ochamet_tklab/... pic.twitter.com/zjsIDeeQvz
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posted at 19:47:17
『統計的有意性とP値に関するASA声明』www.biometrics.gr.jp/news/all/ASA.pdf では、帰無仮説だけではなく、統計モデル全体も疑う対象だと強調されています。
「対立仮説が正しいことを示すための背理法のようなもの」という仮説検定に関する説明は、ASA声明が強調している所を完全に無視する説明になり易いです。
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posted at 16:19:38
#統計 添付画像は高校生向けの有名な参考書のFocus Gold 数学I+Aでの仮説検定の説明です。
帰無仮説H₀と対立仮説H₁が互いに相手の否定になっている必要は皆無なのに、背理法との類似で仮説検定について説明するために、帰無仮説H₀は対立仮説H₁の否定だと設定することにしています。 pic.twitter.com/FIqvMgiR0X
タグ： 統計
posted at 16:11:44
#統計 大澤さんも指摘していますが、通常使うのは両側検定の方です。
「片側検定の帰無仮説」のような片側検定に関する詳細に踏み込まないと理解できない話題を高校講座に入れてしまったこと自体に判断を間違っていると思います。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 16:07:04
@h_okumura @AkiraOkumura 大澤さんも(4)で指摘していますが、通常使うのは両側検定の方です。
「片側検定の帰無仮説」のような少々アカデミックすぎる話題(実践的に問題なく統計学を使っている人達も十分に知らない可能性がある話)を高校生相手の講座に入れてしまったこと自体が教育的に不適切だと私は思っています。 twitter.com/hirokazuohsawa...
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posted at 16:02:57
@h_okumura @AkiraOkumura 原文の【「100 g ちょうど」を棄却しても「100 g 未満」か「100 g より多い」か言えないでしょ】も、仮説検定の文脈では非常におかしなコメントです。
帰無仮説μ=100と対立仮説μ<100の仮説検定は片側検定になり、帰無仮説μ=100が棄却されると対立仮説μ<100が直観的にも自然な感じで採択されます。 pic.twitter.com/Mpc4ugebM6
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posted at 15:54:56
日本人ダイバーの荒川さんは、30年以上前にケガをしていたコブダイを助けてあげたところ懐かれてしまい、以来、頼子と名付けたこのコブダイとの友情がずっと続いている。 twitter.com/TreecardApp/st...
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posted at 15:20:28
@ohtsubakiyuko 大椿さん。それは違うと思います。海洋放出は、福島第一原発の廃炉作業そして当該地域の復興を進めるためです。原発回帰云々とは独立の話です。社民党として原発回帰に反対する立場とは言え、復興を妨害するのはいけないことだと思います。
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posted at 13:48:51
専門家の監修を受けつつ、記者自身でデータ分析して記事にすることだけでも素晴らしいのに、そのコードをGitHubで公開してくれるのは本当に価値があると思う。データを用いる全ての記事がこうなってほしい。
もちろんオープンデータを整備している総務省消防庁の努力にも感謝。 twitter.com/ryomakom/statu...
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posted at 13:08:52
@genkuroki 何度も登場しているせいで見落としていましたが、伊藤氏は基本的に超算数の人なので、「絵には正しく」をどのように設定しているかも要チェックですね。
人数以上の情報は推定ですが「3+3+3+3」と回答した子が「どんな絵を描いて正しくない」とされたのか知りたいですね。
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posted at 12:02:29
結論を天下らせる指導者はお作法にうるさいという厳格さを誇りにしているところがある。しかし本当は、学習者から考える経験を奪い取るという究極の甘やかしを敢行している疑いをずっと持っています。 twitter.com/kale_aojiru/st...
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posted at 12:01:02
福島みずほさん @mizuhofukushima 。御党の副党首である大椿ゆうこさん @ohtsubakiyuko さんが、ここのところ福島第一原発からのALPS処理水海洋放出に関して事実に基づかない偏見ツイートを連発しています。ご存じでしょうか？御党の副党首ですので、彼女の一連のTwは社民党の公式見解なのでしょうか？
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posted at 11:37:49
とにかく大澤さんは正しいです。
ただし正しい帰無仮説を選ぶ問題は訂正抜きには問題自体の不備のせいで正解を選ぶこと自体が不可能。
期待値μの仮説を扱うように訂正した後なら、μ=100もμ≥100も片側検定の帰無仮説として採用できる。 twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 11:20:05
A welcome new comer to the arsenal of tools now supporting #causalinference research and application. The guiding block diagram should actually be called "the scientific approach to time series", given that it is hard to think of an alternative. twitter.com/runge_jakob/st...
タグ： causalinference
posted at 11:02:26
@h_okumura @AkiraOkumura 対立仮説は検定法を与えるときに「対立仮説の検出力をできるだけ大きくしたい」という形で使われます。
対立仮説μ<μ₀を使うということは、「対立仮説に含まれないμ>μ₀の検出力はどうなろうが構わない」(μ>μ₀のとき、帰無仮説がどんなに棄却され難くなっても構わない)ということを意味しています。
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posted at 11:00:20
@h_okumura @AkiraOkumura 説明用に曖昧さがないシンプルな設定でどうなるかの説明を書いて来ました。
一般に、帰無仮説と対立仮説は互いに相手の否定になっている必要はないです。さすがにそれはない。
そして、帰無仮説と対立仮説の異なる組み合わせが同一の検定法を与えることもあります。 pic.twitter.com/Nl7diHWAsZ
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posted at 10:54:31
@h_okumura @AkiraOkumura はい、主張していません。
Q1の問題文を意味が通るように訂正して、「100 g ちょうど」などをμ=100などに置き換えた結果得られる
❌μ=100を棄却してもμ<100かμ>100か言えないので、対立仮説μ<100の片側検定の帰無仮説はμ≥100でなければいけない。
は誤りだということです。 twitter.com/akiraokumura/s... pic.twitter.com/CxXqcGM1Oy
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posted at 10:07:27
@h_okumura @AkiraOkumura 帰無仮説μ=100、対立仮説μ<100からそのようにして得られる良い検定法は片側検定になります。
μの両側検定から来る信頼区間が例えば[109, 111]になったならば、帰無仮説μ=100は片側検定では棄却されません。片側検定のP値は片側確率なのでその場合のP値は非常に大きくなります。 twitter.com/akiraokumura/s...
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posted at 10:02:33
@h_okumura @AkiraOkumura 良い検定法は、帰無仮説の下での統計モデル内で帰無仮説が棄却される確率をα以下におさえながら、対立仮説の下での統計モデル内で帰無仮説が棄却される確率(検出力)をできるだけ大きくすることによって作られます。
そういう使われ方をする帰無仮説は対立仮説の否定になっている必要はないです。
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posted at 09:53:19
@h_okumura @AkiraOkumura この商品の内容量の期待値μについて、
対立仮説μ<100、帰無仮説μ=100
も
対立仮説μ<100、帰無仮説μ≥100
も同じ片側検定を与える正しい組み合わせになります。
次は単純に誤り：
❌μ=100を棄却してもμ<100かμ>100か言えないので、対立仮説μ<100の片側検定の帰無仮説はμ≥100でなければいけない。
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posted at 09:46:12
@h_okumura @AkiraOkumura 大澤さんが正しい。(2)の始めに「(1)の誤りを訂正した場合には」を追加するべき。訂正しないと問題Q1自体がおかしい。
帰無仮説は統計モデルのパラメータに関する仮説なので、「この商品の内容量の期待値」ではなく「この商品そのものの内容量」に関する仮説になっていること自体がおかしいです。 twitter.com/hirokazuohsawa... pic.twitter.com/KXWkKZhSvT
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posted at 09:34:04
