黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/Page 3436

#統計私自身はやる気になれないのですが、東京大学出版会の『統計学入門』については、

　読者が注意するべき不適切な説明のリスト

を誰か作った方が良いと思います。

この本は多くの人が読んでいるので、すでにそういうリストを作った人がいても不思議ではないです。是非とも公開して欲しいです。

タグ：統計

posted at 00:00:05

#統計

　不適切な説明が多いことを承知で読む

のと、

　そうとは知らずに
　内容をそのまま受け入れてしまう読み方を
　不幸にもしてしまって、
　この本の説明はあちこちとても酷いことを後で知って
　がっかりする

のでは、その後のやる気が大きく違って来ると思います。

タグ：統計

posted at 00:04:39

Hiroo Ono @hiroo

@tune3orz @ShinyaMatsuura @ray_fyk K値を推す専門家が信頼できるとは思いませんね。

タグ：

posted at 01:23:46

高梨陣平 @jingbay

Julia日本語記事まとめ @julia_kizi

これまでも点字を表示できるディスプレイは存在したが耐久性や画面の更新速度等に難があった。

Monarchはこれらの問題を解決した端末に。点字出版を劇的に速くすることが可能でグラフや絵も表示可能で点字出版の革命になる可能性も。他の競合端末も存在し、SWとフォーマットが重要に。 twitter.com/TechCrunch/sta...

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posted at 01:30:31

新しい記事がZennにアップされました！#Julia言語　 #Julia日本語記事
 zenn.dev/otwn/articles/...👈

タグ： Julia日本語記事 Julia言語

posted at 02:50:48

#統計『統計学入門』における「対立仮説」(p.235)と「検出力」(p.251)の説明も不明瞭もしくは不適切です。その説明で理解できたと感じる人が論理的に考えていないことになると思います。

よく分からない説明については正直に「分からない」ことを認めるべき。それくらいまずい説明。続く

タグ：統計

posted at 03:10:24

#統計例えば、平均パラメータμに関して、

帰無仮説 H₀: μ=15
対立仮説 H₁: μ≠15

という両側検定の設定を考えましょう(『統計学入門』p.237)。

問題：対立仮説はμ≠15という数式で表される単独の仮説であるか？

この問題に即答できないと対立仮説について理解したことになりません。

続く

タグ：統計

posted at 03:10:34

#統計答えは「いいえ」です。両側検定の設定における対立仮説は単独の仮説ではありません。

帰無仮説μ=15の両側検定の設定における対立仮説の正体は、

　15以外の数値aで決まる仮説μ=aの
　全体で構成された仮説の集合

になります。

この設定は検出力の話に繋がって行きます。続く

タグ：統計

posted at 03:10:36

#統計実際、『統計学入門』p.251には添付画像のように、検出力の説明のところで「複合仮説」という用語が説明されています。

両側検定や片側検定における対立仮説は単独の仮説ではなく、複数の仮説からなる複合仮説になります。

こういうことが分かるような説明になっていないと思います。 pic.twitter.com/P98dhmONv4

タグ：統計

posted at 03:10:40

#統計帰無仮説μ=15の両側検定の検定法の検出力は、15以外の任意の数値aごとに決まる仮説μ=aごとに決まります。

検出力の定義は、μ=aと設定された統計モデル内で生成されたデータにその検定法を適用したときに帰無仮説μ=15が棄却される確率です。

つまり、検出力はaの函数になる。続く

タグ：統計

posted at 03:10:41

#統計 aの函数である検出力はできるだけaについて一様に大きくなって欲しいわけです。

しかし、両側検定の場合にはその意味でベストな検定法は存在しない。

一方、片側検定ではaの動く範囲が15未満または15より大きいの片方に制限されるので、上の意味でベストの検定法を尤度比検定として作れます。

タグ：統計

posted at 03:10:43

#統計このように、複数ある対立仮説を決めるパラメータ値aごとに決まる検出力をできるだけ高くしたいという要求をしたとき、両側検定と片側検定でがaを動かす範囲が違うので、そこで両側検定と片側検定の違いが生じるわけです。

タグ：統計

posted at 03:10:44

#統計こういうことは、

　複合仮説としての対立仮説

と

　検出力を高くしたいという要請

の関係について考察して初めて理解できることです。

両側検定の対立仮説をμ≠15と書かれる単独の仮説だと誤解させるような説明はやめるべきです。

タグ：統計

posted at 03:10:46

#統計以上を読めば、

帰無仮説 μ=15
対立仮説 μ≠15

は、対立仮説が「μは15でない」という単独の仮説であることを意味せず、対立仮説は数値a≠15に関するμ=aという仮説全体であることを理解できると思う。

この辺は多くの人が誤解しており、そにせいで両側検定を理解できなくなっていると思う。

タグ：統計

posted at 03:10:47

#統計以上で説明した複合仮説が出てくる仮説検定については、超有名な教科書の初版

Lehmann, Testing Statistical Hypotheses, 1959 (初版)

でクリアに説明されています。

twilog.org/genkuroki/sear...

タグ：統計

posted at 03:15:30

#統計講義で「普通は両側検定を使う」「帰無仮説がμ=μ₀のとき両側検定の対立仮説はμ≠μ₀になる」(←不適切な説明)と習った人が、検出力では「帰無仮説μ=μ₀、対立仮説μ=μ₁の場合には～」と説明されて、最も普通の両側検定はどこに行ったんだとなる。😅

このスレッドでこの不満を解消したつもり。

タグ：統計

posted at 03:23:53

#統計そういう概念的なことに限らず、正規分布モデルを使った検定や区間推定が、全然正規分布でない母集団分布にどれだけ適用可能かに一切触れていない点は、統計学の実践的な応用時には非常に困った状態を作り出すことに貢献していると思います。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 03:30:41

#統計竹内啓『数理統計学−データ解析の方法』の第19章には添付画像のように「正規分布の仮定の意味」の簡単な説明があります。

しかしそこに書いてあることだけで実践に役に立つレベルに理解には至らないと思います。コンピュータを使って、非正規母集団の場合に関する数値実験の経験が必要。 pic.twitter.com/t9pAEMA0qL

タグ：統計

posted at 03:36:19

#統計竹内啓『数理統計学−データ解析の方法』は古い本でかつ入門レベルの易しい本ではないのですが、色々面白く読めるように書かれていると個人的には思います。

タグ：統計

posted at 03:38:00

#統計下から7行目【ところで，第1の議論は実際には危険である】について

例えば、正規分布から少し違う母集団分布に、正規分布モデルを使った分散の区間推定を適用すると誤差が大きくなり易く危険です。

それとは対照的に、正規分布モデルを使った平均の区間推定は誤差が小さくなり易いです。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 03:43:45

#統計『統計学入門』p.217

最尤法の説明も酷いです。

尤度(ゆうど)は、データの数値と統計モデルの適合度(もしくは相性の良さ)の指標の1つとみなせる場合が多いのですが、オーバーフィッティングの問題を無視して尤度を「もっともらしさ」とみなすことは不適切です。続く pic.twitter.com/38CUSeGGvi

タグ：統計

posted at 04:23:52

#統計『統計学入門』p.217

「現実の標本は確率最大のものが実現した」という仮定をすることがあたかもまともな行為であるかのように説明していることは非常識の極みで論外だと思います。続く pic.twitter.com/EXOy4GQXds

タグ：統計

posted at 04:23:57

#統計例えば、現実でコインを2回投げてどちらの表面が出たとします。

そのとき、Bernoulli分布モデルの尤度函数(=モデル内での表の出る確率を意味するパラメータ0≤p≤1にモデル内で2回続けて表が出る確率を対応させる函数)はp↦p²です。

これを最大化するpはp=1になります。続く

タグ：統計

posted at 04:23:58

#統計そういう理由で「この現実のコインでは表の出る確率は1だろう」などと言うことは非常識極まりないことでしょう。

仮に最尤法がそういうものなら、最尤法はクズ同然であり、存在意義はないと結論できます。続く

タグ：統計

posted at 04:23:59

#統計もちろんそんなことはなくて、最尤法は単にデータの数値に(尤度の意味で)最も相性の良いパラメータ値を求めているだけだと解釈すれば、最尤法はクズではなく、特定の条件の下で強力な点推定の方法だと分かります。続く

タグ：統計

posted at 04:23:59

#統計上での最尤法の結果を、「コインを2回投げたら2回とも表が出た」というデータの数値に最も相性が良いBernoulli分布モデルのパラメータ値はp=1になる、と解釈すれば非常識な話にならずに済みます。

これだけの話なのだから教科書でもそのように説明して欲しいものだと思います。続く

タグ：統計

posted at 04:24:00

#統計データの数値に尤度の意味で最も相性が良いパラメータ値としてのモデル内で表が出る確率(数学的フィクション)と、現実のコインに関する表が出る確率が全然別物です。

その区別を明瞭にしていれば、非常識な考え方を受け入れる失敗を犯さずに済むと思います。

タグ：統計

posted at 04:24:00

#統計あと、最尤法に限らず、点推定の結果だけを報告することは、通常は非常識な行為だとされています。

点推定は確率的に誤差を含むので、その誤差の程度が分かるような情報と合わせて報告することが普通です。多くの場面で、信頼区間も同時に報告する習慣になっています。

タグ：統計

posted at 04:27:07

#統計 Bernoulli分布モデルでは「n回中k回成功」というデータの数値から得られる最尤推定値は p = k/n になります。すなわち、「n回中k回成功」というデータの数値に尤度の意味で最も相性が良いパラメータ値は「モデル内での成功確率はk/nである」になります。続く

タグ：統計

posted at 04:33:28

#統計シンプルなモデルでの最尤推定はこういう自然な推定法を与えることが多いです。

正規分布モデルにおける平均μと分散σ²の最尤推定の結果=標本に尤度の意味で最も相性の良いパラメータ値は、μ=(標本平均)、σ²=(不偏補正無しの標本分散)になります。

タグ：統計

posted at 04:33:29

#統計シンプルなモデルでかつ標本サイズが十分に大きな場合には、最尤法は自然で強力な点推定法になります。

モデルが複雑になると最尤法の適用が不適切になることがあります。そのような場合には事前分布を使う方法が有用になることが多い。ベイズ主義と無関係にベイズ統計は強力な方法です。

タグ：統計

posted at 04:36:41

#統計『統計学入門』での信頼区間の解説を訂正したい人は以下のリンク先スレッドを参照。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 04:39:25

#統計『統計学入門』では解説されていない現代的なP値、検定、信頼区間の解釈の仕方については、以下のリンク先で紹介した文献と講義動画を参照。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 04:43:37

あかちゃん(成人済) @ogya__mother__

#統計何はともあれ、これを最初に視聴するべきかも。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 04:45:07

@atelieraterui @mathtanuki 照井先生〜〜〜！よろしくお願いいたします！TeX以外にもマセマティカやJuliaをやると伺いましたが、今年度も言語は変わらずですか？

タグ：

posted at 04:50:09

#数楽例えば2×2行列の場合については、

D =
[ a 0 ]
[ 0 b ]

と可換な行列全体の集合と

J =
[ a 1 ]
[ 0 a ]

と可換な行列全体の集合を求めてみるとか。

一般の場合はJordan標準形経由でこの2つの場合に帰着できる。

タグ：数楽

posted at 05:02:42

Yas_W @yas1900

よく、大学では、「教科書が正しいと思うなよ」と脅されていた、むかーしだけど。
統計は、どれよんでもわかりにくかった思い出しかない。

でも、信頼区間を、割合とは書いてなかったような。。。。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 07:36:11

Akira Terui @atelieraterui

@ogya__mother__ @mathtanuki はい、よろしくお願いします。Mathematica と Julia は新年度も変わらず扱う予定です。

タグ：

posted at 08:31:48

よわむし @0315_osami

スケベチック・スケッチブック @610zhizhi1

この問題・・・、表現が間違ってない？？

くそー・・・、こんな宿題、小学生にやらせるなー！ pic.twitter.com/hz1zGlVHw1

タグ：

posted at 10:14:13

毎日新聞・将棋 @mainichi_shogi

「人文系のふわっとした仕事」というふわっとした括りにもっとピントを合わせると「ソーカル事案みたいなやり口が通用する分野のお仕事」ってことになるんじゃないかと思う。つまりGPTが有能というより当該分野の人間が無(ry twitter.com/nojiri_h/statu...

タグ：

posted at 11:35:44

片岡剛士（Goushi Kataoka） @kataokagoushi

藤井聡太王将がNHK杯で優勝し、一般棋戦の「グランドスラム」を史上初めて達成しました。mainichi.jp/articles/20230...

タグ：

posted at 12:03:54

オリヴィエ・ブランシャール@ojblanchard1著、田代毅訳『21世紀の財政政策』amzn.asia/d/ag1bEYz #Amazon 。経済生長が低迷し長期債務が高まる中、財政政策をどう扱っていったらよいかは大きな問題だ。本書はこうした問題について真っ先に読むべき本。訳も読みやすい。多くの方にお勧めしたい。

タグ： Amazon

posted at 12:25:26

#統計 P値と信頼区間の組み合わせの使い方については以下のリンク先で紹介した論文が参考になります。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 12:33:10

#統計『統計学入門』のような問題のある教科書で勉強してしまってもそう落ち込む必要はないと思います。

統計学への入門時にしんどい思いをさせられる面倒な計算の経験は、『統計学入門』のような問題のある教科書を読んだ場合であっても、そのまま活きます！

知識の訂正は比較的容易だと思います。

タグ：統計

posted at 12:33:11

#統計そして『統計学入門』のような問題のある教科書で勉強させられてしまった恨みは、自分の後輩達が同じ目に合わないようにすることで晴らせば良いと思います。

実際にそうなればめっちゃ建設的。

タグ：統計

posted at 12:33:14

Ishida the Brain Dam @tbs_i

この自由度四捨五入して整数にするのって、明らかに数表で棄却域求めてた頃の名残でしかなく、コンピュータ使える今では無意味なものなのに、未だに残ってるどころか東大出版会のアレにも載っているのか… twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 12:38:52

香川愛生 Manao Kagawa ☗ @MNO_shogi

このリプを見ると

『心マは心臓を再度動かすためにやっている』

と勘違いしている方が多いようですが、それは（心室細動等に対する）AEDの役目です。

心マの最大の目的は

『脳への血流を維持し、脳細胞を壊死させない』

ことです。

低酸素脳症を起こすと心拍が再開しても重い後遺症が生じます。 twitter.com/MIKITO_777/sta...

タグ：

posted at 12:40:35

藤井聡太竜王、NHK杯優勝、史上初の一般棋戦グランドスラム達成おめでとうございます！！！
何もかもすごすぎますね……！

本日の棋王戦も注目です。
news.yahoo.co.jp/articles/d6aa2...

タグ：

posted at 12:43:26

#統計『統計学入門』とは無関係に、ノンパラメトリック検定に関する解説もまずものが非常に多い。

例えば、丹後俊郎『統計学のセンス』(1998)の1.3節でのWilcoxonの順位和検定の解説は、よく見る誤用そのものです。

統計学入門書の説明の中にはこのように有害な解説がよく見つかる。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/ro4CYZrl9c

タグ：統計

posted at 13:28:38

#統計ノンパラメトリック検定については以下のリンク先スレッドも参照。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 13:30:20

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

めちゃくちゃ賛成。共感しまくりました。
↓ twitter.com/hiyori13/statu...

タグ：

posted at 14:14:13

古い算数教育の専門書を読むと九九について「乗数先唱と被乗数先唱の論争」に触れている場合がある
素朴な感想としては九九の表を見ても乗数と被乗数の区別はつかないのだから、「どちらを先に言うべきか？」なんて馬鹿らしいと思う。

＃超算数　
 ＃小学校の掛け算の順序の起源について考えてみる pic.twitter.com/EQWyRCVrlg

金子洋一神奈川20区（相模原市南区、座間 @Y_Kaneko

posted at 14:18:30

安倍晋三回顧録「Q:財務省との暗闘が7年9か月の安倍内閣の間中、続いていたということですか。
A:財務省と党の財政再建派議員がタッグを組んで、「安倍おろし」を仕掛けることを警戒していたから、増税先送りの判断は、必ず選挙とセットだったのです。そうでなければ、倒されていたかもしれません。」 pic.twitter.com/33oDHn2mZ1

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posted at 14:23:45

zoota319 @zoota319

一力さん、9回出場中7回決勝進出。すでに名誉NHK杯当確。 #NHK杯

タグ： NHK杯

posted at 14:38:34

この本は武政太郎の『算数の心理』（１９５１年）
以下のツイートで別の頁も紹介してみます twitter.com/OokuboTact/sta...

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posted at 14:43:09

Kazfel @Kazfel2

@jimanalyze @M26dsjZkXXK6Iao と学会著の「トンデモ本の世界T亅を読めば「ゲーム脳の恐怖亅がデタラメ本と分かります
ちなみにゲーム脳対策として読者にオススメなのがお手玉と10円玉立て…
山本弘氏が「研究対象について無知亅
「科学的な手順を踏んでいない」
「論旨がデタラメ亅としてトンデモ本認定をされているのでした pic.twitter.com/agQBae72iU

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posted at 14:48:39

#超算数　
 #小学校の掛け算の順序の起源について考えてみる

「割算九九表」という言い方は珍しい気がする。
しかし割り算は掛け算の逆なのだから、掛け算の九九の表が割り算にも使えるのは当然 pic.twitter.com/hjhKmkjJdG

posted at 14:50:10

#超算数　
 #小学校の掛け算の順序の起源について考えてみる

九九で交換法則を認識させるのは、今の教育方法と同じ。 pic.twitter.com/5vSxGa4WHR

posted at 14:54:14

Gabriel Peyré @gabrielpeyre

Harmonic functions are obtained by solving Laplace equation and define interpolating functions when using Dirichlet boundary conditions. en.wikipedia.org/wiki/Laplace%2... pic.twitter.com/4UgfTRTQHU

タグ：

posted at 15:00:00

#超算数　
 #小学校の掛け算の順序の起源について考えてみる

掛け算の九九を被乗数先唱で教える方法 pic.twitter.com/Rfqd2NS9RN

posted at 15:01:30

#超算数　
 #小学校の掛け算の順序の起源について考えてみる

掛け算の九九は被乗数先唱が良いか、それとも乗数先唱が良いのか、それとも両方すべきか・・・を論じている頁 pic.twitter.com/vSysHR7Sno

posted at 15:11:38

Anna @AnnaART89333

hit a wrong person 😂 pic.twitter.com/9M74CIubl3

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posted at 15:29:12

これは、さすがに北里大学、注意すべきじゃないの？

医大の教授が、違法な薬の取引を推奨していると思われる行為をしているのはさすがに大問題だと思いますよ。 twitter.com/alo3677/status...

タグ：

posted at 15:39:07

Richard McElreath @rlmcelreath

TVアニメ「ぼっち・ざ・ろっく！」公式 @BTR_anime

@Sad_Haque It means teddy bear in Russian. Also very similar to the word for mouse in many (most?) Slavic languages.

タグ：

posted at 15:51:17

𝙏𝙃𝘼𝙉𝙆 𝙔𝙊𝙐!
𝘽𝙊𝘾𝘾𝙃𝙄 𝙏𝙃𝙀 𝙍𝘼𝘿𝙄𝙊 𝙇𝙄𝙎𝙏𝙀𝙉𝙀𝙍𝙎!

1部公開録音
ありがとうございました🎸
さらに「#ぼっち・ざ・らじお」
4月以降も継続決定です！

2部後夜祭配信チケット発売中🎫
eplus.jp/bocchi-radio/

#ぼっち・ざ・ろっく
#青山吉能 #鈴代紗弓
 #水野朔 #長谷川育美 pic.twitter.com/xQeSTAhDZp

タグ：ぼっち水野朔鈴代紗弓長谷川育美青山吉能

posted at 15:57:21

@tomoak1n @tbs_i いいえ。『統計学入門』の説明では、

　整数とは限らない自由度νのt分布に近似的に従う。
　数表を使う計算ではνの代わりにνに最も近い整数を使うことがある。

と正しく説明せずに、

　近似的に～ν～に最も近い整数の自由度のt分布～に従う

となっているので、32年前の時点でもアウトです。 pic.twitter.com/u2azeoV5k5

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posted at 16:02:33

#統計別スレッドでのコメント twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 16:03:17

@tomoak1n @tbs_i 見逃していなければ、『統計学入門』ではχ²分布の自由度が整数に制限されているせいで、t分布も整数自由度の場合にしか定義されていないと思います。

『統計学入門』のWelchのt検定の説明を書いた人自身が誤解していても不思議ではないと思う。

『統計学入門』でのχ²分布とt分布の定義部分
↓ pic.twitter.com/J5u69qUWNA

タグ：

posted at 16:13:21

だから、その
『日本より小児のワクチン接種率が低い先進国』
では、
千人単位で小児がCOVIDで亡くなって、とんでもない数の子供がlong covidで学習機会を奪われ苦しんでいるんでしょうが……

せっかく日本は小児の犠牲を比較的抑えているのに、被害が多い国の後追いをしてどうするの？ twitter.com/kumagai_chiba/...

タグ：

posted at 16:13:59

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

Ishida the Brain Dam @tbs_i

@tomoak1n @genkuroki そう言う実務的な話ではなく理論的な解説のところでこう書いてるからねえ…
あと当時は大学なら計算機センターでSPSSやSAS使えてたし、PC98シリーズで動く統計ソフトも普通にあったからねえ。その時点でも手作業前提の説明は古いと言って良いかと。

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posted at 16:51:38

はまじあき @hamazi__

本日の朝日新聞、「エレキギターまだまだ魅力」のコーナーにてインタビュー記事載せていただいております！
ジミヘン！エディ！クラプトン！はまじあき！

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posted at 16:55:35

@tomoak1n @tbs_i 日本語版ウィキペディアには添付画像のように非整数自由度も使われることが説明されています。

最低でもχ²分布がガンマ分布の特別な場合であることが説明されていれば、パラメータを連続的に拡張する方法も分かります。(英語版でもその点は説明されている。)

ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AB... pic.twitter.com/FqLnpsmWxz

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posted at 17:16:33

@tomoak1n @tbs_i 確率分布族の離散パラメータ部分が、特別に分かり易く導入できる場合は多いですよね。

例えば、χ²分布やt分布だけではなく、ベータ分布もパラメータが正の整数なら一様分布の順序統計量の分布として導入でき、それを経由すると二項分布とベータ分布の累積分布函数の関係も自明になる。 twitter.com/tomoak1n/statu...

タグ：

posted at 17:20:02

Hiroo Yamagata @hiyori13

その後、Waybackマシンに捕捉されているという情報を佐藤様よりいただきました。ありがとうございます！無事復活できました！

タグ：

posted at 17:21:36

Hiroo Yamagata @hiyori13

昨日、この自分の書いた原稿を探していたのは、ChatGPT的な既存の文のつながりでそれっぽい文を作る話だと、最終的にその内容的な正しさを担保するのは、もとになったWeb上なり何なりのコンテンツの正しさだ、というのがグーグルの場合と同じだなー、と思ったからなのでした。 twitter.com/hiyori13/statu...

タグ：

posted at 17:24:50

Hiroo Yamagata @hiyori13

もちろん、グーグルもいまはペイジランキングなんか使ってないんでしょ？だから内容的にはもう古いけど。

タグ：

posted at 17:26:30

#統計「頻度主義vs.ベイズ主義」的な見方自体が馬鹿げているし、ベイズ主義と無関係にベイズ法は優れた方法です。

しかし、歴史的には、20世紀のベイジアンの超有名人が恐ろしく低レベルな頻度主義批判をしていたりする事例もあり、そういう低レベルな議論を否定することも必要。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:51:34

習俗觀察者 @super_ronin

ユーザーは両方の良いとこ取りでいいんだよね。😁 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 17:53:07

#統計現代においても、ベイズ主義の信奉者達の中には、内容的に酷く杜撰で統計学教育的に極めて有害な主張をする人がいるので要注意です。

具体的には豊田秀樹さんは最悪の事例になっていると思います。詳しくは私のツイログを参照。

タグ：統計

posted at 18:04:01

#統計最近存在を知って余りの酷さびっくりしたことに、因果推論で有名なルービン氏による以下のリンク先で紹介した発言があります。

ベイズ主義と頻度主義をそのようなスタイルで対比する人物の後について行くのはかなり危ないと思いました。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 18:04:02

#統計信頼区間について真っ当な説明をしている日本語の本もあります。

パラメータθに関する仮説の検定

と

パラメータθの信頼区間

が表裏一体であることが分かる解説であれば真っ当な解説だとみなせると思います。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 18:31:45

#統計有意水準5%の検定との関係を使った95%信頼区間の定義の仕方(もしくは特徴付けの仕方)については、既出の以下の講義動画も参照。

これをスタンダードな説明にするべき。

「自動書き起こし」にある文をクリックすると動画も該当箇所に移動できます。

ocwcentral.com/subjects/01GB4... pic.twitter.com/LrdzNwPC2u

タグ：統計

posted at 18:48:21

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

#統計添付画像に引用した講義動画の部分を見れば分かるように、「信頼区間の方を使うべきなので、仮説検定は無用である」というような意見は統計学教育的に有害であることも分かります。

ocwcentral.com/subjects/01GB4... pic.twitter.com/GABLzZXr1u

タグ：統計

posted at 18:53:28

#超算数詳細の調査が必要だが東京高師が1913年に出した論文でdl.ndl.go.jp/pid/6040594/1/16、
【加法の符号+はタス又はヨセルと読む。減法の符号-はヒクと読む。等号=は本学年にてはワと読む。】と定められているのを発見した。加法は和算の頃から寄せ算の呼ばれていたが、タスの語もかなり古い。

タグ：超算数

posted at 18:54:58

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

#統計検定もしくはP値を使うことと、信頼区間を使うことの関係については以下のリンク先スレッドを参照。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 18:55:25

#超算数ほんの少し後にも
岐阜県師範学校附属小学校編『教授要領』加納町 (岐阜県)、仲野保五郎、1914年。dl.ndl.go.jp/pid/938140/1/69
+記号の読みとしてヨセル、タスを併記するものがあった(110)。 pic.twitter.com/nSuuFGwMso

タグ：超算数

posted at 18:58:31

Yuki FURUSE 古瀬祐気 @ykfrs1217

クラスター班には陰謀論者や戦闘民族がいて、なかなかにカオスだったんやで。っていうお話
m3会員（www.m3.com/news/iryoishin...）
非会員（www.google.com/search?hl=en&s...） pic.twitter.com/0723VJ6Etp

タグ：

posted at 19:35:54

sako @SSako86

TVアニメ「ぼっち・ざ・ろっく！」公式 @BTR_anime

間違いを指摘されて反論できなくなったら、「マウントを取ってきた」ってみっともなくないか。

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posted at 19:39:45

𝙏𝙃𝘼𝙉𝙆 𝙔𝙊𝙐!
𝘽𝙊𝘾𝘾𝙃𝙄 𝙏𝙃𝙀 𝙍𝘼𝘿𝙄𝙊 𝙇𝙄𝙎𝙏𝙀𝙉𝙀𝙍𝙎!

2部後夜祭
ありがとうございました🎸

🎫アーカイブ期間3/25(土)23:59まで
eplus.jp/bocchi-radio/

#ぼっち・ざ・ろっく
#青山吉能 #鈴代紗弓
 #水野朔 #長谷川育美 pic.twitter.com/5Fe8vdbmlO

タグ：ぼっち水野朔鈴代紗弓長谷川育美青山吉能

posted at 19:53:33

心マのコツは上半身の筋肉を使わないで、腕は肘を伸ばして固定し、
体重を利用して下半身や腰のバネを使って、真上からリズミカルに胸骨に力を加えることですね✨

慣れると全然力を使わないし、肋骨を折ることも少なくなります。

週に数回は心マをする生活を2、3年続けれは普通に身についてきます。 twitter.com/xNEKOSUKEx/sta...

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posted at 20:06:04

Akinori Ito @akinori_ito

それにしても一気に来たなあ。ここでMicrosoftが他のビッグテックを突き放すとは思っても見なかった

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posted at 20:15:27

@turi2018

母から「るるが来て、お父さん笑う事が増えたよ」と送られきた写真。親父とるるを見ていると、笑う事って大切だなっと思った pic.twitter.com/ngtKPiqhvb

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posted at 20:33:33

イアン・スチュアートの『数学の真理をつかんだ２５人の天才たち』（水谷淳：翻訳　ダイヤモンド社）　のガロアの章を読んでいたら、コーシーとルフィニについての没年がゴチャゴチャになっている pic.twitter.com/ep4KBolVmw

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posted at 21:29:49

Akinori Ito @akinori_ito

念のために本当にその出典に存在するのか確認したら存在しなかった。危なかった・・・ twitter.com/akinori_ito/st...

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posted at 21:38:37

Akinori Ito @akinori_ito

Bingは検索に基づいて物を言うので比較的信頼できるかと思っていたがそうでもないな。必ず出典を確認しよう

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posted at 21:45:13

渡辺明 @watanabe_1984

棋王戦第4局。 pic.twitter.com/2Z18gf6cH3

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posted at 21:50:55

Hal Tasaki @Hal_Tasaki

LLM によって知性の模倣ができたことから人の言語習得まして人の知性について何かがわかるという議論があるのは不可解。どう見ても学習方法が違いすぎるし。
馬みたいに人や荷物を速く運べるものを目指して自動車ができたようなものだと思う。自動車は便利だけどいくら調べても馬の本質はわからない。

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posted at 22:09:02

鈴代紗弓 @s_suzushiro

たーーーーーくさん笑ったから
今日はよく寝れそうです🤣✨
間違いなく今年1の爆笑でした笑
#ぼっち・ざ・ろっく最高！！
#ぼっち・ざ・らじおセンキュー！！

これからもよろしくね🥁🌈 pic.twitter.com/dbEJE61ipv

タグ：ぼっち

posted at 22:20:14

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Hal Tasaki @Hal_Tasaki

一方で、このやり方が成功したことによって言語の本質に光があたるという考えはもっともらしいと思う。
いずれにせよ、そういうかっこいい話とは無縁のところで、ぼくたちの文明の一側面が大きく変わることになるんだろうと思うけど。

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posted at 22:28:02

Karandeep Singh @kdpsinghlab

Like #rstats 10 yrs ago, Julia’s adoption in industry for data cleaning tasks is not much discussed and probably low due to its being new and known more for math optimization.

Curious if you use (or plan to use) Julia for data cleaning.

Which package👇?

Which industry (reply)?

タグ： rstats

posted at 22:33:41

Karandeep Singh @kdpsinghlab

Don’t intend the choices here to represent a dichotomy. They are interconnected and work well together. Twitter polls don’t allow multi-select.

#JuliaLang folks, help me boost!

タグ： JuliaLang

posted at 22:40:41

yuri @syoyuri