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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2023年06月29日(木)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 #Julia言語 Bernoulli試行での、P値函数と事後分布のグラフのアニメーション。

ときどき「ベイズ統計なら事後分布の幅が広いことで自信のなさが表現される」のような発言を見ますが、P値函数についても同じことを言えます。

どちらも標本サイズ→大で幅が狭くなって行く。

ソースコード→ALT pic.twitter.com/E64q2bp4qD

タグ: Julia言語 統計

posted at 00:19:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 #Julia言語【再】Bernoulli試行での、P値函数と事後分布のグラフ。

ときどき「ベイズ統計なら事後分布の幅が広いことで自信のなさが表現される」のような発言を見ますが、P値函数についても同じことを言えます。

どちらも標本サイズ→大で幅が狭くなって行く。

ソースコード→ALT pic.twitter.com/isihBOZWUA

タグ: Julia言語 統計

posted at 00:27:39

Genie @GenieMVC

23年6月29日

🎉 New demo app alert!

Check out this interactive demo of the famous Travelling Salesperson Problem (TSP) using @JuMPjl for optimization. 👉🔗bit.ly/3qXCKJ4

All built with our #nocode UI editor and deployed with 1-click on Genie Cloud.

#julialang #genie #webdev

1/3 pic.twitter.com/cnQyNpdS5j

タグ: genie julialang nocode webdev

posted at 00:33:12

大澤裕一 @HirokazuOHSAWA

23年6月29日

NHKの仮説検定の動画授業(間違いだらけ)も、すぐに配信を停止すべきでしょう。 twitter.com/sponichiannex/...

タグ:

posted at 07:22:39

CoffeeCup @coffeecup2018

23年6月29日

「A x B=B x A自体、交換法則を導入しないと成り立たない」

また頓珍漢なこと言う人が出てきた。 twitter.com/cyua16/status/...

タグ:

posted at 08:34:14

北里紗月 小説家・臨床検査技師・胚培養士 @kitazatosatuki

23年6月29日

デーモン小暮閣下さんが、ライブでマスク着用を求めたら、早速マスク嫌いの人々に非難されてた。

この悪魔崇拝者め、みたいな言われ方してたけど閣下さんに限っては誹謗中傷に当たらないのかな、などと思う朝。

閣下さんの歌では
『トイトイトイ』が好きです。

タグ:

posted at 08:40:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@aoki_taichi @dannchu #Julia言語 高速化を試みてみました。

①オリジナルのコード。膨大なアロケーションが発生しています。原因はrandn(2)です。

②randn!とStaticArrays.jlを使って、アロケーションを消しました。これで10倍以上速くなっています。

③コードの単純化。

④並列化!

nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/O3hEG2e8jq

タグ: Julia言語

posted at 09:07:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@aoki_taichi @dannchu #Julia言語 私のパソコンだと100億回まわすと最初のコードのままだと5000秒程度かかりそうですが、アロケーションを消してコードを整理して並列化したバージョンならば130秒程度です。

こういう高速化はこの手の実験時にものすごく役に立ちます。

速いは正義!

twitter.com/aoki_taichi/st...

タグ: Julia言語

posted at 09:12:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@aoki_taichi @dannchu #Julia言語 コードもここまでシンプルにできます。このまだ並列化されていないコードでも100億回まわすのに400秒かかりません。

nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/BSUHgHAeBi

タグ: Julia言語

posted at 09:16:43

Taichi AOKI @aoki_taichi

23年6月29日

と、思ったら、スッキリ書くのもいただいた。今後は、これを参考にしよう。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 09:23:45

らじうむ小山_PPPMP @Ra_koyama

23年6月29日

こういうレベルの人までいると知ってひっくり返ってる。

溶けないってぇぇぇぇぇwwwwwwwwww(大草原)
私が使っていたトレーサー用の試薬は何だったんだーwww
水に溶けないのなら、遠心分離でも濾過でも除去は簡単なんだけどねぇw twitter.com/Junbmw320i/sta...

タグ:

posted at 09:25:24

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#Julia言語

整数の変数 += Bool値の何か

と書くと、右辺がtrueならば整数の変数に1が足され、falseならば0が足されます。

これによってif文を削除できて便利です。

& と && のどちらを使った方が速いかは実際に試すまでわからなかった。並列化との相性もありそう。

github.com/genkuroki/publ... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/WL6tvcs01k

タグ: Julia言語

posted at 09:36:10

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#Julia言語 あと、1億回のようなループの内側でrand(n)やrandn(n)を使うことはほぼ禁忌です。ループを回した回数に比例してアロケーションが発生する。

あと、2次元や3次元のベクトルにはStaticArrays.jlを使うべきです。使うとアロケーションを消せます。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: Julia言語

posted at 09:38:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#Julia言語

ループの内側が独立に実行できるforループの並列化は非常に簡単です。

ソースコード github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/pSoQuFq2iX

タグ: Julia言語

posted at 09:45:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 妙な感じに「ベイズ万歳」な言説に騙されている人を見たら、「あなたはP値函数について知っているか?」と聞いてみた方が良さそう。

P値函数について知っていて基本的な場合に自分で実装し、同様のことをベイズ統計の方法でも実装すると、ベイズ統計の便利さと不利な点がよくわかります。 pic.twitter.com/FkyEW3gyCX

タグ: 統計

posted at 10:04:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 NHK高校講座はどれだけ多くの人が受講しているのでしょうか?

その仮説検定の解説は完全なデタラメです。

【帰無仮説が起こる確率】と言っていて、さらに何が有意水準未満なら帰無仮説が棄却されるかに関する説明も間違っています。

正しい部分がほとんどない。

www2.nhk.or.jp/kokokoza/watch... twitter.com/hirokazuohsawa... pic.twitter.com/XDZr9WOsK7

タグ: 統計

posted at 10:19:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 注意不足で生じた一部のミスであればここまで言う必要はないのですが、NHK高校講座での仮説検定の解説 www2.nhk.or.jp/kokokoza/watch... はほぼ全面的にデタラメな内容であり、この解説に関わったスタッフ達は統計学についてほとんど何も理解していないです。

NHK高校講座の受講者に周知されるべき。 pic.twitter.com/AwUmvqKHCh

タグ: 統計

posted at 10:22:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 正しい知識を得たい人は以下のリンク先のリンク先の解説をみるとよいです。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 10:27:53

ninomiya . @nmilog

23年6月29日

あー なんか九大の先生方が気の毒な twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 10:33:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 統計学についてまともに理解していない人がおかしな講義を堂々としているのはNHK高校講座に限りません。

九大数理・データサイエンス教育研究センター センター長で九大副学長の内田誠一氏は添付画像のように講義しています。

mdsc.kyushu-u.ac.jp/wp/wp-content/...

human.ait.kyushu-u.ac.jp/~uchida/ twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/DwHPHiy8HS

タグ: 統計

posted at 10:47:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 九州大学のデータサイエンスの事実上のトップが、信頼区間の解説で

❌【母平均の分布もわかる!】

と説明したり、仮説検定の解説で

❌【t分布する二つの値の「差」も,やはりt分布】

と説明したりしているわけです。

mdsc.kyushu-u.ac.jp/wp/wp-content/...

human.ait.kyushu-u.ac.jp/~uchida/ pic.twitter.com/0e4D19qt4s

タグ: 統計

posted at 10:53:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 「本当は理解していても、誰でもそういうバカなことを言っちゃうことがあるよね」と感じられる事例であれば、このような扱いをしてはいけないと思うのですが、説明のあまりの杜撰さから

 この人、本当にわかってないよね

と判断せざるを得ない感じになっている。

日本の統計学教育の現状。

タグ: 統計

posted at 10:57:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 脱線おまけ

μとlog σ²ついて平坦なimproper事前分布に関するμに関する事後分布が与える信用区間は通常の信頼区間にぴったり一致します。

しかしその場合も、μの事後分布を見て「母平均の分布もわかる」とは言わない方が良いです。未知の固定されている母平均の値とパラメータμは違うものです。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/7Dj7DYIZUZ

タグ: 統計

posted at 11:12:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 脱線おまけ補足

上のツイートは正規分布モデルを前提にしています。

μとlog σ²について平坦な事前分布を採用した場合の正規分布モデルのベイズ統計によるμに関する推論は、正規分布モデルを使ったμに関する通常の検定や区間推定と本質的に同等だと考えられます。

タグ: 統計

posted at 11:16:50

栗原裕一郎 @y_kurihara

23年6月29日

平易な言葉で論点をかなり網羅しているスレッドだと思いました。 twitter.com/8zCjAzxFdaI2YJ...

タグ:

posted at 11:51:36

TVアニメ「ぼっち・ざ・ろっく!」公式 @BTR_anime

23年6月29日

アルバム「#結束バンド」

オリコン上半期ランキング 2023
「作品別売上数部門」の
「デジタルアルバムランキング」で
首位獲得となりました。

沢山のご声援、誠にありがとうございます。
引き続き応援のほどよろしくお願いいたします。

#ぼっち・ざ・ろっく pic.twitter.com/wiabv2W4BT

タグ: ぼっち

posted at 12:00:00

探究 @sekai_tankyu

23年6月29日

東大数理ビデオアーカイブ 2013年度 ビデオゲストブック

この動画の1~3分あたりを参考にして3×5と5×3が同じだとする意見を阿保と申す珍獣がいた。 www.ms.u-tokyo.ac.jp/video/vgbook/v...

タグ:

posted at 13:45:40

探究 @sekai_tankyu

23年6月29日

結局インタビューを受けた方が仰っていたのは算数・数学が持つ解答への多様なプロセス及びその中での試行錯誤の面白さなんじゃねーの?

タグ:

posted at 13:47:13

大' @satodainu

23年6月29日

東北大がやってる下水中の #新型コロナウイルス の量に基づく #仙台市 での COVID-19 流行予測のデータをグラフ化してみた。
今は全数把握をやってないから感染拡大状況が良く見えてないけど、すでに年末の第8波に近づいているのではないかという状況みたい。 #COVID19
novinsewage.com/%E4%B8%8B%E6%B... pic.twitter.com/VveCNihtPO

タグ: COVID19 仙台市 新型コロナウイルス

posted at 14:05:39

なべきち @nabekichi32

23年6月29日

コレ、「こうやったら簡単に解ける!(ドヤァ」もいいんだけど、こういうのを腕力でゴリゴリ解くチカラも育ててあげたいよね。
だってみんな挙って「簡単に解ける解法こそ醍醐味」って言っちゃってるから(特に塾講師界隈

タグ:

posted at 14:22:29

@kuri_kurita

23年6月29日

ちゅ〜るフロートで水分摂取(強制給水😼) pic.twitter.com/cJO2U5ADBO

タグ:

posted at 15:11:36

RochejacMonmo @RochejacMonmo

23年6月29日

高校学習指導要領解説「数学編 理数編」のp.108で,はっきりと「その否定命題としての帰無仮説H_0を考える」と言い切ってしまっていることにも気が付いた. twitter.com/RochejacMonmo/... pic.twitter.com/QAF5sJp9xN

タグ:

posted at 15:23:16

RochejacMonmo @RochejacMonmo

23年6月29日

日本学術会議の分科会の提言
新学習指導要領下での算数・数学教育の円滑な実施に向けた緊急提言:統計教育の実効性の向上に焦点を当てて
www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/...
でも高校の推測統計について色々カッコいいことを言ってるわけだけど,教科書や現場で教える実態とかけ離れすぎではないか. pic.twitter.com/lJE4CpcAXv

タグ:

posted at 15:31:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@ns10110412 「十分性の確認にはなりません」は曖昧な言い方なので、他人の発言の否定で述べるにはやめた方が良いと思いました。

方程式からx=2かつy=3 が導かれたとき、x=2とy=3を元の方程式に代入すれば、方程式とx=2かつy=3の同値性は証明されたことになります。

文脈を読み取って正しく解釈することは大事。 twitter.com/ns10110412/sta...

タグ:

posted at 15:45:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@ns10110412 さらに、数学を教えている側が、「方程式の等式の同値変形でxとyの値を求めている」と理解していても、生徒の側が理解していなければ、方程式を解くことが論理的にどういうことであるかを理解していないことになり、かなりの注意が必要です。続く

タグ:

posted at 15:48:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@ns10110412 「方程式の等式の同値変形でxとyの値を求めている」ことを数学を教えている側が理解しているという理由で、答案の書き方の形式として、

求めたxとyの値を方程式に代入して確認しなくてよい

と教えることは最悪の教え方だと思います。続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 15:52:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@ns10110412 答案の書き方の形式は数学的にはくだらない問題で、心の中で論理的に理解しているかが重要です。

数学を教えている側の立場で十分な答案を書いていても、答案を書いた側が不十分な理解の下でその答案を書いたときには、何らかの方法で理解に近付くように促す必要があります。

タグ:

posted at 15:55:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@ns10110412 数学を理解するために問題を解くときの目標は、数学を理解している人にマルをつけてもらえるような答案を書くことではありません。論理的な理解抜きにそのようなことができるようになってもダメです。

理解を深めるために数学の問題を解いているとことを忘れると無駄な時間を過ごすことになります。

タグ:

posted at 15:59:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@ns10110412 こういうことは、学生時代にセミナー形式の教育を受けていればよく知っていることのはず。

セミナーで学生の側が形式的には十分な説明をしていても、内容の論理に関わる質問に答えることができなければ理解していないとみなされる。

数学では理解が重要なのでそういう教育が必要になります。

タグ:

posted at 16:03:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@ns10110412 中高生には大学生よりもずっと優しく(易しく)教える必要がありますが、中高生が形式的には十分な答案を書けるようになっても論理的に理解していないように見えるときには、教える側は「自分の教え方にはまだ負債が残っている」と思う必要があると思います。

タグ:

posted at 16:05:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@ns10110412 以下のリンク先スレッドでも同様の意見を述べました。

特に奇跡に関する入試問題で、マナー講師に教わったかのように「~を答案に書く必要はない」と教わり、それを信じて、論理的内容の理解を軽視した受験生は大学受験で失敗する可能性があります。

論理的な理解は非常に重要。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 16:14:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@ns10110412 以下のリンク先では、実際に出された大学入試問題を例にかなり具体的な説明をしています。

答案の形式として「~は書かなくてよい」「~と書くべきである」と教えることは大学入試対策としてもかなり有害だと思われます。

論理的に理解しているかどうかは入試対策でも重要です。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 16:23:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@ns10110412 以下のリンク先の話題とはほぼ無関係の事柄について長々と書いてしまってごめんなさい。

以下のリンク先の話題とは別に重要なことが語られていないように思ったので説明してしまいました。 twitter.com/ns10110412/sta...

タグ:

posted at 16:25:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@ns10110412 すみません、上で具体的に説明していると書いたのですが、数学の内容的には具体的ではなかった。数学的内容については以下のリンク先を参照。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 16:28:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@ns10110412 以下のリンク先のRochejacMonmoさんの意見に私は賛成です。

軌跡の求め方が論理的に教えられておらず、「逆の議論は答案に書かなくてもよい」と答案の形式に関するマナーのように教えている人達もいそうです。 twitter.com/rochejacmonmo/...

タグ:

posted at 16:34:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 正規分布モデルの使用時の注意

❌母集団分布が正規分布にしたがっていなければ、正規分布モデルを使って統計分析してはいけない

は誤りなので要注意です。中心極限定理のお陰で正規分布分布モデルを使った母平均に関する検定や区間推定の誤差は小さくなり易いです。(母分散については違う)

タグ: 統計

posted at 16:42:11

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 いつもお世話になっているRochejacMonmoさんによる以下のリンク先のスレッドは非常に参考になるのでお勧め!

高校学習指導要領解説「数学編 理数編」は学習指導要領と違って法的拘束力が皆無なのですが、対立仮説の否定命題としての帰無仮説を考えるともろに書いてあります。これも酷い。 twitter.com/rochejacmonmo/...

タグ: 統計

posted at 16:45:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 【色々カッコいいことを言っているわけだけど,教科書や現場で教える実態とかけ離れすぎではないか】と私も言いたかったことを資料付きで言い切ってくれたことは、非常にありがたいと思いました。

カッコいいことを言ったのだから、まともな教材案を出す責任が生じているのにそうなっていない。 twitter.com/rochejacmonmo/...

タグ: 統計

posted at 16:49:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 おそらく学習指導要領解説とは独立に、学習指導要領解説と同様におかしなことを言う人もいるので、どちら側も警戒する必要があります。

個人的な意見では、現代においては、仮説検定を背理法との類似だと説明している人達は基本的なことを理解していないとみなされるべきだと思います。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 17:11:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 仮説検定について、「有意差を出したいから、差がないという帰無仮説を仮定してそれを検定によって否定しようとする」と説明して来た人達は沢山いるはずですが、そういう説明の仕方が仮説検定の誤用を誘発して来たのだと思う。

その結果が『統計的有意性とP値に関するASA声明』が出される事態。

タグ: 統計

posted at 17:16:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 注意:学習指導要領解説には法的拘束力がないので、学習指導要領解説の内容に従って「帰無仮説は対立仮説の否定命題にする」と高校生向けに解説している人達は、学習指導要領解説のせいにはできず、自分自身で責任を取る必要がある。

タグ: 統計

posted at 17:37:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 現代においては最低でも『統計的有意性とP値に関するASA声明』に矛盾しない仮説検定の解説が必要です。そういう解説はYouTubeで無料で視聴できます。

以下のリンク先を参照。

佐藤俊哉先生の動画なのですが、内容とは別に、話の聴き易さという点でも驚異的に優れた講義動画だと思います。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 17:38:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 この長大なスレッドには色々書いてありますが、NHK数学講座の仮説検定に関する湯浅弘一氏による

 【帰無仮説が起こる確率】

という言い方を使った解説の論外さは飛び抜けている。

帰無仮説は統計モデルの確率分布のパラメータの値に関する仮説になることはクリアに説明するべき。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 18:48:21

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 補足

【帰無仮説が起こる確率】という発想をしてしまったせいで、

❌μ=100のような仮説が現実にぴったり成立していることは確率的にあり得ないので、μ=100のような帰無仮説を否定したい仮説として提示すること自体に意味がない

のように言うのも誤り。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 18:54:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 別の補足

ベイズ統計では連続パラメータμについて事前分布を設定して、データの値から連続パラメータμに関する事後分布を作る。

そのとき、

❌事後分布でμ=100となる確率はゼロなので、頻度論でμ=100のような型の帰無仮説を設定することはナンセンスである

のように言うのも間違いです。

タグ: 統計

posted at 18:57:56

大澤裕一 @HirokazuOHSAWA

23年6月29日

NHKの仮説検定の授業動画があまりにも間違いだらけなので、TBSが統計教育産業に参入してきたのか!?
www.nikkei.com/article/DGXZRS...

タグ:

posted at 19:08:56

白石 淳, 救急医 / Shiraish @shiraishia_md

23年6月29日

これって警察に言っても良いと思います?

タグ:

posted at 19:43:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 帰無仮説μ=100の両側P値の、ベイズ統計での事後分布での類似物は、

❌事後分布で帰無仮説μ=0が成立する確率(これは常に0になる)

ではなく、例えば、

⭕️事後分布で100以上になる確率と100以下になる確率の小さい方の2倍

になります(別の取り方もある)。

タグ: 統計

posted at 19:56:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 実際に、シンプルなモデルで、両側P値とベイズ統計での類似物を同じデータの数値について計算すると、互いに相手の近似値になっていることがわかります。(漸近論を使えばその近似がシンプルなモデルでは一般的に成立していることも示される。)

タグ: 統計

posted at 19:58:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 すでに大部分の真っ当な統計学ユーザーは(両側)P値の使い方についてはよく知っているはずです。

そういう人が「ベイズ統計も便利だよ」と教えてもらっても、困った人たちが「ベイズ統計は異なる主義哲学思想原理に基く」と有害な宣伝をしまくっているせいで、躊躇してしまいがちだと思う。続く

タグ: 統計

posted at 20:01:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 しかし、使い慣れたP値と、そのベイズ統計での類似物が、シンプルなモデルでは互いに相手の近似値になっていることを具体的な例の計算で納得できれば、ベイズ統計を使うことへの疑念や恐怖感が薄れるのではないかと思います。

タグ: 統計

posted at 20:04:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 二項分布モデルで標本サイズを増やしながらの、通常のP値とBayes統計での類似物を同時プロットの動画。

n=100あたりで見た目的にほぼぴったり一致するようになります。非ベイズとベイズの一致!

ソースコード #Julia言語 → ALT pic.twitter.com/wEVzKAbJMV

タグ: Julia言語 統計

posted at 20:18:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 二項分布モデルでは、ベイズ統計を使うか否かは好みの問題に過ぎないとも言えます。

扱うモデルを複雑にして行くと、ベイズ統計が便利だと言われる理由もよくわかるようになります。

タグ: 統計

posted at 20:21:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 P値や信頼区間やそれらの親玉であるP値函数などがすでに統計ソフトの形で実装されて普及している統計モデルではなく、自分自身の専門知識を活かして独自の統計モデルを使った統計分析をできる人達を育てるにはベイズ統計の方法で教えざるを得ないと私は思っています。

タグ: 統計

posted at 20:35:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 統計モデルが複雑になると、適切なP値函数の定義を作ることは数学的に難しくなります。

P値函数の代替物としてベイズ統計の事後分布を使うことにすれば、MCMC法によって多くのモデルで事後分布を近似計算でき、適切なP値函数の定義を自分で作る相当に面倒な作業から解放されます。

タグ: 統計

posted at 20:41:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 以下のリンク先の動画は、P値函数の代替物として、ベイズ統計での事後分布を使ったときの比較の例になっています。

それを見れば二項分布モデルでは代替可能なことを納得できると思います。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 20:44:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 以上のように専門知識を活かした独自設計の統計モデルを利用できる人達を増やすためにベイズ統計を利用するという立場は、因果図式を描いて因果推論(因果効果の推定)を行える人達を育てることと相性が良いです。続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 20:48:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 なぜならば、専門知識を用いた因果図式で要約される構造的因果モデルでパラメータが有限個のものは、StanやJuliaのTuring.jlのような確率プログラミング言語と相性が抜群です。続く

タグ: 統計

posted at 20:51:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 データの数値からそういうモデルもパラメータの推定を事後分布を求める形で行うことができれば、Pearlさんが言うところの因果推論の第一法則(潜在結果変数の定義だとおもってよい)を使って、do-calculus抜きで因果効果の推定をできます。続く

タグ: 統計

posted at 20:54:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 これは因果推論の仕組みとベイズ統計のために使える確率プログラミング言語について知っていれば自明なことなのですが、全然普及しているようには見えません。

これは非常にもったいないことだと思います。

タグ: 統計

posted at 20:56:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 そういうベイズ統計のための道具としての確率プログラミング言語と因果推論の相性の良さについては、Statistical Rethinkingで有名なMcElreathさんの解説があります。

elevanth.org/blog/2021/06/2...

タグ: 統計

posted at 21:00:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 一時期、日本語圏でベイズ統計モデリングの普及活動が活発になった時期があったと思うのですが、その続きとしてなされるべきなのは、ベイズ的構造的因果モデリングによる因果推論の普及活動なのではないかと私個人は思っています。(現時点では私しかこういうことを言っていないので残念。)

タグ: 統計

posted at 21:04:13

sekkai @sekkai

23年6月29日

子どもたちの笑顔を取り戻そうという掛け声でマスクだけじゃなくありとあらゆる感染症対策を放棄した結果、子どもの感染が激増して欠席者や休校だらけになってるけど、まあ自治体も国も感染対策は完全放棄して個々人に丸投げなので、少しでも自分ができる範囲で対策するしかないですよね。

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posted at 21:36:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 以下のリンク先の

通常のP値は二項分布の正規分布近似を使って得た両側P値



ベイズ的P値は事後分布から作ったP値の類似物

で、それらの定義は完全に異なります。しかし、nを大きくするとそれらは相手をよく近似するようになる。続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 21:51:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 #数楽

特に確率論では定義か異なる2つの量が互いに相手をよく近似するようになるという型の定理が珍しくありません。

統計学ではそういう数学の道具を使っているので、

❌非ベイズの量Aとベイズの量Bでは定義が全然違うので完全に異なるもの扱いが必要である

と安易に考えることは誤り。

タグ: 数楽 統計

posted at 21:55:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 以下のリンク先の例での一致は近似的なものに過ぎないのですが、ぴったり一致する場合もあります。

例えば、1群もしくは対応する2群のt検定のP値や線形回帰の回帰係数に関するt検定のP値と、それらの平坦事前分布のベイズ統計での対応物はぴったり一致します。(証明は計算練習問題) twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 22:00:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

#統計 【数Ⅰを超えている】という評価の仕方は肯定的すぎます。

このツイートを含むスレッドに書いたように、NHK高校講座の仮説検定の解説はまるっきりのデタラメで、まともな部分がほとんどありません。 twitter.com/kobayashi__ren... pic.twitter.com/v5nzsmeEPl

タグ: 統計

posted at 22:18:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@ns10110412 「単なる検算」だと強く主張したいならば、生徒の側が、

ax+by=p
cx+dy=q

から

x=α
y=β

を導けるときに、適切な条件を補って、それらが同値になることの証明を準備なしでノータイムでできる必要があります。

できない生徒にとっては「単なる検算」にはなりません。できる生徒は超少数派でしょう。

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posted at 23:05:24

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@ns10110412 中学生では、出題される連立一次方程式が解が一意存在する場合に限られており、その場合に過剰適応してしまっており、論理的に必要十分になることを理解して解いている子は稀だと思います。

中高生に教える側は生徒がそこを理解していないということを前提にする必要があります。

これはOK?

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posted at 23:50:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年6月29日

@ns10110412 私はツイッターで

from:ns10110412 軌跡

を検索してみて不安になりました。具体的には

例に挙げた九大の問題でバツを喰らう受験生が増えるような言説の流布はやめた方が良い

と私は強く思いました。九大の問題については以下のリンク先を参照。

これに賛成なら特に議論したいことはありません。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 23:59:23

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