黒木玄 Gen Kuroki
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2017年03月04日(土)
「東京だけでやれ。俺らを巻き込むな」ってことほんま多いよね。最近だと築地市場の移転問題とかそうですが、東京ローカルの地方行政の話をテレビの全国ニュースやらワイドショーやらで毎日のように飽きずにやってるのはほんまに変やなあといつも思っている。他所に住んでる人には関係ないし
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posted at 01:12:09
我々は、今日の84歳の、幾許かある戦前の社会を知る老人が 「科学が風評に負ける事は国辱。」という言葉を噛み締め無ければいけない。
72年前に我が国の若者の300万人の命を太平洋の藻屑に吸い込んだ戦争指導者達の欺瞞がまさにそれの非科学的精神論なのですよ。
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posted at 01:25:14
これは中西準子さんの言葉（とされるもの）だったのか。→『「豊洲が風評に負けて放置されるのは、科学が風評に負けたことになる。これはまさに国辱だ。世界に（対して）日本が恥をかくことになるという」と忠告もいただきました。』
mainichi.jp/articles/20170...
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posted at 05:30:19
@akio6o6 コメントありがとうございます。アプリとかエクスポートとかはおいおい準備します。1000ページ程度の例ならこちらをご覧下さい。
scrapbox.io/UIPedia
個人的なものや研究室のものは1万ページぐらいあるのですが...
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posted at 10:09:30
@kikumaco @genkuroki 日本会議とニューエイジが近いという話は菅野完氏がしてますね。この人も今回は安倍叩きに回ってしまったのが残念ですが。
twitter.com/noiehoie/statu...
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posted at 11:05:43
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
陰山先生はあいかわらず暗記が好きだなあ ＃超算数 pic.twitter.com/4nY1imTqqk
タグ： 超算数
posted at 11:05:45
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
＃超算数 でも陰山先生はいいことも言っている pic.twitter.com/24h8EA7I4l
タグ： 超算数
posted at 11:09:54
@baatarism @kikumaco その人は私的にはチョー算数がらみの以下のリンク先の発言であきれた人でもあります。掛算順序固定強制を含む指示についても「指示行動の訓練」という意味合いだと肯定的に解釈する方針はまずすぎ。
twitter.com/noiehoie/statu...
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posted at 13:20:42
@baatarism @kikumaco 社会問題に限らず(例えばチョー算数的な事柄についても)事実を過剰解釈する傾向が強い人なのだと思います。
安倍総理周辺に満ちているトンデモが批判されることはまともな人であれば大歓迎だと思うのですが、あれじゃあ、逆効果。是々非々大事。
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posted at 13:26:36
twitter.com/ny1971/status/...
なんか議論になっているな。「こんなの採点がナンセンス。バツになっても気にするな」で終了。子供を納得させる必要もない。
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posted at 13:45:07
@genkuroki @piy0piy0piy0ko 私は確率を教えるときは、「広い会場に100億人いて各自が一斉に試行を行う」という状況を想像してもらいます。一斉にコインを投げたら、全員が表となる可能性は０ではないし、表と裏が丁度ぴったり半々ともならないが、おおむね半々だろう
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posted at 13:48:11
@genkuroki @piy0piy0piy0ko コインとサイコロを投げて「表でかつ1の目」なら、全体のうちのおおむね１／１２ 「表または１の目」なら・・・
という具合。確率の概念さえつかんでいれば「和事象」だの「積事象」だのという用語も公式も不要。
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posted at 13:50:50
@genkuroki @piy0piy0piy0ko 「袋Ａには赤玉2・個白玉3個 袋Ｂには赤玉1個白玉5個 サイコロを振って1か2の目が出たらＡから1個、3以上の目が出たらＢから取り出す。」
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posted at 13:54:20
@genkuroki @piy0piy0piy0ko
「1の目が出たときに赤玉を取り出す確率は？」
「赤玉を取り出したときに出た目が1だった確率は？」
これまでの経験から、「条件付き確率」という用語も概念も教えられていなくても、大抵の生徒は前者は答えられる。
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posted at 13:56:00
@genkuroki @piy0piy0piy0ko ところが後者では答えられないケースが多い。それで、「条件付き確率」だのそれを求める公式だのが必要、ということなのかもしれない。でも前者が理解できているなら、用語も公式も関係なく後者も理解できるはずなんだよね。
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posted at 14:00:12
@genkuroki @piy0piy0piy0ko 時間的経緯に惑わされて、後に起こったことから先に起こったことを推測するのに抵抗があるようです。
100億人がこの試行をやって赤玉を取り出した人に挙手してもらう。挙手した人全体で、１の目を出した人の割合は？とすると理解しやすい。
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posted at 14:05:24
@genkuroki @piy0piy0piy0ko あとは↓のようなカードでの説明。
twitter.com/sekibunnteisuu...
いずれにしても、条件付き確率という用語も公式も不要なんだけど、問題文に「条件付き確率」という言葉が出てくることもあるんだよね。
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posted at 14:08:33
@genkuroki @piy0piy0piy0ko なまじ「条件付き確率」なんて意識するから数研出版みたくおかしなことになってしまう。
twitter.com/juntakos/statu...
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posted at 14:15:13
@genkuroki @piy0piy0piy0ko 数研出版は他でもやらからしているらしい。。「一枚がハートであったとき」が「2枚のうち1枚を見たらハート」「2枚見たら少なくとも1枚はハート」どちらかなのかで確率が異なる。
twitter.com/juntakos/statu...
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posted at 14:18:22
@genkuroki @piy0piy0piy0ko もしかしたら、数学参考書・問題集作成の世界では、確率の問題と模範解答はテンプレになっていて、読者に問題文の意味がちゃんと伝わるか、なんてことは考えていないのではないだろうか？と疑ってしまう。
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posted at 14:20:23
非公開
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posted at xx:xx:xx
Ninja DAO | CryptoNi @CryptoNlnjaNFT
ポストの確保はともかく博士号取得者に科研費応募の権利を与える制度は絶対に必要。これが実現できていない理由は明らかで、文科省が研究費の不正利用を防ぐためにあらゆる研究経費の「自己会計」を認めていないから。会計を担当する所属機関がないと執行不可能という理解。 #若手問題2017
タグ： 若手問題2017
posted at 15:27:16
非公開
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posted at xx:xx:xx
気にするなと親（友達でも誰でも）に言ってもらえる子供はまだ多少は救われるけど、そうではなくて真面目になぜ違うのか悩んだり考えたり対処法を模索し出すこどもはとても不幸になる可能性がある。其処が辛く悲しく闇であり虐待なわけで何とかならんものか？ #文科省 放置は未必の故意という重罪だ twitter.com/sekibunnteisuu...
タグ： 文科省
posted at 15:51:48
「合理性や科学だけでは納得しない人と歩み寄って」
凄いこと言いますね。
風評被害を無くすつもりはありませんと表明してるに等しいですね。 twitter.com/otokita/status...
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posted at 17:01:19
これ、一般的に考えるとちょっとおもしろくて、「ちゃんと順を追ってわかりやすくやる機会を持てば苦手意識を克服し、ある程度は好きになるはず」というのが両方に成り立つ。今のやり方のまずさが浮き彫りになる感じがある。 twitter.com/isinoid/status...
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posted at 17:10:14
いろいろやってみて、数学は計算させるんじゃなくて意味を教えればおもしろくなるし、体育は他人とじゃなく自分と競争させるとおもしろくなる感じがある。教育方法が出来た当時のリソースに縛られて、おもしろい方法が使えないのは人類の損失だよ。
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posted at 17:15:09
初等教育について、理科や社会科を「段階的理解」で教えるのは時間の無駄で、これらは年齢が進めば深い概念を一気に学ぶことができるものである、という考え方があってオレは賛成なんだけど、算数の中にもそういうものがある。それは分数。
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posted at 17:21:51
分数の通分とか、出来ない子は操作を丸呑みにさせられてるんだよね。あれは移項のような式の操作とつながりがあって、つまり「等号が成り立ったままになるように両辺に足す・引く・掛ける・割る」のと同じことなので、大人になれば必ずわかる。
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posted at 17:29:32
考え続けてさえいれば必ずわかり、式が成り立ってさえいればどんな操作を加えてもよい。こんな自由な空間はなかなかないよ。それを「操作の暗記」に矮小化することで嫌わせてるんだから、やっぱりもうちょっとどうにかうまくやるべきだと思う。
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posted at 17:31:49
将棋における「探索」と「評価」とは｜山本一成 @issei_y ｜人工知能はどのようにして「名人」を超えるのか？ cakes.mu/posts/15465
＞「人間は、自分が理解していることを漏れなく説明することができない」
どんどん面白い。
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posted at 18:05:42
Tadas Nakamura 中村匡 @gandhara16
ぐれいと！ 今，数式を含む通信TeX→PDFで送ろうかと思ってたので，早速使わせてもらいます。 twitter.com/masui/status/8...
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posted at 18:15:50
Tadas Nakamura 中村匡 @gandhara16
@masui 私のまわりだと LaTeX が主流ですね。文中に \sqrt{T_{\mu\nu}}とか書いてあって，脳内LaTeXコンパイルをしなくてはならないメールがよく来ます。でも，あまり煩雑な数式をつかわない人は Word とか OpenOfficce とか使ってます。
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posted at 18:30:36
楽しく高校の同窓会をしてきたんだけど，コンサルでデータ分析やっている奴らとか，プログラマで機械学習の勉強とかしてる奴らが，口を揃えて「線型代数勉強しなきゃ線型代数勉強しなきゃ」って言っててわろた．線型代数大事だ．
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posted at 20:14:47
何でマスコミは「石原都知事の会見は無責任、小池都知事に期待」的な伝え方ばかりなのかと思ったら、震災の時も科学者の言う事シカトして、不安煽ってたもんな～。結局変わってないのか、本質。しかし差別発言であれだけ嫌われてる石原都知事より呆れられてる小池都知事って、ヤバすぎやな
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posted at 20:33:07
数式は画像で表示しているのかな。MathJaxを使えばブラウザ側にLaTeX方式で書いた数式の表示を任せることができるのだが。数式文化圏でMathJaxはよく使われている。例 mathoverflow.net
twitter.com/masui/status/8...
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posted at 20:56:56
@houji13 さんへの返答は次から外します。
@tetshattori さん著『統計と確率の基礎 第3版』第11章を見ました。一般に統計学は未知の確率分布を推定する分野であり、既知の確率分布を用いて確率計算をする分野ではないという点をまずおさえておきたいと思います。続く
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posted at 21:20:03
@tetshattori 続き。だから、既知の確率分布からベイズの公式などを使って確率を計算する話(それは統計学ではない)と、真の確率分布を含むとは限らない確率モデルの世界でベイズの公式を使って未知の確率分布を推定しようとすること(ベイズ統計)は全然違う話です。続く
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posted at 21:26:51
@tetshattori 続き。初学者にはそれらを異なる話だと説明しないと、おかしな話になる。当該書の第11章p.136の記号ではP[B],P[B^c],P[A|B],P[A|B^c]が既知という設定の話はどれもベイズ統計の話ではなく、単なる確率の計算の話です。続く
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posted at 21:34:47
@tetshattori しかし、ベイズ統計とは異なる単なる確率計算の話の中に未知の確率分布を推定するベイズ統計の話も混じっていると解釈される危険性がある部分もあると思いました。p.136で例に挙げられている硬貨投げや視聴率の例は未知の確率分布の推定の話にもなり得る。続く
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posted at 21:40:41
@tetshattori 続き。それ以前の問題として、ベイズ統計も最尤法と同様に未知の確率分布を推定する方法であることが明瞭に(個人的な意見ではまったく)説明されていないように見えました。最尤法ではパラメータの最尤法による推定値を確率モデルに代入したものが予測分布になり、〜続く
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posted at 21:45:33
非公開
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posted at xx:xx:xx
非公開
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posted at xx:xx:xx
@tetshattori 続き〜、ベイズ統計ではパラメータに関する事後分布で確率モデルの平均をとった結果が予測分布になります。(パラメータに関するデルタ分布で確率モデルの平均を取れば確率モデルのパラメータに数値を代入したものになる。最尤法はそういう極限ともみなせる。)続く
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posted at 21:49:35
@tetshattori 続き。人間が現実世界を理解するために設定した確率モデルと現実世界から得たサンプルを組み合わせて予測分布を得る方法が最尤法とベイズ統計では違う。しかしアウトプットはどちらも予測分布なのでそれらは同じ立場で比較可能です。続く
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posted at 21:52:46
@tetshattori 続き。ベイズ統計では確率モデルのパラメータに関する事前分布にも予測分布が依存することになります。もちろん確率モデルを根本的に違うものに変えれば予測分布も違ったものになる。しかし、アウトプットはどれも予測分布なのでそれらの性能を比較可能です。続く
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posted at 21:56:17
@tetshattori 続き。サンプルから予測分布を得る方法(ベイズ統計な場合には事前分布の取り方を含む)の性能は「予測分布がどれだけ真の分布に近くなるか」で比較可能です。そして真の分布を知らずに真の分布への距離の指標を実用的な手間で計算する方法もある(AICはその走り)。続く
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posted at 22:00:09
@tetshattori 続き。ところが、当該書の第11章では最尤法と事前分布を使うベイズ統計をまったく違う方法であるかのように説明しているように読めました。続く
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posted at 22:02:45
@tetshattori 続き。「より精度の高い予測分布を得られる方法が優れている」という単純な視点が欠けていると思いました。
Waldの統計的決定函数の話も面白いのでそういう構成になったのだと思いますが、ベイズ統計の技術的有用性を支える数学とは無関係の話だと思いました。
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posted at 22:11:28
@tetshattori 以上、誤解している点があるかもしれませんが、11章を見てみた感想を率直に述べてみました。致命的な誤解があれば本当にごめんなさい。
事前分布に関する正しい考え方は渡辺澄夫さんのウェブサイトが詳しいです。
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
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posted at 22:15:39
@tetshattori MAP推定によって得た推定値を確率モデルのパラメータに代入したものを予測分布とする方法は、事後分布による確率モデルの平均を予測分布とする通常のベイズ統計とは異なります。性能も異なるので(MAP推定や最尤法は複雑なケースでは性能が低い)、区別が必要。
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posted at 22:22:11
Tetsuya Hattori 服部哲弥 @tetshattori
@genkuroki ご意見深謝．あの章の主目的はご慧眼の通りWaldの紹介で，無理が多いのは不徳の致すところですが，バランスが崩れても統計的決定理論を紹介する初等和書があることを優先した次第です．
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posted at 22:34:00
よくシステム屋さんは「バグが無いシステムではなくバグが多少あっても動くロバスト（頑健）なシステムを」って言うじゃないですか。バグはゼロには出来ないですから
これは、論文でも同様で、間違いが無い論文を目指すのではなく、多少間違いがあっても論旨が通るロバストな論文が必要なんですよ。
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posted at 22:47:27
