黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2018年02月23日

@ceptree @cometscome_phys 関数呼び出しが好きでしたらhcatかvcatでもできますね。

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posted at 23:58:01

ceptree @ceptree

@cometscome_phys np.hstack([A,B])なら[A B]でnp.vstack([A,B])なら[A;B]か[A
B]
で出来ますが違いますかね？
twitter.com/ceptree/status...

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posted at 23:56:25

pythonのnumpyのhstackとかvstackみたいな配列を縦に結合するのをjuliaでやるにはどうすればいいんだろう　#Julia言語

タグ： Julia言語

posted at 23:53:15

#Julia言語による型推論の様子は @ code_warntype で見れる。@ の後の空白は除く。赤字の警告が無くなるように書くことが基本。

タグ： Julia言語

posted at 23:48:57

Hiroshi Matsui @HeathRossie

@kosukesa @ToM_EAB 先生も心は25歳くらいですよね？

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posted at 23:39:09

Kosuke Sawa @kosukesa

@HeathRossie @ToM_EAB 若いってすばらしい

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posted at 23:35:51

#Julia言語

function foo(x::AbstractArray{T,1})::T where T;～;end

なら、たぶん色々大丈夫なんですが、

function foo(x);～;end

でも問題ないなら、これでいいと思う。

タグ： Julia言語

posted at 23:31:20

Hiroshi Matsui @HeathRossie

@ToM_EAB あいつStanも教えたら音速で卒論に使ってたし、プログラミング得意みたいね

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posted at 23:31:00

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himaginary @himaginary_

格差と総需要 d.hatena.ne.jp/himaginary/201...

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posted at 23:24:14

#Julia言語で実際には不必要な型宣言を

function foo(x::Array{T,1})::T where T ;～; end

のように付けて書くと後で後悔することが多いような気がする。これだとArray以外の配列の機能を持つ型の引数に使えない函数になる。

function foo(x);～;end

が勝る場合が多い。

タグ： Julia言語

posted at 23:23:09

Hiroshi Matsui @HeathRossie

B4に「Juliaってのがあるよ。ループRより速いっぽいよ。JunoってIDEからいい感じで動くよ」と伝えたらその3日後にJuliaでシミュレーション回してる。いいぞもっとやれ

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posted at 23:11:08

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Kosuke Sawa @kosukesa

Juliaの変化が激しいのがエキサイティングであるという話があったが、ツールとして使えるかどうかに目が行く初心者としては、ある程度枯れてくれないと手が出しにくい。悩ましい

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posted at 22:57:53

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goropikari @goropikari_

at_parallel が deprecated になるっぽいけど、現時点では v1.x の方のマイルストーンに入っているから v1.0 までは at_parallel のままなのかな？
master ブランチにはもうマージされてるけど。#julialang

github.com/JuliaLang/juli... pic.twitter.com/kJqxyVS05b

タグ： julialang

posted at 21:34:38

Chris Danforth @ChrisDanforth

Statistics in slow motion pic.twitter.com/Y4zZoFiwuy

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posted at 21:33:38

もうあんま考えてもしょうがないので現状ベストなJuliaにしよう。今後数年で陳腐化する優位性で実装言語決めるとか典型的なアンチパターンだけど、大した規模のコードじゃないし、状況変わったらまた再実装すればいいや。

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posted at 20:50:54

片瀬久美子 @kumikokatase

SNSのせいで落語を楽しめない - NATROMの日記 (id:NATROM / @NATROM) d.hatena.ne.jp/NATROM/2018022...

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posted at 20:45:25

プログラミング言語、自分専用のもの作るだけなら難しくないけど、普及させようとすると人生かけないといけないくらい難しい。いや、プログラミング言語に限らんけど。

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posted at 20:43:00

entresol @Necstock

C++とFortranとJuliaは選択肢にあったほうがいい気がする。 twitter.com/kenjinote/stat...

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posted at 20:27:05

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

@MathEdr @phasetr 悪い意味で面白そうなところが、怖いです。 #掛算の正しい順序とかが出てきそうで怖いです。怖いものみたさでのぞき見してみようと思っています。

タグ：掛算

posted at 20:17:39

鯵坂もっちょ @motcho_tw

呪いの画像です pic.twitter.com/SSjERD4UE1

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posted at 20:05:29

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

干し芋リスト
- ノンプリエンプティブな並行処理
- ネイティブコード並みに速い数値計算
- 静的型付け + 型推論
- 以上を言語仕様レベルでサポート

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posted at 19:56:40

#超算数　　去年末に出た『数学教育学の礎と創造　藤井斉亮先生ご退職記念論文集』を立ち読みした。
算数教育の箇所は重要だと思う。悪い意味で

タグ：超算数

posted at 19:51:28

現状だけ見てJulia採用してあとでRustにひっくり返されるとｲﾔﾝな感じ

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posted at 19:44:47

砂___の___女 @vecchio_ciao

とりあえず＃2分の1成人式、＃組体操、＃掛算の順序強制をやめたら、ほかに有意義な事を教える時間は作れます。

タグ： 2分の1成人式掛算組体操

posted at 19:43:06

Python3+curioで書いた非同期処理をモダンに書き直したい。
Go: 数値計算の再現性が欲しいのでgoroutineは避けたい
Julia: 数値計算も型もそこそこ強いしコルーチンを公式サポート（現時点で最有力候補）
Rust: コルーチンサポートしてくれたら理想なんだけど現状ライブラリレベルでしか実現できてない

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posted at 19:42:59

goかJuliaでいいじゃんという声はありそうだ（普通の意見だろう）けど、あえてRustに期待したい

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posted at 19:06:28

らすと　こるーちん　ない
おれ　こるーちん　ない　げんご　きらい
じゃんぐるに　かえって　ぱいそんと　たわむれる
でも　ぱいそん　のろまで　かたが　よわい
かたが　つよくて　はやくて　へいこうしょり　かきやすい　げんご　ほしい

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posted at 19:01:27

ｺﾙﾁﾝ周りの議論は↓が最新？
github.com/rust-lang/rfcs...
日本語訳
gist.github.com/sile/87f073223...

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posted at 18:49:26

ｳｪﾌﾞｻｰﾊﾞには興味ないけど、めちゃんこ並行処理する数値計算を書きたい。子探索タスクがもりもり湧くのでセルフC10K問題になる。

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posted at 18:28:23

なんとなくRustを勧められたような気がして↓読んだ。
imoz.jp/note/rust-func...
better C++を愚直に実践した感じでいい。

ｺﾙｰﾁﾝとﾋﾄﾞｰｷｱｲｵｰのはどんな感じだろ。
ライブラリが固まってくれないとプロダクトでは使いにくい。
↓の状況から進展あるかなぁ。
qiita.com/kubo39/items/c...

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posted at 18:23:32

#統計最尤法の漸近論を使えば、帰無仮説に対応する確率分布が一意に決まらないという問題が自然に解消される。

そのようにして作られた検定法が、ピアソンのカイ二乗統計量によるカイ二乗検定と対数尤度比検定(G検定)です。

漸近論ではカイ二乗分布が普遍的に現れます。

タグ：統計

posted at 17:54:50

#統計漸近論(Wilksの定理)を使えば、帰無仮説に対応する確率分布が一意に決まらず、パラメーターを持っていても、自然に検定法を作れます。

漸近論によって、サンプルサイズ→∞では、帰無仮説を満たす確率分布達による最尤推定と可能な確率分布全体による最尤推定の関係が分かっています。

タグ：統計

posted at 17:50:29

So Takamoto @tkmtSo

動きのあるシミュレーションなのでほんとうは動画を公開したいのだけど、そのようなことができるのかどうかお問い合わせ中

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posted at 17:42:49

So Takamoto @tkmtSo

ArXivで公開されました。arxiv.org/abs/1802.07871
適用先はグラフェンの製造プロセスです。SiCを加熱すると表面にグラフェンができるという一見不思議な製造法ですが、提案手法を使うことで炭素原子が結合を組み換えながら鎖→膜→きれいな六角形へと変化していく様子を計算機上で追うことができました

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posted at 17:40:00

#統計必然性が不明な複雑な手続きで計算されたp値は「参考値」として使いにくい。

単純な漸近論を適用しただけで得られ、計算も簡単な、補正なしのピアソンのカイ二乗統計量は「参考値」として使いやすいし、頑健です。

どういう意味で正確なのか不明の「正確検定」の開発の努力は時間の無駄。

タグ：統計

posted at 17:27:08

#統計ここから先の話に興味を持った人は以下のリンク先のスレッドを見て下さい。

Barnard検定とBoschloo検定についても数値実験してみましたが、私の結論は「私なら使わない。簡単に計算できるカイ二乗検定でいーじゃないか」となりました。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:19:36

#統計横の合計しか固定されていないときには、帰無仮説を満たす確率分布は一意に確定しないので、p値として採用できる確率も一意に確定しない。何か人為的な手続きでp値を選択しなければ検定法を作れない。

タグ：統計

posted at 17:14:29

#統計横方向の合計しか固定しない現実的な場合には、帰無仮説に対応する確率分布が一意に確定しない！

2×2の分割表ではこのように帰無仮説に対応する確率分布が一意に確定しないので、帰無仮説の概念を本当に理解しているかをチェックし易い題材だと思います。

多分結構な割合が理解していない。

タグ：統計

posted at 17:09:48

#統計縦横の合計を両方固定した場合には、独立性の帰無仮説によって、確率分布が一つに確定します(超幾何分布)。Fisher’s exact testではその一意に確定した確率分布に関する確率を計算します。

横方向の合計しか固定しない場合には、帰無仮説を満たす確率分布は一意に確定しない。ここが全然違う。

タグ：統計

posted at 17:06:21

#統計その場合の独立性の帰無仮説を満たす確率分布分布は

* aは二項分布Bin(r,p)に従い、cは二項分布Bin(s,p)に従う

という条件で特徴付けられる。2つの二項分布のpが同じになっていることが、独立性の帰無仮説と同値になっています。2つの二項分布のpが異なることが独立でないと同値。

タグ：統計

posted at 17:02:50

#統計続き。

a b
c d

のa+b=rとc+d=sが固定されているとき、a,b,c,dについて独立性の帰無仮説が成立している確率分布は、パタメーター 0≦p≦1 に対するBin(r,p)×Bin(s,p)のどれかになる。ここでBin(n,p)は二項分布。続く

タグ：統計

posted at 16:59:24

#統計 Fisher’s exact testには縦横の合計を全部固定するという非現実的な仮定が入る。

問題: それでは横方向の合計のみが固定されているという前提のもとでの "exact test" を作れないか？

答え: Fisher’s exact test のようには作れない。続く

タグ：統計

posted at 16:55:57

@cometscome_phys delimiterは空白ですね

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posted at 16:46:00

yoshitake-h @yoshitakeh

参考文献 [Miyanishi 1968, 2009] というところに感銘を受けた。 twitter.com/mathpaper/stat...

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posted at 16:41:01

@ultimatile zvoのファイルはcsvなんです？そこだけわかれば10分くらいで書直せますよ

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posted at 16:41:01

@cometscome_phys マジですか...

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posted at 16:40:19

@ultimatile 短いのですぐできそうな感じですね。

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posted at 16:39:04

@cometscome_phys はい...

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posted at 16:37:07

@ultimatile loop多いようなのでJuliaで書き直したらいかがでしょう…

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posted at 16:34:48

HΦのmTPQのデータからcTPQのコード完成したけどクッソ遅いのなんとかしたい...
github.com/ultimatile/Mis...

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posted at 16:32:24

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@yoriyuki もし外国語圏の人でも大丈夫でしたら，Juliaのdiscourseで募集してみたらどうでしょうか。仕事募集のトピック(discourse.julialang.org/c/community/jobs)もありますし，多くのJulianが見ている場所です。

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posted at 15:30:33

ショーンKY @kyslog

足跡45(避難先併用) @ashiato45

juliaはC++erにとってしたら型指定がautoでしかできなくて関数がテンプレートでしか定義できないと考えれば比較的しっくり来る気がする

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posted at 15:23:02

ああっ、土日やるリストにJuliaに多変数多項式環とその演算を入れるのがあったのに…

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posted at 15:11:20

ゆきちゃん @yuki0626chan

コーヒーの冷却問題！
ニュートンの冷却の法則に従う問題で、初期値を任意に決めてjuliaでplotしてみた pic.twitter.com/ow0NbcBFMk

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posted at 15:02:44

ゆきちゃん @yuki0626chan

簡単な微分方程式dy/dx = 2x をEuler法で数値的に解いたものと解析解y=x^2をjuliaでplotしてみた

juliaはfor文をさくさく回せるからいいね pic.twitter.com/VLKBJpz9mY

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posted at 14:54:32

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suetsumu_hana @suetsumu_hana

支援で入った小1算数。１人2個ずつ3人に飴を配るといくつ、を３＋３＝６と答えた子が「１人１個ずつ１回配って、2個目をもう１回配るから」と説明したのを「それは合ってるのかな？おかしいね」と否定。２＋２＋２＝６じゃないとダメらしい。こういうのってほんと聞いていてかわいそうになる。#超算数

タグ：超算数

posted at 14:53:19

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西尾明 @nishio1979

たまたまマウスを触ったら盤面のポーンが動いてしまい、戻そうとしたらソフトが好評価していることに気付き新手に繋がったとか、トップレベルでこんなエピソードがあるって面白いですね。www.chess.com/article/view/h...

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posted at 14:48:35

Roice @roice713

Here is the first of a set of animated gifs showing basic isometries of hyperbolic 3-space. This one displays a loxodromic transformation. I'll post one gif a day for a bit, but the shader rendering them all is ready for your tinkering! www.shadertoy.com/view/MstcWr pic.twitter.com/0JsK08BqjB

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posted at 14:32:48

Nature is Amazing ☘️ @AMAZlNGNATURE

この関数，次のバージョンで消えるんだけどな...とか思いながらJulia書いてる。

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posted at 14:32:04

A murmuration of Starlings: pic.twitter.com/Q5uO9ihX6G

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posted at 14:30:06

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

あらゆることに通じる真理だと思う。

自分が知らないこと(すでに知っていることではないこと)について調べて他人に説明するのが一番勉強になる。

twitter.com/yutannihilatio...

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posted at 14:11:37

pybind11 の導入がpip で済むのに腰を抜かしてしまった。

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posted at 13:38:11

Kenji @kenjinote

科学技術計算用に主に何を使っていますか？

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posted at 13:26:07

tₖᶠ @tkf

あ、当然(?)一次元配列の時だけしか出来ないけど。

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posted at 13:02:23

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tₖᶠ @tkf

Julia の配列って sizehint! でキャパシティ設定できるじゃん... という学びが最近あった。 methods(sizehint!) 見てると Dict や Set でも使えるっぽい。

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posted at 12:42:17

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Juliaは来年の8月22日がちょうど10歳の誕生日か。 pic.twitter.com/HMZNz4GSKQ

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posted at 11:56:04

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#超算数個人的に、算数の授業時間に、数量が出てきたり、論理的に複雑だったりする文章の正確な読み取り方もついでに教えてしまうことに大賛成です。

現実には、文章題の読解が「式と答え」という悪しき枠組みに束縛されているせいで、めちゃくちゃになってしまっているのです。

タグ：超算数

posted at 11:45:20

#超算数国語の時間には、事実の説明文の読解や図や表や写真を使った説明の仕方も習うのですが、算数の時間にはすでに示したような極めて非常識な文章の読み方を強制(もしくは洗脳)されているわけです。算数の授業時間数は多いのでほぼ確実に何らかの悪影響が出ていると予想されます。

タグ：超算数

posted at 11:42:12

#超算数 www.asahi.com/edu/student/te... 【「ちなみに７×６だとどうなるかな」と先生が言うと、出題した男の子は棒状の黒いフェルトをテントウムシの足の部分に一本ずつ追加していった。】男の子が自主的にこんなことをするようになってしまった。まるでカルトの洗脳。怖すぎ。

タグ：超算数

posted at 11:38:02

#超算数もしかしたら、教育の世界では「他人を批判しない」という傾向が強いのかもしれませんが、国語教育関係者がどんなに努力しても、算数では「場面を正しくイメージして言葉や図表で正しく説明する」とは正反対の教え方をしているので、努力が無駄に終わる可能性があります。批判は大事。

タグ：超算数

posted at 11:32:29

#超算数「文章を式に忠実に翻訳させる」(式はそのように使える道具ではない)という教え方の中身は

* 「ずつ」のついた数は掛け算の式では最初に書く

とか

* 2×8ならタコ2本足になる
* 3×2なら3本耳のうさぎになる

のような教え方になっています。これは国語的にデタラメな教え方だと思う。

タグ：超算数

posted at 11:29:20

#超算数そして、「式と答え」という発想にこだわり、場面の様子をきちんとイメージすることは軽視され、文章で示された場面を忠実に式に翻訳させる(式はそのように使える道具ではない)というトンデモない教え方が主流です。

算数の時間には文章をまともに読解させない習慣になっている。

タグ：超算数

posted at 11:25:57

日本の算数教育では、アナログ時計を理解していて1時間が5分の12倍であることを知っている子が、問題「5分で10個作れるとき、1時間で何個作れますか」に「10×12=120で120個」と答えると、問題の中に出てきていない数をいきなり使ったという理由で減点される可能性があります。 (ひどすぎ) #超算数

タグ：超算数

posted at 11:22:30

個人的には、国語教育関係者には、新井紀子著『ハッピーになれる算数』にある教え方が、子供の読解力にどのような影響を与えると予想できるかについてコメントしてほしいと思います。

私のコメントは以下のリンク先のスレッドにあります。

twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 11:15:47

以上の件はすでに詳しく述べました。ツイログの検索をたどれば詳しい情報が得られます。

twilog.org/genkuroki/sear...

このままだと、新井紀子さんが本に書いたような子供の読解力をいかにも破壊しそうな教え方が温存され、国語教育が標的にされる可能性がある。

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posted at 11:12:10

Robert Geller; ロバート・ @rjgeller

新井さん的な意味での子供の読解力破壊問題については、算数教育が原因の一つであることを新井紀子さんは疑った方がよいと思う。例えば、

【最初の式には「問題の中に出てきた数字しか書かない」】

というような新井紀子さんが本に書いているような教え方に問題がある可能性が高いと思う。

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posted at 11:08:07

#受動喫煙対策についての議論の出発点を確認すべき。厚労省の研究チームは毎年 #受動喫煙死者が1万5千名と推測した。まず、総理と内閣はこれを認めるかどうかという明瞭な見解を公表すべき。否定の場合、根拠をはっきりすべき。肯定の場合、相当な対策を取るべき。
www.mhlw.go.jp/file/06-Seisak...

タグ：受動喫煙受動喫煙死者

posted at 11:05:47

twitter.com/sunchanuiguru/...

新井さんはどうして国語教育方面に喧嘩を売るようなことをするのだろうか？

小学生の保護者の多くは、子供からの国語ネタ(解説発表ネタ)の提供を頼まれたりしていて、文学以外も国語でやっていることを知っています。私もプリンターでの資料印刷を子に頼まれた。

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posted at 11:02:44

#統計「参考数値」の簡単な計算法を知っていると、「娯楽」が増えて人生の楽しみが増えます。

togetter.com/li/823134
大阪都構想の出口調査の結果を見て平方根を計算する人

これに限らず、数学的に広い素養はありとあらゆることを楽しくします。若いときにコストをかけておく価値は高いです。

タグ：統計

posted at 10:49:11

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posted at xx:xx:xx

#統計「仮に〇〇ならば△△となる確率は◇◇%である」という型の計算結果を色々知っていることは役に立ちます。

p値も事後分布での確率もそういう類の役に立つ計算の特別な場合に過ぎません。

p値や事後分布確率について様々な無用な権威付けがありますが、全部無視すれば問題無し。

タグ：統計

posted at 10:31:13

#統計統計学の教科書を読むときには、書いてある内容が正しいことをを鵜呑みせずに、コンピューターで擬似乱数を使ってテストサンプルをたくさん作って〇〇検定や〇〇推定法の結果が教科書通りになっているかどうかを確認した方がよいと思う。

タグ：統計

posted at 10:18:47

#統計 p値が5%の上か下かでぴったり切り分けても意味がない。しかし、簡単に計算できる(←これ結構重要)参考数値としてp値は結構便利だと思います。

タグ：統計

posted at 10:11:23

#統計私は数値的シミュレーションの結果を見て、「めんどーだから全部カイ二乗検定ですませていーんじゃないの？」と思いました。現実的な仮定のもとでの確率の近似値を頑健に(大外しせずに)かつ簡単に計算できる。

タグ：統計

posted at 10:08:31

結城浩 / Hiroshi Yuki @hyuki

@mamoruk お返事ありがとうございます。実は、私の『プログラマの数学第2版』の付録「機械学習の第一歩」では、確率の話や難しい話はせずに、「データでパラメータを調整する」というところを読者に伝えることに特に力を注いで書いたので気になったのでした。やはりそこはわかりにくいんだなと再確認した次第。

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posted at 10:00:58

残り41件のツイートを見る

#統計

訂正: 「珍しく」→「珍しくない」

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 09:55:23

#統計統計学を勉強すると、結構、理解不能な説明が出てくるのですが、その原因は解説者自身が誤解していることである場合が多いと思います。

数学的にややこしい話で誤解せずにすませることはほとんど不可能なので誤解は仕方がない。

「間違ってました。ごめんなさい」と言うことが大事。

タグ：統計

posted at 09:53:18

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posted at xx:xx:xx

さやさや @sayasayaf

@emasamu @mamesoma おばちゃんが、テレビ見ながらポテチ食ってる方がよっぽど不健康やない？

まぁ、学校帰りに近くの店で万引きした菓子を公園で食べてるっていうのなら話は別だけど、なんで公園でお菓子食べたらいかんの？意味わからん。

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posted at 09:45:26

#統計私が数値的シミュレーションをした経験では、2×2の分割表ではG検定(対数尤度比検定)で計算したp値は低めの値になる傾向が強く、8%程度の確率でp値が5%以下になってしまう場合もありました。

有意差を不正に出すためにはG検定が便利そうです😱

カイ二乗検定よりG検定を推す人も信用できない。

タグ：統計

posted at 09:44:56

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posted at xx:xx:xx

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posted at xx:xx:xx

#統計私による数値的シミュレーションのプロットは以下のリンク先のスレッドにあります。 #Julia言語によるソースコードも公開してあります。大量にシミュレーションを実行する場合には計算速度の都合でRではつらいです。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語統計

posted at 09:38:20

Mamoru Komachi @mamoruk

@hyuki ラグランジュの未定乗数法の導入からの最尤推定や MAP 推定、正則化の話もするのですが、この辺りで受け付けなくなっているような印象を受けます。（最尤推定も、頻度を数えて割ってパラメータを求める、という操作は全員できるようですが、最適化と結びついていないような。。。）

タグ：

posted at 09:34:32

tₖᶠ @tkf

マクロ芸で immutable struct を mutable 扱いするパッケージを公開した3日後に Lens を使ってやる圏論ﾊｯｶｰに殴られたw (誇張) discourse.julialang.org/t/ann-setfield...

タグ：

posted at 09:33:52

#統計応用ベイズ統計の大家であるゲルマンさんも、フィッシャーの正確確率検定の問題点をわかりやすく正確に指摘しています。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 09:32:04

Mamoru Komachi @mamoruk

@hyuki 質問ありがとうございます。はい、予想の通り前者です。教師ありか教師なしかは関係なく、データに当てはまるように（何らかのモデルを仮定した上で、そのモデルの）パラメータを決めるというアプローチの理解が難しいようです。ただし、与えられたパラメータでの推論はできるようです。

タグ：

posted at 09:31:15

#統計統計学ではサンプルサイズn→∞における各種統計量の漸近挙動に関する数学的結果を「漸近論」と呼びます。

有限のnでどれだけ漸近論による近似が有効であるかは、数値的シミュレーションを実行してみれば大体わかります。実際に漸近論が使用されるのは有限のnでなのでこれは結構大事。

タグ：統計

posted at 09:29:33

Naoki Maejima @naoki_maejima

PythonやJuliaの動向はよく分からないですが、Rコミュニティにはデータ読み込みからスライド作成まで、分析プロセスをパッケージに集約して再現性を高めるというムーブメントがあります。
thomasleeper.com/2016/11/analys...

タグ：

posted at 09:26:20

#統計 2×2の分割表の独立性に関するカイ二乗検定はフィッシャーの正確確率検定の近似として導かれるだけではなく、もっと一般的にかつ普遍的に導かれます。縦横の合計が固定されていなくても漸近論は有効。カイ二乗検定はWilksの定理という一般的な定理からの帰結です。

タグ：統計

posted at 09:25:52

Naoki Maejima @naoki_maejima

有償統計ソフトが研究の再現性を高めるとはとても思えない。仮にSPSSのシンタックスをgithubで公開したとして、誰がそれを動かせるのでしょう？資金を持っている人だけですよね。

タグ：

posted at 09:21:58

#統計私は統計学入門には

粕谷英一『生物学を学ぶ人のための統計のはなし～きみにも出せる有意差～』

が面白くてよい本だと思っているのですが、残念ながら、フィッシャーの正確確率検定とカイ二乗検定の関係に関する説明はひどく間違っています。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 09:20:39

#統計ありがちな誤解は「強い離散性がフィッシャーの正確確率検定が不正確になる主な理由である」です。正しい理解は「そもそも前提が非現実的なので、現実的な場合の確率には全然なっていない」です。

タグ：統計

posted at 09:14:49

#統計「フィッシャーの正確確率検定」(Fisher’s exact test)という用語を廃して、「超幾何分布検定」などに変えて、通常の実験計画については常に不正確な確率を計算する検定であるという事実を強調し、過去の誤りも指摘するようにした方がよいと思う。

タグ：統計

posted at 09:12:52

#統計フィッシャーの正確確率検定では、縦の合計と横の合計が実験計画によって両方固定されているという非現実的な仮定と独立性の帰無仮説のもとで、正確に確率を計算します。

前提が非現実的なので、現実的なケースの確率と比較すると結構大きな違いが出ます。

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posted at 09:09:40

#統計 2種類の条件で2×2の分割表

a b
c d

を作るときに、縦の合計 a+c, b+d と横の合計 a+b, c+d が実験計画によって全て固定されている状況はほぼ皆無です。

調査対象の喫煙者と非喫煙者の数は前もって固定できても肺癌になる人の人数は実験計画で固定できない。

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posted at 09:07:14

#統計リンク先の数値的シミュレーションは以前私がより徹底的に遂行したものに等しい。

フィッシャーの正確確率検定が、現実的なケースで自明に不正確になる理由は、リンク先でも指摘されているように、縦合計と横合計を固定した場合の確率を計算しているからです。

twitter.com/langstat/statu...

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posted at 09:03:15

ITmedia NEWS @itmedia_news

「もう自分では勝てません」 28歳の東大院生が最強の麻雀AIを作るまで
www.itmedia.co.jp/news/articles/...

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posted at 09:00:06

#統計フィッシャーの正確確率検定に関しても

* カイ二乗検定は正確に確率を計算するフィッシャーの正確確率検定の近似に過ぎないので、可能ならばフィッシャーの正確確率検定を用いた方が良い

というような**ひどい誤解**をしている人も珍しく。フィッシャーの正確確率検定は正確ではない。

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posted at 08:58:41

#統計事後分布はモデルとサンプルから計算されるものに過ぎず、真の値とどのような関係になっているかは非自明。その非自明で難しい部分がベイズ統計の肝の部分なので、「真の値」と「事後分布に従って発生させた乱数の値」を区別しなくて問題ないかのような説明は非常にまずい。

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posted at 08:52:48

#統計

【95%信用区間なら、「真の値はこの区間の中に95%の確率で入っています」と言って間違いありません】

と本に書いた人も「間違ってました。ごめんなさい」と言うべき。

95%信用区間に95%の確率で入っているのは事後分布に従って発生させた乱数の値。

続く

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posted at 08:49:52

Wevolver @WevolverApp

Designer Hiroshi Sugihara and project director Shunji Yamanaka have created a series of bio-like robots that are 3D printed at once with all moving parts included! The project was based on the AM structure research of Keisuke Tanigawa. Find out more: www.youtube.com/watch?v=G0-lJK... pic.twitter.com/nLk2DAcfmC

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posted at 08:49:28

結城浩 / Hiroshi Yuki @hyuki

@mamoruk 参考までにお聞きしたいのですが「目的関数を決めてパラメータをデータで最適化する、というのが理解できない」というのは、「データでパラメータを最適化する」という概念そのものがなかなか理解できないのか、具体的な計算が難しくて理解できないのか、どちらでしょうか（前者と予想して質問）。

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posted at 08:44:03

twitter.com/h_okumura/stat...

その件について私の意見はかなり違っていて、最大の問題は教科書に「フィッシャーの正確確率検定では確率を正確に計算する」というデタラメを教科書に書いた人たちが「間違っていました。ごめんなさい」と言っていないことが問題。間違いを認めない学者達が悪い。 #統計

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posted at 08:43:53

Daichi Mochihashi @daiti_m

須山さんの「ベイズ推論による機械学習入門」を(自腹を切って)買いました。本当にこの教科書は、よく書けていると思います。PRMLの代わりに、先にこちらを読むのがいいのではないでしょうか。 pic.twitter.com/nf1EaFh6GQ

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posted at 08:21:34

ceptree @ceptree

１次元でdiv、grad、div grad pic.twitter.com/DKf4haWfE5

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posted at 08:07:51

Oguchi T／小口高 @ogugeo