黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2019年08月26日

#Stan #CmdStan #Julia言語

CmdStanをJuliaから使おうとしたのですが、Windows上ではバグっていて最新版は使えない状態。Windows特有のパスの区切りがバックスラッシュであることを適切に処理できていない問題。

github.com/stan-dev/cmdst...

タグ： CmdStan Julia言語 Stan

posted at 23:36:51

#数楽本当はNUTSも自分で実装した方が良いのでしょうが、これバグが出ないように実装するのがかなり大変そうなアルゴリズムなんですね。

自分で実装する代わりに、テストとベンチマークをしつこくやっていて、現在も活発に開発が進んでいるDynamicHMCで代用するのはありだと思いました。

タグ：数楽

posted at 23:33:13

#Julia言語 #DynamicHMC #NUTS #Bayes #統計

確率モデルを記述できる domain-specific language を使わない非常に素朴なパッケージ。実用的にはRStanを使った方が良いと思いますが、対数尤度函数などを自前で記述することによって数学的な理解度を高めたい人にはありがたいパッケージ。

タグ： Bayes DynamicHMC Julia言語 NUTS 統計

posted at 23:30:31

#Julia言語 #DynamicHMC #NUTS #Bayes #統計

対数尤度＋対数事前分布

を与えるとNUTSでMCMCしてくれる

github.com/tpapp/DynamicH...

というパッケージのexamplesを master の v2.0.0 で動くようにしてみました。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

で閲覧ダウンロードできます。

タグ： Bayes DynamicHMC Julia言語 NUTS 統計

posted at 23:30:31

@ceptree え，なにこれw

タグ：

posted at 23:29:09

やってわかったのはそんなに速度差がなかったこと・・・
地味にショック．結構GC回ってるし．Flux.truncate!(m) しても出力がTrackerのArrayになるので直接 NNlib の方を使ったほうがよかったのかな？？

タグ：

posted at 23:19:22

- みんなあざらしになってごまごましましょう．
- 一応重みの定義を合わせたはずですが，elementwise で1e-5程度の誤差が出る関係上，最終レイヤー層のアウトプットに若干の誤差が出ます．モデルの変換難しいなーと感じました．

タグ：

posted at 22:58:55

- 日曜 #Julia言語チャレンジの成果物としてChainerのモデル(ChainerCVで提供されているResNet50)をJuliaの深層学習フレームワークFlux.jlの形式に変換するExampleをGoma.jl(ごまぁ) にて公開しました．
- 野良パッケージなのでGitHubから入手します．

コードはこっち．
- github.com/terasakisatosh...

タグ： Julia言語

posted at 22:58:54

非公開

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posted at xx:xx:xx

Akinori Ito @akinori_ito

私が今中学２年だったとしたら、なろう設定で小説書いてると思う

タグ：

posted at 22:32:19

asma @asma

清水善郎(よしろー) @yoshiro_kaba

@sekibunnteisuu 個人的に遠山の量と数や演算の体系だてたパターン分類は大きく外れた方針ではないように思います。一方で教え方や計算の難易度を考慮した具体例は専門外ゆえにけっこう雑だと思います。

タグ：

posted at 22:29:49

上野愛咲美女流棋聖、竜星戦ベスト８おめでとうございます☆彡　🍎🍎🍎🍎🍎🍎🍎🍎🍎🍎🍎🍎🍎🍎🍎

www.igoshogi.net/igo/ryusei/ind... pic.twitter.com/IhhICPANUD

タグ：

posted at 22:06:29

Juliaだ twitter.com/kado_judo0312/...

タグ：

posted at 22:01:20

@asma 遠山啓の最大の誤りは、自分が神格化されることを想定していなかったことだと思う。

タグ：

posted at 21:52:16

@asma 遠山啓自身は、自分に対して異論があるならどんどん批判してくれ、というような態度だと思うけど、後継者がね・・・

　遠山啓もおかしなことをいろいろ言っているけど、遠山本人は「自分がおかしなこと言っていたら後世の人が批判せいて是正する」と思っていたのかもしれない。

タグ：

posted at 21:51:47

TaKu @takusansu

続き)

正答例）
>わられる数とわる数に同じ数をかけても，わられる数とわる数を同じ数でわっても，商は変わりません。

授業アイディア例
www.nier.go.jp/jugyourei/h31/...
>また，算数の用語を用いて表現することができるようにすることも大切です。

こんな問題や指導を推奨して、算数の能力が高まるか疑問 pic.twitter.com/AHMOCU7daI

タグ：

posted at 21:16:57

TaKu @takusansu

#超算数全国学力・学習状況調査：教育課程研究センター：国立教育政策研究所
www.nier.go.jp/kaihatsu/zenko...

平成31年度　全国学力・学習状況調査問題
>「わられる数」，「わる数」，「商」の 3 つの言葉を使って書きましょう。

(続く pic.twitter.com/5NWcdMtU27

タグ：超算数

posted at 21:16:56

amaryllis @bylloop

(￣◇￣;) twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 20:31:39

#数値計算勢と繋がりたい
 twitter.com/i/moments/9740...
twitter.com/i/moments/1020...
twitter.com/i/moments/1020...
twitter.com/i/moments/1020...
twitter.com/i/moments/1020...
twitter.com/i/moments/1046...
twitter.com/i/moments/1059...

タグ：数値計算勢と繋がりたい

posted at 20:08:38

asma @asma

@sekibunnteisuu なるほど、遠山啓自身は教科書に誤りはないとする学習指導要領やその締め付けの強さにアンチであったのですが、後継が氏を神聖視し過ぎた故に歪になったという感じががします……
そういう意味で遠山の政治的な失敗に見えます

タグ：

posted at 19:16:20

@asma 私はむしろ、遠山啓やその後継者、数教協が、算数教育をおかしくした大きな要因じゃないかと疑っています。

タグ：

posted at 18:49:12

asma @asma

@sekibunnteisuu 同意で筆者が誤りとすることが誤りと思います。教え方としてどちらも誤りではないかと。
その上で遠山啓『数学の教え方・学び方』から引用するなら日本の算数教育で量の体系の指導不足を指摘しています pic.twitter.com/JbViiaL7r2

タグ：

posted at 18:46:51

#超算数　訂正

（分かるというのは、同意するということ筆者がおかしな考えをしている原因が分かるという意味

↓

（分かるというのは、同意するということ*で*は*な*く、筆者がおかしな考えをしている原因が分かるという意味

タグ：超算数

posted at 18:36:59

#超算数　

実に香ばしい・・・ pic.twitter.com/SuuDTvsoNQ

タグ：超算数

posted at 18:32:03

#超算数　
　超算数の教義にどっぷり浸かっているのであろう筆者は、演算は動き・操作を表していると考えているのだろう。だから、「13＝10+3」という普通に考えたら何もおかしくない説明に難癖を付けているのだろう。

　歪んだ思考で物事を見れば、物事の方が歪んで見える。

タグ：超算数

posted at 18:26:27

#超算数　筆者は、日本の算数教育に関して、合成数の部分には批判の声があることを紹介している。

　これを読むと、筆者がインドネシアの「13＝10+3」という指導が誤っている、と言う理由が分かる。（分かるというのは、同意するということ筆者がおかしな考えをしている原因が分かるという意味） pic.twitter.com/iU3wewLnGo

タグ：超算数

posted at 18:22:57

#超算数　ここまで読んだところでは筆者は日本の算数教育をほぼ肯定しているようである。そのような筆者が、外国の算数教育をどう見ているか、を見ることで日本の算数教育のおかしさがあぶり出されるともいえる。

タグ：超算数

posted at 18:15:28

いじわる村のまきりん @makilyn

@oguchilaw @genkuroki ブラウスから白以外のブラが透けてたら街中でも先生に大声で怒鳴られてましたよ。学校名とブラの色を地下道で連呼される刑…

タグ：

posted at 18:12:07

#超算数　インドネシアの教科書をdisっているのだが、
私には、「13＝10+3」という説明が誤りだという著者の主張の方が誤りに思える。 pic.twitter.com/ygr6hAgxYe

タグ：超算数

posted at 18:11:08

非公開

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posted at xx:xx:xx

聖夜（イヴ）~nami~ @nami00789

@Pg45FAVaoi6lRid @stax007 メクラネズミ！
動いてるのはじめてみましたっ！

タグ：

posted at 17:44:46

万博@盲学校マジック @bampaku

serow:消費税減税・国債発行推奨 @serow01

統計学の本パラパラ見てたけど、確かに昔ながらの本を一旦読んでから改めて誤解を修正するしかないのかも知れない。ただ、ベイズ統計は主観確率がーとかは初めて読んだときにも何言ってんだろうと思ってたから、割と誤解は凝り固まってないかもしれない。

タグ：

posted at 17:04:41

非公開

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posted at xx:xx:xx

@almalah1411 @genkuroki 素晴らしい！
wonderful !

タグ：

posted at 16:31:26

財布落とした...........

タグ：

posted at 16:25:14

twitter.com/bicycle1885/st...

タグ：

posted at 16:24:53

この人おもしろいです twitter.com/bicycle1885/st...

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posted at 15:37:51

Takahara Masayuki @m_takaharasan

@genkuroki お返事をいただきありがとうございました。見当たらないというのは残念ですが、先生のご説明も参考にさせていただきます。

タグ：

posted at 15:31:57

#統計補足：外れ値に見えるほど飛び離れた高得点を取る小集団が母集団の中に含まれていそうな状況では(例えば得点が青天井の数学の試験では十分にありえる状況)、「外れ値に影響されない推定」は不適切で、特別に高得点を取る小集団の存在もモデルの中に組み込むべき。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:31:49

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

@m_takaharasan 「いい説明のある入門的教科書」が見当たらないので、ツイッターでこのように「暴れて」おります。少なくとも大学2年生くらいで読めそうな教科書には見当たらない。

この問題は統計学の講義をしなければいけない人達にとっては大問題だと思う。みんな一体どうしているのかなと思います。

タグ：

posted at 15:22:58

cep木とかいうやつアレやな

タグ：

posted at 15:20:36

#統計有限サイズnのサンプルから母集団分布の様子がどれだけ推測できるかについては、「百聞は一見に如かず」で、コンピューターで色々試してみないと絶対に理解できないと思う。

一般論としてn→∞での漸近論がすでにあっても、有限のnでどうなっているかは非常に複雑な非自明な事柄です。

タグ：統計

posted at 15:18:23

#統計続き。有限のサンプルサイズでもとの母集団分布が完全に判明することはあり得ないので、各サンプルごとに母集団分布の様子について意味がありそうな推測をすることしかできない。

そして、サンプルサイズが大きくなるにつれて、母集団分布の詳しい様子が分かって来るという感じ。

タグ：統計

posted at 15:15:23

#統計添付画像は

mathtrain.jp/suitei

より。ぎょぎょぎょ！単に「標本」と書くべきところを「標本集団」と書いていますね。他の部分では単に「標本」となっているので筆が滑ったのかな。結構よくあります。

続く

twitter.com/tsatie/status/... pic.twitter.com/LMmordTXDg

タグ：統計

posted at 15:15:22

Takahara Masayuki @m_takaharasan

@genkuroki ここはいつも説明に苦労するところ。勝手なお願いですが、いい説明のある入門的教科書をご存知でしたら、ご教示いただけると幸いです。

タグ：

posted at 14:58:28

#統計ベイズ統計で使う数学的モデル内でのサイズnのサンプルの確率分布の確率密度函数は

Z(x₁,…,x_n) = ∫ p(x₁|w)…p(x_n|w)φ(w) dw

になる。ここでφ(w)は事前分布。

こんな感じで、教科書通りに受け入れずに、自分で整理して行けば誤解せずにすむ。

タグ：統計

posted at 14:54:52

#統計現実の未知の母集団分布の確率密度函数がq(x)のとき、そのサイズnのサンプルの確率密度函数はq(x₁)…q(x_n)になる。

数学的モデル内の確率分布がパラメーターwを持つ確率密度函数p(x|w)を持つとき、最尤法で使う数学的モデル内のサイズnのサンプルの確率密度函数はp(x₁|w)…p(x_n|w)になる。

タグ：統計

posted at 14:54:51

#統計実際には以下の4つの区別が必要

* 現実の母集団分布の平均
* 現実の母集団分布のサンプルの平均

* 数学的モデル内部の確率分布の平均
* 数学的モデル内部の確率分布のサンプルの平均

全部、明瞭に違う。

twitter.com/phasetrbot/sta...

タグ：統計

posted at 14:54:48

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

@genkuroki mathtrain.jp/suitei
には
（専門用語で）標本集団から母集団の特徴を推定すること
（意訳）一部のデータの特徴から全体の特徴を予想すること
とあり何処までも特徴なんかと思うた次第です。しかも分布は勝手に正規分布と...

タグ：

posted at 14:38:37

Re: RT 【3)わいが書いたら本気で議論やぞ。豊田先生の青い本の二の舞やぞ(でも記事から結構売れてる) のどれかです。】

statmodeling.hatenablog.com/entry/toyoda-b...
2016-06-11
「はじめての統計データ分析」豊田秀樹のメモ

は素晴らしい批判的書評だと思う。 #統計

タグ：統計

posted at 14:34:17

#統計そうです。知りたいのは現実の母集団分布における真の値です。

そのための区間推定を行うためには、モデルM(θ)を現実に適用しても大きな誤差が出ないことを保証するための別の議論が必要になります。

この事実に触れない入門的解説はよくないと思う。

twitter.com/tsatie/status/...

タグ：統計

posted at 14:12:16

#統計そのことについては、清水裕士さんのブログ記事

norimune.net/3196
なぜ心理学（社会科学）ではパラメータ解釈が中心なのだろう？

が非常に参考になりました。

タグ：統計

posted at 13:55:52

#統計続き～、より適切な切り分けは

数学的モデルと現実

だったのだと今では思っています。その辺の区別が不明瞭な説明の仕方が非常にまずいということについては「当然である」の一言で済ませてよいと思います。

タグ：統計

posted at 13:53:50

#統計以前とは少し考え方が変わっていることも付け加えておきます。

以前の私は「パラメーターの推定ではなく、確率分布の推定の方を考えるべきだ」のようなことを口走ったことがありました。

しかし、その言い方は私が感じていた真の違和感を適切に表現しておらず、～続く

タグ：統計

posted at 13:53:48

#統計研究者に

母集団分布を決めるパラメーター

と言うことをやめさせて

データを使って推定した数学的モデルのパラメーター

と言うことを義務付けることには、その数学的モデルの現実における信頼性をその研究者がどのように保証しているかを言わせることになるというメリットがあると思う。

タグ：統計

posted at 13:34:21

#統計東京大学教養学部統計学教室編『統計学入門』関連

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 13:30:14

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

#統計そして、数学的モデルと現実の区別を明瞭にするためには

母集団分布を決めるパラメーター

のような言い方に気をつけるべき。その意味での「母集団分布」を「現実の母集団分布」と解釈するのは誤りです(上で詳述した)。

そしてそのように誤解させるような説明をしている教科書を批判するべき。

タグ：統計

posted at 13:26:30

それなら国民民主は野田グループとの統一会派結成に断固として反対してほしい。野田こそが消費税増税の元凶

タグ：

posted at 13:19:24

#統計以上のように見ることができれば、ベイズ統計を理解するために「確率概念に関する主観主義」の類が一切必要ないことは明らかだと思います。

そして、そういう合理的な理解に至るためには、通常の所謂頻度主義統計学を学ぶときに、数学的モデルと現実の区別を明瞭にしておくことを心掛けるべき。

タグ：統計

posted at 13:10:50

#統計 1つ前のベイズ統計の場合と以下のリンク先の所謂頻度主義統計学の最尤法の場合の図式がほぼ同じ形になっていることに注意。

それらを比較するには、確率概念に関する「主義」ではなく、どちらの予測分布が現実の母集団分布をよりよく推定しているか見れば良い。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 13:07:52

#統計パラメトリックの場合のベイズ

現実の母集団分布(未知)
↓
[無作為抽出]
↓
サンプル
↓
[有限個のパラメーターを持つ確率分布モデル+事前分布+ベイズ更新]
↓
パラメーターの事後分布
↓
[モデルを事後分布で平均]
↓
予測分布
↓
[その予測分布が現実の母集団分布を近似していると期待]

タグ：統計

posted at 13:03:23

#統計学杜撰から反対側の杜撰にジャンプ。

そういう現状に嘆く研究者は講義でリンク先の添付画像のように説明しなければいけなくなる。

「ベイズ統計では主観主義に基く確率を扱う」というような「主義」に基く統計学観の普及度は極めて高い。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計学

posted at 12:57:28

#統計で、そのような感じでベイズ統計を怪しげだと思っていた人達が、「ものすごく流行している」というような理由でベイズ統計を受け入れようと決心したときにハマるのが、「頻度主義統計学と違ってベイズ統計では主観確率を扱う」というような昔からある無用な考え方なのだと思う。

タグ：統計

posted at 12:51:17

#統計上に2つ戻る。

信頼区間のモデル依存性が見えなくなっていたり、実際には数学的モデルのパラメーターを推定しているだけなのに「母集団分布を決めるパラメーターを推定している」と信じていると、ベイズ統計が怪しげなものに見えてしまうことは仕方がないと思う。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 12:48:08

#統計多くの場合に数学的モデル依存の信頼区間が現実世界において大きく破綻せずに済んでいるのは、中心極限定理が効いてくるタイプの信頼区間(例：平均の信頼区間)が多いからだと思われます。

しかし、中心極限定理が効いて来るくらいサンプルサイズが大きいなら、もっとましな推定法がありそう。

タグ：統計

posted at 12:44:37

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

えっ... 現実の母集団の分布が知りたいのではなかったのか... twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 12:43:15

@PhlebotomeH ISMシリーズの藤澤洋徳さんの本は持っています。😊

タグ：

posted at 12:36:21

#統計信頼区間がモデルの取り方に強く依存しているという自明な事実に気付かずに、信頼区間を求める手続きを

主観が入らない科学的に客観的な手続き

だと信じている人達は、たぶん、ベイズ統計が怪しげなことをしていると誤解し易くなると思う。

そして、実際にそうなっているのだと思う。

タグ：統計

posted at 12:23:33

ディレッタンティズムの倫理と聖霊の働き @PhlebotomeH

#統計一方、現実の母集団分布が正規分布とは大きく異なる可能性がある場合には、正規分布モデルによる平均の区間推定は信頼できなくなります。

リンク先に例↓

真の分布の確率密度函数の形は、右側の小さな山を除けば正規分布なので、「正規分布に近い」と誤解しそう。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 12:16:47

@genkuroki その辺については、外れ値に攪乱されない推定がしたいのであればロバスト統計、逆に外れ値自体の振舞いが重要なのであれば（例:命綱の強度など）極値統計といって、それ自身、統計学の重要な一分野だと思います。どちらも近代科学社のISMシリーズから入門書が出ているようです。

タグ：

posted at 12:11:57

#統計例えば、過去の同様の測定に関するデータから、今回のデータに含まれる誤差が正規分布に高い精度で従っていることが非常に確からしいならば、正規分布モデルによる区間推定は現実においても信頼性が高いと判断して良いでしょう。

タグ：統計

posted at 12:10:19

#統計しかし、区間推定で我々が知りたいのは、現実の母集団分布における平均や分散などの値がどうなっているかです。

モデルM(θ)に依存する区間推定の結果が現実に意味を持つことを知るためには、モデルM(θ)による区間推定が適切であったことを(区間推定の手続きとは別に)別に示す必要があります。

タグ：統計

posted at 12:08:21

#統計仮説検定でM(θ)が棄却されないことは、M(θ)が現実世界で正しい可能性が高いことを意味しません。

信頼区間を求める手続きはモデルM(θ)の現実での信憑性に一切無関係なのです。だから、モデルM(θ)を使って求めた信頼区間の現実での信憑性も不明のまま。

タグ：統計

posted at 12:04:48

#統計例：平均の区間推定のためには、平均θ(分散は未知)の正規分布モデルM(θ)がよく使われています。そのときに使われる仮説検定はt分布を使ういつものやつです。「母集団分布は平均θの正規分布である」という仮説が棄却されないθの範囲が平均の信頼区間になります。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 12:04:48

#統計読者の心に「数学的モデルと現実を混同してしまう非科学的な考え方」を植え付ける説明になっているかどうかのシンプルな判定法は

母集団分布を決める母数

という言い方を不用意に使っているかどうかを見ること。モデルの確率分布の仮想的な母集団と現実の母集団の区別の有無が重要。

タグ：統計

posted at 11:51:32

ℓυşţ мαη @almalah1411

Happiness on their faces is priceless pic.twitter.com/qcuTD4Ufuq

タグ：

posted at 11:48:15

#統計最尤法で用いた「有限個のパラメーターを持つ確率分布モデル」や信頼区間を求めるために使った「数学的モデルM(θ)」は決して現実の母集団分布そのものではない。

その辺を混同させる説明は、説明を聞いた人の心に非科学的な考え方を植え付けていることになると思います。

タグ：統計

posted at 11:44:16

#統計区間推定

現実の母集団分布(未知)
↓
[無作為抽出]
↓
サンプル
↓
[パラメーターθを持つ数学的モデルM(θ)に関する仮説検定]
↓
[M(θ)が有意水準αで棄却されないθの範囲(区間)を求める]
↓
信頼係数1-αの信頼区間

重要なポイントは信頼区間はモデルM(θ)に大きく依存していること。

タグ：統計

posted at 11:41:31

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

#統計パラメトリックの場合の最尤法の図式

現実の母集団分布(未知)
↓
[無作為抽出]
↓
サンプル
↓
[有限個のパラメーターを持つ確率分布のモデル+最尤法]
↓
パラメーターの推定値
↓
[モデルにパラメーターの推定値を代入]
↓
予測分布
↓
[その予測分布が現実の母集団分布を近似していると期待]

タグ：統計

posted at 11:33:32

「ゼロからはじめるPython」に対抗して「イチからはじめるJulia」を書きたい(書きたくない)。

タグ：

posted at 11:30:46

#統計そして、母集団分布の平均や分散が「母集団分布を決めている定数」ではないことも言うまでもない。

しかし、添付画像で引用したように、東京大学教養学部統計学教室編『統計学入門』のようなよく使われている教科書ではことごとくよろしくない説明の仕方をしている。 pic.twitter.com/Ye5EmiCJd1

タグ：統計

posted at 11:25:58

#統計さらに、そのときに、現実の母集団から得たデータを使って推定した数学的モデルのパラメーターの値は、「現実の母集団分布を決める定数」では決してありえないことも正直に語られるべきである。

そのようにして推定されたパラメーターは数学的モデルのパラメーターに過ぎない。

タグ：統計

posted at 11:25:57

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

#統計重要なポイントはパラメトリックな場合を

【母数(parameter)を知れば母集団分布を知ったことになることを前提としている】場合

だと説明してはいけないことである。正しくは

有限個のパラメーターを持つ数学的モデルで現実の母集団を近似しようとする場合

のように説明するべきだと思う。 pic.twitter.com/x4HuXsNa7j

タグ：統計

posted at 11:25:56

収入のほぼ全てを消費に回さざるをえない貧困層にとっては、消費税は収入減と全く同じことです。貯蓄できる層とできない層とでは消費税増税によって受ける打撃の程度が違います。貧困層ほど厳しいのが消費税。逆進性が強いというのはそういう意味です。このような税は「不公平」でしょう。廃止すべき

タグ：

posted at 11:20:53

数学女子 @phasetrbot

最近ようやく標本平均と真の確率分布による平均の２つがあって、それをきちんと考えないと即混乱するというあたりは見えてきた。自明なことだが、記号なり本の記述なり、なかなかそれを明示している本がないような気がする。

タグ：

posted at 11:12:19

松浦健太郎 @hankagosa

書評記事の倍程度、献本いただいたけど書評を書いてない本があります。その理由は 1)レビューを頑張ったから許して下さい。2)最後まで読み切れてないから書けません。ごめんなさい。3)わいが書いたら本気で議論やぞ。豊田先生の青い本の二の舞やぞ(でも記事から結構売れてる) のどれかです。

タグ：

posted at 09:17:51

名取宏（なとろむ） @NATROM

そして、「情報求む！」。求めてどうするんだろう。そんなことをするよりも、がん検診の教科書や論文を読んで、過剰診断がどういうものか理解を深めるほうがよいと思います。最終的に賛同するかしないかは別として。 / htn.to/241c2c6whM

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posted at 09:07:37

名取宏（なとろむ） @NATROM

「彼はこの回答書の画像を何処で入手したのだろう」。大阪大学大学院医学系研究科甲状腺腫瘍研究チームのウェブサイトからだと思う。 / htn.to/2vNqE1qvTH

タグ：

posted at 09:02:52

飯田泰之 @iida_yasuyuki

「国内農業への保護をやめろ」「価格メカニズムに介入するな」という主張なら理屈として理解できるけどね……

タグ：

posted at 08:30:18

飯田泰之 @iida_yasuyuki

本記事を受けて，国内農業への打撃が……

って吹き上がってる人は多分国内の農業・酪農に関心ないんだと思う

ほぼ飼料用の米コーンは国内農業にとっては原材料．その民間購入促進ということは国内農業にとっての補助金支給． twitter.com/YahooNewsTopic...

タグ：

posted at 08:27:01

melone @meeloonee

カソクキセンパイ@ワコォ @AccSempai

for all the people who followed me because of my viral jolyne-post: here you go! finished it! i‘m really happy with the costume 👁👄👁 #jjba #jojosbizarreadventure #jolynecujoh #jolynekujo #jolynecosplay #cosplay pic.twitter.com/8PGQPkVWt3

タグ： cosplay jjba jojosbizarreadventure jolynecosplay jolynecujoh jolynekujo

posted at 03:47:50