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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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Favolog ホーム » @genkuroki » 2019年09月01日
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2019年09月01日(日)

RochejacMonmo @RochejacMonmo

19年9月1日

原典の教科書にあたった平田オリザ氏の文章によれば、
もともとは会話文の中に登場した特定の人物であるAlexandraの愛称についての注だったようだ。
つまりその文脈なら「Alexandraの愛称はAlexである」は妥当であった。
しかしもとの文脈から切り離したために論理的には導けないという混乱が生じた。

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posted at 23:56:57

RochejacMonmo @RochejacMonmo

19年9月1日

新井氏は「どのような科目分野の文章に対しても」と言うが、例えば数学で、
「aは集合Aの要素であるが、集合Bの要素でもある。
この文脈において、以下の文中の空欄にあてはまる最も適当なものを選択肢のうちから1つ選べ。
集合Aの要素は(  )である。
① a ②A③B 」
でも①が正答だと言うだろうか

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posted at 23:55:34

RochejacMonmo @RochejacMonmo

19年9月1日

事実関係として、センター国語や多くのテストで、明確な疵を持つ選択肢の中でもっとも疵が少ないものということしか正答の根拠がないような消去法を使わせる問題が広く実践されているのか?それはマーク式問題の中でも適切性に疑問符が付くとの評価を受けるのではないか。

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posted at 23:54:27

RochejacMonmo @RochejacMonmo

19年9月1日

そもそも、
問題を解く側が(答えはただ一つであるという前提のもとで)不適当な選択肢を取り除いて正答を得る「消去法」を使うことと
出題側が、ある選択肢について、論理的には不備があるけれど他の選択肢は明らかに間違いだから選べないということを正答の根拠にすることとは全く違う話だ。

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posted at 23:52:29

RochejacMonmo @RochejacMonmo

19年9月1日

Alex問題。
新井氏は、答が一つ存在するという前提で、3つの誤答を取り除いて正解を確定させる問題だと宣言していることになる。そもそも新井氏は、Alexandraの愛称はAlexであるという主張が論理的には導かれないことを認めるのか?その上で消去法で解答せよと、この問題の出題当初から考えていたのか pic.twitter.com/gQ87laqPSr

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posted at 23:52:12

K.B.砂糖 @KB_satou

19年9月1日

運動エネルギー+位置エネルギーの推移(バネのポテンシャル分は入れてない)
オイラーは Inf が存在するため描画できず。 pic.twitter.com/dCqIUJSXXH

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posted at 23:46:00

Toko Shiiki/椎木透子 @tokophotoko

19年9月1日

昨夜の撮影で黒人の高校生の男の子がラップを披露していたのだけれど、そのリリックスの中で「アムウェイが親父の人生を破壊した」という言葉が入ってて、あ〜そうだった、アムウェイってそもそも米国発祥じゃんと改めて思った上に、しかも我がミシガン州が最初だったと知ったの😳知らなかった

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posted at 23:45:46

K.B.砂糖 @KB_satou

19年9月1日

1体振子2D最終.jl
赤| オイラー
青| ホイン
緑| ルンゲクッタ pic.twitter.com/WXkwMb3SY3

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posted at 23:44:00

Massimo @Rainmaker1973

19年9月1日

How to mix the Coandă effect and the Bernoulli principle in a funny party trick buff.ly/2G9DTV2 pic.twitter.com/X2P7NyQ9wN

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posted at 23:30:05

Chie K. @chietherabbit

19年9月1日

日本でのMMTブームはあとどれくらいもつと思いますか?

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posted at 23:17:20

積分定数 @sekibunnteisuu

19年9月1日

.@mtkharu3 学校図書教科書著者 後藤学はフルボコにされてツイ消し、ブロックで逃亡してしまいました。
twitter.com/genkuroki/stat... togetter.com/li/1397582#c67...

「かけ算の順序 積分定数と教員志望大学院生とのやりとり」togetter.com/li/1397582 にコメントしました。

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posted at 23:08:44

RochejacMonmo @RochejacMonmo

19年9月1日

余り時間がとれなくて、原典の教科書にあたってみていないのだが、この問題も、たくさんの文章の中から一つを抜き出して問題を作ることにより、教科書の文章群の中で持っていた「文脈」が失われ、「論理的には」答えが確定しないにも関わらず、それを出題者の理屈に忖度せよと言っているように見える。

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posted at 23:07:00

RochejacMonmo @RochejacMonmo

19年9月1日

新井氏は、「注意書き等も含めて、正しく読めているか」を問うていると述べているが、「正しく読めている」の定義は何であろうか?

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posted at 23:01:40

RochejacMonmo @RochejacMonmo

19年9月1日

次に新井氏の言う知識と文脈の関係が不鮮明だ。
新井氏は、この分野の知識に基づけば、でんぷん・アミラーゼ・グルコース・酵素のすべてが「セルロースと形が違う」と主張することを認めているように見える。だとするならば、最も適当なものが「デンプン」ただ一つに確定される「文脈」とは何なのか? pic.twitter.com/vZ22tQDwfB

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posted at 23:00:22

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

19年9月1日

ツイッターを「甲状腺」で検索するのは毎日やってるのだけど、伊勢田さんのブログに関するものは今一個見つけただけ。
インフォームドコンセントがきちんと行われていないことは「論座」に書いた説明文書の件で自明だし、そんなのは検討委員会の議事録読んでる人なら知ってる。FA

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posted at 22:54:24

RochejacMonmo @RochejacMonmo

19年9月1日

アミラーゼ問題
「提示された文脈」から「最も適当なものを1つ」選ぶことが、解を一意的に定める本質的な条件と認識しているのなら、
情報研リリース
www.nii.ac.jp/userimg/press_...
や中教審教育振興基本計画部会資料
www.mext.go.jp/b_menu/shingi/...
の段階では、この条件を述べずに問題を紹介したのはなぜか。 pic.twitter.com/gn8keCngp0

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posted at 22:34:22

Yasuhiko TAKANASHI @YTAKANASHI4

19年9月1日

あとで、改めて熟読しなきゃ twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 22:32:00

地味影参上 @jimikage4

19年9月1日

d(*ν_ν)つtwitter.com/jimikage4/stat...
「ま、倫理学者としては間違ってはいないでしょうけどね。」

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posted at 21:55:35

地味影参上 @jimikage4

19年9月1日

。o〇(伊勢田氏の記事を「利用」してる人達は、絶対まともに当該記事を読めてないよwwwwwwwww d(^^;))

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posted at 21:51:31

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

19年9月1日

f ==0
じゃなく

という謎記号を打たないといけない(´・ω・`) pic.twitter.com/IqbaAvR29X

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posted at 21:48:48

地味影参上 @jimikage4

19年9月1日

まあ伊勢田氏の当該記事自体は問題ない、とわたしは書いたのだけど、やはり

「過剰診断否定論者に利用される可能性」

は考えるべきだったと思う。d(ν_ν*)

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posted at 21:48:16

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

19年9月1日

陰関数表示,Juliaでも意外と簡単にできた

```
using Pkg; Pkg.add("ImplicitEquations")
using ImplicitEquation
using Plots

a,b = -1,2
f(x,y) = y^4 - x^4 + a*y^2 + b*x^2
plot (f \Equal 0) # press tab
``` pic.twitter.com/AUgxFleYQm

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posted at 21:44:01

地味影参上 @jimikage4

19年9月1日

わたしも「利用」と指摘したよ!d(^^;)

タグ:

posted at 21:39:11

園芸家 @engeikana

19年9月1日

キクマコ先生の過剰診断に関する記事に対して、伊勢田先生が批判するブログ記事を公開したが、さっそく過剰診断の理解がアレな人達に利用され始めている。

タグ:

posted at 21:32:46

シュー @shu_n148

19年9月1日

もちろん、30万人に検査の前の充分なインフォームドコンセントなど行われていない。同意説明文の内容ですら、いまだに議論が行われている状況だし。

タグ:

posted at 21:25:10

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

19年9月1日

先を越されてしまったが本日のJuliaビルド結果 pic.twitter.com/dkNvFsrV0P

タグ:

posted at 20:48:10

Astellon @astellon_music

19年9月1日

Juliaのバージョンあげた pic.twitter.com/zUb2arz2yg

タグ:

posted at 20:40:52

羽藤 由美 @KITspeakee

19年9月1日

そう,恐ろしいことです。左のような馬鹿げたアカウントに絡まれました。それを読まれた文科大臣はすぐに右のようなツイートをなさいました。サイレントマジョリティに甘んじていなければ潰すぞということでしょう。 pic.twitter.com/EAq4039QE2

タグ:

posted at 19:56:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

造飯料理

タグ:

posted at 19:45:00

RochejacMonmo @RochejacMonmo

19年9月1日

新井紀子氏がRSTの2つの例題(アミラーゼ問題とAlex問題)について「正解」についての説明を行った。しかし私はこの説明は完全な開き直りだと思う。 pic.twitter.com/eayhh937ka

タグ:

posted at 19:41:15

かれっくす@水草 @Carex_minima

19年9月1日

アミミドロ

六角形の網みたいな藻類。たまに水田で見かける。自然という不規則な世界を観察してて、急に規則的な図形が現れる感じがとても好き。

ずっと疑問なんだけど、これってどうやって成長するの? pic.twitter.com/1B8BDBAJcg

タグ:

posted at 19:10:54

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

19年9月1日

問題はそこ。あの内容で何を教えれば良いのか... もちろん現行でできること(確率的なお話や四分位や箱髭の限界など)はした上で。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 19:07:45

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

19年9月1日

やっぱりこれは素晴らしいのや♬ 流し読みしてもなるへそと思うたものなぁ。そうなると此れを元に少し学んでみるべきか。果たしてできるやろか。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 19:05:26

ryotako @ryotakoid

19年9月1日

場の中に逆向き双極子を置くと、丸を避けたことになる、というあれ。2枚めは渦を追加。これをうまくすると翼に変形できるらしいのだけれど... #Processing #glsl pic.twitter.com/XcgslPvytA

タグ: glsl Processing

posted at 18:11:11

運小次郎@新党「ペンギンの生活が第一」 @hseino1

19年9月1日

こんな状態で消費税増税するんか?先行指数、急激に下がってるよ。財務省は何考えてるん?(・・?)

【図解・経済】景気動向指数の推移www.jiji.com/jc/graphics?p=... pic.twitter.com/YQEjRnfVeR

タグ:

posted at 18:09:43

ky0ju @ky0ju_art

19年9月1日

float a,b,x,y,d,r=800,h=400,s=20;
void setup(){
size(800,800);
}
void draw(){
background(#008AFF);
for(x=s;x<=r;x+=s){
for(y=s;y<=r;y+=s){
d=norm(dist(h,h,x,y),h,0);
b=sin(d*TAU*2+a)*s;
strokeWeight(abs(sin(d)*b));
stroke(255,d*r);
point(x,y+b);
}}a+=.05;}
#つぶやきProcessing pic.twitter.com/J16Xas1aP9

タグ: つぶやきProcessing

posted at 17:33:39

高梨陣平 @jingbay

19年9月1日

Netflixによるダーククリスタルの新作(時代的には映画の前)のレビューだけど、レビュー3人の内、2人がオリジナルを見ていないそうで。そりゃ、そうでしょうなぁ。オリジナルは1982年。 twitter.com/TechCrunch/sta...

タグ:

posted at 17:17:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 まあ現実には高校生にトンデモが吹き込まれてしまう可能性が高まってしまっているのですが。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 17:05:10

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 「頻度主義vs.ベイズ主義」とか「ベイズ統計は主観確率に基く」というようなおかしな考え方をしている人達が沢山いるのですが、現実の研究ではそういう時代遅れの不合理な考え方とは無関係にベイズ統計が使われているわけです。

ベイズ統計の入門的解説を書く人は注意した方が良いと思う。

タグ: 統計

posted at 17:03:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 北條大樹さんの解説スライド。素晴らしいです。

www.slideshare.net/daikihojo/ss-1...

タグ: 統計

posted at 16:58:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 そのような理由によって、サンプルサイズを大きくしても、WAICやLOOCVによるモデル選択で、予測誤差の大きな方を選択してしまう確率(失敗する確率)が0に収束しない場合が出て来ます。

そういうことを承知で使うべき繊細で優れた道具だと思います。

タグ: 統計

posted at 16:50:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 ついでに、WAIC, LOOCV系の情報量規準についても説明しておきます。それらは予測分布

p*(x) = Z(X₁,…,X_n,x)/Z(X₁,…,X_n)

によってtrue q(x)をシミュレートしたときの予測誤差+定数の推定量になっています。

しかし、WAIC, LOOCVは真の予測誤差+定数とは漸近的に逆相関します!

タグ: 統計

posted at 16:50:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 続き~代用するということです。

自由エネルギーもその期待値も事前分布の取り方に結構大きく依存します。なぜならばモデル内でのサンプル生成法則を与えるZ(x₁,…,x_n)が事前分布を使って定義されているからです。

タグ: 統計

posted at 16:50:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 モデル内でのサンプル生成法則が真の法則に近いかどうかは、自由エネルギーの期待値(true q(x)のサンプルを動かす平均)の小ささで測られるのですが、期待値を得るためには真の分布のサンプルを繰り返し取り直すという非現実的なことが必要なので、期待値ではなく、自由エネルギーの実現値で~

タグ: 統計

posted at 16:50:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 仮に、q(x)=p(x|w₀), φ(w)=δ(w-w₀)ならば

Z(x₁,…,x_n) = q(x₁)…q(x_n)

となり、自由エネルギーの期待値は最小になる。

Z(x₁,…,z_n)がtrue q(x₁)…q(x_n)に近いほど、自由エネルギーの期待値は小さくなり、モデル内でのサンプル生成法則が真の法則に近いということになる。

タグ: 統計

posted at 16:50:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 自由エネルギーで推測できるのは

True q(x₁)…q(x_n) → Sample



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

によるシミュレーションの予測誤差+定数です。

タグ: 統計

posted at 16:50:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 ただし、添付画像の図の

Sample
↓ Estimation
Posterior

"当てはまり"

周辺尤度+α (後で自由エネルギーのことだと説目される)

の部分はミスリーディングだと思った。内容的にはおかしなことを言っていないのに、図が変に見えた。

タグ: 統計

posted at 16:50:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 これも「頻度主義vs.ベイズ主義」というようなトンデモないことを言わずに、ベイズに限定されない合理的な統計学の使い方を説明しようとしている素晴らしい解説。

これからの仮説検証・モデル評価 #bayes #bayesfactor www.slideshare.net/daikihojo/ss-1... @SlideShareより

タグ: bayes bayesfactor 統計

posted at 16:50:21

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

羽藤 由美 @KITspeakee

19年9月1日

これは,現在,高校現場を混乱させ受験生を不安に陥れている2020年度英語入試改革を後押しするためのご発言でしょうか? 「何があっても強行すべし」という意思表示でしょうか? このタイミングで曖昧な発言をされるのは政治家として無責任。明確かつ具体的なご発言をお願いします。 twitter.com/konotarogomame...

タグ:

posted at 16:30:00

@Kazu0402cd

19年9月1日

今度の学習指導要領では「統計」を活用する力の育成も求められる。先日、いくつかの統計を示して「先入観を排して統計をフラットに読み取って、そこから考えましょう」と強調した上であるテーマについて議論させたけど、先に「綺麗事」の結論ありきで、結論に沿う読み取りしかできなかった。

タグ:

posted at 15:58:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 #信頼区間 ポイント続き

* だから、現実への応用時には、現実の母集団への数学的モデルの適用が適切である理由を説明できないならば、その数学的モデルを使ってサンプルから求めた信頼区間が現実において信頼できるかどうかは正直に「分からない」と言わなければいけない。

ずるは良くない。

タグ: 信頼区間 統計

posted at 15:44:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 #信頼区間 ポイント続き

* ゆえに、確率的に変化する信頼区間に母集団における真の値が含まれる確率を考えることができる。

* ただし、信頼区間を定義するときには、母集団分布がある数学的モデルに確率分布になっていると仮定する。

続く

タグ: 信頼区間 統計

posted at 15:44:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 #信頼区間

ポイント

* 母集団における真の値は確定している。

* 母集団から無作為抽出されたサンプルは、無作為抽出時に使った乱数の出目によって確率的に変化する。

* 信頼区間はサンプルに依存して決まるので、信頼区間は無作為抽出時に使った乱数の出目によって確率的に変化する。

タグ: 信頼区間 統計

posted at 15:44:32

SKUE @Mr_Sakaue

19年9月1日

全分散の公式の証明、キレイにキャンセルアウトされて面白い。
kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-154...
kanouy.blog9.fc2.com/blog-entry-154...

タグ:

posted at 15:33:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 #信頼区間

続く。正規分布モデルを使って求めた95%信頼区間区間の95%という数値が正規分布モデル内部だけでなく現実でも意味を持っていると主張したければ、別の議論が必要になります。

別の議論が必要だと正直に教科書に書かない人達は結果的に科学的に杜撰な考え方を広めていると思う。

タグ: 信頼区間 統計

posted at 15:26:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 #信頼区間

t分布を使ったいつもの方法で求めた95%信頼区間の95%という数値は、母集団分布が正規分布であるときにのみ正しく、現実の未知の母集団は正規分布からかけ離れている可能性もあるので、現実への応用時にはその95%という数値は近似的にも意味を持っていない可能性があります。続く

タグ: 信頼区間 統計

posted at 15:26:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 #信頼区間

平均の信頼区間の推定先は、標本平均ではなく、母集団平均です。

仮に母集団分布が正規分布ならば、母集団から無作為抽出された標本(標本は乱数の出目で確率的に変わる)からt分布を使って求めた95%信頼区間が母集団平均を含む確率は95%になります。続く

twitter.com/tachibanacool/...

タグ: 信頼区間 統計

posted at 15:26:41

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

19年9月1日

最近というかここ数年ずっと感じている困惑です。 twitter.com/esumii/status/...

タグ:

posted at 14:43:24

Cool-Tachibanä @TachibanaCool

19年9月1日

そうなると、標本平均が1 - αで含まれるような区間を作るにはサンプリングをやり続けて信頼区間の精度をひたすら上げるしかないってことか。やはり、真の母数は神のみぞしるって感じですね。

タグ:

posted at 14:41:40

Cool-Tachibanä @TachibanaCool

19年9月1日

そうすると、たまたま一番初めのn個のサンプリングしたものから作った信頼区間なんて偏りがあるに決まってるから、その信頼区間に標本平均が1 - α で含まれるなんてことは言えないってことか。

タグ:

posted at 14:38:01

Cool-Tachibanä @TachibanaCool

19年9月1日

そもそも、パラメーターが信頼区間に含まれる確率ってどうやって定めてるんだって感じだから、n個サンプリングしてそれの標本平均が信頼区間に含まれる確率って読み替えればいいのかな?

タグ:

posted at 14:34:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 サンプルのmedianとmedianとの差の絶対値の平均を見ることがちょうどLaplace分布

p(x|a,b) = (1/(2b)) exp(-|x-a|/b)

によるフィッティングと同じであることはあまり解説されていないように思える。

ラプラス分布の形を見ると「ううむ」と感じられる。

twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/Qh6l6lIxbV

タグ: 統計

posted at 14:26:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 Laplace分布の確率密度函数の対数の-1倍は

-log p(x|a,b) = |x-a|/b + log b + log 2.

なので, サンプルX_iについて

L = (1/b)(1/n)Σ_{i=1}^n |X_i-a| - log b

を最小化する (a,b) が最尤法の解.

解のaはX_i達のmedianになり, 解のbは

(1/n)Σ_{i=1}^n |X_i-a|

になる.

タグ: 統計

posted at 14:20:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#Julia言語 #統計 【バグ?】Distributions.jl の Laplace 分布への最尤法によるフィッティングの実装が間違っているような気がします。

github.com/JuliaStats/Dis...

mad = median absolute deviation

を使っていますが、正しくは

a = mesian(xc)
b = mean(abs(x - a) for x in xc)
Laplace(a, b) pic.twitter.com/rdN2vUIGk9

タグ: Julia言語 統計

posted at 14:20:01

玲奈 @reinarration

19年9月1日

@mogtao 無駄に格調たかめの文章でちゃんとかための文献探しに大学図書館とか行ってるので、何も知らない当時の教師が! あああああ

タグ:

posted at 13:14:00

玲奈 @reinarration

19年9月1日

中学生のとき創竜伝にハマり四界竜王について中2な考察を書き散らした自由研究が創竜伝を知らない教師にうっかり高く評価されて学校代表のレポートに推薦され県発行の冊子に掲載されたやつを当時の同級生が発掘して画像を送ってきた44歳夏の終わり(即死)

タグ:

posted at 13:09:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 「信頼区間」も「パラメトリックな統計分析」も数学的モデルの選択に強く依存しており、数学的モデルの採用には巨大な恣意性が存在する。

そして分析結果の信頼性の評価は採用した数学的モデルの現実への適用の妥当性の問題になる。そしてモデルの現実への適用の妥当性の判断は非常に難しい。

タグ: 統計

posted at 12:39:16

モト@PPMMPP @29silicon

19年9月1日

@0NKSH シリカシンターからニュートリノ発生も地味にすごいですよ。

タグ:

posted at 12:27:47

Cool-Tachibanä @TachibanaCool

19年9月1日

@genkuroki ありがとうございます。読ませていただきます🙇‍♂️

タグ:

posted at 12:03:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 その話題についてこのツイートがぶら下がっているスレッドで詳しく解説しておきました。

twitter.com/tachibanacool/...

タグ: 統計

posted at 11:54:37

Cool-Tachibanä @TachibanaCool

19年9月1日

はたしてこんな理解でアクチュアリーの試験受けていいのだろうか。

タグ:

posted at 09:49:02

Cool-Tachibanä @TachibanaCool

19年9月1日

「95%信頼区間の95%は、パラメータが95%の確率で信頼区間に含まれる」のどこが誤りなのか理解してないんだけどどこが誤りで、正確にはどういう記述になるの? twitter.com/amananama/stat...

タグ:

posted at 09:48:15

Masayo Takahashi @masayomasayo

19年9月1日

サイラからのiPS細胞供給の遅れ、地震による遅れなどにも耐えて成功させたこと、その苦労他人事でなく感じます。良かった!

タグ:

posted at 09:44:00

Masayo Takahashi @masayomasayo

19年9月1日

リスクは最小限にしているはずなので、その検証。今の時点でコストを比べるのは違うと思いますが、将来的にいかにコストを減らすかは規制によるコスト、流通コストどう変えるかでもあります。

タグ:

posted at 09:40:17

Masayo Takahashi @masayomasayo

19年9月1日

他家である不利益を最小にするトライもされますが、角膜移植の免疫抑制の豊富な経験でコントロール。
いつも羨ましいのは、網膜は再生医療でもなかなか視力回復は難しいですが、角膜は透明性が得られれば、魔法のように視力が上がるのです。
網膜何してんだ!と言われそうてで、ちょっと怖い

タグ:

posted at 09:31:46

Masayo Takahashi @masayomasayo

19年9月1日

これまで日本は世界の先端にいて、角膜上皮幹細胞疲弊症には自家の口腔粘膜を使った上皮再生医療を行って効果を上げてきました。でも、角膜上皮でないので少し濁るので、よい視力は難しいことが多かったのです。
今回は本当の角膜上皮になっているので、透明性を確保できるのでは?ということです。

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posted at 09:28:11

Masayo Takahashi @masayomasayo

19年9月1日

これは、文句なしに効果のあるよい治療です。角膜移植は全層、内皮、上皮の別があります。上皮だけが悪い場合は供給不足で、手術も危険で、乱視も必発なアイバンク角膜を使ったの全層移植より、上皮だけの再生医療の方が圧倒的にいい。 twitter.com/norionakatsuji...

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posted at 09:24:18

Haruhiko Okumura @h_okumura

19年9月1日

@esumii 「点」と「値」との混同は,高校でもあまりうるさいことは言わなかったです(大学でも?)

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posted at 09:16:49

S (ツイートはスレッド全体をご確認く @esumii

19年9月1日

@h_okumura ありがとうございます。私も20年ぐらい前にアルバイトで中学生を教えていたのですが「y切片」しか知りませんでした…(or 忘れていました)

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posted at 09:14:52

Haruhiko Okumura @h_okumura

19年9月1日

@esumii 高校で数学を教えていた若い頃,すでに生徒は中学で「切片」と習って来た気がします。「高校ではx切片とy切片を区別するんだよ」と教えていましたから

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posted at 09:12:23

S (ツイートはスレッド全体をご確認く @esumii

19年9月1日

@h_okumura (中学数学で)「y軸との交点ではなくbの値自体のことを」「『y』のつかない『切片』と呼ぶ」は初めて知った気がします…いつから何でしょう…

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posted at 08:46:37

Haruhiko Okumura @h_okumura

19年9月1日

「y=ax+bのbを『切片』と呼ぶ」,中学数学教科書は大昔からそうだった。学習指導要領にもその解説にもない用語 twitter.com/esumii/status/... pic.twitter.com/xGNCTZTKdd

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posted at 08:40:06

広島ベイズ塾 @bayesjuku

19年9月1日

【広島ベイズ塾第3回WS】これからの仮説検証・モデル評価 www.slideshare.net/daikihojo/ss-1...

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posted at 08:31:16

きなこ @3h4m1

19年9月1日

100歳と3日目の祖母が突然亡くなり、通夜葬儀に在宅酸素を抱えた娘②を抱え5時間超かかる実家に帰省するか思案していた最中

「こんな碌な医者の居ない山奥に病気の曽孫ちゃんを連れて来るな。骨なんか拾いに来なくていい」

との遺言が私に残されたと連絡を受けた

大戦を生き抜いた人は最期まで強い

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posted at 07:59:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計

* 信頼区間はそれを求めるために使った数学的モデル内だけではなく、現実世界においても常に信頼できるとする誤解

* サンプルサイズが100程度もあれば中心極限定理を常に使えるとする誤解

などなど。

タグ: 統計

posted at 05:50:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 統計学における典型的な誤解は「強い結論を出せないのに強い結論を出せるとする誤解」になっていることが多いと思う。

* 仮説検定で仮説が棄却されなければその仮説は正しいと判断できるという誤解

* 最小二乗法はBLUEなので常に最良の推定法であるという誤解

続く

タグ: 統計

posted at 05:50:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 私は、数学的モデル内で統計的推定・推測がどのような性質を持っているかをコンピューターで確認することが好きなのですが、そういう分析は決して現実世界への統計学の適用ではありません(当たり前)。

タグ: 統計

posted at 05:35:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 大標本、小標本、統計モデリングの3通りに場合分けしているが、現実に統計分析するときには

現実の未知の母集団分布

現実に得られたサンプル

モデルを使った推定・推測

推定・推測の結果の評価

のような枠組みは全てに共通していると思う。

タグ: 統計

posted at 05:28:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 BLUEはbest linear unbiased estimatorの略です。線形な推定法は稀なので、線形性の仮定がものすごく強い制限になっていることに触れない説明は非常によろしくないと思う。

教科書やググって見つかる解説は結構ひどい。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 05:20:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 清水さん曰く【母集団が任意の分布であっても最小自乗推定量がBLUEになることがわかってますので、推定がちゃんと可能です。】

母集団が任意の分布だと正規分布モデルである最小二乗法の誤差が無用に大きくなります。残差が正規分布していないように見える場合に最小二乗法は不適切な推定法。

タグ: 統計

posted at 05:20:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 以上は

norimune.net/3186
頻度主義統計、ベイズ統計、統計モデリングからみた「真値」【追記あり】
清水裕士さん @simizu706

へのコメント。

モデルと現実は明瞭に区別したいです。

タグ: 統計

posted at 05:07:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 例えば、モデルM(θ)と現実の母集団から得たデータを使ってθの95%信頼区間を求めたときに、その95%が(モデル内だけではなく)現実の母集団についても信頼できる数値であるかどうかは、モデルM(θ)の現実への適用を別の議論で正当化できるまで不明のままであるとしなければいけません。

タグ: 統計

posted at 05:07:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 現実の母集団分布で決まる値と数学的モデル内部の仮想的な母集団分布を決めているパラメーターの値(その値は大抵その仮想的母集団分布から逆に決まる)の両方を「真値」と呼ぶことがあるという話に過ぎず、現実とモデルを混同してはいけないことを強調するべきだと思います。

タグ: 統計

posted at 05:07:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 清水さん曰く【上の議論からわかるように、真値をどのように考えるかは、母集団の要約統計量を推定しようとする立場か、確率モデルを仮定し、そのパラメータを推定しようとするかで変わります。】

これは非常によろしくない議論の仕方だと思う。

続く

タグ: 統計

posted at 05:07:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 数学的モデル内部でのみ意味を持つ「真値」という用語を「現実の母集団における真の値」と絶対に混同させないように使うのであれば問題ないと思います。

そして得られた結果は数学的モデル内部での結果に過ぎないことを強調し、現実に関する結果ではないことが分かるように説明するべき。

タグ: 統計

posted at 05:07:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計

数学的モデルとしての仮想的な母集団分布(これは既知)

仮想的な母集団分布のサンプル

数学的モデルを使った推定・推測

その推定法・推測法の性質を数学的モデル内の仮想的な母集団分布が既知であることを利用して分析

こういう話は「真値」という用語抜きにもできる。

タグ: 統計

posted at 05:07:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 清水さん曰く【統計モデリングでも真値という言葉はよく使います。どう理解したらいいでしょうか。僕の考えでは、モデルや推定法の性能評価のときにこの言葉が必要となります。~パラメータリカバリシミュレーション~】

その意味での「真値」は数学的モデル内部でのみ意味を持つ。続く

タグ: 統計

posted at 05:07:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 清水さん曰く【そもそも名前も知らないような確率分布が真の分布だったら、どうしようもないですね】

まさにそれ!

しかし、複数のモデルをデータを用いて比較することによって、その中から現実の母集団分布の特徴をよりよく近似的に記述しているものが見つかるかもしれない。

タグ: 統計

posted at 05:07:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計

現実の未知の母集団分布=真の分布(未知)
(未知の真値はここに住んでいる)

現実に得られたサンプル

数学的モデルを使った推定・推測

その推定・推測結果の評価

ポイントは、現実の母集団分布と数学的モデルを厳密に区別するという当たり前のことをすることです。

タグ: 統計

posted at 05:07:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 統計モデリングで2つのモデルを、データを使った対数尤度比検定を使ったり、各種情報量規準を使って比較することができたりするわけです。

モデルの適切さの評価には他の類似研究の成果結果も使われることもあるでしょう。

タグ: 統計

posted at 05:07:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 例えば、仮説検定の方法によって、モデルMをデータを使って有意水準αで棄却したりしなかったりできる。

パラメーターθを持つモデルM(θ)がデータによって有意水準αで棄却されないθの区間を求めて、信頼係数1-αの信用区間と呼んだりする。

仮説検定も区間推定もモデルの評価法の一種。

タグ: 統計

posted at 05:07:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 正規分布モデルを使った信用区間の計算でも、より複雑なモデルを使用する統計モデリングにおいても、そのような現実の未知の母集団分布がモデルでぴったり記述できる保証はありません。

しかし、母集団分布のサンプル(データ)を用いて、モデルを評価することならばできる。続く

タグ: 統計

posted at 05:07:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 実在する集団からの無作為抽出によって生じる確率分布だけではなく、実在するルーレットの出目のランダム性に対応する確率分布も、統計学で扱う現実の母集団分布扱いできるわけです。

タグ: 統計

posted at 05:07:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 ルーレットの出目をそのように数学的にモデル化することは実際に役に立ちます。

確率論はギャンブルの分析によって生まれたようですが、以下のリンク先の件はまさにそういう使い方になっています。

twitter.com/gigazine/statu...

タグ: 統計

posted at 05:07:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 次に、1から10の目が偏った確率で出るルーレットを考えましょう。このルーレットは「集団」ではないのですが、1から10の各々の目が出る確率が未知ではあるが決まっていると考えて、対応する確率分布を考え、その未知の確率分布をも母集団分布と呼ぶことがあります。

タグ: 統計

posted at 05:07:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 ここで、「母集団」という用語の意味をより正確に説明しておきます。

まず、「仙台市の小学6年生の身長と体重全体」は実在の集団から得られる典型的な母集団です。そこから一人分の情報を無作為抽出するという設定を考えると、無作為抽出で乱数を使うので、確率論的な母集団分布が得られます。

タグ: 統計

posted at 05:07:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 続き~、欲しい結論を得るために都合の良い仮定をしていることになるので、非常にまずいと思う。

事前には、せいぜい主観的にかつ十分な根拠無しに、

未知の母集団分布がその確率モデルで近似できると期待する

程度のことしかできないはず。これが正直者の態度。続く

タグ: 統計

posted at 05:07:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 正規分布モデル内でt分布を使った信頼区間の計算でも、より複雑なモデルを使用する統計モデリングにおいても、

【「母集団分布がどういう分布であるかは厳密にはわからないが、我々がよく知っている確率モデルで表現できるとしよう」】

のように「表現できる」という仮定をすることは~続く

タグ: 統計

posted at 05:07:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 関連

ポイント:信頼区間はそれを計算するために使った数学的モデルに強く依存しており、その数学的モデルを現実に適用して良いかどうかは別の議論で示す必要がある。

信頼区間がモデル依存であることを見えなくするのはよくない。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 05:07:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 正規母集団分布の仮定のもとでの議論は現実の母集団には無条件では適用できません。

現実の未知の母集団分布に正規母集団の仮定を使っても大丈夫であることを別の議論で示していない場合には、正規分布モデルを使って求めた信頼区間は現実世界での信頼性は低いとみなされるべきです。続く

タグ: 統計

posted at 05:07:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 ポイントは「母集団」という用語が、数学的に理想化されたフィクションの世界における母集団を意味している場合があることです。

そのような数学的モデルとしての母集団と現実の未知の母集団を明瞭に区別していない議論は明瞭に非科学的であり、科学の世界から排除されるべきです。続く

タグ: 統計

posted at 05:07:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 清水さん曰く

【小標本の理論での真値は、実は母集団の要約統計量ではないんです。正規分布の(平均)パラメータなんです。】

【小標本の理論では、真値は確率分布のパラメータにすり替わっています。】

そういうすり替えが混乱の原因になっていると思う。

続く

タグ: 統計

posted at 05:07:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 最大の問題は、現実の母集団分布における平均や分散などの値を「真値」と呼ぶだけではなく、正規分布モデルやもっと一般の数学的モデルにおけるパラメーター(どれかの値)をも「真値」と呼ぶことを許容していることです。

そうする場合には十分な注意が必要だと思う。

タグ: 統計

posted at 05:07:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 以下のリンク先のリンク先のスレッドで

norimune.net/3186
頻度主義統計、ベイズ統計、統計モデリングからみた「真値」【追記あり】
清水裕士

が引用されていて、参考にしている人達が結構いるように思ったので、詳しくコメントしておきます。続く

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 05:07:39

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

19年9月1日

JuliaのREPLのコードクソ汚くて笑った。Junoのコードみたい。でもどっちも良く動く。綺麗なコードでも結局しょぼかったら仕方ないしな。

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posted at 04:13:02

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ファインマンbot @feynmannnn

19年9月1日

パーティーで見かける哲学者ばかりでなく、驚くべき多数の哲学者が「全ての事が相対的であるというアインシュタインの結論が、我々の考え方に及ぼした影響は実に大きい」などという。そして更に「現象というものはどういう立場からみるかによって決まるという事が物理学で明らかになったのだ」という。

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posted at 03:01:22

ゆき @yuneco

19年9月1日

【完成版】WebGL(PIXI.js + glsl)と物理演算(matter.js)でタピオカ作りました。

すっっごいくだらないことに本気になって週末潰した自分に若干後悔してるので、このツイートが200いいね行ったらタピオカ茹でる pic.twitter.com/yK0YAwLc9i

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posted at 02:50:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

@abap__ @MathSorcerer アウトプットの改行が余計に重なるか否かの問題です。

stripで改行を削ればアウトプットの最後に入れてもprintlnで改行が重ならずに済む。

#Julia言語

twitter.com/abap__/status/...

タグ: Julia言語

posted at 02:33:42

videos that make you @cheerfulclips

19年9月1日

How are they this fast in water? pic.twitter.com/fiQBU5ZeZM

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posted at 01:48:50

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田中健一/講師業、著述業 @TNK_KNCH

19年9月1日

何度も言うけど、羽藤先生らによる署名の段階が軟着陸・仕切り直しのラストチャンスだった。まだ六月だった。もう九月。

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posted at 01:26:37

田中健一/講師業、著述業 @TNK_KNCH

19年9月1日

反対派を無視して粛々と「仕事」をすればよかったのに、下手に挑発したり煽ったりするから基本的人権の問題にまで発展して、無関心だった層に火をつけたのは間違いなく「下手くそ」。そのせいで粗末な内容が急速に広まり、全国の新聞が拙速な「改革」に異議を唱えることとなった。

タグ:

posted at 01:22:07

ナオミ @nao73714

19年9月1日

調査の大枠の倫理や検査の倫理を検証してくれるものだったらよかったのに、記事の主張の検証になってるのがそもそもよくわからない。誰のため何のためになるんだろう。大事なことは置き去りの空論みたいだ。

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posted at 01:22:05

田中健一/講師業、著述業 @TNK_KNCH

19年9月1日

柴山文科大臣ツイッター下手くそ

みたいな意見もあるけど、そもそも推し進めている内容が支離滅裂の無理筋なので、仮に河野太郎氏が担当だったとしても連日炎上するよ。入試「改革」を延期して最初からやり直すまでは。

タグ:

posted at 01:14:22

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

19年9月1日

うちのあざらしがQiitaに書いたので飼い主が翻訳しました.

Chainer のモデルを Flux.jl に変換するでキュ qiita.com/SatoshiTerasak... #Qiita

タグ: Qiita

posted at 00:41:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 異なるサンプルについて100(1-α)%の信頼区間を何回も計算した場合に母集団の真の平均を含むものの割合が__大体1-αになるだろう__というような強い結論を出したければ、別の議論によって数学的モデルM(θ)の(現実の未知の)母集団への適用を正当化する必要があります。

タグ: 統計

posted at 00:35:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 補足:数学的モデルM(θ)に関する100(1-α)%の信頼区間は、母集団のサンプルによってモデルM(θ)が有意水準αで棄却されないθの範囲だと解釈すれば安全な解釈になります。

しかし、仮説検定で棄却されないことは正しいことを全然意味しないので信頼区間から得られる結論は極めて弱くなる。

タグ: 統計

posted at 00:32:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 「頻度主義vs.ベイズ主義」のような「主義」に基づく統計学観が時代錯誤であることの根拠の1つは1980年の赤池弘次さんのつの論説の存在。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 00:20:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年9月1日

#統計 【推測統計学とベイズ統計学であればどっちが好き?】という問いも相当にミスリーディングだと思う。

「主義が異なる2つの統計学がある」というような時代錯誤のデタラメを広めかねない問いは控えるべき。

twitter.com/amananama/stat...

タグ: 統計

posted at 00:05:30

誠福丸 @smaru_org

19年9月1日

@NaotoKan 造反有利なんて流行ってない流行ってない。
過激派が叫んでただけだよ。
自分達の犯罪を正当化するためにわめいていただけだからね。
語源は、毛沢東が文化大革命の大虐殺を正当化した時に用いた言葉だし。

みんな、騙されないように。

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posted at 00:03:10

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