黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2019年09月22日

#Jupyter #Ruby #IRuby #gnuplot

タグの通りのネタ

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

Jupyter notebook上で動かしているRubyからgnuplotを使ってプロット。

他にもnyaplotとか色々あるらしい。Rubyは普段使いしていないのでよく知らないです。でも、楽しそう！ pic.twitter.com/x29XnFP4y5

タグ： gnuplot IRuby Jupyter Ruby

posted at 23:59:37

@tsatie #統計サンプル外情報によって、「母集団分布は正規分布になっている可能性が高い」と分かっているなら、正規分布モデルで推定を行えばよいです。その正規分布していると思われる母集団分布の平均と分散がサイズ30のサンプルからどの程度の精度で分かるかという問題が残る。

twitter.com/tsatie/status/...

タグ：統計

posted at 23:12:13

@tsatie #統計こんな状況を想定するとOK

S市の小学6年生全体の身長全体の分布=未知の母集団分布
↓
乱数を使って30人を無作為抽出して身長を計測した結果=サンプル
↓
サンプルだけから、もとの母集団分布の様子についてどれだけどのように推測できるか？これが基本問題。

タグ：統計

posted at 22:50:47

積分定数 @sekibunnteisuu

「かけ算の順序に関するやり取り」をトゥギャりました。 togetter.com/li/1407534

タグ：

posted at 22:50:46

Paul Painlevé @Paul_Painleve

研究会「Hypergeometric Series, Mahler Measures, and Multiple Zeta Values」
日時：10月24日（木）13:30 ～ 26日（土）午後
会場：東北大青葉山キャンパス数理科学記念館川井ホール
Web page： sites.google.com/view/sendai-wo...

タグ：

posted at 22:41:51

@tsatie #統計連続的な確率分布では一般に値aが実現される確率は0になります。それでも全然問題ない。

タグ：統計

posted at 22:40:44

@tsatie #統計サンプルX₁,…,X_nの平均と分散を求めたとき、その平均と分散は母集団分布の平均と分散から確率的にずれるのですが、n→∞で一致することを大数の法則を使って証明できます。

しかし、有限のnでどれだけずれているかが大問題。

タグ：統計

posted at 22:39:06

@tsatie #統計続き～したとき、X₁,…,X_nを母集団分布のサンプル(標本)と呼びます。

以上の実験をするときにはサンプルの母集団分布が分かっているのですが、現実の統計分析ではサンプルの情報しか得られない。

で、サンプルの情報のみから未知の母集団分布の様子をどれだけ推測できるかが基本問題。続く

タグ：統計

posted at 22:36:26

@tsatie #統計母集団分布とサンプルの分布の区別が必要。

例えば、平均1で分散0.25の正規分布が母集団分布だと仮定したとき(現実的な仮定ではない説明用の仮定)、その確率密度函数は教科書を見ればわかる。

コンピューターで母集団分布の乱数をX₁,…,X_nとn個生成～続く

twitter.com/tsatie/status/...

タグ：統計

posted at 22:33:19

田中真美 @bunnymummy4696

【総力大拡散希望！】
不公平不公正のポンコツ大学入試改革案撤回を三たび強く求めます。

📢日時　10/4(金)19時～20時30分
📢場所　文科省前
📢最寄　虎ノ門駅6番出口
呼びかけ：Mami Tanaka

#1004文科省前抗議
 #萩生田大臣へ pic.twitter.com/THV1X68R2Y

タグ： 1004文科省前抗議萩生田大臣へ

posted at 22:33:19

#統計単純な最小二乗法による線形回帰も正規分布モデルによる推定の一種。回帰の結果も回帰係数の信頼区間もすべて正規分布モデルによる推定であることに依存する。

モデルの現実への適用がどれだけ妥当であるかが不明ならば、推定結果がどれだけ信頼できるかわからない。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 22:07:14

自然のことが分かったような気になったときに、このような大きなミスを犯すことがあります。
今回は結果として双方に被害がでるようなことにならず本当にほっとしていますが、我が未熟さを痛感する出来事となりました。

タグ：

posted at 22:02:46

#統計信頼区間はモデル依存なので、モデルの母集団分布への適用が妥当である根拠を別に示さなければ確かなことは何も言えない、というのが正解。

この点についてまともに解説してある統計学入門書を1つも見たことがない。詳しくはスレッド全体を参照。

twitter.com/igaku69/status...

タグ：統計

posted at 22:01:42

小雨が降り風も吹いておらず、普段より獣の気配や匂いを感じにくい状況だったことが災いしましたが、普段ならまず遭遇する可能性のない時間と状況だったので油断がありました。完全に私のミスでした。
恐らく台風が近づいていたことで獣の動きと時間が大幅に変わっていたのだと思います。

タグ：

posted at 21:58:12

示威的威嚇などで向かって来られた事は何度もありますが、ここまで逼迫した状況は久しぶりでした。
その場から40ｍほど距離を取り、可能な限り自然な流れで銃を前に出し弾を込め、そのまま尾根を越えた瞬間、背中に滝のような汗を感じました。

タグ：

posted at 21:54:54

明らかに小熊の親が臨戦態勢で数ｍ先にいます。
銃はありますが当然、弾は込めていません。
立ち止まると即襲われる可能性があるので、気づいていない振りをしながらできるだけ自然にその場から離れました。ナイフに指を伸ばす違和感を与えるだけでも襲ってこられそうな、そんな殺気を背中に感じます。

タグ：

posted at 21:51:14

熊は見慣れている私ですが今日は背筋が凍る思いをしました。
くくり罠を仕掛けた裏山に入り、最近一週間毎に熊が登っている木をふと見上げると今年生まれのの小熊が登っていました。
あっこれはまずいと思って目を切ったところ、真横の笹薮から犬の唸り声を更に低くしたような声が聞こえます。

タグ：

posted at 21:45:56

うえだましん @VEDAMachine

毎度思うのだが…
「ふえるとなら片手で」なんてのが自然な日本語であろうか？
以前あった「はの前ののの前」とかもそうだけど…「算数には国語の要素も…」とか言っておいて…肝心のその国語に対する感覚が絶望的に鈍感だとしか思えないんだけど… twitter.com/temmusu_n/stat...

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posted at 21:10:27

ファインマンbot @feynmannnn

数学を巧みに使える者とは、実際には与えられた状況の中で、答を出す新しい方法を発明する者なのだ。たとえその方法がよく知られていたとしても、そういう人間にとっては既に決まっている方法を探して調べるより、新しかろうが古かろうが、とにかく自分なりの方法を発明する方がずっと易しいのである。

タグ：

posted at 21:01:26

Cassa @cassava274deux1

保育園で「添い寝はなるべく避けて下さい」と保護者の方に申し上げると驚かれる方が多いです。KID先生のように根拠の明らかな論旨をご提示する事まで心配りが出来るとよいのですが、
・不注意が起こりやすいリスクを排除
・未だ全貌が判明しないSIDSに対して最大限配慮
その一環として徹底しています。 twitter.com/Dr_KID_/status...

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posted at 20:56:20

#統計須山敦志『ベイズ推論による機械学習入門』ネタ。

ベイズ更新のexact explicit formulaを書き下せるのは特別な場合だけなのですが、それでもそういう場合は重要で、正規分布モデルのケースは特に重要。

twitter.com/kageshimasu/st...

タグ：統計

posted at 20:56:03

Dr. KID @Dr_KID_

添い寝はSIDS（乳児突然死症候群）のリスクを上昇させる

海外の報告を中心にメタ解析が行われていますが、添い寝はSIDSのリスクを上昇させると考えられています。

www.dr-kid.net/entry-2018-06-...

タグ：

posted at 20:19:52

この件ではみんなで以上の「ひとこと」を小西ひろゆき議員には届けたい方がよい案件だと私は思いました。この手の人物が増えるのは日本のためにならないことは明らかだと思います。

タグ：

posted at 20:16:30

小西ひろゆき参議院議員には次の選挙で落選して欲しいと思いました。

twitter.com/konishihiroyuk...

タグ：

posted at 20:16:26

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

私のタイムラインには動物動画が多数流れて行くのですが、ヒト動画やネコ動画やイヌ動画以外にも、ヘビ動画、虫動画の類もめちゃくちゃかわいいと感じる。

生きて動いているだけでどうしてこんなにかわいいのか！

タグ：

posted at 19:50:09

@sekibunnteisuu @aWGqgHkW9bYWxhw #超算数関連

以下のリンク先であれば、「答え」のリンク切れが解消されています。

新任の若い先生は、算数教育界でしか通用しない世間一般では通用しない非常識で子供にとって有害な考え方には注意が必要だと思います。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：超算数

posted at 19:45:22

optical_frog @optical_frog

誰か著名人が不祥事をやらかしたとする．そのとき，「なに，お前もあの不祥事に関与してたのか，けしからん！」という非難は正当だ．他方，「なに，お前もあいつの友人/知人なのか，けしからん！」という非難は正当でないと思う．そして，この2つがまるで区別されていないのは論外だ．

タグ：

posted at 19:45:01

@sekibunnteisuu @JingujiPico リンク切れが申し訳なかったので、以下のツイートを当該スレッドに追加しました。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 19:40:58

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

積分定数 @sekibunnteisuu

埼玉教員超勤訴訟・田中まさお @trialsaitama

@JingujiPico twitter.com/genkuroki/stat...　これですが見えませんか？

タグ：

posted at 19:33:30

「県は給食や掃除の時間に他の仕事ができると言っています。私はそれはできないと主張しています。詳しくは、私の書面、県の答弁ともにサイトに公開するので、ぜひじっくりと読んでください」

第５回裁判資料
trialsaitama.info/?p=730 pic.twitter.com/6unFex0zI3

タグ：

posted at 19:32:44

#Julia言語プロット小ネタ

ヒストグラムでbinsの取り方を固定したければ

histogram(X; bins=range(0, 3.3, step=0.1), alpha=0.5, label="sample")

のようにbinsをrange函数で直接指定してしまえばよい。

pyplot(fmt=:svg)でのヒストグラムの例

nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...

より pic.twitter.com/HutR1PhKWI

タグ： Julia言語

posted at 19:28:17

#Julia言語プロット小ネタ

PyPlotバックエンドは安定しているが、ときどき無駄な表示が発生することがある。たぶんバグ。それを手動で消すための函数。

PyPlot_clf() = if backend() == Plots.PyPlotBackend() PyPlot.clf() end

タグ： Julia言語

posted at 19:28:16

#Julia言語プロット小ネタ

using Plots
pyplot()

でもっと表示を綺麗にしたい場合には

pyplot(fmt=:svg) # デフォルトは:auto, :pngになる

とするとよい。

タグ： Julia言語

posted at 19:28:16

最多情報局 @tyomateee

触れたことのない場所にどうしても足を着けたくない赤ちゃんがかわいすぎる pic.twitter.com/V9nDDq9ewA

タグ：

posted at 19:08:14

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

Q(きゅう) @Qman

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

残念ながら訴えようにも今はもう多分死んでんだよな、最近は校内でのトラブルに弁護士が入って来るビジネスが出来つつあるけどどんどん同級生も学校も訴えまくって欲しい。親も学資保険に弁護士特約をつけておこう！！掛け算の順序を強要されたら即内容証明だ！！ twitter.com/goroman/status...

タグ：

posted at 18:52:22

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

今でも「STAP細胞ってあるんですか？」って一般の方によく聞かれますが、200回以上成功したはずの小保方氏を含めもう誰も再現できないまま終わったので「ないです」って答えてます。

タグ：

posted at 18:50:24

数年前に民意で科学をねじ曲げられそうになった危機がありましたね。STAP細胞。論文発表から2週間で疑義が出始め、1ヶ月であの論文はおかしい、不正捏造の疑い濃厚となったのに、多くの民意は小保方氏を擁護、SNSでは科学者を多数が攻撃しました。その理由は単に「あんな子が嘘をつくはずがない」 twitter.com/mph_for_doctor...

タグ：

posted at 18:44:08

kamimura @mkamimura

TLの黒木玄 Gen Kuroki さん @genkuroki のツイートで Juliaよく見かけて、ちょっと触ってみたくなったし、Bogumił Kamiński の Juliaプログラミングクックブック amzn.to/2LEv8nI で、Juliaに入門ではなく、まずJuliaで出来ることとか方法を色々試してみるのもいいかなぁ。

タグ：

posted at 18:41:12

質問者2 @shinchanchi

質問者2「野口悠紀雄氏の「円安政策によるマイナス成長」というのは本当ですか？」 ameblo.jp/shinchanchi201...

タグ：

posted at 18:29:17

質問者2 @shinchanchi

ごいすー　ユッキーを晒すとは

タグ：

posted at 18:26:40

@tsatie #統計別の例

nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...
の第2節より

1. なぞのサンプルのヒストグラム
2. 正規分布によるフィッティング
3. 対数正規分布によるフィッティング
4. ガンマ分布によるフィッティング

黒の点線がサンプルを生成した真の母集団分布。現実の統計分析では見えない。 pic.twitter.com/WtCD0HGe79

タグ：統計

posted at 18:17:56

hiro( ¨̮⋆) @hiro_senet

王蟲が怒りを鎮めて森へ帰っていくよう……( ﾟ-ﾟ)全然帰らんけれども(-∀-`; ) pic.twitter.com/N0gEZU5FSu

タグ：

posted at 18:17:10

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

ぎんなんまる @h84BxtzJwpCm1ru

長めの枠とはいえ、この時間内に全てを話せるとは思えない問題山積の新テストについて、中村先生、羽藤先生が主な問題を網羅的に語って下さいました。

文科省はこの録音を大臣レクチャーに是非使って欲しいです！ twitter.com/session_22/sta...

タグ：

posted at 18:11:48

kamimura @mkamimura

@genkuroki @tsatie s/もも/🍑/

す🍑🍑🍑🍑のうち

(読みやすくなったのかなってないのか…w)

タグ：

posted at 18:11:12

@tsatie #統計ガンマ分布(α=4, θ=0.25)の乱数を1000個生成して、そのヒストグラムと正規分布による最良近似を重ねてプロットしたもの。

正規分布に従わないサンプルに正規分布のフィッティングを行なっているのでぴったり一致したりはしない。 pic.twitter.com/JHzz5KejID

タグ：統計

posted at 18:06:43

RochejacMonmo @RochejacMonmo

新共通テスト記述式数学の第1回試行調査(あ)の問題とその採点検収を例に、大量の記述式答案を短時間で大量の採点者が採点することの困難さと、そこから数学の出題がどのように後退したかを述べた。国語の共通テスト記述式問題への懸念も。国語・数学関係者のみならず多くの方に現状を理解してほしい twitter.com/RochejacMonmo/...

タグ：

posted at 18:02:35

@tsatie すもももももももものうち

タグ：

posted at 18:00:52

@tsatie #統計

(1) n個の数X₁,…,X_nを任意に用意する。
(2) その平均μと分散σ²を計算する。
(3) n個の数のヒストグラム(正規化しておく)と平均μと分散σ²を持つ正規分布の確率密度函数を重ねてプロットする。
(4) 最初に戻って別の例を計算してみる。

これは正規分布モデルでの最尤法の繰り返しそのもも。

タグ：統計

posted at 17:56:59

@tsatie #統計サンプルの分布にもっともよくフィットする正規分布は、サンプルの平均と分散と同じ平均と分散を持つ正規分布になります。サンプルへの最良フィッティングを得ることは最尤法そのもの。

この例であれば平均と分散を計算するだけなので自分で幾らでも計算例を作れると思います。

タグ：統計

posted at 17:53:27

@tsatie #統計個人的にベイズ統計より前に、「正規分布モデルでの最尤法はサンプルの平均と分散の計算と同じ」のようなことを理解するのが先だと思います。

nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...

の第2節に平均と分散の話が詳しく書いてあります。

タグ：統計

posted at 17:50:17

@tsatie #統計予測分布は現実の母集団分布を近似していると期待される確率分布のことです。

事前分布は数学的モデルを記述するためのパラメーターに関する確率分布。

twitter.com/tsatie/status/...

タグ：統計

posted at 17:47:03

丁寧な暮らしをする餓鬼 @gaki_teinei

@tsatie #統計 7人の科学者達の例題では、あえて、ベイズ統計ではなく、最尤法を使ってみました。

最尤法とベイズ統計は「異なる哲学を持つ別の統計学」でも何でもなくて、単に方法が異なるだけです。

そういうメッセージも発したいので、元ネタで「ベイズ、ベイズ」と言っているネタを最尤法で料理した。

タグ：統計

posted at 17:43:33

「秋めいてきたのでピクニックしてみた餓鬼」 pic.twitter.com/XHuVORav1k

タグ：

posted at 17:40:58

@tsatie #統計怪しいデータについては「取り除く」という選択肢以外に、「確率分布でモデル化してしまう」という選択肢があります。

そういう発想は「推測のために、分からないことはサイコロを振って決めている非現実的な仮想世界を用意する」ベイズ統計と相性がよいです。

twitter.com/tsatie/status/...

タグ：統計

posted at 17:40:25

#統計事前分布をどのように選んでも(デルタ分布は除く)、ベイズ統計で使う数学的モデル内では母集団分布が事前分布に従って確率的に揺らぎます。

現実のS市の小学6年生の身長の分布は(小さな測定誤差を除けば)決まっていると考えてよい。

これらの違いを明瞭に理解できないとアウト。

タグ：統計

posted at 17:33:16

Kageshimasu @Kageshimasu

記事書いた

ベイズ推論による正規分布の学習と予測の実装 kageshimasu.com/2019/09/22/mul...

タグ：

posted at 17:32:54

@tsatie #統計外れ値が発生することにも理由があるはずで、その理由をうまくモデル化できた場合の方が、高い予測性能を持つと推測される予測分布が得られるわけです。

元ネタではベイズ統計を使っていましたが、私は最尤法を使ってみました。この程度のモデルならどちらでも結果はそう変わらない。

タグ：統計

posted at 17:28:24

@tsatie #統計うまく行ったのは、科学者達の測定スキルの個人差を記述する確率分布モデルを適当に決めた場合のt分布モデルです。

そのモデルなら、飛び抜けた外れ値を報告して来た科学者はとんでもなくひどい測定スキルの持ち主だと解釈でき、実際にデータにもよくフィットします。

タグ：統計

posted at 17:25:39

@tsatie #統計 7人の科学者達の(仮想的な)測定結果の場合には、「7人の科学者達の測定誤差(標準偏差)が同じで測定数値は確率的に正規分布に従う」というモデルのAICや1個抜き出し交差検証での成績は悪いです。外れ値に正規分布モデルは全然フィットしてくれない。続く

twitter.com/tsatie/status/...

タグ：統計

posted at 17:22:17

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

子どもたちの教育に「ニセ科学」が忍び込んでいる事実をご存知か gendai.ismedia.jp/articles/-/57203 #ブルーバックス
このようにバッサリ斬られてる筈な似非教育なんだけど， #超算数同様一向に滅びないのは何故なんだろうという哀しみが辛い。

タグ：ブルーバックス超算数

posted at 17:16:56

#統計モンティ・ホール問題や検査の偽陽性の問題へのベイズの定理の適用は

* すでに分かっている母集団分布に条件付き確率の概念を適用して計算された正しい確率の計算

に過ぎません。母集団分布が分かっているケースで統計学の出番はありません。

タグ：統計

posted at 17:16:53

#統計～言い出す大学の先生達が無視できないくらい存在しているのです！

ベイズ統計で利用している非現実的な数学的モデルの設定の通りに、現実世界の側を確率的に大きく揺らいでいるものと考えることを学生に教え込もうとする。

あきれた態度だと私は思います。

タグ：統計

posted at 17:16:51

#統計ベイズ統計が非現実的な設定を採用していることを数学的にクリアに説明する代わりによく行われていることが、馬鹿げた「哲学」に基づいた議論の紹介です。

「ベイズ統計では、現実の母集団分布さえ確率的にゆらいでいると考える」とか「ベイズ統計では確率の概念自体が通常とは異なる」とか～

タグ：統計

posted at 17:16:51

#統計ベイズ統計が出発点とする数学的モデルでは、現実をぴったり記述できる可能性が最初から皆無であることが明らかな設定を採用している！

そういう非現実的な設定を採用していることを隠して、モンティ・ホール問題や検査の偽陽性の問題へのベイズの定理の解説をして誤誘導している。

タグ：統計

posted at 17:16:50

#統計ベイズ統計のモデル

Z(x₁,…,x_n)=∫φ(w)p(x₁|w)…p(x_n|w)dw

は現実の

q(x₁)…q(x_n)

の形には普通には決してなりません。φ(w)がw=w₀に台を持つデルタ分布でp(x|w₀)=q(x)ならばZ(x₁,…,x_n)=q(x₁)…q(x_n)となってくれますが、それ以外だと難しい。φ(w)が事後分布でも同様です。続く

タグ：統計

posted at 17:16:49

#統計現実の未知の母集団分布q(x)から無作為抽出されたサイズnのサンプルの分布の密度函数は

q(x₁)…q(x_n)

です。それに対して確率モデルp(x|w)と事前分布φ(w)で定義されるベイズ統計の数学的モデル内部でのサンプルの分布の密度函数は

Z(x₁,…,x_n)=∫φ(w)p(x₁|w)…p(x_n|w)dw

です。続く

タグ：統計

posted at 17:16:48

#統計ベイズ統計について「正しい事前分布をどのように取ったらよいのか分からない」という疑問があるようですが、そういう疑問の持ち方自体がおかしい。

ベイズ統計の数学的モデルはデルタ分布以外にはどのような事前分布を選んでも非現実的な設定になる！

タグ：統計

posted at 17:16:40

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

@tsatie #統計データに適用するモデルについても、「試しに～だと考えて、～モデルを適用してみました」とする。

データが「数学的に信頼できそうな人の解説」の場合も同様。

具体的な数値的データなら「ひとまず正規分布モデルの最尤法を適用してみました。サンプルの平均と分散を計算！」とか。

タグ：統計

posted at 16:51:35

@tsatie #統計そういう疑問も「まずは自分で計算してみたら？」としか言いようがない。「試しに～と考えて～と計算してみました」のスタイルの疑問の持ち方をしないと前進できない。

「試しに～と考えること」自体が大変で実際に計算することはもっと大変なんだけど、前進は可能。

twitter.com/tsatie/status/...

タグ：統計

posted at 16:47:14

@tsatie #統計計算例を作るだけで結構手間暇かかります。

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

に書いてある具体的な内容でわからないことがあれば質問してください。

何度も言っているけど、自分で計算する試行錯誤から入らないと、数学的な事柄は理解できない。

twitter.com/tsatie/status/...

タグ：統計

posted at 16:43:11

@tsatie #統計

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

1. サンプルと4つのモデル

2. サンプル中に外れ値の2つと左側に少しずれた要素を除いた4つの要素の周辺の4つの予測分布の形

3. 赤池情報量規準と1個抜き出し交差検証の比較。小さい方がよい。赤の点線のdash-dot線の予測分布がもっともらしい。 pic.twitter.com/uIEB7rzQeT

タグ：統計

posted at 16:40:09

@tsatie #統計例題：7人の科学者が同じ値になるはずの量を観測したら

Y = [-27.020, 3.570, 8.191, 9.808, 9.603, 9.945, 10.056]

という値を得ました。確率的にどのような仕組みでこのようになったと推測されるか？

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
測定スキルの異なる7人の科学者たち

github.com/genkuroki/Stat...

タグ：統計

posted at 16:28:14

戌一いぬいち @inu1dog1

さすが妻の実家最寄りのスーパーはひと味違うな。 pic.twitter.com/fUEuPS2gOI

タグ：

posted at 16:25:06

@tsatie 渡辺澄夫さんの解説を読んでも、具体的なデータにどのようなモデルを適用するのが適切かについては理解できないと思います。

代数幾何はモデルで決まるある積分の評価で広中の特異点解消を使うからです。モデルの決め方は代数幾何からは全然わからない。 #統計

タグ：統計

posted at 16:17:43

@sekibunnteisuu @aWGqgHkW9bYWxhw #超算数保護者側の私も、日本には「あわせていくつ」「ふえるといくつ」の区別にこだわる困った小学校の先生がいて、算数ブロックの独特の操作をまだちっこい小1の子に押し付けたりしている場合があることを知っていたので、子供側に合わせたゆるゆるの感じの先生に当たって良かったと思いました。

タグ：超算数

posted at 16:14:09

@sekibunnteisuu @aWGqgHkW9bYWxhw #超算数うちの子が小1のときに算数を習ったベテラン先生は(麻雀牌のような)算数ブロックの使用には全然こだわっておらず、使いたい子は使えばよい、というゆるゆるの方針でした。「あわせていくつ」と「ふえるといくつ」の区別自体を子は押し付けられていません。そして子側の評価も高かったです。

タグ：超算数

posted at 16:10:58

戌一いぬいち @inu1dog1

宅配とか背負って帰れとか、買う方に誘導するのはやめてください！！笑

タグ：

posted at 15:42:56

戌一いぬいち @inu1dog1

そんなに選んでも、出先だし車じゃないので買ってあげられませんよ！ pic.twitter.com/shrycW9Mz6

タグ：

posted at 15:03:24

高川　新一＠諏訪さん @HANDBIT

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

千葉県は小西ひろゆきや森田健作など政治家に恵まれた土地なんだけど、中でも我が船橋市は野田佳彦と志位和夫を排出した驚異的な土地なのだ。

タグ：

posted at 14:50:00

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

#超算数メモ。このツイに紐づくリプライツリーで、新任の先生が子供にブロック操作をたくさん経験させるよう指導者に求められたという証言。ブロック操作には、ふえるとなら片手で、あわせてなら両手で操作という、増加と合併の区別が含まれる(敢えて、ご本人のツイには直接言及しませんでした)。 twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ：超算数

posted at 13:37:08

立憲民主党は参院選の公約を守って消費税減税法案を提出してください。10%増税には反対すると有権者と約束したはずですよ
@CDP2017 @edanoyukio0531

タグ：

posted at 13:26:12

#数楽 #Julia言語

境界からの衝撃が下端=中央に達するまで中央の高さは変化しない。

座標変換で重力の影響を見えなくすると、方程式は単なる波動方程式になり、境界からの衝撃が中央に集中する動画が得られる。それがこのスレッドの最初の動画。

百聞は一見に如かず。 pic.twitter.com/rc366wr1DY

タグ： Julia言語数楽

posted at 12:52:37

#数楽 #Julia言語元々のモチベーションは、初期条件が重力中で釣り合っているバネの落下です。面倒なのでバネを構成する素材はすり抜け可能だとすると波動方程式の話になる。上端からの衝撃が下端に到達するまで下端は落下しない。これの2次元版を動画にしたかった。

タグ： Julia言語数楽

posted at 12:52:34

#数楽 #Julia言語

 nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
落下する2次元のバネ

の数値計算用のコードは数値計算の勉強を何もせずに、私がその場で考えながらでっち上げたものです。途中に試行錯誤用のテストコードが入っているのででっち上げる様子も確認できます。

タグ： Julia言語数楽

posted at 12:52:31

ちく* @keychiku

@higashi_kokuba 僕らネット民は忘れてないよ。
貴方は本当に燃え尽きるほどに働いたんだ。

【口蹄疫】非常事態宣言で東国原知事を激怒させた記者の質問内容 - YouTube - youtu.be/1HDm39_Xr1Y
東国原知事の退任式を密着 - YouTube - youtu.be/5kWjemYPjjQ

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posted at 12:49:17

#数楽類似の次の動画も作ってあった。私はこれがお気に入り。

これの数値計算に要した時間は #Julia言語で4.4秒です。GIFアニメの作成の方が圧倒的に時間が取られている。

気楽に数値計算したい人にはJuliaはおすすめ！ pic.twitter.com/q3fmyNjcJp

タグ： Julia言語数楽

posted at 12:42:13

#数楽 #Julia言語以前作った回転対称性を持つ波動方程式の解の動画。ソースコードは

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
落下する2次元のバネ

で公開されている。自由境界条件。

twitter.com/bencbartlett/s... pic.twitter.com/LEVmtp29oS

タグ： Julia言語数楽

posted at 12:41:48

もなか @monamour555

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

私見では、日本人がソフトウェア事業に向かないってことはたぶん無いと思ってるけどな。
日本が実業で成功しすぎて怠慢怠惰になったうえにバブル弾けて右往左往の時期と、ソフトウェア(およびインターネット)が世界を変える時期とが、不幸にも重なった。

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posted at 12:35:58

優しいAさん「わかんなかったら質問してねー」
困ったBさん「何がわからないのかわからない」
完全理解したCさん「よく考えたら自己解決しました」
優しいAさん「質問なかった。。。(´・ω・｀)」

ありそう。。。

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posted at 11:42:54

#統計

Anscombe's quartet 論文は

www.sjsu.edu/faculty/gerstm...
Graphs in Statistical Analysis
F. J. Anscombe
The American Statistician, Vol. 27, No. 1. (Feb., 1973), pp. 17-21.

で読めます。 pic.twitter.com/gsKgU3B5A1

タグ：統計

posted at 11:38:54