黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2019年09月30日

#超算数 1951年指導要領算数の関係者（執筆者と審議会メンバー）には、同指導要領以前から掛順にこだわる方針の持ち主がかなりいると言えるでしょう。当時40歳前後の彼らは、幼少時に大正新教育を受けた世代ですが、自由主義的とされた同教育も掛順は不自由だったか。師範学校でこだわった可能性はある

タグ：超算数

posted at 23:58:42

Windows 上の #Julia言語で

]add Reduce

とすると、build Reduceでこけた。パスの順序関係でC:\Windows\System32\expand.exe以外のexpandコマンドが使われてしまうことが原因。

ENV["PATH"] = raw"C:\Windows\System32;"*ENV["PATH"]
]build Reduce

したら、無事build Reduceが通った。

タグ： Julia言語

posted at 23:57:07

コペルニクスとプトレマイオスの基本的な違いは
①全部等速円運動で表現
②太陽中心にした
ですが、①と②は以上の理由で、別々の話ではなさそうです。少なくとも、①にしておいたほうが②はやりやすい。

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posted at 23:49:36

一方、この系統的でない表現ゆえ、「座標変換」の作業は、ちょっと直接は難しいです。

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posted at 23:46:24

そもそも、等速円運動の重ね合わせではなく、ちょっと変則的で、たまにある「プトレマイオスはフーリエ変換」の説明は嘘です。超絶名人技の近似と言ってよく、こんな簡単なモデルでよくもこれだけの精度を、と思います。

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posted at 23:41:08

話が戻ると、天動説として自然なモデルは、単に座標変換すると地動説としては変です。それから、プトレマイオスのモデルは、フーリエ変換みたいに機械的に展開したのではないので、太陽の運動の寄与はこの円、とかいうことになってないです。

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posted at 23:33:39

そもそも、ガリレオの望遠鏡が（チコ流のは別にして）天動説にとどめを刺したかというと、自然な天動説のモデルは、内惑星、太陽の周り回りませんから、地動説のときと満ち欠けがちがいます。

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posted at 23:29:03

例えば、逆に地動説から天動説つくるとして、単に座標変換すると、内惑星は太陽の周りまわっちゃいますから。プトレマイオスのモデルから、単に機械的に変換しても駄目、というのはなんとなくわかるかと。

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posted at 23:26:58

実際は①奥行方向の自由度がある。②当時は座標幾何もベクトルもない、のでその単なる数学的な書き換え部分も、そんなに簡単じゃあないです

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posted at 23:23:02

#超算数ワークブックの1年担当とある北原禧武も51年指導要領の執筆者。

あと、ちょっと訂正。1951年指導要領算数の執筆者であると確実に言えるのは村田英吉だけ。石田貞一は教材等調査審議会にいた可能性があると、和田義信の証言をもとに考えているtwitter.com/OokuboTact/sta...。

タグ：超算数

posted at 23:22:41

天動説から地動説の書き換え、単なる座標変換じゃん、コペルニクスいいところさらっていったな、と思ってたことがあるんですが。。。。

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posted at 23:20:44

名取宏（なとろむ） @NATROM

まあ、飲むけどな。/｢お酒は少しなら体にいい｣がちょっと違うワケ｢酒は百薬の長｣はもはや時代遅れ #POL president.jp/articles/-/29999

タグ： POL

posted at 23:17:10

bra-ketくん @mac_wac

Rから乗り換えるには、あとはjuliaでtidyverse的なことがどれだけできるか、か。ggplot使うのにRCall介さないといかんのは面倒。

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posted at 22:59:26

#超算数椎名善夫は、東京都内の算数教育指導者でおそらく村田英吉と同年輩。椎名と村田が監修したワークブックが1949年に計画されていたことが分かっている。
大島富明「算数教育雑感」『会報』東京都算数教育研究会編第60号 (1981年7月発行)、3-4ページ。tosanken.main.jp/data/kaiho/kai...

タグ：超算数

posted at 22:57:03

bra-ketくん @mac_wac

MagicUnderscores.jl便利やなあ。
＠＿ 1:100 |> collect |> map(2.0^_,_) |> filter(_>1e20,_) |> length
みたいなことが平気でできると、OOPもFPも書きやすいし、ちょっとJuliaに乗り換えようかなという気が俄然湧いてきた。

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posted at 22:55:15

#超算数 ×記号の次が乗数であることを【最初から、はっきりさせておく】とは、×記号との相対的に位置によって数に乗数、被乗数の役割を固定的に割り振るという意味なので、極めて強硬な態度を私はこの記述に見る。

私はこの書籍を国会図書館のデジタルサービスによって閲覧した。

タグ：超算数

posted at 22:44:32

#超算数教科書は上巻「ひろ子のおてつだい」(31-9頁)で #掛算の導入を指導する。指導書の対応箇所は24-7頁。25頁で【これ[「×」の記号]は、記号の次の数だげ、同数を加え合せるという意味を、最初から、はっきりさせておくことが、大切である。】と主張。51年指導要領前に、極めて強硬な掛順指導。 pic.twitter.com/4uYIQIAYMb

タグ：掛算超算数

posted at 22:39:59

#超算数二列に書かれた編修委員は、左列上段ほど序列が高いと思われる。1951年指導要領算数の執筆者である村田と石田の名前に注目。付属する民間検閲局による整理票によればこの指導書は五千部発行された。仮に当時でも一学級に一冊の指導書が必要だったとすると、教科書の売上目標は25万部だったか。

タグ：超算数

posted at 22:36:12

#超算数この教科書上下のための教師用指導書がプランゲ文庫に残っている。
日本書籍算数委員会編『たのしい算数教授指導書』小学三年生用東京、日本書籍、1949年。
編修委員長
東京大学教授　工学博士　守屋富次郎
編修委員
竹村勝人　石田貞一
村田英吉　佐川祐麿
香取良範　能見正比古
椎名善夫 pic.twitter.com/sXQ1jEj488

タグ：超算数

posted at 22:36:11

#統計事前分布の導入によって、ベイズ統計を使わずにMAP法で済ませても、平均予測誤差が改善することがあるわけです。

「事前分布は主観を表す」という発想から抜け出せない人には想像もつかないことだと思います。

事前分布を考えた方が予測精度が上がる場合がある。機械学習の方では常識。

タグ：統計

posted at 22:34:58

#統計リポジトリ

github.com/genkuroki/Stat...

に追加された新ノート

nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...
Ridge正則化とStein推定量

事前分布付きの最尤法をMAP法と呼んだり、◯◯正則化と呼んだりするのですが、事前分布の導入が平均予測誤差を改善する場合のシンプルな例としてStein推定量を紹介しました。

タグ：統計

posted at 22:32:16

Akinori Ito @akinori_ito

トロッコ問題はトロッコという道具があるせいで話が混乱するので「このボタンを押せば一人が死に、押さなければ五人が死ぬ。さあどうする？フハハハハ」という問題にすれば問題を出してる奴が最も悪いということが明らか。正解は「私たちは夢をあきらめない！」とか言いながら出題者をタコ殴りにする

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posted at 22:25:30

@sekibunnteisuu しかしトンデモ算数の具体例はいくらでもあるのに、マスコミはほとんど注目しない。
放送すれば話題になること間違いないのに、残念！

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posted at 21:41:51

@sekibunnteisuu あと『林先生の初耳学』で、小数点の処理についてが放送されたことがあります

buzzmag.jp/archives/105665

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posted at 21:32:27

積分定数 @sekibunnteisuu

@OokuboTact まあそうだけど、定規強制と、掛け算順序・増加合併・求残求差・等分除包含除、は別系統の超算数と認識しています。

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posted at 21:30:19

@sekibunnteisuu 最近、筆算の定規使用がニュースになっていますね

www.nishinippon.co.jp/item/n/545572/

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posted at 21:28:27

積分定数 @sekibunnteisuu

@OokuboTact 手前味噌だけど、私が知る限り活字媒体で「かけ算の順序」以外の超算数に言及しているのはこれだけ。

静岡新聞東部版２０１３年３月１７日朝刊 pic.twitter.com/127YIcVC2j

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posted at 21:12:29

積分定数 @sekibunnteisuu

@OokuboTact かけ算の順序はそこそこ知られるようになってメディアも取り上げるようになったけど、批判者の多くもその本質を理解していないですね。「かけ算の順序」だけが注目されてしまっている。

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posted at 21:10:12

非公開

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かみhtj @kamihtj

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

今日、指導碁を２局受けてきたのだけど、１局カケメ活きで勝った😅

でも、その前に上野愛咲美女流棋聖の竜星戦決勝の話を長いことしたから、絶対狙われて誘導された気がするw

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posted at 20:26:54

これは結構すごい話なのでは？/

【プレスリリース】脳内の脂質変化がパーキンソン病の原因となるメカニズムを解明―特定の脂肪酸を与えることで神経細胞死の予防に成功― | 日本の研究.com research-er.jp/articles/view/...

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posted at 19:16:57

非公開

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Katsushi Kagaya @katzkagaya

これですかね.... "Selected Papers of Hirotugu Akaike" edited by E Parzen, K Tanabe, G Kitagawa

link.springer.com/book/10.1007/9... twitter.com/katzkagaya/sta...

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posted at 17:19:05

Morii Yumiko @MoriiY

「…すべての入試区分において英語の民間資格・検定試験の利用および大学入試英語成績提供システムは利用しません」 twitter.com/rcakita/status...

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posted at 16:14:52

非公開

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スエミィー/スピーディー末岡 @spdy_swemy

@sekibunnteisuu トンデモ算数教育を産み出した真の悪党が、算数教育の専門家達ということを竹内氏は見逃しています。
また足し算と掛け算の順序強制はトンデモ算数教育の氷山の一角に過ぎず、その奥には魑魅魍魎の世界がジャングルのように広がっていることに竹内氏は気づいていない（文字数）

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posted at 15:35:40

週末は友達の結婚式だったので、このスーツで参加したんですが外国の方に大ウケでした。 pic.twitter.com/OGbtXayrHk

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posted at 13:47:19

musubimeriron @musubimeriron

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

3次元球面内の閉曲面の完全不変量が出ました。

[1909.09328] A complete invariant for closed surfaces in the three-sphere
arxiv.org/abs/1909.09328

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posted at 12:59:45

ɯǝɟʇǝƃ@010ɐɯɐʎoʞʇ(he @tkoyama010

#Julia言語

SymEngine.jl すごいww pic.twitter.com/gydZBZqcGo

タグ： Julia言語

posted at 12:54:28

夏休みFortran祭り Jupyter-fortran qiita.com/cure_honey/ite... #Qiita

タグ： Qiita

posted at 12:39:20

#Julia言語でStanを使う方法

WindowsでCmdStan v2.20.0を使うためには最新の make/program でv2.20.0のそれを上書きする必要があります(数日前にバグが取れた)。

上書きしてmake buildしたら使えるようになりました。

詳しくは→ nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 12:20:48

#Jupyter notebook のNbextensionsのGist-itにはパッチをあてる必要がある。main.jsの210行目

github.com/ipython-contri...

を

'<a href="https://gist.'+ github_endpoint + '/' + id +

に変更する。(より正確に言うと、私はそうしている。)

タグ： Jupyter

posted at 12:16:35

Hunter Scott @hunterscott

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

One of the more mesmerizing things I've built. pic.twitter.com/5JiDzbbj3y

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posted at 11:59:37

SymEngine を使ってみたい

#Julialang

discourse.julialang.org/t/sympy-jl-vs-...

タグ： Julialang

posted at 11:53:49

#統計キュムラント達とモーメント達E[X^k]は相互変換可能なので、Xの分布がモーメント達からどれだけ決まるかという「モーメント問題」と本質的に同じ問題。

* 対数正規分布はそのモーメント達から一意に決まらない。

* 適当なゆるい条件をつければ一意に決まる。

twitter.com/ytueincshoirr/...

タグ：統計

posted at 11:13:47

抗がん剤でベッドから起き上がれなくなった妹に父はヨーグルトをスプーンで食べさせ
「何十年ぶりだろう、お前にこうやって食べさせたのは…」と妹に言っていた

共同親権がきちんと制度としてあったなら、父と娘がこんなにすれ違わなくて済んだのだ
別の未来があった

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posted at 10:49:07

妹は結婚する時、父に挨拶に来たが義母が殆ど話もさせずに追い返した

僕と父と妹が再会したのは一昨々年
妹がもう50を超えて膵臓癌の手術をした後だった
手術は成功したが、再発し、2年経たずに亡くなった
晩年、父と妹は本当の意味で和解した

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posted at 10:49:07

中学生になった妹は父の戸籍に入りたいと裁判を起こすが、調停にも裁判にも父は現れず
この裁判は実は実母の嫉妬とストーカー行為
父の家まで来て置いて行くプレゼント
義母が怒るのも無理はない

しかし、「父に会いたい、父に甘えたい」という妹の願いは、実母と義母と父の間で顧みられなかった

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posted at 10:49:07

最初の頃こそ、父は妹に会っていたが、再婚すると全く会わなくなった

再婚した義母がプレッシャーをかけたから
義母にしてみれば父と結婚して、僕を引き取ったぐらいが精一杯で、父の前の家庭を引きずりたくない
何より嫉妬、前妻とも縁が切れない

このケースは全国的にかなりありそう

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posted at 10:49:06

阿部公彦 ABE Masahiko @jumping5555

僕が共同親権に賛成してるのは2つ理由があって

1つは結愛ちゃんのような実母と義父からの虐待を減らしたいということ
結愛ちゃんは共同親権なら救えた命

2つ目は、昨年亡くなった妹の事
妹4歳、僕5歳の時、両親の離婚で僕は父方、妹は母方に引き取られた

妹は、ずっと父に会いたかった

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posted at 10:49:06

阿部公彦 ABE Masahiko @jumping5555

成績提供システムの脆弱さの指摘も（やや内部情報）。「共通IDと各試験の申込システムとの連携の不安」「名寄せエラーの可能性」「他人の成績がくっつくケース」「試験の成立や不正、1技能受けずの人の扱い」「各大学での元データのスコア換算の手間。2回のどちらを合否に使うかの判定の困難」。3/3

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posted at 10:37:09

阿部公彦 ABE Masahiko @jumping5555

ベネッセさんは当初「９月末」に日程や会場を発表するとしてましたが、全然動きなし。どうやら原因は（１）会場確保の目処が立たない、（２）モニター校でのGTEC予行演習で「考えられないミス」が続出、とのこと。本番で混乱があれば、受験生から問い合わせが殺到するのは大学・入試課です。2/3

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posted at 10:34:53

【文科省の「ペナルティ」に直面している大学の方々へ】次のツイートの情報、是非参考になさってください。慎重なご判断を。内情を知る人によると「大学の入試課はわかってないね。民間試験なんか入れたら、ひどい目に遭うよ」とのこと。1/3　www.nikkei.com/article/DGXMZO...

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posted at 10:34:13

Re: RT JIT = just-in-time

「なるほど、～の概念のイメージがつかめない。それじゃあ、～についてこの場で計算してみましょう」

という感じで、JITな計算が数時間続くセミナーはよいセミナーだと思う。

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posted at 10:03:28

#統計「事前分布は主観」とあっさり言えてしまう人達には、ベイズ統計以前の問題として、「適切な事前分布によって予測誤差を下げることができるかもしれない」と考えることができていないという問題がある。

そうなってしまう理由は「予測誤差」のような考え方ができていないからだと思われる。

タグ：統計

posted at 09:46:09

#統計事前分布φ(w)でwが自由に動ける範囲を適切に制限した方が(正則化における罰則項付きの最適化の方が)、予測分布の予測誤差が小さくなる可能性がある(渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』p.128, 定理16, pp.130-131, 注意48,49)。

タグ：統計

posted at 09:46:08

#統計しかし、サンプルX₁,…,X_nへの適合度をw^で最大化しても、予測分布p(x|w^)の予測精度は悪化する場合がある。

最尤法には事前分布φ(w)を用いた拡張(MAP法、正則化)がある。その拡張では

w ↦ φ(w)p(X₁|w)…p(X_n|w)

を最大化するw=w^に対するp(x|w^)を予測分布とする。続く

タグ：統計

posted at 09:46:08

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

#統計以上のスレッドの内容は、「事前分布は主観的」とかあっさり言う人達の問題はベイズ統計以前の問題であることを指摘したつもり。

最尤法は尤度函数(サンプルX₁,…,X_nへの適合度函数)

w ↦ p(X₁|w)…p(X_n|w)

を最大化するw=w^を求めて、p(x|w^)を予測分布とする方法。続く

タグ：統計

posted at 09:46:07

「デフレは悪」という認識を広めなくてはなりません。影すらないハイパーインフレを心配するより、目の前のデフレを心配しなくては。デフレは恐ろしいですよ。雇用をなくして、経済を縮小させ、人々の命を奪います

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posted at 08:49:51

原田　英男 @hideoharada

他の業界は消費増税に伴ってやむなく値上げするだけ。軽減税率が適用された新聞が「消費増税後も変わらない価格」を自慢するって、勘違いも甚だしい。 pic.twitter.com/TkW995RCN4

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posted at 07:13:54

#統計あと「頻度論の信頼区間より、ベイズの信用区間の方が分かりやすい」という説明は明らかにトンデモなので避けるべき。

ベイズ統計は数学的によりややこしくなっているので、ベイズ信用区間の解釈は、信頼区間の解釈より難しいです。

タグ：統計

posted at 02:34:17

#統計ベイズ統計の易しい解説のために、ベルヌイ分布モデル+共役事前分布のベータ分布の組み合わせで説明するのは基本的に避けるべき行為で、どうしてもその例を使いたいなら、上に述べた欠点に配慮してミスリーディングにならないように気をつけるべき。

タグ：統計

posted at 02:31:11

#統計特殊すぎて危ない場合であっても、正規分布モデルや残差が正規分布の回帰モデルの方が最初に見せる例として圧倒的にましだと思う。

ベイズ統計での正規分布モデルの予測分布は正規分布にならず、裾が厚めの分布になることを見せられる。共役事前分布を選ぶと予測分布はt分布になる。

タグ：統計

posted at 02:28:14

#統計

(3) そもそも、こんなに簡単な場合にベイズ統計を使ってもメリットがない。メリットがない場合にもメリットがあるかのように見せようとする誘惑に解説者が流されると最悪。

(4) 共役事前分布を使えてしまうが、一般の場合には使えない。

適切な例を選択できない人は理解していない。

タグ：統計

posted at 02:23:30

#統計その場合には

(1) 可能な任意の未知の分布がモデルで実現可能。普通は未知の分布の真の形は永久に不明。

(2) 予測分布を求めることと、事後分布の平均を求めることが同じになってしまう。一般の場合には事後分布の平均を予測分布のパラメーターとして採用するのはやめた方がよい。

タグ：統計

posted at 02:23:30

#統計すでに何度か繰り返していることですが、ベイズ統計の解説で最初に使う例として、ベルヌイ分布モデル(成功確率がpで失敗確率が1-pのpをパラメーターとする確率分布)を使うのはやめた方が良いと思う。

その理由は特殊すぎるせいでミスリーディングだから。続く

タグ：統計

posted at 02:23:28

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

なるべく関数は小分けにしておくとテストが非常に楽になる。

#julialang

タグ： julialang

posted at 02:09:18

#統計一方、自由エネルギー(の平均値)の推定値であれば同じ困難はない。モデル1の自由エネルギーはモデル2の自由エネルギーに一致する。

自由エネルギーの平均値の推定値に関係することは渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』には詳しく書かれていないので別に情報を得ておく必要がある。

タグ：統計

posted at 01:41:36

#統計渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』ではAIC, WAIC, LOOCVのような予測分布の汎化誤差の推定値を作る方法とその基本性質について詳しく書いてあるが、複雑な階層モデルでそれらを計算するのは非常に大変である(数値積分が必要)。

続く

タグ：統計

posted at 01:41:36

#統計どんな積分でもただちに十分な精度で計算できてしまう←「それができたら苦労しねーよ！」という感じの夢のまた夢

タグ：統計

posted at 01:29:05

#統計自由エネルギーの推定値の場合と違って、モデル1とモデル2で同じ予測分布の汎化誤差の推定値(WAIC, LOOCV)を得るためにはモデル2の方では一般に

p(x|w) = ∫p₁(x|z)p₂(z|w)dz

の右辺の数値積分を計算する必要があって大変。

階層モデルでは自由エネルギーの推定値の方が楽な場合がある。

タグ：統計

posted at 01:23:46

#統計このとき、2つのモデルの分配函数(=事前分布×尤度函数の全パラメーターに関する積分)は一致します。

ゆえに、2つのモデルの自由エネルギー=-log(分配函数)もいっちする。

だから、自由エネルギーの推定値も似たような値になるはずです。別にブリッジサンプリングにこだわる必要はない。

タグ：統計

posted at 01:23:45

#統計

サンプル：X_1,…,X_n

モデル1：パラメーターはwで、
事前分布 φ(w)
尤度函数 Π_{k=1}^n p(X_k|w)

モデル2：パラメーターはz_1,…,z_n,wで
事前分布 φ(w)
確率函数 Π_{k=1}^n(p₁(X_k|z_k)p₂(z_k|w))

仮定：p(x|w)=∫ p₁(x|z)p₂(z|w)dz

続く

タグ：統計

posted at 01:23:45

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

#統計ブリッジサンプリングはベイズ統計の分配函数を数値計算する方法です。

予測分布に汎化誤差の推定値と違って、階層モデルの文脈における異なるモデルで分配函数が等しくなる場合があります。続く

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 01:23:44

甲状腺検査の中止を求めていかなくてはならないと考えているのですが、なにしろ僕ごときが「論座」に書いただけではあまりにも影響力が小さい。やはりマスメディアが大きく取り上げてくれなくては社会的な影響はないでしょう。マスメディアやジャーナリストが完全無視を貫いていることに怒りを覚えます

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posted at 00:43:07