黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2019年10月13日

Do not touch it.😂😄😄😄😄😄

📽 from @咖啡喵 | DY pic.twitter.com/q8yFWyHOwa

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posted at 23:54:45

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@tsatie #統計現実の統計分析では、θ₀の真の値を我々はずっと知らないまま。

しかし、0<α<1を満たすαについて、データX=(X₁,…,X_n)のある函数a(X),b(X)でθ₀∈[a(X),b(X)]となる確率がどんなθ₀についても1-α以上になるものをうまく作って、区間[a(X),b(X)]の幅がn→∞で0に「収束」するようにできます。

タグ：統計

posted at 23:49:01

.@LimgTW 【比の値は割算や分数を繋げるメリットがあります。】、これこそ「かけ算の順序は将来ナントカカントカを習うときに重要です」という、かけ算の順序信者とそっくりな論法でしょう。比.. togetter.com/li/1412869#c69...

「「比の値」なんか要らない」togetter.com/li/1412869 にコメントしました。

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posted at 23:47:26

Daisuke KATO @Dsuke_KATO

Makieの3D plotでRGBAのアルファを設定すると、一方の面からは向こう側のオブジェクトがレンダリングされる、逆から見ると透過処理が期待通りに動かないなぁ。こういうものなのかしら。 pic.twitter.com/e4SK4K13B6

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posted at 23:42:58

@tsatie #統計まだ、区間推定の教科書的説明に目を通していないならば、函数a(X), b(X)で良さそうなものを自分で見付ける試行錯誤をすると楽しめると思います。

(1) θ₀∈[a(X), b(X)] となる確率は高い方がよい。
(2) 区間[a(X), b(X)]の幅は小さくなる方がよい。

タグ：統計

posted at 23:42:51

@tsatie #統計以上の実行をすれば、θ₀∈[a(X), b(X)] となる確率の近似値をコンピューターで計算できます。Lは大きめの値を採用。

θ₀, a(X), b(X) を色々変えながら、θ₀∈[a(X), b(X)] となる確率がどう変化するかを見ると結構面白い。

教科書にある区間推定の説明については以上のように楽しめます。

タグ：統計

posted at 23:39:41

@tsatie #統計コンピューターで以下の実験をしてみると良いと思います。

0と1の長さnの列X=(X₁,…,X_n)をランダムに生成する関数r(n)を書く。1が出る確率はθ₀としておく。a(X), b(X)を計算する函数を書く。

c = 0
L回のループ
X=r(n)
a(X)≦θ₀≦b(X)ならcを1増やす
ループ終わり
c/Lを表示する

タグ：統計

posted at 23:36:42

@tsatie #統計続き。θ₀∈[a(X), b(X)]となる確率を考えるには区間が確率的に揺らぐデータX=(X₁,…,X_n)に依存して確率的に変化することをイメージする必要があります。データXはサイコロDの出目の列なので確率的に揺らぐものだとみなされます。

タグ：統計

posted at 23:28:58

荒木健太郎 @arakencloud

台風19号ふりかえり．非常に強い勢力で伊豆半島に上陸した台風は雲の空間スケールが大きく，台風中心が近づく前から東日本では地形による降水強化もあり，発達した雨雲が長期間かかり続けて記録的大雨に．大雨のインパクトが大きすぎるけど関東南部では記録的暴風に．甚大な影響を及ぼした台風でした． pic.twitter.com/v6L3Ls2cso

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posted at 23:27:11

@tsatie #統計注意：具体的にXが与えられていて(例えばX=(1,2,1,1,4,6,1,6,5)とか)、a(X)とb(X)の値がそれぞれa, bに確定しているとき(例えばa(X)=a=0.432, b(X)=b=0.625とか)、θ₀は未知ではあるが確定した値なので、θ₀∈[a,b]となるかは確定しています。続く

タグ：統計

posted at 23:26:37

Katsushi Kagaya @katzkagaya

拙訳：「真の分布という概念は推定方法やモデルを指定することを通してのみ実際的な意味を獲得する」- Akaike, 1985, "prediction and entropy"

実際にデータを使って予測分布を構成しようとすると、何に近づけたら<良い>のかと考えるので、そのとき対象となる構成概念が真の分布、という理解。 twitter.com/katzkagaya/sta... pic.twitter.com/ooDYRsDjno

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posted at 23:22:39

@tsatie #統計このとき、θ₀∈[a(X), b(X)]となる確率は一般にゼロではなくなります。

例えば、常にa(X)=0, b(X)とすればθ₀∈[a(X), b(X)]となる確率は自明に1になります。もちろんこれだと意味もある推測になりませんが。

もっとましな推測法について知りたいなら、教科書で区間推定を学べばよいです。

タグ：統計

posted at 23:22:08

@tsatie #統計サイコロDをふったときに偶数の目が出る未知の真の確率θ₀が決まっているとします。

サイコロDの出目の列X=(X₁,…,X_n)の函数a(X), b(X)が与えられていて、それらの函数は「未知の真の確率θ₀は区間[a(X), b(X)]に含まれていると推測される」と主張するために使われるとします。

続く

タグ：統計

posted at 23:18:26

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かなまろ @kanamaro_jl

@energyrevo21 PythonとC言語の基礎を理解した上でCythonを習得した他人がメンテするってなかなかハードル高いですよね...笑。自分の研究のワークフローになじむかJuliaも試してみます！

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posted at 23:11:57

@whitefaced0wl > 試行錯誤する暇があったら初めからJuliaでいい気も
これは正に仰る通りで、Cythonで煩雑なビルド設定をしたりCythonでカリカリにチューニングして結果周囲がメンテしずらいコードを書くよりかはちょっと勉強して初めからJuliaで書いた方が良い、というのが紆余曲折経た上での僕の中での結論です。

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posted at 23:04:51

かなまろ @kanamaro_jl

@energyrevo21 ありがとうございます！OOPな人でも困らなそうですね。CythonでPythonの柔軟性を生贄に速度を得るのも手についてきたんですが、試行錯誤する暇があったら初めからJuliaでいい気もしているんですよね...

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posted at 22:57:25

カレー･ザ･トナカイザー㌠ @SHINOBU_YANAGI

@whitefaced0wl この話題に関しては私より黒木先生の一連のツイートの方が詳しい説明があるのでぜひ参考になさってください↓
twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 22:53:33

フェンシングも素人が見ても一体何がどうなってるのかよくわからない一瞬で勝負が決まる武術ゆえに今の会長（33歳）になってから３DCGによるリプレイも加えたりして観客にわかりやすい解説を導入しようとしてるんだよね（CGで剣先をトラッキングしたものを流すととんでもない攻防が行われてるとわかる pic.twitter.com/Un9LtHSP3q

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posted at 22:52:49

@whitefaced0wl Juliaの場合はそもそもオブジェクト指向言語ではなく、同じく手続き型であるGoのように構造体にメソッドを紐付ける事も出来ないのですが、モジュール内でmutable structを定義してそれを操作する関数を同モジュール内に閉じ込めておくことでOOPっぽく書く事が出来るのでそんなに困ったことはないです🤔

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posted at 22:51:54

K.B.砂糖 @KB_satou

渡辺ベイズの42ページ結構誤植ってる？

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posted at 22:45:23

あんちもん2 @antimon2

1. 最初の言語: N88-BASIC
2. 難しかった(?)言語: RPG4
3. 一番使っている言語: Python(今)/JavaScript(歴)
4. 嫌いな言語: VB6
5. 一番好きな言語: Julia
6. 初心者にオススメ: 言語は何でも良いけれどアルゴリズム学ぶのが大事（←これが言いたくて）

#最初の言語

タグ：最初の言語

posted at 22:40:17

かなまろ @kanamaro_jl

@energyrevo21 すいません、気になってしまい、お邪魔します。Juliaはオブジェクト指向プログラミングには向いてないんでしょうか？C++のクラスのような機能があると自分的には整理しやすいんですが...。今はもっぱらPythonとCythonで数値計算をしています。

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posted at 22:39:02

ツイート使わせて頂きました。

@sekibunnteisuu @metameta007 @OokuboTact @UFOprofessor @genkuroki @sunchanuiguru @youreonyourown @401_not_found @yamazaksv2 @awellbottom @ysmemoirs @megane654321

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posted at 22:31:25

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

「算数・数学教育潜在的理解に関して」をトゥギャりました。 togetter.com/li/1416652

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posted at 22:30:17

@yellowshippo Kyu~

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posted at 22:22:28

horiem @yellowshippo

@MathSorcerer Goma

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posted at 22:21:42

神永美津代 @popopohatopopp

日刊スポーツが、また、報道しています。多くの皆さんにこの危機が伝わってほしいです。
東大で20年の「新共通テスト」に反対シンポジウム（日刊スポーツ） headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20191013-...

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posted at 22:10:01

さめのたなか @TanakaSameno

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

便乗してみる
1. 最初の言語: Ruby
2. 難しかった言語: C++
3. 一番使っている言語: Python
4. 嫌いな言語: Java(そこまで嫌いじゃない)
5. 一番好きな言語: Prolog
6. 初心者にオススメ: C，Julia(投げやり)

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posted at 22:06:17

任意の書籍
Def
Prop
Lemma
Goma
Theorem
Conjecture
Example
Exercise
スタイルにするべき．

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posted at 21:42:16

荒木健太郎 @arakencloud

「水害にあったときに」浸水被害からの生活再建の手引き，有益ですのでぜひご覧ください．blog.canpan.info/shintsuna/arch... pic.twitter.com/a1ulFegwyk

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posted at 21:14:23

荒木健太郎 @arakencloud

台風19号による大雨の被災地では明日14日昼頃から天気が崩れ，雨になる予報です．現時点でも水位が非常に高い河川があり，少しの雨でも土砂災害や河川氾濫の危険性がさらに高まるおそれがあります．危険な場所には絶対に近づかないで下さい．十分に安全確保をお願いします． pic.twitter.com/i2IGA0AWIP

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posted at 21:13:10

どら @d0ra1998

なんかこれ流行ってるの？

1. 最初の言語: TTSneo
2. 難しかった言語: C, C++
3. 一番使っている言語: TypeScript
4. 嫌いな言語: Ruby
5. 一番好きな言語: TypeScript, Julia
6. 初心者にオススメ: Python, Java

Rubyは触りだけの感想なので嫌いというのはあまり適切じゃないかも。

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posted at 20:46:05

おっ、今まで検索窓に「Julia」とだけ打ってもプログラミング言語としてのJuliaのサジェストなんて出てこなかった気がするけど、いよいよJULIAさんに負けない知名度になってきたか…?! pic.twitter.com/thPLZAkLm0

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posted at 20:35:45

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posted at xx:xx:xx

@wb_alac Pythonから数値計算には正直不要なのに話をややこしくしている部分(主にオブジェクト指向言語としての性質)を取り除いたような見た目の手続き型のスクリプト言語で、数値計算用のライブラリがPython並に豊富かつJITコンパイルのお陰で適当に書いても鬼のように速く動作する素晴らしい言語です(´∀`)

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posted at 20:25:23

cherica @wb_alac

Julia、、？
初めて聞いた🤔

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posted at 19:57:29

cats with pawerful a @catswithaura

Long cat pic.twitter.com/8pgpofihsp

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posted at 19:31:38

Met Martinez ❄️ @ZQ875328

最近Juliaという言語に興味がある

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posted at 18:57:22

中学数学の「方程式」がおかしいことの詳細はこちらを
twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 18:56:22

1. 最初の言語: Fortran
2. 難しかった言語: Fortran, JS
3. 一番使っている言語: Python
4. 嫌いな言語: CSS
5. 一番好きな言語: Julia
6. 初心者にオススメ: Elixir twitter.com/abap__/status/...

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posted at 18:32:19

QmQ @gejiqmq

吉川慧 YOSHIKAWA,Kei @dong_po_rou

「寿命一万年」を目指すコンクリートの開発について「9,000年間土に埋もれていたプラスター床面を初めて発掘した時の光景をおぼえている。それはまるで、つい最近塗り替えられたばかりの床のように、しずかに整然とひろがっていた。新聞の見出しがうたう「寿命1万年」はけっして「夢」ではない」

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posted at 18:14:54

かなり深刻な被害。水に浸かった北陸新幹線の車両は120両と全車両の1/3。運転再開のめどは立っていません。

鉄橋が流され、新幹線が水浸しに。JR東日本が受けた5つの重大被害《台風19号》 www.buzzfeed.com/jp/keiyoshikaw... @dong_po_rouさんから

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posted at 18:13:26

しかし、これらを教えれば、すぐに習得するだろう。

本質を理解しているのだから、「:」という記号が何を意味するのかを教えれば、

比が等しいということの意味や、このケースだとa:b＝c:dやa:c＝b:dが成り立つことなどもすぐにわかるだろう。

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posted at 18:12:32

QmQ @gejiqmq

これらは共に石灰石を高温で処理して、然るべき混和材を混ぜて(これが色々と違う)水で練る。人類最初期の石灰プラスター工業については、
umdb.um.u-tokyo.ac.jp/DKankoub/Publi...

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posted at 18:11:54

【　(　a　)mで（　b　)gだと、(　c　)mで（　d　)g　】

このとき、a,b,c,dの関係を比例式で表しなさい

こんな問題も正答出来ないだろう。「比例式」が何なのか知らないだろうし、「:」も知らないから当然である。

私も「比例式」の意味をごく最近まで知らなかった。

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posted at 18:07:53

QmQ @gejiqmq

「漆喰」は最近、家の内装にも使われてて、お洒落なイメージで売りたいせいか、「サンゴ礁由来」なんて書いてあるけれど、材料も製法も、はたまた「呼吸」なんてロハスなことばで語られる固化の理屈も、正反対のイメージのセメントと大いに共通してます。。

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posted at 18:07:10

同様に比例や比も概念としては理解しているだろう。

ではこの生徒に、

「紐の長さと重さは比例していると言えるか？」
「3mで5gだった。重さは紐の長さに比例しているとしたら、比例定数の値は？」

と出題しても、正答出来るとは限らない。

「比例」「比例定数」などの言葉を知らないからである。

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posted at 18:05:04

VALERIA @valeriazolota

@K2644 @viktorinini @NkViktori42 Тогда поиграй со мной, мама)
🥰💋❤💖💘💝💕😍😘😍😘😻
Доброе утречко Гуле и Всем! pic.twitter.com/GUPlItPVPq

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posted at 18:00:12

「単位あたり量」に至ってはそもそも教える必要もない。

1mあたりの重さなど、

【　(　a　)mで（　b　)gだと、(　c　)mで（　d　)g　】

この一般的な場合の、たまたまa＝1というケースにすぎない。

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posted at 17:54:35

しかし、概念としては既に理解しているだろう。

【　(　1　)mで（　b　)gだと、(　c　)mで（　d　)g　】

b,cが整数ならdはb×cなんだから、bやcが分数でもそれが敷衍されると認めるだけである。

同様に、c＝1の場合がわり算ということになる。

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posted at 17:52:16

で、この生徒は

分数のかけ算・わり算
単位あたり量
比例
比

などは、まだ習って*い*な*い

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posted at 17:41:02

それはともかく、とにもかくにもこの生徒は

【　(　a　)mで（　b　)gだと、(　c　)mで（　d　)g　】

で、a,b,cに正の有理数を入れたらdを求められるようになった。a,b,dを入れてcを求める問題はまだやっていないが、多分出来るだろう。

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posted at 17:39:57

ちなみにどういう数値を入れるかは、生徒の様子を見てその場でアドリブで判断するのだけど、

入れる数値をちゃんと分類して体系化したら、（本来の意味の）水道方式並の物が出来ると思う。

但し、"特殊から一般"の"下水道方式"となるけど。

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posted at 17:37:31

そんなこんなで、最初はa,b,cに入れる数値は、cがaの倍数だったり、aの分子が1だったり、c＝1でaが整数、bの分子がaの倍数だったりと、

解きやすいような"特殊な"数値だったのが、どんどん陣地を広げることで最終的には一般的な分数でも解けるようになった。

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posted at 17:34:49

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

【1mで2/5gだと、1/3mで（　）g】
この場合、【1/3mで（b）gなら、1mで（　）g】は既に解けるので、【1/3mで（b）gなら、1mで2/5g】にあてはまるbを試行錯誤で探せばいい。

これは、中学で習う方程式をやっていることになる。

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posted at 17:30:49

確かに、pandasでは無意識のうちにお世話になってた twitter.com/kyohei_ai/stat...

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posted at 17:29:24

【1/3mで4gなら、1mで(　)g】
これなんかは、4gを3倍すればいい、とわかる。

【1mで2/3gだと、4mで（　）g】
2/3gが４つ分だから8/3gだとわかる。

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posted at 17:29:08

最初は、【1mで3gなら、4mで(　)g】というタイプ

次は【3mで5gなら、12mで(　)g】というように、cがaの倍数のもの。

こんな具合にして、最終的には、分数まで持っていく。

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posted at 17:22:15

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はち @towtail

実は台風とは別に悩ましいことがありましてね。先のこととか色々本当に色々悩んで、苦しくて、でもどうしても見殺しには出来なくて、母子4匹の猫を保護してしまいました… pic.twitter.com/mSe30rxItf

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posted at 17:15:49

具体的に説明する。

小学4年生に以下のような問題に取り組んでもらっている。

【　(　a　)mで（　b　)gだと、(　c　)mで（　d　)g　】

このうち、私が３つの数値を埋めて出題し、残りの１つを生徒が埋めるというもの。

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posted at 17:13:01

で思ったのが、

潜在的理解の涵養の重要性

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posted at 17:09:04

お***ぎ @muripo_life

1. 最初の言語: Wolfram
2. 難しかった言語: C
3. 一番使っている言語: python/php
4. 嫌いな言語: php
5. 一番好きな言語: julia
6. 初心者にオススメ: php

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posted at 17:02:42

abap34 @abap34

1. 最初の言語: C
2. 難しかった言語: C
3. 一番使っている言語: Julia
4. 嫌いな言語: Java
5. 一番好きな言語: Julia
6. 初心者にオススメ: Python

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posted at 17:00:37

「かけ算の順序」をきっかけに、小学校から高校までの教科書を通してみたり、色々調べるようになって、現在の算数・数学教育の歪みが見えてきた。

　そして自分自身の教え方も省みるようになった。

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posted at 16:56:07

以前は、主に中高生を教えていたが、そのときも、中学や高校の教科書や参考書をちゃんと見ることはなかった。
　練習問題として例題を利用する程度だった。

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posted at 16:55:04

学校の先生ってそれがないから、「目の前の課題が解けるようになりさえすればいい、となりがちなんだろう。

私の場合、方程式や微積分を視野に入れて小学生を教えることが出来る。後々自分が楽になる。生徒も楽。

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posted at 16:48:12

小学校・中学校・高校と継続して教えられるのもいい。
将来的な学習を視野に入れて教えることが出来る。

小学生の段階で「はじき」「くもわ」だの教えたら、あとで教えるのが苦しくなり、私自身が困ることになる。

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posted at 16:47:03

@tsatie そういう疑問は、自分が「真の確率分布」だと思っているものの具体例を1つ挙げて、「何の確率」を考えているかについて例を挙げて説明しないと無意味。

イカサマ無しの現実のサイコロを振ったときに偶数の目が出る確率は1/2(もしくはそれに非常に近い値)になる。確率が1/2ではなく、0になる？ #統計

タグ：統計

posted at 16:46:46

こういうのを見ると、自分の場合、こんなのとは無関係に、指導要領や教科書の制約もなく自由に教えられて幸せだと思う。 twitter.com/megane654321/s...

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posted at 16:43:41

#統計補足

32.16%以下にする必要があるのは(数学的モデル内の、もしくは、仮説内での)真の正答率θです。

現実における真の正答率は未知のまま。未知のままになってしまうものは未知であることを受け入れることが大事。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:19:44

#統計様々な権威的な響きを持つジャーゴン群と不適切な説明の仕方と論理的に杜撰な内容を含む『統計学入門』に忠実に従うというようなことはやめて、可能なことを素直に実行することを学べばよいのだと思います。

そのとき、数学に強いと「可能なこと」の選択肢を自由に選べるようになります。

タグ：統計

posted at 15:13:34

#統計モデルM内で現実から得たデータ以上の偏りが生じる確率が微小とは言えないなら、微小でない分だけ、モデルMの現実での妥当性を否定できなくなる。

しかし、ある特定の方法でモデルMの妥当性を否定できないことは、他の方法で否定できないことを意味しないので、Mが正しいかどうかは分からない。

タグ：統計

posted at 15:10:33

#統計モデルMの中で現実から得られたデータ以上の偏りが生じる確率が微小ならばモデルMの現実への適用の妥当性は疑わしいと考えるだけでよい。

モデルMがパラメーターθを持っていれば、パラメーターθを動かしてモデル群M(θ)を一斉に評価したくなるのは当然の話。

タグ：統計

posted at 15:07:21

#統計パラメーターθを持つ仮説M(θ) (例：真の正答率はθであるという仮定＋無作為抽出)を、固定されたθ=θ₀に関するM(θ₀)を評価しようとすれば自然に仮説検定の話になるし、連続的に動けるθに関するM(θ)を一斉に評価しようとすれば自然に信頼区間の話になる。

タグ：統計

posted at 15:04:37

#統計ポイントは、仮説検定やら信頼区間のような用語や手続きを知らなくても、

現実世界から得られたデータがモデル内で再現される確率を計算することによって仮説の妥当性を評価する

という基本を押さえておけば、自然にそれに相当することをやってしまうことになることです。

タグ：統計

posted at 15:00:48

#統計以上の議論には、仮説検定と信頼区間の考え方が自然に含まれています。

両側検定を使う場合の方が多いが、上の議論では片側検定になっています。

しかし、そういう違いは本質的ではないです。

タグ：統計

posted at 14:57:19

#統計ちなみに、2005年の、全国小学校36校，小学生8268名d5の調査では小3でのかけ算の式(順序を見る)の正答率は23.8%でした。(2015年には29.9%)

関連スレッド↓
twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 14:53:26

#統計調査対象の36校は少ないように感じられますが、全国的に正答率が5割以上になっているはずなのに、そこから正答率がせいぜい3割強程度になるように36校分見繕って調査するのは難しいでしょう。

タグ：統計

posted at 14:46:15

#統計全国的にかけ算順序問題の小3での正答率が5割以上なのに(チョー算数信者は本音では7〜8割以上だと思っている)、そこから1300人で正答率が3割以下になるようにするためには、相当に偏った学校選択を行う必要があります。

タグ：統計

posted at 14:43:49

#統計真の正答率がθ>0.3であるときの無作為抽出された1300人分の正答率が30%以下になる確率を5%以上にするためには、正答率を32.16%以下にする必要があります。

30%と32.16%は非常に近い。

www.wolframalpha.com/input/?i=X%20~...

タグ：統計

posted at 14:39:38

#統計つまり、現実に得られたデータのように1300人分の正答率が3割以下になるためには、「正答率は5割以上である」または「無作為抽出を仮定してよい」のどちらかの仮定が間違っていると考えざるを得ないわけです。

タグ：統計

posted at 14:30:22

#統計正答率5割の集団から無作為抽出された1300人分の正答率が3割以下になってしまう確率は、二項分布を使って計算すると、

1.5×10⁻⁴⁷弱

になることがわかります。実質ゼロです。

www.wolframalpha.com/input/?i=X%20~...

タグ：統計

posted at 14:27:50

#統計そこで、チョー算数信者の仮説「真の正答率は5割である」が成立している状況を数学的モデルとして考えます。そして、その数学的モデル内部で「1300人分の正答率が3割以下になる確率」を計算してみる。そのときに「無作為抽出」も数学的モデルとして仮定しておきます。続く

タグ：統計

posted at 14:24:38

#統計我々は真の正答率に基いた確率を計算することはできず、計算できるのは数学的モデル内での確率だけです。仮説の妥当性を確率計算で評価するためには、仮説に対応する数学的モデル内での確率計算に頼るしかない。

タグ：統計

posted at 14:21:44

#統計我々に課された問題は

データ：全国36校1300人分の小3児童のかけ算順序正解率は3割以下

を使って

チョー算数信者の仮説：正答率は5割以上

の妥当性を評価することです。続く

タグ：統計

posted at 14:18:57

#統計仮に、そのチョー算数信者が普通だと想定している正答率は7～8割なのに、チョー算数信者は遠慮して

＞少なくとも正答率は5割以上になるはずだ！

と言って来たとしましょう。続く

タグ：統計

posted at 14:16:48

頭が働いてなくて計算間違った

タグ：

posted at 14:13:52

#統計それに対して、かけ算の式の正しい順序を教えることが常識であると信じているチョー算数信者が

＞全国で2万校もあるので、36校だけを対象とする調査の結果を見ても意味がない。自分の経験では多くの児童が容易にかけ算順序で正解するようになる。

と言って来たとしましょう。続く

タグ：統計

posted at 13:49:29

八千代さんとみやびちゃん @buncho_yachiyo

#統計例えば次のようなケースを考えましょう。

仮に全国36校1300人の小学3年生にかけ算の式を書かせて、チョー算数信者が正しいと信じる順序で式を書くかを調査して、正解率が3割を切っていたとしましょう。

続く

タグ：統計

posted at 13:44:33

キレイに撮れた『かいぬしー！』 pic.twitter.com/TchL5rdq0A

タグ：

posted at 13:43:06

@Ueda_Learning⛄️ @Ueda_Learning

娘氏
英検CBT受験してきました。

結果はともかく、
あれはやはり大変。

受験中パソコン画面白くなって、3回くらい試験官にヘルプしたそう。

7人中5名の試験だったからなんとかなったと思うけれど、、、

50万人が不具合なく無事にテスト受けられる気がしないですね。。。

以上受験体験記でした。

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posted at 13:38:57

#統計我々は、未知の真の確率分布を知らないからこそ、得られたデータから統計的な推測・推論を実行したくなるわけです。

未知の真の確率分布に関する確率を我々は計算できない。

計算できる確率は数学的モデル内部における確率だけ。←これ重要。

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posted at 13:15:29

#統計仮説検定については、フィッシャーvs.ネイマン・ピアソンの論争が有名なのですが、昔の偉い人達の議論に影響されることから出発すると確実にミスリードされてしまうと思う。

教科書の形式で作用する権威の力は相当に強く、結構有害。

より根源的で素朴な考え方から出発した方がよいと思う。

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posted at 13:06:00

#統計昨晩は私が住んでいる宮城県仙台市の冠水情報に興奮してよく眠れなかった。頭がよく働かないので、仮説検定について雑談を書いてみる。

仮説検定を背理法の一種であるかのように説明することがよくあるようですが、そういう説明の仕方__も__ミスリーディングだと思う。続く

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posted at 13:01:24

#統計モデルM(θ)がデータに基いた有意水準αの仮説検定で棄却されないパラメーターθの範囲が信頼係数1-αの信頼区間と呼ばれている。信頼区間はモデルM(θ)に強く依存している。

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posted at 12:29:29

#統計帰無仮説の数学的モデルとしての正しい定式化について、まともな説明が書いてある統計学入門の教科書を見たことがない。

信頼区間の計算は仮説検定をパラメーター付き数学的モデルM(θ)に一斉に適用することと同等。信頼区間についても数学的モデルの妥当性の問題が蔑ろにされている。

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posted at 12:25:01

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#統計訂正：「大きくまる」→「大きくなる」

2×2の分割表のような頻出の道具についても、教科書の説明がおかしいせいで、すべての周辺度数が固定されている状況の中で独立性の帰無仮説を数学的に定式化してよいと多くの人が誤解している。

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posted at 12:12:01

#統計信頼区間を求める程度のことをするときであっても、何らかの数学的モデルを使う必要があって、そのモデルの現実への適用が妥当であるかどうかが常に問題になる。

これは科学的にまともな議論をするつもりがある人なら全員が受け入れざるを得ない当たり前の話。

当たり前の話が教科書にない。

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posted at 12:09:30

#統計正規性の仮説が検定で棄却されなかったとしても、仮説検定の仕組みより、正規性の仮説が現実で正しいかどうかは分からない。

さらに、未知の母集団分布が少々正規分布から外れていても、信頼区間で生じる誤差が小さくなる場合があることも大事。(大きくまることもある。)

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posted at 12:06:58

#統計続き。特にまずいのが、数学的モデルと現実の区別が曖昧な説明。

例えば、平均μ分散未知の正規分布モデルを仮定してt分布に平均の信頼区間を求める方法が大抵の入門的教科書に書いてあるが、正規分布モデルの現実への適用が妥当であることを別に保証する必要があることを説明していない。

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posted at 12:04:07

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

先ずそれ。とはいえ，物理やら化学やらのそこそこ類推する事が妥当な分野での確定してない事柄についての推定に統計を援用するというとても狭い範囲では知識が共有されていて必要であったり情報や知識の共有つまり常識がほどほどに有効だったのだろうと思うたりもする。問題はそれ以外の話。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 12:03:50

Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara

#統計その「常識」というのがくせもので、統計学入門書(例：東京大学教養学部統計学教室編『統計学入門』)によって広められている信頼区間、パラメトリック、自由度、BLUE、…などに関する「常識」は論理的に杜撰であり、内容的に間違っていると思う。続く

twitter.com/tsatie/status/...

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posted at 12:00:08

「恣意的な判断に依存するヒストグラムよりも、累積度数の方が分かり易い」ので好んで使っているけれども、使うと「分かり難い」と（ほとんど）いつも言われてしまう。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 11:36:45

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

結局のところ何処までを常識というか知識の前提にするのかという話なのだろうけど，統計の場合は割と一般的で広汎な話が多いわけで前提知識の共有が然程期待できない筈なのだけど何故か分からんかったら従え系の仕草が常態になっているようには思う。それは何故なのか？がとても気になる。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 11:29:57

#統計信頼区間の話を持ち出したい統計学が得意な人達は、まず最初に「信頼区間を求めるためにどのような数学的モデルを仮定してるか」について説明しないとダメだと思う。

そこをブラックボックスにして、コンピューターでの計算の仕方の問題にしちゃダメ。

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posted at 11:21:17

#統計信頼区間は客観的に常に正しい代物ではなく、信頼区間を計算するために使った数学的モデルの現実への適用が妥当であることがわかっている場合にのみ信頼できるものになります。

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posted at 11:11:12

#統計私と違って統計学が得意な人達は、統計学特有のジャーゴンを使うときに何を仮定しているかについて十分な説明をしない傾向がありすぎて、私はいつもつらい思いをしています。

例えば、信頼区間を使うときにはどのような数学的モデルを使っているかを明瞭にしないとダメだと思う。

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posted at 11:11:12

#統計私は統計学については初心者かつど素人なのですが、苦労して得たデータをグラフにして公表する場合には、もとのデータの様子をできるだけ忠実にプロットしたもの__も__見せて欲しいといつも思います。

ヒストグラムのビンの個数を数えさせられるのは視力的に結構つらい。

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posted at 11:02:09

#統計

レビュー数が1,20,50,100以上の食べログ評価値の累積度数のグラフを3.40～4.00に制限したもの

問題の部分を拡大してみましたが、やはり、3.60と3.80で「傾き方」が不連続に変化しているように見える。 pic.twitter.com/ccuI9KcvT5

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posted at 11:00:00

たカイまもるくん（「金魚すくいは金魚にと @muromav

#統計累積度数のグラフも作りました。

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

レビュー数が1,20,50,100以上の食べログ評価値の累積度数

レビュー数の制限の仕方によらずに、3.6と3.8の前後で「傾き方」が不連続に変化しているように見えます。続く pic.twitter.com/Y9mtPZG8wg

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posted at 10:57:01

香港漫画店店主＠20周年御礼 @hkmgmaster

@hkmgmaster @LazyWorkz らんま1/2が連載していたころに職場の中国人が「らんま1/2は中国でも人気がありますよ」と言ったので「あれ中国をバカにしてると思わない」と聞いたら「大丈夫、みんな山の中のことと思っているから」との返事が来た。

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posted at 10:50:50

「らんま１／２」も人気ありますしね…高橋留美子作品ではらんまがいちばんウケてるような気がします、香港では。うる星よりずっと。中華要素漫画って普通にウケるんですよ…えっ？日本人の考えたフェイクなやつだよ？と思うのですが twitter.com/LazyWorkz/stat...

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posted at 10:37:11

須藤玲司 @LazyWorkz

【二重整形・他院修正・他院抜糸】美容外科 @TCB_Yasumoto

＞中国市場向けに翻訳する場合に、日本向けで登場する中国系キャラの担ってた萌え要素ってどうするんやろ

ニセチャイナキャラの近年の代表格、銀魂の神楽ちゃんって、中国人オタはやたらと好きなんですよね…。いいのかそれで。
中国人のあいだでも流行ってる「漢服コスプレ」と同じ扱いなのかな。 twitter.com/zerozero_daily...

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posted at 10:23:19

仙台は昨夜の暴風雨とはうって変わり晴天です。昨夜は仙台駅周辺が冠水していて出勤できないかと思いましたが、今朝は全然水が無くなっていました。 pic.twitter.com/oN4HX0PnF7

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posted at 09:27:29

非公開

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posted at xx:xx:xx

みさキチ @MisaKitty_san

仙台市営地下鉄、昨夜あんなに冠水してたのに始発から平常運行とは強すぎか…？

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posted at 09:07:46

@kuri_kurita

これは珍しい。😸 pic.twitter.com/dkbC0u4W4q

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posted at 09:06:58

うぃ @Uwiss

寮食ディナー評論家 @karaagesunshine

仙台地下鉄駅、冠水してたのが嘘みたいにキレイ…… pic.twitter.com/26XQXd24wC

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posted at 07:56:15

堤防の上に牛がいるんだけどこう言う場合どうすれば良いんだ pic.twitter.com/efy74hfqa1

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posted at 07:08:21

hokrin@Ĉieliro de Je @U40

@isa130pull @genkuroki ソウルフード

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posted at 02:11:15

hokrin@Ĉieliro de Je @U40

@TOSHI89359749 @genkuroki 仙台的にはぜんぜん始めてではありません。
地下鉄開業直後なんか、五橋駅が冠水して、復帰に時間がかかってましたからね。
（武蔵野線の新小平、京阪の出町柳付近も、その前の年位にありましたね）
いまは各駅地上入り口に、防水板を嵌められるよう改善されてます。

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posted at 02:10:55

正直な話、台風は風が怖いのだろうと勘違いしていた。雨も怖い。

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posted at 01:58:27

大' @satodainu

その2時間後。ピークが宮城あたりまで来た感じ。 pic.twitter.com/1FVMlKa6WD

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posted at 01:58:16

ひぃ㊗️Instagram開設 @takataka_hiko

宮城県仙台市。道を雨水が流れまくっている。

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posted at 01:53:19

仙台駅前激しい雨で道路冠水 2019年10月13日 news.yahoo.co.jp/pickup/6339348

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posted at 01:53:15

#統計訂正：5つ前のツイート中で「以下のリンク先」と書きつつ、そのリンクを書き忘れました。書き忘れたリンク先は

twitter.com/genkuroki/stat...

です。

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posted at 01:49:29

#統計偶然にTarotanさんの昔の発言を発見できたおかげで色々非常に勉強になりました。

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posted at 01:46:11

#統計補足：Fisher検定が前提としているように周辺度数をすべて固定せずに、多項分布などでサンプルを生成した場合であっても、Pearsonのχ²統計量が近似的に自由度1のχ²分布に従うことは、以上で紹介したグラフ中のχ²検定の線がy=xに近いことからも分かります。

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posted at 01:45:25

#統計しかし、そのFisher検定の補正は(補正無しの)χ²検定に近付ける補正にも見えるわけで、昔から使われていてかつシンプルなχ²検定の方が魅力的に見えます。

Fisher検定もχ²検定はそれぞれ別の近似を行っていて、どちらも正確ではないという認識は大事だと思います。

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posted at 01:39:13

#統計正直なところ、exact2x2パッケージがこちらを実装しなかった理由がよくわからない。

というわけで、私にはTarotanさんの方がexact2x2パッケージよりも正しいように思えました。

twitter.com/BluesNoNo/stat...

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posted at 01:39:13

#統計少なくとも私が計算した感じでは、R言語のexact2x2で実装されているcentral版の修正Fisher検定よりも、超幾何分布がサンプルを生成する確率は半分にして足してそれ未満の確率は全部足す修正版Fisher検定の方がy=xに近付いているように見える。

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posted at 01:39:12

#統計

以下のリンク先と比較すると、Fisher検定でサンプル自身が生じる確率だけは半分にして足して計算した修正版のp値がx以下になる確率(赤のdash-dot線)は、y=xに近付いています。5%以下のxについて、その赤のdot-dash線はχ²検定の青実線とほとんど一致している。 pic.twitter.com/jOTPTpLjpi

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posted at 01:39:12

#統計

以下のリンク先と比較すると、Fisher検定でサンプル自身が生じる確率だけは半分にして足して計算した修正版のp値がx以下になる確率(赤のdash-dot線)は、y=xに近付いています。p値が5%以下になる確率が1%台になったりせずに、4%より少し小さな値になっている。

twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/AumceN7xQ1

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posted at 01:39:10