黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2019年11月30日

@20miglia 口にしなくとも、こいつらのやってきたことを忘れたわけじゃあない。久しぶりに見て、あの頃と同じ怒りがわいてくる

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posted at 23:50:22

@ubosus95 #Julia言語 Mamba.jlはもう使っていないのでよくわかりません。

Mamba.jlでは計算を高速化するための尤度函数の実装部分を手でいじるのが大変で、書き方によっては計算速度が一桁遅くなることがあったので使うのをやめました。

素朴なDynamicHMC.jlの方なら最近遊んでみたので少しなら分かります。

タグ： Julia言語

posted at 23:36:56

おいでよ夜明け市場 @oideyoake

@20miglia 別の世界のポスターみたいでスネ。
少なくともここじゃない。

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posted at 23:31:16

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8964miglia @20miglia

@oideyoake 私は決してこれをよしとしておりません！

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posted at 23:14:39

Massimo @Rainmaker1973

This is a pair of legs, clear. But are the legs shiny? You certainly see them shiny, at first, but looking better you'll find this is just a brilliant optical illusion using white paint ow.ly/oQrm30o30ZD pic.twitter.com/WWdypTPyFW

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posted at 23:10:46

おいでよ夜明け市場 @oideyoake

@20miglia なんですかこれ。あくしゅみ〜〜

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posted at 23:01:16

吉田弘幸 @y__hiroyuki

この話とも繋がりますが，高校で授業時間を使って模擬試験や検定試験を実施するのは間違えていると思います。
まずは保護者の立場で行動を起こしていきたいと思います。（具体的な行動は少し後になりますが，賛同して戴ける方は宜しくお願いします。） twitter.com/y__hiroyuki/st...

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posted at 22:44:57

プロットをコードを書いているプログラミング言語で「気楽にできる」ことは重要。

プロット用のライブラリが揃っていて「できる」ようになっていても、プロットして見たくなる情報は極めて多彩であり、ライブラリの使い方を覚えてプロットを実際に気楽にできるようになるのは大変な感じ。

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posted at 22:42:21

しぶてぃ @takuizum

v1.3になった

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posted at 22:33:09

AI一家 @AI98530112

昨晩、#julia Tokyo 出席してきました。
私は言語はよく分かんない(cobol世代）ので、次男(#python 技術者 #E資格)にLTしてもらいました。
#Gen　はいいよ。#julia ももちろん良い。

タグ： E資格 Gen julia

posted at 22:27:06

@kankichi57301 @kankichi57301

連勝複式を連勝単式に変えたって問題文からてけと～に２つ数字拾って掛算の式に突っ込む子の的中率が半分になるだけであんまり解決策になってないような。結局「サンドイッチ法」という方便に向かうだけで。　#掛算 twitter.com/GK_Yanome/stat...

タグ：掛算

posted at 22:00:13

#統計何も知らない状態から、全部自分で考えて、Fisher検定と整合的な信頼区間を計算するプログラムを書いたときには、以上で紹介したプロットの非動画版を確認して安心しながら先に進みました。

コードを書く途中で見たいものを見るためにプロットを気軽にできることは必須だと思う。

タグ：統計

posted at 21:33:54

#統計

赤の点が、独立性の帰無仮説(オッズ比の対数=0)に関するP値。

10 90+k
20 80

型のサンプルを動かして、以上で説明した信頼区間やP値の計算の様子をアニメーションにしてみました。

Fisher検定でP値が不連続にジャンプすることと、信頼区間が連続的に変化することの両方がよく分かります。 pic.twitter.com/qMntb6SrBh

タグ：統計

posted at 21:26:01

#統計 #Julia言語

 nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
Fisher検定と整合的な信頼区間の動画

横軸はFisherの非心超幾何分布のパラメーターであるオッズ比の対数。パラメーターのオッズ比(帰無仮説)を与えるごとにP値が決まる。そうやってできるP値のグラフと有意水準αの横線の交点で信頼区間が決まる。 pic.twitter.com/8y10REJeH5

タグ： Julia言語統計

posted at 21:25:55

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積分定数 @sekibunnteisuu

テレビで、授業のラスト5分で授業の振り返りを言わせる、というのをやっている。

私はそういう授業を受けなくて本当に良かった。

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posted at 20:05:27

8964miglia @20miglia

震災から数年間（或は今も）は大手新聞社の他、反原発団体による「原発の恐怖の表現活動」が盛ん、というか野放しだった。表現の自由とデマが混然一体となっていて、腹立たしいのは彼らが全く関係者に配慮せず、ただ怖ささえ伝われば良いと考え、面白がってやっていることだ。
union-milme.cocolog-nifty.com/blog/2011/05/p... pic.twitter.com/cB1p4WuSzc

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posted at 19:49:10

吉田弘幸 @y__hiroyuki

本当に脆弱な共闘です。組織があったわけではなく、ほとんど初対面の人間どうしが集まって運動を始めました。それでも、これだけ共闘体制が続いているのは、それだけ重大な問題であるということです。

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posted at 17:41:39

#統計使うべきではないと思われるFisher検定の変種に近付けるYates補正ってのはなかなか「すごい」ですよね。そういう補正がものすごく普及してしまっている。

おそらく普及の原因はCochranルールだと思うのですが、Cochranルールが広まってしまったのはどうしてなんでしょうかね？

タグ：統計

posted at 17:29:51

#統計 Yatesによるχ²検定と「超幾何分布での片側の確率の和の2倍」をP値とする流儀のFisher検定(その流儀のFisher検定は使うべきではない)は本当によく一致しますね(笑)。

添付画像はサンプルサイズn=50で分布で超幾何分布を動かして比較。

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

twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/e2StIrHLCN

タグ：統計

posted at 17:25:29

sato_kurumi @25bravofox2

Original source :goo.gl/jDRpbL

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posted at 17:13:58

sato_kurumi @25bravofox2

Masa Yamamoto予測誤差が大き @mshero_y

全てガラスでできた蒸気機関モデル。ピストンとシリンダーは完全に手作業で研磨され、その工程中に割れる確率が高い。
pic.twitter.com/KVOiJwRSDO

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posted at 17:13:42

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posted at xx:xx:xx

指導書、うちの子供の感想は、はあ？何言ってんの？と意味不明でわからないとのこと。実際意味不明 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 16:34:33

吉田弘幸 @y__hiroyuki

アルバイトでこの問題の採点をした記憶のある方があればDMでご連絡ください。ちょっとした調査をしています。 pic.twitter.com/SqSgE56cBH

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posted at 16:18:50

#掛算訂正と謝罪

「伊東宏先生」ではなく「伊藤宏先生」です。変換をミスってしまいました。ごめんなさい。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：掛算

posted at 15:57:50

#掛算掛算順序問題についてツイッターで話題にし始めたときには、「掛算の順序でバツをつける行為が算数教育の世界では相当に普通になってしまっている」という事実を全く信じてもらえなかった。

算数教育の世界はあまりにも非常識。

非常識な人達は非常識であることを自覚するべき。 twitter.com/kankichi57301/...

タグ：掛算

posted at 15:55:24

#掛算画像3枚目の作り直し。 pic.twitter.com/DSZqsnCOWF

タグ：掛算

posted at 15:47:01

#掛算さっそく、例の伊東宏先生の添付画像1に引用した論文

mnavidata.edu-c.pref.miyagi.jp/manage/wp-cont...

の右上部分の数値を独立性検定してみました。

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

2つ目以降の添付画像を参照(笑)。

掛算の順序を児童が正しく書けることと掛算の理解は無関係です。

twitter.com/kankichi57301/... pic.twitter.com/yk7755ez48

タグ：掛算

posted at 15:35:57

@kankichi57301 @kankichi57301

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

意味はある。晒してる現物を見ないとこんなおもろい採点する教師が地球上に存在するとは信じられなかった。
#掛算 twitter.com/obakesensei201...

タグ：掛算

posted at 15:05:42

アベノミクス以後の就職状況には目覚しいものがありますよ。どんな大学でも同じだと思う twitter.com/goito/status/1...

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posted at 14:54:18

稲葉振一郎 @shinichiroinaba

鍵RT:アベノミクスは何の成果もないという大学の先生（中略）に会った。「でも、先生の学生も、アベノミクス以前と以後で全く就職違うでしょう？」と聞いたらー圧倒的に違う。（中略）ー少し口ごもって、でもそれは見せかけでしょう、と言われた。見せかけの就職って何のことだろう。

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posted at 14:39:59

不幸な事故が今後起こらないようにこの知識がちゃんと広がることを期待します。

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posted at 14:38:57

8964miglia @20miglia

私も「配慮にかけるポスター」を振り返ってみた。
2012年週刊朝日は「原発の恐怖を表現するポスター」を和田誠さんらデザイナーに競作させた（左下と右下）。事実に基づいてではなく、デザイナーの感覚のみに任せ、結果として人々を不安にかり立てる作品が生まれていた。www.asahi.com/special/10005/... pic.twitter.com/GzTnGQJdBw

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posted at 14:34:07

患者さんは永久気管孔を塞がれて苦しくても、そもそも声が出せません。
とにかく前頸部に穴がある方はそこから息をしているということを覚えておきましょう。

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posted at 14:29:59

残念ながらこれを知らずに気管孔をフイルムドレッシングなどで閉鎖してしまい窒息するという事故もあります。これらの画像もその事故の報告書からです。当然挿管もこの穴から行わなければなりません。
www.med-safe.jp/pdf/report_201...

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posted at 14:29:59

この穴を永久気管孔といいます。喉頭摘出や気管喉頭分離後です。
左の絵のような状態です。気管や肺にはこの穴（気管孔）のみから空気が入ります。
通常の気管切開は右の絵のような状態です。口側と気管が交通してます。何らかの理由で口から声帯までが塞がっているときに通常の気管切開が行われます。 pic.twitter.com/yCKdeChjHU

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posted at 14:29:58

耳鼻科医として啓発。
写真のような穴（気管孔）のある患者さんはこの穴で息をしています。鼻や口を塞がれても窒息しませんが、この穴を塞がれると窒息します。
お風呂もこれより下で入ります。
特に医療従事者なら誰でも知っていなければいけません。
通常の気管切開とは違います。
続きで解説です。 pic.twitter.com/mrR5xuSg7E

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posted at 14:29:56

@kankichi57301 @kankichi57301

横軸　掛算を理解してる　　　：理解してない
縦軸　（サンドイッチの）正順：逆順
さてabcdはどうなることやら...#掛算 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：掛算

posted at 13:45:34

#統計

10 90
20 80

と

10 91
20 80

の信頼区間のプロットを1枚にまとめた。信頼区間を見るとちょっとしか違わない(そうであってほしい)。しかし、Fisher's exact testのP値は7.34%から4.97%にジャンプしてしまう。P値だけを見て分析すると誤解しそうな例。 pic.twitter.com/D0xl1SNfxG

タグ：統計

posted at 13:33:43

#Julia言語函数の中身は3行しかありません！超簡単！ただし、言うまでもないことだと思いますが、

using Distributions
using Optim

が必要。

添付画像赤枠内が (ad)/(bc) とは異なるFisherの非心超幾何分布の最尤法で計算されたオッズ比の推定値。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/QgA8MMB6LA

タグ： Julia言語

posted at 13:19:38

#Julia言語 Fisherの非心超幾何分布の最尤法でオッズ比の推定を行うには

function odds_ratio_conditional_MLE(a, b, c, d)
f(x) = -logpdf(FisherNoncentralHypergeometric(a+b, c+d, a+c, exp(x)), a)
result = optimize(f, -1e2, 1e2)
exp(result.minimizer)
end

で可能。続く

タグ： Julia言語

posted at 13:19:36

#数楽しかし、非常に残念なことに、その易しく初等的な超幾何分布を知っているだけでは、Fisher検定の数学的性質を十分に理解することはできず、Fisherの非心超幾何分布まで視界を広げる必要があります。

#Julia言語のDistributions.jlが非心超幾何分布にも対応していて助かった。

タグ： Julia言語数楽

posted at 13:11:35

#数楽超幾何分布はその名前の響きに反して、真に初等的に理解できる確率分布です。袋の中に赤い玉がr個、白い玉がs個入っているとき、その袋の中から無作為にt個の玉を取り出したときに、その中に含まれる赤い玉の個数の確率分布が超幾何分布です。内容的には完全に高校生レベル。

タグ：数楽

posted at 13:05:03

#数楽 Fisher検定の数学的性質を知るためには、それに対応する信頼区間の性質を知る必要があります。P値だけに注目すると視界が狭くなって確実に誤解する。

Fisher検定に対応する信頼区間を適切に定義するためにはFisherの非心超幾何分布を使う必要があります。易しい超幾何分布だけでは無理がある。

タグ：数楽

posted at 13:02:21

#数楽数学好き的には、「意味のあるパラメーターが増えるとうれしい」「複雑になっていても、十分にきれいな性質を持っているとうれしい」「非自明だとうれしい」のようなことがあるので、超幾何分布が視界に入った人は、是非ともFisherの非心超幾何分布まで手を伸ばしてほしいと思います。仲間。

タグ：数楽

posted at 12:59:41

#数楽 hypergeometric distribution はこれを読んだときの「響き」に反して、例外的に易しい確率分布になっているのですが、そのワンパラメーター変形(変形パラメーターがオッズ比)になっている Fisher's noncentral hypergeometric distribution は結構難しい感じの確率分布になっています。

タグ：数楽

posted at 12:57:38

#数楽分割表

a b
c d

から得られるオッズ比として、この分割表そのもののオッズ比 (ad)/(bc) ではない別の数値をソフトが表示してくるのを初めて見たときにはぎょっとしますよね(笑)。

その計算には、Fisher's noncentral hypergeometric distribution model の最尤法が使われています。

タグ：数楽

posted at 12:55:59

#数楽現実世界における統計分析としては、Fisherの非心超幾何分布モデルによるオッズ比の最尤推定は必要ないと思うが、個人的に「Fisherの非心超幾何分布モデルによるオッズ比の最尤推定」自体ちょっと数学的に面白い感じもするのでそういう推定値を表示してくれた方が嬉しいという気持ちはある(笑)。

タグ：数楽

posted at 12:51:49

#統計

* ソフトが表示するオッズ比の推定値には、サンプル

a b
c d

のオッズ比 (ad)/(bc) とFisherの非心超幾何分布モデルでの最尤推定値の2種類がある。前者は縦横の合計を全固定しない場合、後者は全固定する場合の最尤推定値である。個人的には前者の情報があれば十分だと思う。

タグ：統計

posted at 12:50:02

#統計

* どのような場合であっても、P値を見るだけではなく、信頼区間の方も見ておくべきである。

タグ：統計

posted at 12:46:50

#統計

* 上に述べた非常に極端な場合でχ²検定の使用が不適切な場合にはmid-P版のFisher検定を使えばよいと思う。他にも選択肢が沢山あるが、計算が軽く、意味が明瞭(randomized test版のFisher検定の近似という意味がある)でかつ、もとのP値とmid-P版のP値の情報から離散性の悪影響の度合いも測れる。

タグ：統計

posted at 12:46:07

#統計

* 小サンプルであっても、補正されていないχ²検定の誤差は意外なほど小さい。期待値が

0.2 1.8
1.8 16.2

のようなケースでの補正無しχ²検定の誤差は大きいので使用を避けた方が良いが、このような極端なケース以外における補正無しのχ²検定の使用は十分に適正だと思われる。

タグ：統計

posted at 12:41:56

#統計

* Fisher検定のP値を確定した値とするのではなく、ある区間上に一様分布する確率変数とする修正の仕方もある。その修正はFisher検定の強い離散性の悪影響がどの程度が見えるようにしてくれる点において有用である。しかし、強い離散性の問題は解決されない。mid-P補正についても同様である。

タグ：統計

posted at 12:41:56

#統計

* #R言語のfisher.testが表示するP値と信頼区間には整合性がない。使用は控えた方がよいと思う。

* #R言語のexact2x2::fisher.exactが表示するP値と信頼区間は互いに整合的である。しかし、fisher.exact(A, midp=TRUE)は「片側確率の和の2倍」のスタイルなので使用しない方がよい。

タグ： R言語統計

posted at 12:41:56

#統計

* Fisher検定のP値はその強い有限離散性によって、強い不連続性を持つ。サンプルのほんの少しの変化でP値が大きく変化することがある。

* しかし、Fisher検定に対応する信頼区間の方はそのような挙動を示さないように見える。Fisher検定を使用する場合には対応する信頼区間も見ておくべき。

タグ：統計

posted at 12:41:55

#統計続き

* Fisher検定には「片側確率の和の2倍」をP値とする流儀もあるようだが、その流儀ではさらに誤差が大きくなる。使うのは止めた方がよい。

* χ²検定のYates補正はその使うのを止めた方が良い流儀のFisher検定を近似する補正なので使わない方がよい。

続く

タグ：統計

posted at 12:41:55

#統計ど素人の私が色々計算した結果得た現時点でのFisher検定に関する考え方は以下の通り。

* Fisher's exact testのP値を機械的に使う検定は分割表の縦横の合計が全固定されていない現実的な状況では原理的に不正確な検定である。特にその使用が推奨されている小サンプルでの誤差が大きい。続く

タグ：統計

posted at 12:41:55

#統計添付画像を見ればわかるように、Yates補正されたχ²検定と「片側確率の和の2倍をP値とする流儀」のFisher検定に対応する信頼区間だけが余計に広くなってしまっています。他の検定に対応する信頼区間の境界はほぼ1に接している状態なのに、その2つだけが違う。

その2つは使用禁止にするべき。 pic.twitter.com/GSI1k8b9vJ

タグ：統計

posted at 12:25:34

#統計続き～、帰無仮説に対応する 10^0 = 1 をぎりぎり含む状況になっていたことがわかります。Fisher's exact testのP値の挙動は非連続的なので、対応する信頼区間の方も見ておいた方が誤解が少なくなりそうです。

タグ：統計

posted at 12:15:33

#統計 #Julia言語

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

Fisher's exact test のP値が7.34%から4.97%にジャンプする

10 90
20 80

と

10 91
20 80

の信頼区間をプロットしてみました。

信頼区間の変化にジャンプはありません。Fisher's exact testに整合的な信頼区間を見ると、P値が7.34%であっても～続く pic.twitter.com/D7w99owiol

タグ： Julia言語統計

posted at 12:15:32

RochejacMonmo @RochejacMonmo

下記を作ったときは考えてなかったがtan(33°)は二重根号を用いた表示があるので、それを使う想定答案も。そして数学の採点について一定の経験がある人はみんな知っているように、二重根号まで入った√がらみの有理式は一見同じに見えない同値な表示が沢山あり、採点は地獄絵図と化すこともしばしば。 twitter.com/RochejacMonmo/...

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posted at 11:44:58

#統計 #Julia言語 "tesr" となっていたので画像を作り直した。

45度線に近い検定の方が正確。45度線より下にある検定ではP値が余計に高くなっている。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/tYfBBZf3Gz

タグ： Julia言語統計

posted at 10:39:38

#統計 Yatesさんによるχ²検定の補正の近似先は、P値が高く出過ぎて検出力が低い「通常の」Fisher's exact testよりもさらにP値が余計に高くなる「片側確率の和の2倍」をP値とする流儀になっていたんですね。

二重にダメ過ぎ。

#R言語でchisq.testを使うと勝手にYates補正を使われちゃうので要注意。

タグ： R言語統計

posted at 10:35:49

#統計 Yates補正のYatesさんは1984年の論文(多くの誤りを含む)において、

P値=(超幾何分布における片側の確率の和の2倍)

とするよろしくない流儀の方が正しいと強く主張しています。自分の補正を正当化するためにはそうぜざるを得なかったわけですね。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 10:32:35

#統計 #Julia言語

ああ、なるほど、χ²検定のYates補正は

P値=(超幾何分布におけるサンプル以下の確率の和)

の意味での「通常の」Fisher検定ではなく、

P値=(超幾何分布における片側の確率の和の2倍)

という使うべきではない流儀の非常に良い近似になっているんですね。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/s3nGJ8b73k

タグ： Julia言語統計

posted at 10:30:20

Atsushi Sakai @Atsushi_twi

そしてvimscript全然わからなかった。jobで非同期でフォーマットして、それが終わったらファイルを:e!で読み込みさせるようにしたら、関数のredefineのエラーが出て、:silent!で黙らせてしまった。。。

タグ：

posted at 10:24:42

Atsushi Sakai @Atsushi_twi

約一年ぶりに自分用のjulia vim pluginを更新した。domluna/JuliaFormatter.jlを使って、非同期で編集しているファイルを:JuliaFmtで自動コードフォーマットできるようにした。AtsushiSakai/julia.vim: Vim plugin for Julia. github.com/AtsushiSakai/j...

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posted at 10:12:28

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

先日思い立って #JuliaLang のバージョンを上げて何とか #JupyterNotebook で使えるようにはしてみたが… 如何せん面白そうでサクッと試せるネタがない…

タグ： JuliaLang JupyterNotebook

posted at 09:58:58

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posted at xx:xx:xx

日本全国書誌新着情報【運用終了】 @jnb2019

#統計 Fisher検定のP値には少なくとも「サンプル以下の確率の和」と「サンプルが含まれる片側の確率の和の2倍」の2つの流儀があるが、後者を採用すると、無駄にP値が大きくなり、P値が有意水準以下になる確率のグラフが45度線に下から接しなくなる。使わない方がよい。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 09:24:13

Juliaプログラミングクックブック : 言語仕様からデータ分析、機械学習、数値計算まで / Bogumił Kamiński, Przemysław Szufel 著 ; 中田秀基訳.
東京 : オライリー・ジャパン ; 東京 : オーム社 (発売), 2019.10.
iss.ndl.go.jp/books/R1000000...
www.amazon.co.jp/o/ASIN/4873118...

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posted at 08:39:26

@julialangisthe 速攻で直したでキュ

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posted at 08:34:09

KRSK @koro485

まさみつ@囲碁NFT開発 @igokyoto

Rを使った回帰モデリングの教科書、無料公開中の模様😎 twitter.com/f2harrell/stat...

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posted at 08:22:54

芝野虎丸王座は合計2.5目勝ちでのタイトル奪取。
昔、「ヨセの加藤」名誉王座が趙治勲名誉名人から半目勝ち3回（中押し負け2回）合計1.5目で十段を奪取したのを思い出しました。調べてみると1983年のことでした。

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posted at 08:20:58

あんちもん2 @antimon2

とりあえず朝起きてすぐJuno入れた #JuliaTokyo

タグ： JuliaTokyo

posted at 07:09:51

ファインマンbot @feynmannnn

私が若かった頃、ディラックは私にとってヒーローでした。彼は古い物理学の枠を突き破って穴をあけたのです。つまり、新しい物理学の方法を創り出したのです。現在、私達がディラック方程式と呼んでいる方程式の形を、ディラックは大胆にも推測だけから決定し、その物理的解釈は後でつけたのです。

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posted at 07:01:50

Massimo @Rainmaker1973

The geoid is the shape that the ocean surface would take under the influence of the gravity and rotation of Earth alone, if other influences such as winds and tides were absent buff.ly/1T5CsGW pic.twitter.com/1I08Zww3u9

タグ：

posted at 06:18:31

あんまり意識してなかったけれど

Issue Aがあってそれを解決するPull Request X があって Issue A の番号を貼っておくとマージされたときにクローズするのね．

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posted at 02:49:28

ここ数ヶ月で Juno．jl の Documentation 気付いたら充実してる件．やっぱり大学生の夏休みは人類を救うのでは？

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posted at 02:43:31

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posted at xx:xx:xx

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

juliaのslackに #juno-bridged っていうチャンネルがあって、そこでissue立てるまでもないJunoに関する質問とか軽いdiscussionとかをしているのでもしよければ :)

slackinvite.julialang.org

release noteはdiscourseに上げています:

discourse.julialang.org/c/tools/juno

#juliatokyo #Juno

タグ： juliatokyo juno

posted at 02:08:25

NinjaやNarutoって言葉とか，Makie.jl ってあるしこれから通じるかもできゅ（遠い目をしながら） twitter.com/termoshtt/stat...

タグ：

posted at 01:30:15

@julialangisthe なんか1時間前にFluxがバージョンアップしてtestmodeが消えたんですよwww

タグ：

posted at 01:28:05

discourse.julialang.org/t/pkg-workflow...

タグ：

posted at 01:27:26

#統計 Fisher検定で片側の確率の2倍をP値とする流儀の方が採用すれば、P値が大きくジャンプしなくなるが、P値はひどく大きくなっているので、全然実用的じゃない。Yates補正版のχ²検定も同様。

どちらも使っちゃいかんやつ。

タグ：統計

posted at 01:20:45

#統計 #Julia言語

 nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
2×2の分割表の独立性検定とオッズ比の信頼区間

の函数 twobytwo_test に calc_all オプションを追加した。trueにすると添付画像のように沢山のP値と信頼区間を計算してくれるようになる。

片側の確率の2倍をP値とする流儀のP値はひどく大きくなる。 pic.twitter.com/MfT6th0HNW

タグ： Julia言語統計

posted at 01:20:44

ちょっと待ってさっきFlux.jlがバージョンアップされてGomahのCIおてるんだけどwwww

タグ：

posted at 01:12:32

#統計他人が書いた統計用のパッケージを使用せずに、自前でP値やら信頼区間を求めるコードを書いたおかげで(しかも定式化と定義も全部自分で行ない、結果的に他人の定義と一致)、細部まで理解が進んだ感覚が半端ない。

タグ：統計

posted at 01:08:48

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

#統計

10 90
20 80 のFisher検定
P値: 7.34% (5%よりかなり大きい)
95%信頼区間: [0.1927, 1.0072] (1をぎりぎりで含む)

10 91
20 80 のFisher検定
P値: 4.97%
95%信頼区間: [0.1906, 0.9965] (1をぎりぎり含まない)

この例は信頼区間の重要性を示す例になっているかも。
補正無しのχ²検定もよい。 pic.twitter.com/RbQNEB0BOE

タグ：統計

posted at 01:05:12

@ceptree ceptreeもおったで

タグ：

posted at 00:59:21

ceptree @ceptree

みんなJuliaTokyoいってるやんけ

タグ：

posted at 00:58:32

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

#統計

10 90
20 80

という分割表のサンプルでは、横の合計しか固定しなければ、可能な分割表の種類は約1万通りになるが、縦横の合計を全て固定すると、31通りしかなくなる。約1万と31では違いが大きい。

縦横の合計を固定すると有限離散性が超絶悪化して相当な悪影響を覚悟する必要がある。

タグ：統計

posted at 00:57:29

今日発表した方，資料を上げていただけるとありがたいです！イベントページの下の方に資料を共有する場所があります。
juliatokyo.connpass.com/event/153435/
#JuliaTokyo

タグ： JuliaTokyo

posted at 00:56:20

#統計 #Julia言語ソースコード↓

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

Fisher's exact testは有限離散性の悪影響が強く出易い検定なので、P値そのものはあんまりあてにならないという印象が強い。

Fisher's exact testと整合的な信頼区間の方はこの例ではジャンプしていない。 pic.twitter.com/YJWqeNLINg

タグ： Julia言語統計

posted at 00:54:32

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

#統計

 scholar.google.co.jp/scholar?cluste...
Dupont 1986

の例

10 90
20 80

から

10 91
20 80

にかけて、Fisher's exact test のP値が不連続にジャンプする(笑)。

理由は超幾何分布がどういう分布かよく知っていればすぐにわかる。(左右対称な分布を少しずらして非対称にしている。) pic.twitter.com/hAdKJtoe3r

タグ：統計

posted at 00:49:10

今日来てくださった方ありがとうございます！
また，会場を提供してくださったSpeee様，ありがとうございます！ #JuliaTokyo

タグ： JuliaTokyo

posted at 00:43:29

春 @sunbluesome

#juliatokyo で一番印象に残ったのは、(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰさんと電車乗り過ごして終電なくしかけたこと。

タグ： juliatokyo

posted at 00:32:01

#JuliaTokyo には参加していないが、私による Weave.jl の紹介↓

github.com/genkuroki/msfd...

Weave.jl で作ったPDFファイルの例↓

github.com/genkuroki/msfd...

タグ： JuliaTokyo

posted at 00:31:42

残り2件のツイートを見る

Frank Harrell @f2harrell

100 pages of online course notes added for Regression Modeling Strategies: intro to survival analysis and parametric survival models: hbiostat.org/doc/rms.pdf now 504 pages #bbrcoourse #Statistics @vandy_biostat pic.twitter.com/TGdQNCE8pM

タグ： bbrcoourse Statistics

posted at 00:26:44

Shuhei Kadowaki @kdwkshh