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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2020年02月01日(土)

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年2月1日

ラズパイってすごない?
そこらへんに落ちてるケーブルで給電できるしそこらへんのマウス、キーボード、ディスプレイ用意してSDカードにイメージを焼けば私でもングルボードを使えるようになるんですよ。

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posted at 00:30:21

David Cox @dcox21

20年2月1日

@Trianglemancsd I love this.

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posted at 00:54:45

統計たん @stattan

20年2月1日

事前分布意外にもむちゃくちゃ気を配らないといけないんだな、これが。事前分布にしかツッコミがいかないのはそもそもだめ。 twitter.com/toshizumi1225/...

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posted at 00:54:58

Jovan Miles @JovanDM

20年2月1日

@Trianglemancsd This is great

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posted at 01:18:00

カイヤン @389jan

20年2月1日

ベイズに関するグローバルタイムライン(あれば)の緊張度が高まってますが,渡辺澄夫先生の講演が慶応大学三田キャンパスであるようです.

題名:ベイズ統計学と情報量規準
日時:2/28 13:30-15:00 
場所: 慶應義塾大学三田キャンパス南館4F会議室 (公式地図の2番)
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...

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posted at 01:28:15

羽生理恵 @yuzutapioka

20年2月1日

バスチーどうだった?と聞きましたら『チーズの味がしたよ!』とありのままで〜♫の感想。そして焦げた皮は剥いだようなので、苦味が特徴であると伝えると目を丸くしてました。
チーズ美味しかったそうです。 twitter.com/osajii56/statu...

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posted at 01:29:12

タム @TAMUFINISH

20年2月1日

小林まことの『青春少年マガジン1978〜1983』
吉田聡の『七月の骨』
車田正美の『藍の時代』
どれも良かったけど
平松伸二の自伝的漫画『そして僕は外道マンになる』を今読んでいて、面白い pic.twitter.com/Pgv3Z4MBZN

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posted at 02:44:55

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年2月1日

こんな感じで Julia の Documenter.jl でWebpage作れるの
未来を感じてしまう.

ちなみに jmd 形式のは weave("doc.jmd", doctype="github") のようにして md ファイルを吐き出しておくと表示ができる.

コレでかつる. pic.twitter.com/MmicuOZteM

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posted at 03:12:26

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年2月1日

コレでgitbookの悶々から離れることができる.

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posted at 03:13:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

@toshizumi1225 @abiko_ushi #統計 ベルヌイ分布モデルにおけるサイズnのサンプルx_1,…,x_nの尤度函数は、x_1,…,x_n中の「成功」の個数をkと書くとき、

L₁(p) = pᵏ(1-p)ⁿ⁻ᵏ

になり、nに対する二項分布モデルのサイズ1のサンプルkの尤度函数は

L₂(p) = n!/(k!(n-k)!) pᵏ(1-p)ⁿ⁻ᵏ

になります。続く

タグ: 統計

posted at 06:29:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

@toshizumi1225 @abiko_ushi #統計 続き。2つの尤度函数はパラメータpの函数として定数倍の違いしかありません。

だから、nに対する二項分布モデルのサンプルサイズ1での推定とベルヌイ分布モデルにおけるサイズnでの推定は同じになります。

これは最尤法でもベイズ法でも同じ。続く

タグ: 統計

posted at 06:33:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

@toshizumi1225 @abiko_ushi #統計 尤度函数L(p)について最尤法の解はL(p)を最大にするp=p*です。L₁(p)とL₂(p)での最尤法の解は同じです。

事前分布φ(p)に対する事後分布ψ(p)は

ψ(p) = Z⁻¹ φ(p)L(p) (Z =∫_0^1 φ(p)L(p) dp)

と定義されます。L₁(p)とL₂(p)は定数倍の違いしかないので対応する事後分布は等しい。続く

タグ: 統計

posted at 06:37:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

@toshizumi1225 @abiko_ushi #統計 以上の数式を使った説明はあびこ(牛)さんによる【コイン10回投げ1セット[n=10の二項分布のサイズ1のサンプル]でも1回投げ10セット[ベルヌイ分布のサイズn=10のサンプルサイズ]でも、持っている情報は同じ】の1文に要約されます。

こういう類の予備知識は常識。続き

twitter.com/abiko_ushi/sta...

タグ: 統計

posted at 06:41:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

@toshizumi1225 @abiko_ushi #統計 さすがに、「nに関する二項分布のサイズ1のサンプルによる推定」と「ベルヌイ分布のサイズnのサンプルによる推定」が等価であることさえ知らない状態で、この一連の話題に参加するのは無理だと思いました。

あびこ(牛)さんは十分に親切な解説をしていると思います。

タグ: 統計

posted at 06:46:49

非公開

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posted at xx:xx:xx

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

@toshizumi1225 @abiko_ushi #統計 訂正

❌ ベルヌイ分布のサイズn=10のサンプルサイズ
⭕️ ベルヌイ分布のサイズn=10のサンプル twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 06:56:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

@toshizumi1225 @abiko_ushi #統計 toshizumi1225さんは、言葉だけではなく、数式も使って考えたり質問したりする方が、疑問が解消するのが早くなると思いました。

数学的に地道な一歩一歩の計算や論証は必須。

それだけで納得できないなら、コンピュータで計算例を作る。

あびこ(牛)さん(や私)がやっているのはそういうこと。

タグ: 統計

posted at 07:04:41

のらねこ!夏コミ2日目西あ08b @ragemax

20年2月1日

ACアダプタを変えるとThinkCentre M715q Tinyは少し速く、ThinkCentre M75q-1 Tinyは劇的に速くなります risaiku.net/archives/6048/

一応法人向けPCなので、消費電力を抑えるために65Wにしたんだろうなあと容易に想像できる。

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posted at 07:08:15

岩田健太郎 K Iwata, MD, M @georgebest1969

20年2月1日

他の病気も大事。ワクチンなどで子宮頸がんは向こう10年で3分の1減る。22世紀には99%減って6200万人の女性の命が救われる、、、日本以外では。 www.thelancet.com/journals/lance...

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posted at 07:23:22

岩田健太郎 K Iwata, MD, M @georgebest1969

20年2月1日

厚労省や予防接種部会の委員は自分たちの不作為がたくさんの日本女性の命を奪っていることにもっと身悶えすべきだぞ。はっきり言ってコロナウイルスより遥かに遥かに深刻かつ長期的問題なのに、罪の意識がなさすぎる。

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posted at 07:27:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 #超算数

仲間発見😊

文科省が宣伝した四分位数のスタンダードでない定義を前提にしないと正解できない問題の出題は出題ミス扱いが妥当。

そもそも、データの大まかな様子を表すための道具に不要な細かい性質を出題しようとしている時点で、問題を作った人の教養に問題があることは明らか。 twitter.com/shiooshii/stat...

タグ: 統計 超算数

posted at 07:42:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 #超算数

以下のリンク先の発言にも大共感!

私は教育関係のツイートを結構しているので、「できる子ならそれでも当然マルをもらえるはず」的な反応があって、「このクソが!」と思うことがよくあります。

すでにあの四分位数の問題を「良問」とみなすおバカさん達の反応が結構あるので不安。 twitter.com/shiooshii/stat...

タグ: 統計 超算数

posted at 07:47:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 研究結果の再現性が問題にされている文脈で、統計分析の再現性を下げる原因になる行為を素通しするのはおかしいよね。

ベイズ統計に限らず、P値や信頼区間についても、前提をクリアに明示して、分析結果が信頼できなくなる場合について正直に説明することは大事なことだと思います。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 07:55:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 うけた(笑)

一般向けの本でよくありがちなパターンは、ベイズ統計の例として

* モンティ・ホール問題や偽陽性の確率の計算へのベイズの定理の応用(未知の分布の推測を行うベイズ統計とは異なる)

* ナイーブベイズ(MAP法の予測分布とベイズ統計の予測分布は異なる)

を挙げる誤りを犯すこと。 twitter.com/hoxo_m/status/...

タグ: 統計

posted at 08:17:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 「豊田秀樹さんの本をすでに大量購入して失敗した」と感じてしまった人がいるかもしれませんが、豊田秀樹さん特有のおかしな考え方を明瞭に否定した上で、そこに書いてある正しい部分だけを抽出して読めば問題ないし、「反面教師」のお陰で勉強にもなることもあると思います。

タグ: 統計

posted at 08:23:37

積分定数 @sekibunnteisuu

20年2月1日

@suugakuenshuu @tempekumasan それは駄目な教師でしょう。そういう人が数学を教えてはいけない。

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posted at 08:45:56

mtmt @mtmtlife

20年2月1日

記事を書きました。
将棋界では佐藤康光会長(50)から藤井聡太七段(17)に至るまで、みんな「ひえー」と声に出して驚く(松本博文) - Y!ニュース news.yahoo.co.jp/byline/matsumo...

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posted at 08:59:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

これよく分かる。

「正しく怖がる」と「怖がる」と言っているのに、勝手に「怖くなくなる」という話だと解釈してもとの主張をねじ曲げる困った人達が出て来る。

「Aを怖がるな」という話をしているのではなく、「Aだけを怖がるのではなく、Bも怖がるべきである」という話をしているのだ。 twitter.com/engeikana/stat...

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posted at 09:16:20

Katsushi Kagaya @katzkagaya

20年2月1日

私は測度論を知りませんが「確率は分布で測る」という確率論の基本を思い出すと「仮説の正しい確率」での「仮説」は我々が普通使う仮説の意味ではないなと気づきます。〈確率は分布で測る→ここでの分布はデータの分布ではなくて事後分布→事後分布はデータの現れ方に依存して変わるから正しさはない〉 twitter.com/stattan/status...

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posted at 09:46:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

@toshizumi1225 @abiko_ushi 【N=1??と引っかかっていました。これは事前分布が既知だからということですね。】

いいえ。事前分布が不要の場合(最尤法の場合)について私が説明した部分が視界に入っていたでしょうか?

何を言っているか理解不可能。

「N=1」で引っかかること自体が何も理解していない証拠になっている。

タグ:

posted at 09:47:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

@toshizumi1225 @abiko_ushi 数学がらみのことで「〇〇までは追えている」という言葉は多くの場合に信用できないです。言葉で言わずに、計算したノートの写真を示した方が良いです。

私も信用してもらうために、数式も使った説明をし、さらにコンピュータで作った例とソースコードを示すことが多いです。

タグ:

posted at 09:51:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

@toshizumi1225 @abiko_ushi 例えば【L₁(p)とL₂(p)は定数倍の違いしかないので対応する事後分布は等しい】の証明はできましたか? twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 09:54:42

Katsushi Kagaya @katzkagaya

20年2月1日

ここでの「正しさ」も分布で「正しく測れる」(定義したモデルの中の確率なので正しく測れる)くらいの意味なのかなと想像します。データを生み出す真の分布、予測分布として近づけたい真の分布で正しく測れる確率では〈ない〉ことは未知の分布なので明らかですよね。

タグ:

posted at 09:55:13

Katsushi Kagaya @katzkagaya

20年2月1日

不明瞭なところにかんする質問、エラーメッセージなどいただければ、できるだけ回答します。この件についてはより良い認識が広がることが私の希望なので。

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posted at 10:03:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 批判的な書評を書いて発表したりすれば、本当に勉強になってしまうと思います。

私は最初からそういう目的で「この本で勉強しちゃまずい」と思っている本を身銭を切って購入することがあります。

そういう本を意図せず購入した場合であっても、「転んでもタダで起きない精神」で行けば大丈夫。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 10:08:25

S (ツイートはスレッド全体をご確認く @esumii

20年2月1日

@shiba_masa 大臣のツイート twitter.com/shiba_masa/sta... やそのリンク先には一言も「英語」の話とは書かれていないと思います。ご参考になれば幸いです。

タグ:

posted at 10:14:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 ベイズ統計で使うサンプルの確率的生成のされ方に関する数学的モデルの例

(1) モデル内部では、まずルーレットを回して、サイコロA,B,Cのどれかを選ぶ。(ルーレットの出目A,B,Cの確率分布を事前分布という。)

(2) 選んだサイコロをn回ふって出目を記録する。

タグ: 統計

posted at 10:16:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 大事な注意: (2)では(1)で選んだサイコロをふり続けます。例えば、(1)でCのサイコロが選択されたなら、Cのサイコロをふり続ける。途中で他のサイコロに変えてはいけない。

タグ: 統計

posted at 10:16:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 以上のモデルの応用例

(i) サイコロXをn回ふって出た目のデータを取得。

(ii) モデル世界内で、そのデータと完全に同じ目が出た場合を考える。数学的には条件付き確率分布を考える。

(iii) その条件付き確率分布で次に出る目の確率分布がサイコロXの出目の確率分布を近似していると期待する。

タグ: 統計

posted at 10:22:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 1つ前のツイートの内容がベイズ統計の基本です。事後分布を一切持ち出さずに、ベイズ統計で使われる数学的モデルがどのように応用可能であるかをシンプルに説明している。

肝になるのは、モデル内での条件付き確率分布の概念です。

タグ: 統計

posted at 10:24:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 もしも、モデル内にあるサイコロA,B,Cのどれもが、サイコロXとは全然異なる出目の確率分布を持っているなら、以上の手続きによるサイコロXの出目の確率分布の推測はひどく外したものになってしまうでしょう。

モデル内の数学的に(仮想的に)用意するサイコロA,B,Cの選択は非常に重要。

タグ: 統計

posted at 10:27:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 一方、モデル内のサイコロA,B,Cのどれかの出目の確率分布がサイコロXの出目の確率分布を非常によく近似していたら何が起こるか?

そのとき、サイコロをふる回数nを増やすと、上の(iii)で作った出目の確率分布がサイコロXの出目の確率分布を非常によく近似するようになることを証明できます。

タグ: 統計

posted at 10:32:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 そうなりそうな理由は次のように説明できます。

モデル内では最初にルーレットを回してサイコロA,B,Cのどれかを選び、その後は選んだサイコロを変更せずにふり続けます。

続く

タグ: 統計

posted at 10:36:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 続き

そうやってふり続けて出た目がサイコロXをふって出た目と完全に一致しているなら、最初にランダムに選ばれたサイコロがサイコロXに近い確率分布を持つものになっている確率が高くなっているはずです。

続く

タグ: 統計

posted at 10:39:19

新清士@(生成AI)インディゲーム開発者 @kiyoshi_shin

20年2月1日

すごい、頑張ったなあ。香川ゲーム規制条例に高校生が反対。
条例制定 高校生が反対署名提出|NHK 香川県のニュース www3.nhk.or.jp/lnews/takamats...
「県内の男子高校生がインターネット上で集めたおよそ600人分の条例に反対する署名を31日、県議会に提出しました。」

タグ:

posted at 10:41:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 続き

実際にそうなっていれば(実際にそうなることを示せる)、モデル内でサイコロXの出目のデータと同じ目がn回続けて出た場合に制限した条件付き確率分布のもとで、次に出る目はサイコロXをよく近似したサイコロの出目になる確率が高くなるわけです。

タグ: 統計

posted at 10:42:04

S (ツイートはスレッド全体をご確認く @esumii

20年2月1日

@shiba_masa 大臣のご返信が分散しているので、こちらにもリンクで失礼いたします。twitter.com/esumii/status/...

タグ:

posted at 10:43:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 モデル内でサイコロXの出目のデータと完全に同じ目が出続けた場合に、サイコロA,B,Cのどれが選ばれているかに関する(モデル内でしか通用しない)確率分布を事後分布と呼びます。

これで事後分布も出て来ました。

タグ: 統計

posted at 10:44:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 現実世界のサイコロXをふるケースでは、確定済みのサイコロXをふり続けることによってデータ(サンプル)が生成されます。

それに対してモデル内では、最初にルーレットを使ってランダムにサイコロA,B,Cのどれかが選択され、選択されたサイコロが振り続けられます。

タグ: 統計

posted at 10:47:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 モデル内設定は、最初に確率1でサイコロXと同じ確率分布を持つサイコロが選択されるという例外的な場合を除けば、確定済みのサイコロXをふり続ける場合とぴったり一致することは決してありません。

この意味でベイズ統計で使う数学的モデルは常に非現実的です。

タグ: 統計

posted at 10:55:21

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 サイコロA,B,Cの中にサイコロXの確率分布をよく近似するものがなければ事前分布のルーレットをどんなに変えてもベイズ法による推測の誤差は大きくなります。続く

タグ: 統計

posted at 10:57:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 仮にサイコロA,B,Cの中にサイコロXの確率分布をよく近似しているものが含まれていたとしても、事前分布でそのよく近似しているサイコロが選ばれる確率が小さいならば、同一のサンプルサイズnにおける推測の誤差は大きくなります。

タグ: 統計

posted at 10:59:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 注意・警告: これは統計学的推測に関する話なので、サイコロXの出目の確率分布が未知であるという設定で考えていることに注意せよ。サイコロXの出目の確率分布を知らないままで、推測結果の信頼性を比較する数学的技術の開発は重要。最尤法の場合の画期的な結果が所謂赤池情報量規準(AIC)です。

タグ: 統計

posted at 11:03:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 以上のように、ベイズ統計の説明において「主観確率」の話は一切必要ありません。

上で述べた意味で非現実的な設定の数学的モデルを使っているのことを素直に認め、無理矢理にモデルと現実を対応付けようとせずに、「目的に合わせて役に立てば良い」とおおらかに考えることが必要だと思います。

タグ: 統計

posted at 11:10:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

@toshizumi1225 @abiko_ushi 【そこまでのリソースを割いていません】

特別なリソースが要求されるような問題を出していません。

本当に何も理解していないのだと推測されます。

自分が理解していないことを認識できていないほど何も理解できていない。私も結構そういうことがあります。数年経って気付いて「うぎゃあ」となる。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 11:15:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

@toshizumi1225 @abiko_ushi 【L₁(p)とL₂(p)は定数倍の違いしかないので対応する事後分布は等しい】の証明をできていないだけではなく、証明に特別なリソースが必要だと思っているということは、あびこ(牛)さんの解説を何一つ理解できていない証拠になります。

何も理解できていないことの認識は理解の第一歩です。

タグ:

posted at 11:26:20

e10go @e10go

20年2月1日

@genkuroki @kuri_kurita そういうのを「勝手解釈藁人形」って名付けたら?

タグ:

posted at 11:38:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

@toshizumi1225 @abiko_ushi おそらく、統計学の基礎部分の数学の理解がゼロに近い状態なのだと思います。

健全な疑問の持ち方をしたいなら、計算や証明を疎かにせずに、コンピュータで例を作る技術も身に付けておくと具合がよいと思う。

あびこ(牛)さんのブログ記事を理解できるだけで考えるネタが増えて人生の楽しみが増える。

タグ:

posted at 11:52:17

@kuri_kurita

20年2月1日

www.snopes.com/fact-check/10-...

“we have not been able to definitively determine the authenticity of this clip and claim, though this child likely is not 10 months old and probably closer to 4 or 5 years old.” twitter.com/tyomateee/stat...

タグ:

posted at 11:56:48

非公開

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posted at xx:xx:xx

ロボ太 @kaityo256

20年2月1日

「IntelコンパイラとGCCの吐くアセンブリを比較して、最適化能力を調べて良いか(EULAに違反しないか)」という質問、Intelの中の人から「問題ないよ!」という返事が来ました。……あれ?これは深堀りして記事を書かなければいけなくなったのでは・・・? twitter.com/kaityo256/stat...

タグ:

posted at 12:05:22

ケフっち@Deterministic @__cheph__

20年2月1日

怒られるかもだけど、僕が #Julia言語 についつい期待してしまうのは、僕のような下手くそが書いても自分のアイデアがを素直に表現できて」「ある程度はやく動いて」「検証しやすくて」「議論しやすい」こと。【下手くそが】がポイント。結構いい感じ。

タグ: Julia言語

posted at 12:07:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

@toshizumi1225 @abiko_ushi 件の問題の解答例

c=n!/(k!(n-k)!)とおく。L₂(p)=cL₁(p)なので

L₂(p)の事後分布
=φ(p)L₂(p)/∫_0^1 φ(p)L₂(p) dp
= φ(p)cL₁(p)/∫_0^1 φ(p)cL₁(p) dp
=cφ(p)L₁(p)/(c∫_0^1 φ(p)L₁(p) dp)
= φ(p)L₁(p)/∫_0^1 φ(p)L₁(p) dp
=L₁(p)の事後分布.

分子分母で定数cがキャンセルするだけ。

タグ:

posted at 12:29:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

@toshizumi1225 @abiko_ushi こういう議論を頭の中でノータイムで行える人達が議論しているので、そこに参加するためには、そういう技量が必要なことを認識しながら疑問を表明するようにした方がよいと思いました。

質問に答えをすでに言ってもらっているのに、そのことに気付けずに、質問を繰り返されても困惑するのみ。

タグ:

posted at 12:32:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 解説へのリンク

私は「P値や信頼区間よりベイズ統計の方が分かりやすい」とあっさり言わない方がよいと思っています。

そう言う人には、分かりやすい解説を書けるものなら書いてみろと言いたい。

私はベイズ統計もまたややこしい話で大変だと思っています。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 12:37:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計

* 事前分布さえ受け入れてしまえばベイズ統計の方が易しい

だの

* 頻度論の95%信頼区間の95%の意味より、ベイズ統計での95%信用区間の95%の意味の方が分かりやすい

だの言う人達に私は大いに問題があると思っています。

それ、はっきり言って詐欺なのでやめた方が良いです。

タグ: 統計

posted at 12:43:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 その手の詐欺を行う人達に共通している特徴は、予測分布の話を一切しなかったり、軽く済ませ、主に事前・事後分布に関わる話をしたがること。

モデル内部の現実に対応物が存在しない確率分布である事後分布で計算した確率を「分かり易い」とあっさり言えるセンスを私はまったく理解できない。

タグ: 統計

posted at 12:50:11

統計たん @stattan

20年2月1日

統計を応用する人の一部にとっては、よく分かんなくても簡単に使えて査読で突っ込まれない無難な方法であればなんでも良くって、なんなら色々な面倒な改革は自分の論文も通りにくくなるからやらなくていいとさえ思ってるのかなとか思ったりした。

タグ:

posted at 12:53:10

おおた @wota9758

20年2月1日

仙台のヤバさ

・東北の中心
・東京駅まで2駅、しかも1時間半
・東北のわりに暖かく涼しく雪も少ない
・都市機能はあるのに、人が少ないからストレスがない
・家賃相場が東京の半分以下、しかも駅近で綺麗な物件に住める
・メシが美味い
・東北各地から美人が集ってくる
・東北の中心
・宮城においでよ

タグ:

posted at 12:56:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計

95%信頼区間の95%は、モデル内での標本分布で測った確率。より詳しく言えば、モデル内において標本を生成したパラメータの値がその区間に含まれる確率です。(実際には近似値)

ベイズ統計での95%信用区間の95%は、モデル内での事後分布で測った確率です。詳しい内容の説明は結構面倒。

タグ: 統計

posted at 13:00:50

Katsushi Kagaya @katzkagaya

20年2月1日

論文を通すことが主な目的として統計学を使いたい人にはこれらのやりとりが不毛に見えるかもしれませんね。よく使われてる方法について根幹から考え直す意味でもベイズ統計を学ぶ価値があると感じてます。しかも日本語情報が最先端。 twitter.com/stattan/status...

タグ:

posted at 13:02:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 「確率」という用語を健全に使った議論をしたい人は、「その確率はどの確率分布で測った確率ですか?」という質問に即答できるようにしておく必要があります。

その質問に答えられそうもない場合には、「確率」がらみの議論は自分には無理だと認めて、勉強し直すしかないです。最低限の要求。

タグ: 統計

posted at 13:05:03

ながぴい @Nagapiii

20年2月1日

ペナルティとか言われてもねぇ…
やる気も出ねぇな。 twitter.com/Yomiuri_Online...

タグ:

posted at 13:05:57

io302 @io302

20年2月1日

『医療現場において、ウイルスはアルコールでは消毒出来ないというのが通説』

え?そんな医学情報どこで??

『アルコール消毒など行っていただくよう(厚労省)』
www.mhlw.go.jp/stf/seisakunit...
WHO(表参照)
whqlibdoc.who.int/hq/2009/WHO_IE...

『医療従事者はみな苦笑い』してますよ

twitter.com/hasumi29430098... pic.twitter.com/el2og9o3FP

タグ:

posted at 13:09:48

io302 @io302

20年2月1日

ちなみに新型コロナウイルスはエンベロープをもつウイルスなので、アルコール消毒が『とても有効』。インフルエンザもエンベロープあり。

『「アルコールは無効」という判断が確実』なんていうデマを信じてはいけません。日本でも海外でも、そんな手指衛生指導はしてません

pro.saraya.com/kansen-yobo/ba...

タグ:

posted at 13:13:44

園芸家 @engeikana

20年2月1日

@e10go @genkuroki @kuri_kurita 藁人形はたいてい勝手解釈ですけどねw

タグ:

posted at 13:18:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 事後分布がどのように非現実的な設定の数学的モデルの世界に出て来るかについては以下のリンク先のスレッドに解説を書いた。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 13:26:41

某ことり @ktrmnm

20年2月1日

ある数学科のPhD studentが a > 1のヘルダー関数を研究してて、ディフェンスのその日に定数関数しかないことを指摘されて撃沈した都市伝説、どこに書いてありましたっけ

タグ:

posted at 13:41:18

io302 @io302

20年2月1日

WHO手指衛生ガイドライン(日本語で一部抜粋)
www.kenei-pharm.com/cms/wp-content...

アルコールによる手指消毒の重要性が提示。ちなみに明らかな汚れが付着した場合や、トイレ使用後は石鹸・流水での手洗い必須です。

あれ?トイレ後手洗いしないのに、コロナウイルス怖がってる人がいるんですか?

まさかね pic.twitter.com/HbxsgBryu0

タグ:

posted at 13:46:40

Katsushi Kagaya @katzkagaya

20年2月1日

言うまでもないことですが、我々科学者が知りたいのは、データを生み出した現象の構造です。

タグ:

posted at 14:01:58

某ことり @ktrmnm

20年2月1日

@_kohta ああ、なんかこれだったような気がします…!

タグ:

posted at 14:30:18

統計たん @stattan

20年2月1日

統計が道具ってのは比喩的な意味でしかないわけで… twitter.com/toshizumi1225/...

タグ:

posted at 14:47:10

闇のapj @apj

20年2月1日

いくつかリツイしたけど、ついてるリプがどれこれも凄すぎる……w。ツイッター界隈は非モテの話の方がよく流れてくるけど、相手が居たら居たでこの展開も覚悟しなきゃいかんというのはもっと知られて良さそう。ぶっちゃけ非モテの方が気楽じゃないか? twitter.com/gororin_darari...

タグ:

posted at 16:10:12

Masashi Komori @masashikomori

20年2月1日

@daihiko 昔は「頻度主義者 対 ベイズ主義者」みたいな対立が煽られてたのに,いつの間にかゴジラ対メカゴジラみたいになってる.

タグ:

posted at 16:23:21

Katsushi Kagaya @katzkagaya

20年2月1日

「確率」と出てきた時「どの分布で測っているのか?」という基本を思い出すと参考になるかもしれません。
twitter.com/katzkagaya/sta... twitter.com/katzkagaya/sta...

タグ:

posted at 16:32:04

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年2月1日

Type のインスタンスにも docstring つくのね。

```julia:azarashi.jl
struct Goma
end

"This is a goma struct"
g=Goma()
```

```
$ julia -qL azarashi.jl
help?> g
search: g get gcd GC get! gcdx gperm Goma global getpid getkey

This is a goma struct
```

タグ:

posted at 16:33:50

Ishida the Brain Dam @tbs_i

20年2月1日

まあ平たく言うとそうだよな。皆自分の専門の××学をやりたいのであって、統計学は仕方なくやってる。
自分とこの学問的要請と統計学からの要請で折り合いつけないとならないけど、その折り合いをどうつけていけば良いかわからない。 twitter.com/stattan/status...

タグ:

posted at 16:36:37

Ishida the Brain Dam @tbs_i

20年2月1日

「仮説が正しい確率」がバズってるけど、逆に言うとあれは心理学が折り合いつけられないでいる悲鳴なんだと思ってる。

タグ:

posted at 16:39:33

わしお @washicomp

20年2月1日

@wota9758 「時間距離」があまりに近すぎるがゆえに、かつての職場の先輩が、「仙台〜東京、昼と夜で2往復」をやらされていたのはさすがに気の毒でした…

タグ:

posted at 17:39:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 自然言語で説明しても理解し難いと感じる人のためにこのスレッドのツイートの内容を #Julia言語 に翻訳しました(笑)

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
ベイズ統計の簡単な例

サイコロA,B,Cはそれぞれ

サイコロA = 一様分布
サイコロB = 1,2,3が出易い
サイコロC = 4,5,6が出易い pic.twitter.com/BkTspIgjTv

タグ: Julia言語 統計

posted at 17:42:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 #Julia言語

サイコロXがモデルのサイコロCに一致するとき、サイコロXのサンプルでサイズを増やしながら、ベイズ推定を行った場合。予測分布はサイコロX=Cに収束します。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/i6IAtLYiHe

タグ: Julia言語 統計

posted at 17:44:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 #Julia言語

サイコロXがモデルのサイコロBに近いがBとは少し違う場合に、サイコロXのサンプルでベイズ推定を行った場合。予測分布はサイコロBに近付く。

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

タグ: Julia言語 統計

posted at 17:45:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 #Julia言語

サイコロXがサイコロA,B,Cのどれとも異なる場合。この場合にはベイズ推定さんはサイコロXはサイコロAに一番近いと言っているようです。

次のリンク先のコードはこのスレッドの解説の忠実な翻訳になるように注意して書いています。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/mDRXo79wDc

タグ: Julia言語 統計

posted at 17:47:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 #Julia言語 注意・警告: 以上においては、データ=サンプルを取得したサイコロXの出目の確率分布をプロット時に参照していますが、現実世界で行う統計解析ではサイコロXの確率分布は未知のままになります。この点を誤解すると非常にまずい。

正解が見えない暗闇の中であがく技術が統計学。

タグ: Julia言語 統計

posted at 17:50:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 しかし、コンピューターでの数値実験で、正解が見えている状態で、数学的に何が起こっているかを沢山の例を見て認識しておくことは非常に大事。

n→∞での綺麗な漸近論が書いてある教科書を読んで理解するだけではなく、有限のnでどういう感じのことが起こっているかを確認することが大事。

タグ: 統計

posted at 17:52:22

mtmt @mtmtlife

20年2月1日

ひえー、こういう記事がバズるのか・・・。 twitter.com/hatebu_eandb/s...

タグ:

posted at 17:56:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 #Julia言語

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
で公開されているノートは誰でもダウンロードして自分のパソコンで実行可能。

ただし、Julia+Jupyter notebookの環境が必要になる。

www.google.com/search?q=Julia...

Julia v1.1.0 の Windows 8.1 へのインストール
nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...

v1.3.1でも同じ。

タグ: Julia言語 統計

posted at 17:57:49

ムスビ @musubi_liv

20年2月1日

※キャラ崩壊
20世紀を楽しむD様 pic.twitter.com/sQZNfLplOD

タグ:

posted at 18:04:56

岩田健太郎 K Iwata, MD, M @georgebest1969

20年2月1日

一宮医師会のお招きで2時間喋りました疲れたー。ときに2009年にあれだけパニクった「新型インフル」ですが、今も世界中(日本含む)で流行中です。病原性は変わってません。毎年たくさんの方が亡くなっています。なのに最強の防護策ワクチンは打たれてません。コロナ死亡者ゼロなのに、、、

タグ:

posted at 18:13:18

岩田健太郎 K Iwata, MD, M @georgebest1969

20年2月1日

リスクは小さいときはパニクり、大きくなりすぎると不感症になる。行動心理学か行動経済学的に吟味すべき命題だな。

タグ:

posted at 18:21:39

mtmt @mtmtlife

20年2月1日

「ひえー」を団体で使っているのが将棋界です。
twitter.com/jiro6663/statu...

タグ:

posted at 18:38:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 #Julia言語

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
ベイズ統計の簡単な例

のコードはこのスレッドの内容の数学語のほぼ直訳になっています. 直訳先はJulia語. pic.twitter.com/LlSoQi5dbk

タグ: Julia言語 統計

posted at 18:43:22

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

Gaml. Y @GY18164253

20年2月1日

I know this video has been posted a lot, but it is nice and the cat's reaction is amazing

タグ:

posted at 19:41:34

あほうどり @Phoalbatrus

20年2月1日

ウチの小学一年生。学校や習い事では習ったことがないはずだが、どこかでかけ算の事を聞いているらしい。突如「60×60はいくつ?」ときいてきた。「3600だよ」「3600×24は?」「ちょっと待って、それなんの計算?」「1日が何秒かと思って」

タグ:

posted at 19:54:17

角野隼斗 - かてぃん @880hz

20年2月1日

動画上げました!! 1万円のトイピアノでも、1000万円のグランドピアノと合わせれば豪華な感じになるんじゃね?
という動画です

フル(YouTube) → youtu.be/zN6icPe9N3Q pic.twitter.com/AIc813BzIf

タグ:

posted at 19:57:20

あほうどり @Phoalbatrus

20年2月1日

いくらなんでも早いと思って「どこで聞いたの?」と聞いても「自分で思った(自分で思い付いた問題、と言いたいらしい)」という。勿論学校で時計を習っているはずだし、確か習い事でも習ったはず。しかしここまで概念化できるものか。追加質問しても確かに式の意味を理解している。

タグ:

posted at 19:59:25

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年2月1日

コンテナビルドのJobをGitHub Actions でさせるの秒で出てきてワロタ・・・.

タグ:

posted at 20:02:14

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年2月1日

わかりやすかった.ここに書かれてる概念を切り出せばビルドできるかなーっていう程度のチェックはできるね.

dev.classmethod.jp/cloud/aws/gith...

タグ:

posted at 20:02:14

あほうどり @Phoalbatrus

20年2月1日

親から見ても、ウチの子が周囲に比べて勉強ができるとは思えない。どうも教師の想定よりも遥か先にいる子は僕が思っているよりも多いらしい。

タグ:

posted at 20:03:40

暗黒通信団® @ankokudan

20年2月1日

@bampaku おお!素晴らしい!大感謝です!

タグ:

posted at 20:10:12

あほうどり @Phoalbatrus

20年2月1日

ウチの子が嘘をついていて、どこかで聞いた立式を披露しただけかもしれないが、少なくともそれを理解できているということだもんなぁ

タグ:

posted at 20:16:33

Ishida the Brain Dam @tbs_i

20年2月1日

この本に記載にかなり疑義が出されてるの知らない情弱ホイホイになってる… twitter.com/misuzu_shobo/s...

タグ:

posted at 20:17:15

S (ツイートはスレッド全体をご確認く @esumii

20年2月1日

小学生だから低スペックの何とかbookで良い、は大間違いで、アニメーションやらインタラクションやら教育用アプリは重い上、子供は容赦のない使い方をする&遅くて誤動作すると差し支えるので、大人の仕事用より高スペックマシンが必要。ちょっと経験すればすぐにわかることだと思うんですが…

タグ:

posted at 20:37:56

S (ツイートはスレッド全体をご確認く @esumii

20年2月1日

(ブラウザ上のWebアプリこそ重いのに…Gmailとかちょっと急いで操作するとすぐ入力取りこぼしまくるのに使ったことないんだろうか…

タグ:

posted at 20:40:42

S (ツイートはスレッド全体をご確認く @esumii

20年2月1日

小学生にブラウザ上でプログラミングとかやらせると嬉々としてマウス連打して並列オブジェクト1000個ぐらい作りますよ(実話

タグ:

posted at 20:43:40

万博@盲学校マジック @bampaku

20年2月1日

@ankokudan こちらこそです!良い報告ができてよかったです!

タグ:

posted at 20:56:49

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

20年2月1日

#超算数 1951年12月5日発行の『小学校学習指導要領 算数科編(試案)』MEJ 2109 www.nier.go.jp/guideline/s26e...を正式に通達する文書。
「小学校に関する学習指導要領・手引書等についてのお知らせ」(文初初第841号、1951年12月6日)
発: 文部省初等中等教育局長 辻田力、文部省調査普及局長 関口隆克

タグ: 超算数

posted at 21:02:49

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

20年2月1日

#超算数 通達の日までに刊行された指導要領と手引書について、【これらの書物については、御存じのことと思いますが教育指導上有効な資料としてじうぶん活用されるよう貴管下各学校に周知方をお願いします】とあり、以下刊行物の詳細を述べる。

タグ: 超算数

posted at 21:02:50

なないお @Nanaio627

20年2月1日

一瞬目を疑ったんですけどヤメテ…娘… pic.twitter.com/Lfr2RCBqNo

タグ:

posted at 21:44:31

Katsushi Kagaya @katzkagaya

20年2月1日

予測の視点で真の分布への適切さを測る、この赤池先生が切り拓いた視点がベイズ統計のガイドとして最近出たものには欠けていて、英語ですが松井さんに指摘されています。twitter.com/hiroshi__matsu... twitter.com/hiroshi__matsu...

タグ:

posted at 22:20:13

寿々璃 @24_suzuri

20年2月1日

題字用にと、最近隙間時間にアイビスの習字ペンいじって文字練習してる人間だけど、かすれ無しのノーマル習字ペンでもカスタムで自分好みにペンを設定してみたら良い感じになった☺️(文字を書く速さとか筆圧とかに合わせた完全に個人用設定だけど) pic.twitter.com/ZH1zHrVAb7

タグ:

posted at 22:27:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 しまった。英語でも検索をかけておくべきだった。この情報はありがたかったです。色々心強い。

分かっていない人達に共通する特徴は、事前・事後分布を主に扱い、(事後)予測分布やその予測精度(汎化性能)の重要性に触れないことですよね。

twitter.com/katzkagaya/sta...

タグ: 統計

posted at 22:37:06

森 勇一 @ymori117

20年2月1日

JAMA「食肉の推奨への反発から栄養科学者と企業の関係に疑惑が沸き起こる ja.ma/2UfCEKw 「赤身肉が健康に悪いとの研究は根拠は薄い」との論文に、ハーバード大学の栄養科学者を中心とした団体が様々な圧力をかけてきたが、その彼らは植物食品企業から多額の資金援助を受けていたと。

タグ:

posted at 22:48:23

森 勇一 @ymori117

20年2月1日

論文を掲載した学術誌の編集長あてには、論文掲載5日前から、掲載取り下げを求める「栄養学団体」からの批判メールが30分で約2000通届き、文面は(あの、悪名高い)全米ライフル協会から抗議を受けたときよりも暴力的であったと。

タグ:

posted at 22:53:08

森 勇一 @ymori117

20年2月1日

掲載前の論文を漏洩するのは規則で固く禁じられていたが、同誌にコラムを書いている栄養学者が持ち出し、「持ち出したのは論文ではなくプレスリリースだから規則違反ではない」と主張したが、実際にはこれも規則違反だったと。

タグ:

posted at 22:55:34

森 勇一 @ymori117

20年2月1日

論文とそれに基づいた推奨事項の発表後、団体メンバーはこれらをブログ・マスコミ・学会講演で激しく批判したが、同誌への投稿も議論は行わなかった。(通常、こういう場合は掲載誌に反対意見を投稿し、誌上で議論が行われることが多い。)

タグ:

posted at 22:58:47

森 勇一 @ymori117

20年2月1日

また、団体の栄養学者らは、「論文著者は食肉企業の資金が入った基金から研究資金を得たのに、その利益相反を隠している。」とも批判したが、実際には食肉企業の基金への出資は1.5%に過ぎなかった。

タグ:

posted at 23:03:36

森 勇一 @ymori117

20年2月1日

一方で団体の栄養学者らは植物食品企業から巨額の資金を得ていたが、団体代表の医師は「私と出資元の意見は一致しているので、これは『利益相反』ではなく『利益合流』だ。非難されることではない。」とコメントしている。

タグ:

posted at 23:06:25

森 勇一 @ymori117

20年2月1日

いや~、JAMA、くっそ面白い。これだから論文漁りはやめられない。

タグ:

posted at 23:07:05

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年2月1日

#Julia言語

で接平面書きたかったんです.
(´・ω・`)

wireframe と surface を各々半透明にしたい. pic.twitter.com/TDJtLMi2LJ

タグ: Julia言語

posted at 23:08:48

森 勇一 @ymori117

20年2月1日

書き忘れたけど、件の団体の関係者、論文発表数時間前に連邦取引委員会に論文訂正を求めたり(実際は管轄外)、掲載後には編集部の所在地の検事局に捜査を求めたりしている。

タグ:

posted at 23:14:13

森 勇一 @ymori117

20年2月1日

補足その2。論文が掲載された Annals of Internal Medicine は、米国内科学会が発行し、世界で五本の指に入る医学誌です。

タグ:

posted at 23:29:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 別にベイズじゃなくても(最尤法やMAP法でも)、

  パラメータの推定

という発想自体が中途半端で苦しい場合があるということぐらいは常識になるべきだと思う。

モデルのパラメータの推定は、モデルが現実において妥当性を持たなければやっても意味がないんですね。

続く

タグ: 統計

posted at 23:33:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 続き

私はど素人なので、現実世界での母集団分布の平均や分散もパラメータ(母数)と呼ぶことをずっと知らなかったのですが、個人的にその言い方は廃止した方がよいと思う。

モデルのパラメータのみをパラメータと呼べば誤解が減る。

続く

タグ: 統計

posted at 23:33:57

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年2月1日

これのサンプル
github.com/terasakisatosh...
にありますので適当にクローンまたはForkして
docs/src/ 以下に自分で md でドキュメント書いたら

make web
または
docker-compose up web
してから localhost:8000 にアクセスするとブラウザで同じようなことができます. twitter.com/MathSorcerer/s...

タグ:

posted at 23:34:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 母集団分布の平均や分散や対数の平均などであればモデル無しに定義可能。

しかし、その手の母集団分布で決まる量の推定は指数型分布族という極めて特殊な確率分布モデルによる推定と直結しており、それらのモデルの使用が妥当かどうかという問題になります。

続く

タグ: 統計

posted at 23:38:39

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年2月1日

#Julia言語

Plots.jl でオレオレレシピ作りたいんですが,良いサンプルありますでしょうか?(他力本願)

タグ: Julia言語

posted at 23:40:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 統計分析で使用したモデルが不適切ならば、モデルのパラメータをデータを使って推定しても科学的に意味のある結果は得られません。続く

タグ: 統計

posted at 23:41:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 それにもかかわらず、パラメータの推定という中途半端な発想にこだわり続けると、ベイズ統計でもパラメータの事後分布や信用区間のようなものしか考えずに、予測分布にほとんど(場合によっては全く)触れなかったり、予測分布の予測誤差の問題を中心的な話題にせずに終わってしまうことになる。

タグ: 統計

posted at 23:43:54

Katsushi Kagaya @katzkagaya

20年2月1日

データの分布ではなくて事後分布→データの分布ではなくてパラメータの事後分布

とした方が分かりやすいかもしれません。データの空間とパラメータの空間があってどちらを観て言っているのか注意する必要があります。
twitter.com/katzkagaya/sta... twitter.com/katzkagaya/sta...

タグ:

posted at 23:47:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 以上のようなことを繰り返し語って来たのですが、以下のリンク先のスレッドでもほぼ同じようなことが強調されている。

数学的モデル内にしか存在しないパラメータの推定ではなく、現実世界における未知の法則と直接比較できる予測分布の側に注目する先を変えるべき。

twitter.com/Hiroshi__Matsu... twitter.com/Hiroshi__Matsu...

タグ: 統計

posted at 23:49:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年2月1日

#統計 以下のリンク先の動画では

[右側] Dice A, Dice B, Dice C のどれを選ぶかがモデルのパラメータの決定。事後分布 posterior はパラメータの確率分布。

[左側] 推定先の Dice X の出目の確率分布と予測分布の比較。

右側だけではなく、左側にも注目できないとダメ。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 23:59:40

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