黒木玄 Gen Kuroki
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- Web https://genkuroki.github.io/documents/
- 自己紹介 私については https://twilog.org/genkuroki と https://genkuroki.github.io と https://github.com/genkuroki と https://github.com/genkuroki/public を見て下さい。
2020年02月08日(土)
@LimaLima_2010 記事に人手がないなかでどうやったら云々がありましたけど、生の人間翻訳者を雇うしかないでしょと思います。これも予算の関係なんでしょうが腹立たしいです。
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posted at 00:16:15
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posted at xx:xx:xx
Evan Patterson: Realizing Applied Category Theory in #julialang youtu.be/7dmrDYQh4rc vía @YouTube
タグ： julialang
posted at 00:29:42
ポートフォリオは絶対にダメです。私は中学校の時に不登校でしたが、ポートフォリオなどを進学で活用する方式では、東大に入り、留学し、大学で教えるという今私がやっている仕事には絶対につけなかったでしょう。集まった子供たちの中に、不登校の子や障害のある子はどれくらいいたのでしょうか。 twitter.com/renho_sha/stat...
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posted at 00:31:40
来年度前期は金曜日の1限に統計力学1の講義、2限にその演義を担当します。わしの統計力学を聴きたい人は来たまい。
なお、1限の講義を担当すると、午後は眠くて使い物になりません。まあ金曜日だからいいか
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posted at 00:54:00
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
Yes, #Julialang has a silver lining to solve this issue.
I've made an example that compiles an easy Julia package that plots a graph of some functions.
github.com/terasakisatosh...
It is far from so called AI project, but it is enough to explain what Julia can do @Viral_B_Shah twitter.com/Viral_B_Shah/s... pic.twitter.com/QaU9tB1mJ4
タグ： Julialang
posted at 01:27:04
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
本日開催された Juliaもきゅもきゅ会 の延長戦の結果がこちらです． PacakgeCompilerX.jl の力で Julia のアプリケーションをコンパイルして実行形式を生成し，Juliaがインストールされてない環境にデプロイすることができるはず！！！
github.com/terasakisatosh...
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posted at 01:47:35
バズフィードの記事でも述べましたが、まずは重要な子宮頸癌のリスクファクターである16・18型からカバーして癌を減らしましょう、が2・4価のHPVVなんですね👶ワクチンは有効率90％以上でめちゃくちゃ効きます。
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posted at 01:49:16
HPVVは有効率の極めてたかい優秀なワクチンです👶さらに、感染の有効率以外にも前がん病変の予防率としての有効率も定義できますね。そこに対しても有効率は極めて高いです。
www.sciencedirect.com/science/articl...
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posted at 01:49:17
先日のHPVワクチン薬害原告団体らによる緊急院内集会における国会議員たちの反HPVワクチン演説の詳報ですね。いや、もうなんというか。それぞれの党で勉強会とかしないんですかね。というかWHOとか産科婦人科学会とか一切信じないで悪の組織とでも思ってるのかな。サイエントロジーと大差ないのでは。 twitter.com/cult_and_fraud...
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posted at 02:24:32
佐藤幹夫先生は，歩きながらも数学の没頭する．そのため，店先に出ている日よけの軒先に頭をぶつけて，よく怪我をするのだそうだ．佐藤先生本人から，「よく怪我をします．危なくてしょうがない」と聞いてびっくりした．まさに命をかけて数学をやっているのである．
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posted at 02:36:52
#統計 仮説検定を合理的に役に立てたいと思った人は別スレで既出の
www.biometrics.gr.jp/news/all/ASA.pdf
統計的有意性と P 値に関する ASA 声明
のような文書を読むといいと思う。これはP値の概念の非常によい入門的解説ともみなせると思う。
タグ： 統計
posted at 03:18:17
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
勉強熱心な学生が欲しいんじゃなくて，
企業が
人を育てる気がない，
余力がない，
育て方のノウハウ持ってない
自分自身がわかってない
という現状があるので，お前ら各自で勉強しておけよっていう
理解
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posted at 03:57:09
#超算数 「合併はどちらの順序でもいいけど、増加は順序がある」というのが超算数
www.shinko-keirin.co.jp/keirinkan/sans...
タグ： 超算数
posted at 04:40:52
#超算数 この事例は、超算数的にも順序不問な「合併」なのにバツにしているわけで、似非超算数。そういう意味では、長方形の面積を横×縦でバツというケースに近い。
wmpicaco.com/tashizanjyunjyo
タグ： 超算数
posted at 04:43:15
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
ラズパイ用のjulia生成をまとめたリポジトリのDockerイメージを更新しました．
rpizero, rpi2, rpi3 の v1.3.1 など揃ってます．
github.com/Julia-Embedded...
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posted at 06:07:40
#julialang es matemáticamente adorable 😊 pic.twitter.com/MjPKbxpksO
タグ： julialang
posted at 06:58:39
僕が見えてるものが違うのかもしれないけど、そもそも「頻度論vsベイズ」で燃えてるというのが違うのでは？「頻度論vsベイズ」という枠組みを設定すること自体が間違っていて、頻度論の説明がベイズ関係なくまずいのではということで、渡辺先生の本を読めば解決するとかそういう問題ではないでしょう。
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posted at 07:02:59
これは全然ベイズ統計だからこそではないのですが、自分が統計を勉強して最初わからなかったのが例えば正規分布仮定してるけどそこの正しさわかるはずないのになんでみんな使ってるの？というところで、統計の使われ方って「正しさのロンダリング」っていう印象を持っていました。
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posted at 07:03:18
そのあとでベイズ勉強して統計モデリングの考え方を知った上で、これはベイズ特有でなくてそもそも統計の入門書の説明の仕方が悪いだろうと思ったという流れなんですが、ベイズの本でいうと松浦さんの本のような感じでそれをさらに統計の入門レベルに落とした本があればいいと思います。
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posted at 07:03:36
ベイズだろうが頻度論だろうが（そもそもこの言葉はここでは不要）、モデルの設定は恣意的に決めることしかできなくてデータを見ながら改善していくことはできるでしょうけど、それが本当に正しいかとか正しい確率とかはわかるはずもなく、しかもそれは機械学習でも話は変わらないと思うのですが。
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posted at 07:06:38
統計の入門書にはそういうことがあまり明確に書かれていなくてそこが問題なのではという話で、ただ統計の入門書は頻度論ベースで書かれてることが多いから「頻度論vsベイズ」の枠組みに錯覚してるのではないかな。
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posted at 07:08:40
@kassy1069 まず客観的事実認識が間違っています。
昔は教えられていなくて今は教えられている、ということではありません。昔から順序を教えるケースがあったことは確認されています。
最近増えているのかどうかはわかりません。
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posted at 08:13:50
@kassy1069 順序指導している教師や、算数教育の専門家が「順序を指導した方が理解が促される」だとか「出来ない子のための指導」とは言っていません。彼ら自身が、4人に3個ずつ配る場合、「3×4が正しく、4×3は間違い」と考えているようです。
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posted at 08:15:38
①「情報量統計学の観点からは」と但し書きされてるので，「心理学の観点からは」国里先生の記述で正しいのかな。②せめてスライドの方に「誤りがある」ということを書くべきな気がする。③仮に論文のQRPsが指摘されたときも「若手の投稿の委縮につながるので…」と言ってそのまま残しておけるのかな。 twitter.com/akabuchiyk/sta...
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posted at 08:31:18
1930年代カルナップは（当時の）現代思想を「下手な詩」として無視しましたが、その現代思想のせいで全ヨーロッパは大きな共同墓地と化し、カルナップはアメリカまで逃げる羽目になりました。無視は危険です。
#マシュマロを投げ合おう
marshmallow-qa.com/messages/7867a...
タグ： マシュマロを投げ合おう
posted at 10:13:10
julia> using SpecialFunctions
julia> gamma(big"300")
1.020191707388135453451234870990895431295296013911923331389255804198255110589052e+612
twitter.com/kamesen/status...
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posted at 10:38:56
#統計 渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』について、「何をしたいか分からない」という質問を漠然とするのは印象が悪い。
なぜならば、その本の最初の数ページに「何をしたいか」が書いてあるからである。添付画像に最初の数ページの一部を引用しておく。もろに「何をしたいか」が書いてある。続く twitter.com/subarusatosi/s... pic.twitter.com/EXmZuH5FXd
タグ： 統計
posted at 10:44:07
#統計 渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』では
未知の真の分布q(x)が生成したサイズnのサンプルから、未知の真の分布を推定して予測分布p*(x)を作る方法を与えて、既出の添付画像の問題を扱っています。
「何をしたいか」が最初の数ページでもろに説明されています。続く pic.twitter.com/CmB9nkFcB3
タグ： 統計
posted at 10:44:09
BigFloatも一応限界あるのね
julia> floatmax(Float32)
3.4028235f38
julia> floatmax(Float64)
1.7976931348623157e308
julia> floatmax(BigFloat)
5.875653789111587590936911998878442589938516392745498308333779606469323584389875e+1388255822130839282
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posted at 10:49:06
須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama
たかだか数理的仮定にデータを付き合わせるという単純な行為に宗教だの結び付きだの愛だのとー pic.twitter.com/fdXAx6rCNs
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posted at 11:15:11
Caltechで気象モデリングに関するソフトウェアエンジニアの募集が。全部Juliaらしい。
discourse.julialang.org/t/software-eng...
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posted at 11:20:11
#統計 サイコロXをふって出た目の割合(サンプルの(経験)分布)もプロットした以下のリンク先の動画の方がよいです。
確率モデルは「サイコロはA,B,Cのどれかである」で、リンク先のケースでは未知の真のサイコロXがCに一致しているので、サンプルサイズn→大でベイズ推定の結果はサイコロCに収束する。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 11:27:23
JulianとしてStefan Karpinskiに"You have a number of very useful packages that are pretty widely used."って言われるのめっちゃ嬉しい…嬉しくない？
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posted at 11:28:35
自分用の計算機， #julialang 専用機にしてしまうのも面白いか。念の為裏技を仕込んでfortranとgnuplotだけは動かせるようにしておくくらいの。面白いおもちゃだ。JupyterカーネルからもPythonを除外…ｗ
タグ： julialang
posted at 11:33:08
#統計 #Julia言語 ソースコードは
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
で閲覧可能。確率モデル内のサイコロA,B,Cの確率分布は添付画像の通り。
リンク先の動画の場合では、未知のサイコロXがモデル内のA,B,Cから程遠い場合。それでもn→大でベイズ推定の結果はサイコロAに収束している。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/GWNbRNQtHv
posted at 11:33:17
#統計 未知のサイコロXがモデル内のサイコロBに近い場合。XとBがぴったり一致していなくても、n→大でベイズ推定の結果はBに収束しています。
一般にn→∞で推定結果はモデルの範囲内で最良の結果に収束してくれます。
モデルが妥当でない場合には妥当でない結果に収束してしまう(1つ前のツイート)。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 11:39:30
#統計 「未知の真の分布が未知であり続けていても、推定結果の妥当性について何が言えるのか？」という問題への突破口は1970年代に赤池弘次さんが開いたのだと私は認識しています。
1980年の以下の2つの論説に赤池さん自身による解説があります。
ismrepo.ism.ac.jp/index.php?acti...
www.jstage.jst.go.jp/article/butsur...
タグ： 統計
posted at 11:53:04
#統計 以下のリンク先で、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の「欠点」について語りましたが、世界最高の専門家の1人に「簡単な具体例の詳細な説明」の仕事を押し付けることは社会的には余り好ましいことではないと私が思っていることも付け加えておきます。
そこはみんなでフォローするべき。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 11:56:26
突然ですが今期の授業最初の2週間をまとめます。
1.Causal Inference
知る人ぞ知る当校の超人気授業。
講師はめちゃくちゃ教え方が上手。
Co-instructerの美人なお姉さまも超有能。
ハーバードの申し子って感じ。
TAも質問に対する答えが的確で、だいたい神。
内容も極めて実践的で総じて神授業。
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posted at 12:30:02
#統計 渡辺本pp.20-21のプロットのヒートマップでの再現。
nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...
添付画像のような工夫が必要になるので、尤度函数の数値計算とプロットについて質問が出ることは非常に自然です。
何も知らずに失敗した方が実は楽しめる(笑)。
失敗をゲラゲラ笑って楽しめることはとても大事。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/c4rhadUEBz
タグ： 統計
posted at 12:31:23
2. Applied Longitudinal Analysis
こちらも当校を代表する人気授業。
同じ人のアウトカムを繰り返し測定する時の、相関と分散を考慮に入れたモデリングを学ぶ、のだと思う。
授業の説明は具体例にあふれ、とても分かりやすい。
講師はSASしかやる気がなさそうだが、TAがRをサポートするらしい。
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posted at 12:33:07
3. Multilevel Statistical Methods
国・州・都市といった階層データの解析。
階層内と階層間の相関と分散を考慮するようで、2のいとこみたいな感じらしい。
今年から講師が変わったらしく、教え方が死ぬほど下手😂
ただ、受講している博士課程の生徒が超優秀で、彼らの質問で頭を整理できる🤔
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posted at 12:37:15
#統計 渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の第4章がおそらくこの本で最も難しい部分なのですが、その一部はより初等的な議論に置き換えることができます。以下のリンク先を参照。
genkuroki.github.io/documents/2016...
大学1年生レベル
nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...
大学2～3年生レベル
後者の方がシンプル。
タグ： 統計
posted at 12:40:03
非公開
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posted at xx:xx:xx
4. Data Science
ハーバード全体でも指折りの人気授業。
エンジニア志望の修士学生向けの機械学習のコースで、総じて高いプログラミングスキルを要求される。
ただし、統計家の講師1人を除いて理論の理解はあいまい。
特に、TAは統計をあまりわかってない場合あり。
宿題が死ぬほど大変で実践的。
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posted at 12:41:19
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posted at xx:xx:xx
斉藤 淳 『アメリカの大学生が学んでいる @junsaito0529
教育関係のディシジョン・メイカーが、中高一貫制の学校に通って東大受かったような人しかいなくなったせいか、地方のことを全く考慮していないような文教政策ばかり。小学校から私立、塾通っている国民ばかりじゃないんだよ、と強調したいところ。
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posted at 12:46:14
5. Statistical Learning
当校で教える機械学習の授業。
講師がガチ統計家なので、相当理論的。
えっ、行列の微分知らないとかある？？？みたいな感じ。
宿題は最尤法の実装から始まり正直萎えている。
この時代にパソコンを一切使わず、黒板にチョークで手書き。
配られるノートも手書き。
機械使え。
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posted at 12:47:09
#統計 正則化された(罰則項付きの)最尤法(MAP法)の罰則項の部分は事前分布の対数だと解釈されるのですが、ベイズ統計とは一応別扱いするべき話題になります。
事前分布は最尤法での平均汎化誤差を下げるためにも役に立ちます。
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 12:52:43
#統計 訂正: リンク先の最後の「～わけではないですが。」の「が」を削除。
事前・事後分布という発想から離れた方がより柔軟で発展的なベイズ統計の理解に至り易いと思う。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 12:55:22
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posted at xx:xx:xx
#統計 素晴らしいと思いました。
しかし「情報量統計学の観点から」という縛りを入れたことは私の主張の仕方と大きく違っています。
私は「科学的に常識的な観点から見て論外である」というもっと強い批判をしているつもりです。続く twitter.com/akabuchiyk/sta... pic.twitter.com/2kv9QarI6a
タグ： 統計
posted at 13:28:04
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#JuliaTokai #Julia言語
Multi-dispach楽しい
Multi-dispachあるJulia楽しい
タグ： JuliaTokai Julia言語
posted at 14:06:00
内田未来 / Miku Uchida/ま @Miku_ucd
京都駅のトイレ。扉に紙が角度変えてついてて扉が開いてると◯、閉まってると✖️が見えるようになってる。(意味わかるかな)すごい簡易的だけど画期的！！ pic.twitter.com/wIxCfdSU0Y
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posted at 14:10:15
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posted at xx:xx:xx
#統計 このツイートを含むスレッドとそこからのリンク先のスレッドを読めば、そのスライド
www.slideshare.net/YoshihikoKunis...
でのベイズ統計の紹介および「頻度論」の扱いのかなりの部分を、論外で有害だと私がみなしていることがわかるはず。
「補足」でどうにかなる代物ではないと私は思っています。 twitter.com/akabuchiyk/sta...
タグ： 統計
posted at 15:01:21
#統計 続き。ベイズ統計関係のことは繰り返し発言しているので、そういう指摘は省略して、「尤度」の説明も論外にひどいことを指摘しておきます。
「尤度」を「尤もらしさの分布」と「もっともらしさ」と「分布」という言葉を使って説明していますが、意味不明です。続く twitter.com/akabuchiyk/sta... pic.twitter.com/aKc9MM42q4
タグ： 統計
posted at 15:09:45
#統計 以上の「尤度をもっともらしさだと説明してしまうのはひどい」(ほとんど意味不明)という問題は、大学学部生レベルの統計学入門の教科書でもよく見られる問題なので、結構根の深い問題だと思います。
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 15:23:25
非公開
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posted at xx:xx:xx
@worldblue0214 あ、ごめんなさい。今日中とかでなくてよいです。面倒だったらずっと書かなくても問題ないです。私の方はそういうことは気にしません。リアルの生活の方を優先して下さい！😊
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posted at 15:29:22
先程の発表資料です。（リンク→実験Note参照）gistitがなぜかうまくいかなかったのでbinderでの公開試してみた→ hackmd.io/@antimon2/SJ3R... juliatokai.connpass.com/event/157797/ #JuliaTokai
タグ： JuliaTokai
posted at 15:31:50
#統計 ものすごくシンプルな基本概念について、学部生向けの統計学入門の教科書を見ると、ことごとく杜撰でいかにも有害そうな説明が書いてあるのはなぜ？
これ、個人的に、大問題だと思っています。
チョー算数問題の大学版かもしれない。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 15:35:24
ベイズ推論ではパラメータを点推定(MLEやMAPなど)するのではなく事後分布で周辺化した予測分布を求める。これは理論的には点推定より予測精度が良いはずだがベイズNNでは経験的に点推定に寄せたほうが(= cold posteriorを使ったほうが)予測精度が良くなることが知られている
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posted at 15:42:57
無惨様のシミュレーションと称して1800粒子のシミュレーションしようとしたけど大して弾けないし計算に6000秒以上も掛かったのでもうやりたくないです。 pic.twitter.com/MF8OvXKbqB
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posted at 15:45:07
6000秒以上も掛けて計算して作ったアニメーションをこうやって見せてもらえるのはうれしいです。今後も可能な限り、RTしたいと思います。 twitter.com/kb_satou/statu...
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posted at 15:55:56
耕）張栩九段、泉美六段夫妻の長女、中学２年の心澄（こすみ）さん（13）が８日、囲碁の棋士採用試験に合格し、プロ入りを決めました。曽祖父は故・木谷実九段、祖父は小林光一名誉名人。親子４代続く棋士の誕生は日本棋院所属では初めてとなります。 pic.twitter.com/9tdYYat3Mt
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posted at 16:12:54
工藤郁子 Fumiko Kudo @inflorescencia
文化庁の法制・基本問題小委で、九州大学の小島立先生が、研究目的の権利制限規定創設に係る著作権法改正の検討に際して「在野の方が著作物にアクセスする必要」を強調され、「注目すべき書籍が複数出て」いると言及されていたと知り、ありがとうありがとうとなっている
www.bunka.go.jp/seisaku/bunkas... pic.twitter.com/HGo4FvMz8W
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posted at 16:38:35
工藤郁子 Fumiko Kudo @inflorescencia
著作権法改正にも影響を与えつつあると噂の共著『#在野研究ビギナーズ』をよろしくお願いいたします
socio-logic.jp/events/201912_... pic.twitter.com/bclsCxc56Q
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posted at 16:42:26
#統計 え？誰か「検定とかはベイズには出てこないけど」のような変なことを言っているの？それは恥ずかしいな。😅😅😅
再掲：渡辺澄夫著『ベイズ統計の理論と方法』の第6.4節のタイトルは「統計的検定」。 twitter.com/setten_qb/stat...
タグ： 統計
posted at 16:43:51
AIを利用し失われているテキスト部分を読み解く
u0u1.net/tFpw
破損し一部しか解読できない粘土板を読み解く際、データベース化された他の破損粘土板から文章を引用し翻訳するシステムを構築中
完成すれば研究者たちの強い手助けになるでしょう
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posted at 17:30:07
@setten_QB 「検定とかはベイズには出てこないけど」とか本当に言って人がいたわけですね？ツイッターで
検定 ベイズ
を検索しても見つけることができませんでした。ツイッター以外の場所が話題になっている？
ううう、見つけられなくて残念。😭
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posted at 17:39:48
@akabuchiyk 直接ご返信頂き恐縮です。危惧すべきは、「若手の萎縮」よりも「誤った情報を発信し"続ける"」ことのように感じていたため、素早いご対応、尊敬致します。引き続き勉強させていただきます。
タグ：
posted at 18:15:39
ほう、岩波「科学」は放射能デマ記事を載せるだけでは飽き足らず、それを福島県議会議員に送りつけるのか。「科学」編集部自体が完全に「活動家」なんだね。そりゃあ、岩波書店はだめだと思ってる僕でもさすがに驚く twitter.com/kohei_w1985/st...
タグ：
posted at 18:31:22
保育園でおきたB型肝炎のアウトブレイク把握は"想定外の1例"からの調査。
平成14年4月17日、佐賀市内の病院から佐賀中部保健所に急性ウイルス性肝炎患者の発生届。聞き取り調査、約270名の血液検査で24名の感染を把握。8名の塩基配列情報を得た。
kansen.pref.saga.jp/kisya/kisya/hb... twitter.com/narumita/statu...
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posted at 18:36:56
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
やったー！びるどじゃんきー爆誕ですね。 twitter.com/triwave33/stat...
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posted at 19:10:02
岩波「科学」は放射能デマを積極的に政治の場に持ち込もうとしているようです。活動家としての顔を隠すつもりもないのですね。
残念ながら、反放射能デマにはメディアの支援もなく徒手空拳の現状ですが、負けるわけにはいきません。ありもしない危険を言い立てて人々の不安を煽るのは悪質ですから
タグ：
posted at 19:11:36
岩波「科学」の放射能デマとは戦っていきます。
まともな科学者の皆さんは、どんなテーマであれ、もう「科学」に寄稿しないほうがいいと思いますよ。編集部は放射能デマ活動家ですから
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posted at 19:13:29
@mu_gauss @setten_QB 接点QBさん、どうも有難うございます。
μさん、「統計検定の標準テキスト」に何か変な記述があるなら、そういう話もツイートして下さると、見つけた人が参考にできてよいということがあると思いました。
基本的に「頻度論」「頻度主義」とか本気で言っていたら、その時点でアウトだと思います。
タグ：
posted at 19:15:01
結局このイベントは開催されてしまった。
状況は良く分からないが当初参加表明されていた、蓮舫氏以外の国会議員の方の出席状況はどうなっているのだろうか。このイベントと蓮舫氏によるこの総括を見る限り、想定以上に酷いものだったのではないかと言う他はない。 twitter.com/renho_sha/stat...
タグ：
posted at 19:15:43
蓮舫氏のツイートに書かれている「提案」には様々な問題点があるが、それ以前に、どこかで既に見たような内容ばかり。そして問題点や困難さも既に多数指摘が出ているレベルのものばかり。立憲民主党は、本当にこういう内容を自らの実現すべき政策集に盛り込むつもりなのか。全く支持できない。
タグ：
posted at 19:24:38
@mu_gauss @setten_QB #統計 一般に、データ生成のモデルの確率分布p_i(x_1,…,x_n)が与えられているとき、データX_1,…,X_nに関する尤度比
p₁(X_1,…,X_n)/p₀(X_1,…,X_n)
を使って検定を定義できます。
p_iがベイズ統計のモデルの周辺尤度の場合にもこの一般論を適用できるので、検定の有無はベイズと無関係です。
タグ： 統計
posted at 19:29:08
第一の問題点は、この提案をしている高校生たちやそれを吸い上げようとする国会議員の立場や状況理解だ。下記でも述べたように大学入学を希望する人たちとそれらを選抜するシステムは多様であり、このイベントの議論はそれら全体を正しく俯瞰した上でのものとは到底思えない。
twitter.com/RochejacMonmo/...
タグ：
posted at 19:31:53
@mu_gauss @setten_QB #統計 仮説検定について勉強したことがある人なら、ネイマン・ピアソンの補題の解説も目にしたことがあると思いますが、その補題をベイズ統計の周辺尤度にも適用できることに気付けば、仮説検定の有無とベイズ統計であるか否かは無関係なことに気付けます。
ネイマン・ピアソンの補題は基本的。
タグ： 統計
posted at 19:32:20
共催者にAO入試を積極的に活用して大学合格者を輩出している民間団体が名前を連ねている。AO入試を使って自らをアピールしたい大学入学希望者や民間団体が、社会経験を高評価する制度やAO入試の拡充を求めているのだとしたら、それは入試制度のゲリマンダリングそのものではないか。
タグ：
posted at 19:34:37
第二の問題点は「小学生から高校までの社会経験などのポートフォリオを活用」だ。これは新規の提案ではなく、いま大学入試に導入されようとしており、様々な観点で問題点が指摘されている。私個人は、そもそも入試においてより評価される「社会経験」を規定すること自体が既に十分おぞましいと思う。
タグ：
posted at 19:38:23
このツイートは名誉毀損で完全アウトだが、炎上以降のこの人の様子がおかしすぎるので、非難するよりもむしろ心配になってしまう。 twitter.com/Ohsaworks/stat...
タグ：
posted at 20:37:35
1984だっけかを地で行く人々... しかももう21世紀も二十年ほど経ったのに... 信じられんわほんま。 twitter.com/renho_sha/stat...
タグ：
posted at 21:02:18
この集会に参加した高校生からDMをもらいました。
蓮舫議員の総括は大雑把過ぎるようです。僕もそれのみに基づいて判断したことを反省しています。気を悪くした参加者にはお詫びを申し上げます。 twitter.com/y__hiroyuki/st...
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posted at 21:07:55
#統計 #Julia言語
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
ベイズ統計の簡単な例
例を2つ追加した。それらの例においてモデル内のサイコロA,B,Cはそれぞれ「1,2」「3,4」「5,6」の目が出易いサイコロ。
続く。 pic.twitter.com/xP18qhjzIH
posted at 21:18:49
#統計 続き。確率モデルが「1,2の目が出易いサイコロA、3,4が出易いサイコロB、5,6が出易いサイコロCのどれかである」のとき、真のサイコロXはどの目も同じ確率で出るサイコロの場合。事前分布も一様分布。
ベイズ推定は全然収束しない。 pic.twitter.com/FsHT1OcbAb
タグ： 統計
posted at 21:21:08
#統計 続き。確率モデルが「1,2の目が出易いサイコロA、3,4が出易いサイコロB、5,6が出易いサイコロCのどれかである」のとき、真のサイコロXでは3の目が出る確率だけがほんの少し高い場合。
ベイズ推定の結果はサイコロBに収束するが、サンプルサイズをかなり大きくしなければいけない。 pic.twitter.com/OJMSiv6khm
タグ： 統計
posted at 21:23:01
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
juliaの中の人にビルドオプションについていろいろ教えていただいている．
doc.ecoscentric.com/gnutools/doc/g...
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posted at 21:28:07
@worldblue0214 清水さんのブログ記事のどの部分が参考になったかが、一番知りたいことでした。
その記事に私のツイートが引用されていることから、その記事について私が知っている可能性が高いことは分かると思います。
私が知っている記事について参考になると私に言って来た特別な理由があるなら知りたいです。
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posted at 21:34:38
@mu_gauss @setten_QB このツイートの返答先の発言も分かっている人の発言には見えないので、もっと色々理解してから議論に参加した方がよいと思いました。
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posted at 21:40:16
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
PackageCompiler.jl と PackageCompilerX.jl が紛らわしいので前者を後者と定義する提案が出てるけれど，後方互換性的なの問題で別の名前でcoolなものがないか？的なのでパッケージの名前募集がかかってる．
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posted at 21:58:32
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
＃超算数
カント研究の本を読んでいたら「内包量 外延量」の説明に「示量的特性（示強的特性）、示量変数（示強変数）」が出てきた。 pic.twitter.com/8hp45285pT
タグ： 超算数
posted at 22:02:09
甲状腺検査問題。
鈴木眞一さんは甲状腺がんがたくさん発見されたのはマススクリーニングのせいだと認めているのですよね。それにもかかわらず、検査継続を主張している。全く理解できません。検査のせいでたくさんのがんが発見されてしまったのなら、手術された人たちは「検査の被害者」でしょう
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posted at 22:03:44
"情報〜"の一言で訂正の意義が色々損なわれてる気がするのが残念。査読の対応で言い逃れしようとしてるような雰囲気を感じる。単に間違えましたでいいと思うのに。 twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 22:13:53
最近、ベイズの間違った説明スライドがよく指摘されているので、先にチュートリアル実習時にいただいたコメント（タイポ除く）を共有します。以下のツイートに続きます。 twitter.com/nhayashi1994/s...
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posted at 22:31:28
作った方、お疲れ気味のようですが面白いです。なんで２つになるの？元の角柱の縦方向で中央部も1/4とか3/4部分とかも、水との接触だけで言えば同じ程度のはずなのに。表面エネルギー最小になってるんだとは思うけど。もっと長ければ3つとかになるんでしょうね。 twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 22:34:06
C.
WBICの説明がチュートリアルとして天下り過ぎる。
A.
時間の都合でした……。
今思えば、自由エネルギーを逆温度に関する積分の形で書いた上で、積分の平均値の定理的に（β=1/lognのときに作る長方形がβについての積分値になる図）説明すればよかったかも。
渡辺先生のJNNS講演はそうなってますね
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posted at 22:35:08
#統計 渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』を読んで、KL情報量が予測誤差を意味する詳しい理由を知りたくなったら、以下のリンク先スレッドを参照。Sanovの定理が重要。
* 大数の法則
* 中心極限定理
* Sanovの定理
の3つが統計学における確率論の三種の神器。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 22:37:08
C.
WBICの定義に用いられている逆温度βの事後分布において、事前分布にβが乗されていないのはなぜか？
A.
事前分布を累乗しないことで測度として扱うことができ、WBICを導出できるから。
黒木さんのツイートがかなりわかりやすいと思います。
twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 22:38:16
新幹線走り出したら窓についてた水滴たちが一斉に横に飛びはじめたわけですよ．これよく見てみるとサイズの大きい水滴が空気抵抗受けてすごい動いてて，小さい水滴と併合して大きくなってさらに加速するっていう，水雲で起こる衝突併合成長してるんです．新幹線で見る雨のプロセス．しかも履歴つき． pic.twitter.com/QIf2v6kaNb
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posted at 22:38:58
@GoFederationRu Russia could well be a Go superpower as it is in chess if things go right.
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posted at 22:49:31
そもそも採点官は高校の指導要領を把握してませんので、中身が正しいか否かでしか判断できず、（予想外に出てきた）解法が指導要領内か否かで減点することはそもそも出来ません。ただし問題作成者は指導要領内の解法が少なくとも一つ存在することは確認しているはずです。
twitter.com/fOhXAHNQwB0aaw...
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posted at 23:16:01
指導要領内の解法か否かが問い得ない別の理由に、社会人（人によっては定年後）で大学に再入学する人もいるという点を挙げておきます。そのような人が高校で習った内容は、当然現在の指導要領とは大きく異なるので「高校で習ったことだけで解く」では解き方の限定は全くできません。
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posted at 23:19:25
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
違うか，むしろGitHub Actions に乗り換えてクレメンス的なアナウンスか．
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posted at 23:44:52
