黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年02月23日

@OokuboTact #超算数これは黒い表紙なので中島の黒い本と呼んでみる。中島の黒い本には杉山吉茂氏の短文が末尾に。初めて中島の前で模擬授業をした時に、面積を長さ×長さだと考えるのを子供たちにやめさせようとして工夫したとか書いていたっけ。

タグ：超算数

posted at 23:56:49

K.B.砂糖 @KB_satou

r[:,i] より r[k,i] for k in 1:3
のほうが圧倒的に速い……
struct の配列は速いけど不便だったので (r[:].x とかはできないetc) 2次元配列でも速く使えるというのはとても有益な情報でした。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 23:52:47

大石雅寿 @mo0210

経団連も含め経営者のほとんどは学部卒だから、PhD持ちをどう活用すれば良いのか分からない。欧米でPhD持ちが企業などで活躍しているのは、経営者にもPhD持ちが多いから。

PhD持ちをうまく使えない人々が企業経営に携わっているのが、日本企業が負け続けるそもそもの原因でしょう。 twitter.com/hashimoto_lo/s...

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posted at 23:51:52

@OokuboTact #超算数中島健三は『算数・数学教育と数学的な考え方』(1981, 1982, 2015)が回顧的な側面を持ちます。中島自身の考えでは、図形の包摂関係は1951年指導要領中学数学から入っている(おそらく自分が入れたと言いたいのだろう)と書いてあります。2015年版は82年の第2版の復刻だが、81と同じ。

タグ：超算数

posted at 23:49:51

@OokuboTact #超算数尾崎馨太郎の『遺稿と回想』もものすごく参考にしましたよ、ね。

タグ：超算数

posted at 23:38:24

@OokuboTact #超算数結構回顧本、顕彰本は面白いネタがあります。塩野直道の分数の分類は、内藤美城男に徴しましたし、塩野と佐藤良一郎二人への顕彰本も名前忘れたけどあります。これはカズノホンの執筆状況および塩野のパージされた理由が細かく書いてあります。

タグ：超算数

posted at 23:35:15

@OokuboTact 2からは、和田義信が51年指導要領執筆時に千葉に住んでいたことが分かりました。『千葉教育』にだれが書いた山本喜治への顕彰文にあるのか、顕彰文執筆に際して各方面の山本の知人からもらった原稿(これは山本喜也編にのみ収録)のどっちか。#超算数

タグ：超算数

posted at 23:29:03

喫煙と肺がんの関係も理解できないって、相当まずいと思うのですが（理解しているのにあえて理解できないふりをするのはもっとまずい）。

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posted at 23:16:19

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

武田邦彦氏が話題になっているようです。氏は『早死にしたくなければ、タバコはやめないほうがいいい』という本を書いています（武田邦彦氏の主張の誤りは『新装版「ニセ医学」に騙されないために』[ www.amazon.co.jp/gp/product/486... ]にて詳しく説明しました）。

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posted at 23:14:37

@temmusu_n 歴史研究をしても専門家が無反応だと寂しいですね

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posted at 23:13:43

こどぶ @codeblueflower

上昌広先生は感染症の専門家でもなんでもありません。きちんとトレーニングも受けていません。雰囲気を出しているだけです。

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posted at 22:34:32

オレ2003年は地方国立大の助手だった。偉い先生方がオロオロと「どうしたら文科省に気に入られるか」ばかり議論する姿を横目で眺めていた。「それ違うやろ」とは言うどころか発言権すらなかった（助手だから）。なので現職場では職階に関係なくものが言える環境が死活的に重要やと考えてやってます

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posted at 22:23:35

政治家や官僚がクソみたいな書類押し付ける毎にオレたちがやる教育研究が劣化していくことは大学ランキングとか論文数とか「客観的なエビデンス」とやらでも明らかです。大学やなくて行政の不様こそをチェックしてアクションしてから物言えや、というのが大学人の総意を控え目な表現で述べたものです

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posted at 22:08:44

matheca @paulerdosh

一部の教育工学の人びとの大好物？（笑）PDCA twitter.com/smasuda/status...

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posted at 22:06:09

当時構想された「法人化された夢の大学運営」プラン自体そろそろ歴史的にCheckされて大々的に断罪Actionされるべきやと思います。それがPDCAなんやろ？未だに中期計画とかクソみたいな書類書かされて教育研究がその文言に沿うてます作文書かされ、片手間に教えてるのが今の大学のPDCAです。まあクソ

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posted at 21:57:14

@Simon_Sin そうでしょうね。それをまずは警察に示すことが犯罪事実の提示になるかと。それが「人の事務処理を誤らせる目的で不正に作出された権利に関する電磁的記録」（の写し）であると。

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posted at 21:51:46

「PDCA」を回しまくっている人が時代遅れなワケ。世界は “まずはやる” 方式にシフトしている　studyhacker.net/columns/pdca-d... 大学業界のPDCA大流行の下地として、大学の教育研究に「中期計画」とか旧ソ連みたいな計画主義持ち込んだバカタレは2003年の国立大法人化政策の頃の政治家と官僚たちです

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posted at 21:50:27

Simon_Sin @Simon_Sin

@HiromitsuTakagi はい。報告者の情報コミで通知されたのですがどうみても架空の会社なんですよ。そもそも報告された画像の著作者ではないですし。

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posted at 21:47:30

@Simon_Sin あ、すでにそちらにはTwitter社から転送されているのでしょうか。以下からするとそのようですね。
help.twitter.com/ja/rules-and-p...
「あなたが受け取ったDMCAに基づく報告には、報告者の連絡先情報が含まれています。報告者に連絡を取り、通知の撤回を求めることができます。」

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posted at 21:26:25

@heart8255

武田邦彦氏の事をまだよく知らない方に、一度目を通してもらえたらと思います。 twitter.com/heart8255/stat...

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posted at 21:24:26

@Simon_Sin DMCA通報は公開されており、以下で確認できます。自分に対する件を探しておくとよいと思います。
lumendatabase.org/twitter

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posted at 21:23:14

@Simon_Sin 全国のサイバー犯罪相談窓口一覧は以下。警視庁の他ではやはり京都府警が積極的と思われます。法理論的に新しい案件なので、新しいことをやりたがらない県警には期待できませんが、京都府警は新しい案件に積極的、警視庁は大きいので理解する人はいるはずと思います。
www.npa.go.jp/cyber/soudan.htm

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posted at 21:05:41

@Simon_Sin やはり警視庁が強いと思われます。専門のセンターがあり人員数が他と段違いです。相談は以下のように、サイバー犯罪についてはサイバー犯罪対策課が直接受け付けているようです。相談の核心は、DMCAが自動処理であり、虚偽通報がサイバー犯罪であることを理解頂くことです。
www.keishicho.metro.tokyo.jp/sodan/madoguch...

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posted at 21:02:48

#統計しかし、末端にベイズ統計ユーザーはまず最初に、

MCMC法はモデルのパラメーターの確率変数Wの事後分布のサンプルを作ってくれること

を認識し、

それによって事後分布に従う確率変数Wの函数の期待値を近似計算できること

を理解しておけばよいと思います。

「大数の法則」が「神」。

タグ：統計

posted at 20:31:58

#統計 MCMC法の実装にバグがあると、偏った変なサンプルもどきが生成されてしまい、運が悪ければ、変なサンプルもどきが生成されたことに気付かずに終わってしまうかもしれない。

アルゴリズムと実装にバグがなくてもそうなるリスクが常にある。

自分でコードを書くとその恐怖を実感できます。

タグ：統計

posted at 20:31:58

#統計 MCMC法の技術的詳細は結構難しいです。色々な方法がある上に効率良くサンプルを生成するために複雑なアルゴリズムが採用されている場合がある。

正直な話、私は自分で、Stanで採用されているMCMCのアルゴリズムであるNUTSをバグ無しに適切に実装する自信がありません。

タグ：統計

posted at 20:31:58

#統計もしも確率変数 W についてMCMC法を使えるならば、確率変数 W のサンプル w_1, w_2, …, w_L が得られます。ユーザーはそれを使って、W の函数の期待値を近似計算できるわけです。

まさに「Wの函数f(W)の期待値E[f(W)]が定義されている」状態になるわけです！

タグ：統計

posted at 20:31:57

#統計確率変数 W をコンピューター上で乱数発生器として実装できれば、Wの乱数列 w_1, w_2, …, w_L によって、Wの函数f(W)の期待値E[f(W)]を

E[f(W)] ≃ (f(w_1)+f(w_2)+…+f(w_L))/L

によって近似計算できます(大数の法則！)。

w_1, w_2, …, w_L を確率変数 W のサンプルと呼ぶことにします。

タグ：統計

posted at 20:31:57

#統計確率変数 W が従う確率分布の明示的な公式が得られないせいで、確率変数 W をコンピューターでどのように扱ってよいのか、わからなくなる場合があります。

そのような場合によく使われているのがMCMC法(Markov Chain Monte Carlo法)です。続く

タグ：統計

posted at 20:31:57

#統計以前どこかに、

数学にそう詳しくない人が「Xは確率変数である」と聞いたら、「Xの函数f(X)の期待値E[f(X)]が定義されている」と思っておけば大抵の場合に困らない

というような話を書いた覚えがあります。

これは、MCMCの考え方を理解するときにも役に立ちます。

タグ：統計

posted at 20:31:56

2020年2月8日までのデータではUSAの肺炎死＋インフルエンザ死の全死因に占める割合は例年と同じくらい。でも「これから新型コロナが流行して肺炎の罹患が激増し、医療機関がパンクして（さすがに武漢ほどではないにせよ）どんどん肺炎死も増える」可能性だってあるんです。 pic.twitter.com/GOxaz9q4YV

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posted at 20:28:56

加藤公一, 가토우 기미카즈（はむかず） @hamukazu

ちなみに、「すでに全米で新型コロナウイルスが蔓延している」という見方はきわめて楽観的です。「致死率はぜんぜんたいしたことない。季節性インフルエンザほどもない。臨床的には従来の呼吸器感染症と区別がつかない」ってことですから。 twitter.com/p2nyiwidktRdqM...

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posted at 20:20:50

おそらくこの大臣、台湾のソフトウェアエンジニアにかなり尊敬されてて、その業界への顔も広いだろうから、データ公開して「お前らなんかやれ」と言ったら一瞬でいろんなものができるんだろうな。そういう点も含めてすごい。

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posted at 20:04:48

#Julia言語での2次元配列では行列としての縦方法(最初のインデックスを動かす方法)を同時に扱うと速くなります。

タグ： Julia言語

posted at 19:58:53

#Julia言語ベンチマークで特に注意して見るべきところはメモリをどれだけ使ってしまっているかです。

メモリが大量消費されていたら、sum(f(a[k], b[k]) for k in 1:n) のような書き方をしたり、= まで @. を有効にしたり、@ view や @ views で部分配列を参照するようにしたりすることでしのぐ。 pic.twitter.com/tsEqovzsyf

タグ： Julia言語

posted at 19:57:26

加藤公一, 가토우 기미카즈（はむかず） @hamukazu

#Julia言語私も似たようなことをやってみました。

sum(A[:,i]) はメモリ効率が悪くて遅い。
sum(A[k,i] for k in 1:n) のように書くと速くなることがある。
nが固定なら+で書く方が速い。
さらに配列Aの転置を取った方が速くなる場合がある。

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

twitter.com/KB_satou/statu... pic.twitter.com/5hFnhX6m2y

タグ： Julia言語

posted at 19:52:43

台湾政府のITの使いこなし方、日本とレベルが違いすぎて笑える。
www.mag2.com/p/news/439197

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posted at 19:37:06

最近、#超算数|についてツイートしていませんでした。絶不調のまま月を越えてしまいそう。

1. 和田の関係数を守屋操がうけついで、集合数×関係数の順で書くのが日本の習慣といっていること。
2. 山本喜治の子である山本喜也さんの自費出版。
3. 山本喜治主導の検見川小調査。

これらでほぼ終わり？

タグ：超算数

posted at 19:00:46

Simon_Sin @Simon_Sin

@HiromitsuTakagi 虚偽DMCA通報の被害者の一人なのですが、サイバー犯罪の摘発に熱心な警察署ってどこなんでしょうね？高木先生そのあたりにお詳しそうなので相談に乗って頂けますか？

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posted at 18:47:42

#Julia言語結局、必要なら補正して正値であることが保証されている実対称行列 K で右から割る操作は A/K で計算することにした。

これで本当に良いのかどうか分かりませんが、逆行列を求めてそれをかけるという二段階に分ける方法だと効率が落ちる。

ベストっぽい方法を誰か教えて欲しいものだ。

タグ： Julia言語

posted at 18:39:45

@rlmcelreath #統計 MCMCのアニメーションを自分でいじりたければ、そこで紹介されている

chi-feng.github.io/mcmc-demo/

で遊んでみる。

タグ：統計

posted at 17:20:39

#統計 MCMC(特にNUTS)については以下のリンク先でアニメーションを見るとよいと思う。

Markov Chains: Why Walk When You Can Flow? elevanth.org/blog/2017/11/2... @rlmcelreathより

タグ：統計

posted at 17:19:05

聴いてみた！これマジですごい！

楽しいことがどんどん増えて行きますね。

「AIきりたん」がすごい - すずしめにっき suzusime-log.hatenablog.jp/entry/2020/02/...

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posted at 16:50:07

新技術のおかげで、楽しいことが増えるのはとてもよいこと。

www.afpbb.com/articles/-/326...
【作業場で1か月かかるものは24時間で、数千ユーロ（数十万円）かかっていたものは数百ユーロ（数万円）で仕上げることができる。

■古楽器を壊すことなく音色を楽しむ】

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posted at 16:39:35

#統計おお！シンプルな要約！

私も最初からそう書けば良かった！😊

ベイズ予測分布p*(y)をp(y|w)の事後分布φ*(w)の平均で定義するスタイルの解説の方が多数派だと思います。

その定義は天下り的で分かりにくくて、モデル内標本分布の条件付き確率分布であることに注意した方がすっきりします。 twitter.com/koji_tanuki/st...

タグ：統計

posted at 16:33:16

TibicenLeibniz @ucciuccini

（写真多数・・３Dプリンターは有用やな・・）3Dプリンター、音楽遺産の保存のカギに仏 www.afpbb.com/articles/-/326... @afpbbcomさんから

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posted at 16:31:02

こっちに続きとして書くつもりだったもの
twitter.com/Koji_tanuki/st...

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posted at 16:26:47

竜田一人 @TatsutaKazuto

こちらのツイートも示唆に富んでますよね。
不倫タレントには盛んにクレーム入れるけど、トンデモ知識人をトンデモと見分けられない人達がテレビの主な視聴者ということ。
武田邦彦あたりはそういう客層をカモにしてるわけです。
twitter.com/OokuboTact/sta...

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posted at 15:15:11

あおじるPPPP @kale_aojiru

処理水問題ではストップ高レベルで爆上がりしていた細野議員の株が、急転して暴落の兆しが見えている。この後の対応如何によっては確実に大暴落する。この件で細野氏を評価している（た）人は、ほぼ例外なく武田邦彦の名を聞けば眉を顰める人でもあるわけで twitter.com/hosono_54/stat...

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posted at 15:10:46

おばけ @triwave33

Plotsの図中で…LaTeXが…書けた…😂

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posted at 15:04:19

ちなみに，ベイズの定理に関しては，今みたいにベイズ統計を学ぶ前の段階から，「それ，ただの条件付き確率の定義を変形しただけじゃん．なんでわざわざ定理って呼ぶの？」と思っていて，「こ，これが（ベイズ統計の要たる）ベイズの定理だ！！」みたいには思っていませんでした twitter.com/Koji_tanuki/st...

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posted at 14:56:58

しかし，モデル内標本分布を定義し，また条件付き確率分布が何で条件付けられているかを意識すれば，事後分布や確率分布による平均を定義せずとも自然に予測分布が出てくると理解しました（「社会科学の〜」では予測分布の導入の前に，確率分布による平均の定義を行っていました）

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posted at 14:53:11

ベイズ統計の説明で，現実に得られたサンプルで条件付けられたことを明示的に書いた条件付き確率分布を見たことがなく，最初はわからなかったのです（続く）

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posted at 14:53:03

最尤法とベイズの両方でモデル内サンプルの生成過程について丁寧にご説明頂きありがとうございます．
twitter.com/Koji_tanuki/st...
で私が書いた，

（...で制限した）条件付き確率分布＝事後分布

は誤りで正しくは，

（...で制限した）条件付き確率分布＝予測分布

であると理解しました（続く） twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 14:52:20

@kuri_kurita

ローンペア(モデルナ @lonepair1106

甘かった。　取り消す。😔 twitter.com/kuri_kurita/st...

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posted at 13:55:13

何度も繰り返す。倭STSは一人残らず焼き払う必要がある。9年前の災厄を繰り返してはならない。

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posted at 13:53:43

mizuki_kanna07409 @kanna07409

ローンペア(モデルナ @lonepair1106

STSが役立たずと示してくれる富山の林さん。 pic.twitter.com/zKnA0xXZ1T

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posted at 13:49:16

めめんと・頓服 @alchmistonpuku

焼き払うべき。9年前もSTSは阪大STSを中心に穢れとパニックの増幅活動しかしていない。 twitter.com/atsushimiyahar...

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posted at 13:40:56

STS、役に立たないくせに人が失敗すると元気になる学問　っていうのが周知徹底されたらいいのに、と思ったりする程度には嫌い

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posted at 13:13:10

ナカイサヤカ @sayakatake

宮原篤 6th「小児科医ママとパパのやさ @atsushimiyahara

@atsushimiyahara 役に立たないくせに、人が失敗すると元気になりますね。所詮、批判オンリー。

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posted at 13:10:32

宮原篤 6th「小児科医ママとパパのやさ @atsushimiyahara

阪大STS界隈の人～もう本音バレてんだから綺麗事やめようね - Togetter togetter.com/li/411890 @togetter_jpより

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posted at 13:07:06

STS界隈が元気になってきたよ

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posted at 13:05:36

ナカイサヤカ @sayakatake

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

武田センセイは、それ以前からあきれた人だったけど、放射能デマは本当にひどかった。ひどかったのに、危険だと言っているからと言うことで、許してしまった人は多くて、うまく逃げて未だにテレビに出てるのはマジ信じられない。 twitter.com/kikumaco/statu...

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posted at 12:49:29

世間の多くの人たちは武田邦彦がどれほど放射能デマを流してきたかを理解しておらず、テレビで歯に衣着せぬ発言をする有名な大学教授程度にしか考えていないのだと思います。そうではないんですよ。そこは理解してほしい。信用できることは何も言いません

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posted at 12:41:11

#統計ベイズ統計でのモデル内設定は「非現実的」という点は以下のリンク先の発言でも強調していました。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 12:33:35

#統計関連スレッド

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 12:25:19

#統計偽陽性の問題を直観的に分かり難いベイズの定理で説明するという不適切な行為をする高校の数学の先生がさらに増え、それによって、偽陽性云々の話を「ベイズ理論を知らないと理解できない」のように誤解する人達が増えることによって、知的分断が進み、社会的な被害は拡大するだろう。

タグ：統計

posted at 12:24:23

深津貴之 / THE GUILD / @fladdict

#統計学習指導要領解説(≠学習指導要領、『解説』には拘束力はない)に【ベイズ推定は主観確率を用いて行われている】という記述が追加されたせいで、今後は高校教育を通して、おかしな考え方が広まり、「ベイズ」という語の権威は無用に高まるだろう。

タグ：統計

posted at 12:22:52

これヤバイな… 歌唱AIとしてなんか、壁を飛び越えた感ある

suzusime-log.hatenablog.jp/entry/2020/02/...

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posted at 12:20:12

#統計リンク切れ、再リンク

www.mext.go.jp/a_menu/shotou/...
高等学校学習指導要領解説
↓
www.mext.go.jp/content/140707...
高等学校学習指導要領解説数学編理数編
平成30年版

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 12:18:54

こいなぎ @naginyan135

【級位者向け実戦型詰将棋part123】
この詰み筋は絶対覚えて pic.twitter.com/9a5BmEXey7

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posted at 12:14:36

#統計偽陽性云々の話を、2×2の分割表を眺めて直観的に把握するのではなく、わざわざ有名なのに役に立たない(直観的に分かりにくくなる)ベイズの定理を用いて説明することを「数学の面白いこと」扱いするのはやめて欲しいです。

詳しくはこのツイートを含むスレッド全体を参照。 twitter.com/i_2d2e/status/...

タグ：統計

posted at 11:42:07

Pt @drift_ing_cloud

@Ezaotoxin_3301 @genkuroki 塩化鉄のFeは価数を簡単に変えると記憶していますが、ガリウムと電位をやり取りして、ガリウム表面のガリウム電荷が変化し、表面張力が変わって起きているのではと推測します。。。

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posted at 10:41:29

大' @satodainu

ぜんぜん荒れてない。

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posted at 10:29:11

Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa

こちらのスレッドも参照。紹介されている論文と所属・研究者のタイプがたいへん似ているのがかなりあります。
これおそらく、生データが事実上不要という科学の仕組みのセキュリティホールを見つけてシステマティックにハッキングしている、ということですよね。
twitter.com/sato51643335/s...

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posted at 10:18:38

Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa

外注でシステマティックに論文を捏造し研究者に供給していることが疑われている「論文工場」に関する調査結果についての先週出た論文。
実は、自分のエディトリアル
molecularbrain.biomedcentral.com/articles/10.11...
で紹介した原稿の中にもこの「論文工場」からと疑われるものが多数あります。
febs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.10...

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posted at 10:13:20

iJohannes5430☢️ @iJohannes5430

「武田邦彦はただの老害」というツイートが流れてきたが、それは違う
あれはただの老害ではなく、ガチの商売目的のデマ屋である

仮にも政治家が意見を聞くような相手ではない

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posted at 10:10:11

おばけ @triwave33

解決した。別にDictにしなくてもキーワード引数で動くみたい。これはPythonでも一緒か

github.com/triwave33/juli... pic.twitter.com/m1yyiLdvn3

タグ：

posted at 09:11:14

おばけ @triwave33

@genkuroki ありがとうございます。セミコロン, "..."を関数定義と呼び出し側のどこで使うか戸惑ってましたが解決しました。

タグ：

posted at 09:08:45

@kankichi57301 @kankichi57301

@fvo_sn9 そもそも　#掛算　の順番のどちら（問題文のママか逆順か）で計算したか自覚したことがない。だから「入れ替えると簡単になる」という文言は信じがたい。

タグ：掛算

posted at 07:30:47

Gaml. Y @GY18164253

Two ways of doing things
https/imgur.com/gallery/Naw4s9k pic.twitter.com/0AQvMjZdvn

タグ：

posted at 07:11:23

goropikari @goropikari_

PackageCompiler.jl v1.0 ですと！？
github.com/JuliaLang/Pack...

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posted at 05:14:37

Masahiro Hotta @hottaqu

感染者発生で行事中止も　仙台市、新型コロナウイルスの対応検討 | 河北新報オンラインニュース / ONLINE NEWS sp.kahoku.co.jp/tohokunews/202...

タグ：

posted at 04:21:22

#Julia言語プロット用の函数を書いたとき、必要に応じてプロット範囲を制限したくなる場合が結構あり、そのために1つ前のツイートの方法を多用しています。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
1次元でのガウス過程回帰の実装例

でのプロットでも使っている。 pic.twitter.com/5LcO8te2pI

タグ： Julia言語

posted at 03:46:58

#Julia言語動かないコードが見えないので的を外しているかもしれませんが、

using Plots
function f(; kwargs...)
x = range(-2π, 2π, length=1000)
plot(x, sin.(x); kwargs...)
end
f(label="y = sin(x)", xlabel="x", ylabel="y")

とかでダメなのかな？

セミコロン。 twitter.com/triwave33/stat... pic.twitter.com/7bzTBNCWVa

タグ： Julia言語

posted at 03:30:28

#Julia言語での対称行列の逆行列の計算のアルゴリズムがBunch-Kaufman分解から、LU分解に変更された経緯をご存じの人がいたら教えて下さい。

タグ： Julia言語

posted at 03:10:03

#Julia言語 A::Symmetric のinv(A)は、v0.6.4では Bunch-Kaufman 分解を使っており、v1.3.1では LU 分解を使っています。

v0.6.4
github.com/JuliaLang/juli...

v1.3.1
github.com/JuliaLang/juli...

この違いは結構大きいので、ちょっと悩んだ。

統計学だけではなく、数値計算もど素人なので色々大変。

タグ： Julia言語

posted at 03:06:54

#統計たったそれだけのことなので、#Julia言語での「実装」はほぼコードを打ち込む手間だけですみむ。

実際に時間がかかったのは、対称行列 Symmetric(K) の逆行列を求める方法の選択の吟味の方でした。Julia v0.6.4での実装とJulia v1.3.1での実装の違いを確認するという手間をかけてしまった。😅

タグ： Julia言語統計

posted at 03:02:35

#統計 #Julia言語添付画像1,2の比較。

添付画像1は制限されておらず、条件付き確率分布になっていない場合です。

それを「赤のドットのサンプルの近くを通る」という条件で制限して、条件付き確率分布を作ると添付画像2のようになります。

たったこれだけのことです。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/YYmRB2thpb

タグ： Julia言語統計

posted at 02:55:33

#統計 #Julia言語 x軸を与え、x軸から多変量正規分布を作り、多変量正規分布に従う乱数を10個生成して、それをx軸上にプロットしているだけ。超シンプル。

これは、空サンプルのガウス過程回帰そのものです。

空でないサンプルの回帰は条件付き確率分布になる。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/cmVEUL2UK3

タグ： Julia言語統計

posted at 02:50:00

#統計ベイズ統計における「神」はベイズの定理ではなくて、「条件付き確率分布の概念」です。

もしかしたら、ガウス過程回帰のプロットは「条件付き確率分布の概念」を直観的に理解するために役に立つかも。

抽象的概念とその具体例の理解は同時に進むことの方が多いです。要するに試行錯誤必須。

タグ：統計

posted at 02:45:56

#統計 #Julia言語この手の話は、連続の場合の確率分布を離散の場合で近似し、近似側ならコンピューターでプロットできるので、それをやってみる、という作業を最初にやるとよいです。

添付画像のような函数の確率分布を制限して条件付き確率分布を作る話を理解すればよい。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/zV1eizoRHU

タグ： Julia言語統計

posted at 02:43:24

#Julia言語 1001×1001の対称行列の対角化のベンチマークをやっているのですが、ベンチマーク時にパソコンから発せられるノイズ音が面白いのだ。

アルゴリズムによってノイズ音が変わる(笑)

私の環境で私が計算した場合では60ms～160ms程度で計算できました。

タグ： Julia言語

posted at 02:25:38

#Julia言語 1つ前のツイートに書いたことは、一例での計算結果を目で確認しただけなので、どこまで普遍的に通用するかはわからないです。詳しいことは既出の

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
1次元でのガウス過程回帰の実装例

を参照。

繰り返しになりますが、「実装」と言えるような大げさな話ではない。

タグ： Julia言語

posted at 02:23:30

#Julia言語 v1.3.1で正値実対称行列Kの逆行列を3通りの方法で計算してみた。

inv(K) ← 速いが精度が悲惨
inv(PDMat(K)).mat ← 速いがそこそこの精度
inv(bunchkaufman(K)) ← 以上の2つより数倍遅いが精度はこちらの方が高い

Julia v0.6.4でinv(K)は3つ目の方法で計算されていたので要注意。

タグ： Julia言語

posted at 02:21:46

#統計 #Julia言語

 nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
1次元でのガウス過程回帰の実装例

「実装例」と言うべき大げさな話ではないです。

別スレでも書いたように、本質的に多変量正規分布の条件付き確率分布を計算するだけ(添付画像3)。

続く pic.twitter.com/hms4FjD9wm

タグ： Julia言語統計

posted at 02:18:04

#統計「ベイズ統計は主観確率のもとでの平均リスク最小化で正当化できる」(意思決定論)という昔ながらの(時代遅れで不合理な)議論が出て来た理由は、現実世界の法則に関する想定からも外れているモデルでさえ役に立つことを数学的技術が足りないせいで理解できなかったからだと思う。

タグ：統計

posted at 01:26:18