黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年04月05日

#Julia言語 2つ前のツイートの続き

5x5の3Dプロットに0.073秒。このようなプロットの函数を用意しておくと非常に便利です。ひとめで計算結果を俯瞰できる。

GIFアニメ作成に24秒かかっています。GIFアニメは裏でffmpegを使って作っている。(Plots.jlパッケージの機能)

twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/OdqnyhNjhw

タグ： Julia言語

posted at 23:52:29

堀畑和弘 @kazzhori

仙台で新たに男女２人が新型コロナウイルスに感染 | 河北新報オンラインニュース / ONLINE NEWS sp.kahoku.co.jp/tohokunews/202...
明日は休みだな。

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posted at 23:50:51

#Julia言語を使い始めたい人は最初に

docs.julialang.org/en/v1/manual/p...
Performance Tips

を見て、Julia特有の事情を認識しておくと、無駄な事故を防げると思います。特にPythonを過学習してしまった人は見ておかないと損をする可能性が高いと思う。

タグ： Julia言語

posted at 23:40:54

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posted at xx:xx:xx

@yoriyuki 全くとはいかないまでも、少し変わります。例えば以下を参照。本来は色々変えて結果を並べて比較するのが良いんですが、紙幅の都合でモデルを固定して掲載してます。すみません。
twitter.com/hankagosa/stat... twitter.com/hankagosa/stat...

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posted at 23:38:17

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#Julia言語ならば、100x100の内側の正五角形領域上のノイマン境界条件での2次元波動方程式の差分化の時刻については5000ステップ(t=0～10)を計算して、添付画像のようにプロットするまで、1.3秒強しかかかっていません。

長方形領域に特化すればもっと速くできます。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... twitter.com/phasetrbot/sta... pic.twitter.com/FccOh57jVn

タグ： Julia言語

posted at 23:37:12

@mixingale @takainou_0907 特に、第三者にとっては、この種の補正によって、データの意味を直感的に把握しにくくなってしまいます。まずは生のデータに近いものを提示していただき、補正の必然性を直感的に理解したあとで補正していただいたほうが、第三者にとっては助かるかと思います。

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posted at 23:21:25

@mixingale @takainou_0907 まずは、「国・年齢階級固定効果を除去」という変換を行う前の元のデータをみたいところですね。自分の経験上、この種のデータの変換は意図せぬアーチファクトを生むことが多々あるように思っています。「15カ国」のデータが均一ではなく、各種条件の偏りも多大である、ということもあります。

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posted at 23:19:16

The Unexplained @Unexplained

A school of fish following a duck pic.twitter.com/T2LFGFMgHc

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posted at 23:13:36

@mixingale @takainou_0907 「15カ国の年齢階級固定効果を除去」ということの定義がまだ理解できていないので、そこがわかれば理解できるかもしれないのですが。

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posted at 23:09:44

もうやるぜ。後半勝負や @moig_a1w1

@mixingale @takainou_0907 日本人ですと、全年代、ほぼ100%（実際は若い世代はカバレッジが低くなっているようです）なので、X軸は1のところにはりつくはず（点が右側のほうに並ぶ）ではないでしょうか。同様なことがルーマニアと韓国でもみられるはずですが、そうなっていないのはなぜでしょうか。

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posted at 23:08:41

しまった、先越された、やっぱり間違っていたのか、どおりでおかしいと。 twitter.com/yoh_tanimoto/s...

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posted at 23:07:36

Yoh Tanimoto @yoh_tanimoto

この図 twitter.com/ClusterJapan/s... は1次感染者が 90+20+5+4+3+2+0+0+2+3+1+8+1=139人、2次感染者が 0*90+1*20+2*5+3*4+4*3+5*2+6*0+7*0+8*2+9*3+10*1+11*8+12*1=217人ということで合っていますか? そうだとすると、平均は1.56人で、1.9人にならないのですが、なぜですか? @ClusterJapan @nishiurah

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posted at 23:00:03

Gaml. Y @GY18164253

I like this video pic.twitter.com/Ee2sTT2XRO

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posted at 22:45:58

@mixingale @takainou_0907 あと、高齢者であるほど、cases per thousandが小さくなっている、というグラフではないでしょうか？だとしますと、これ素朴な疑問なのですが、本来、高齢者ほどこの値は高くなると思われますので、そもそも計算式の間違いとかのアーチファクトということはないでしょうか？

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posted at 22:35:22

@mixingale @takainou_0907 開始後以前の方々でも、「ツベルクリン反応で陰性の人には接種」という場合があるので、タイの場合も含めて、そこは国ごとにどうであったか調べる必要がありそうです。

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posted at 22:32:30

@mixingale @takainou_0907 「1948年に0歳」の方々より高齢の場合でも、ツベルクリン反応で陰性の人には接種しているのではないでしょうか。

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posted at 22:29:20

@takainou_0907 @mixingale そうなんですよね。日本人はほぼ全員接種されているので、この種の解析はできないと思うのですが。

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posted at 22:22:07

小切手を非課税措置にすれば所得制限なしで、しなければ事後的な所得制限。今回の政府与党の案は、事前の所得制限を狙っており、かなり頭の不自由な官僚が作ったとしか思えない。それに加担した政治家もかなり出来が悪いことはよくわかるな。まとな解説ができないマスコミも然り

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posted at 21:43:49

交付で最短は政府小切手。これをいうと、有識者でも郵送できるのか、誤配達の場合などを心配する人が多い。そういう人は欧米での生活経験がない。小切手でも記名式なので本人以外は銀行で換金できない。この小切手を非課税措置にしない（なにも税法を変えない）とすればいい

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posted at 21:39:29

「収入が減少」との要件。今回の現金給付が馬鹿げているのは、所得を客観的に補足するためには、1年以上かかるという基本事実を知らないのかねえ。こんなに急を要しているのに。そもそも事前の所得制限は無理。なので、所得制限するとしても税務を使った事後的なものしかできない

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posted at 21:33:51

新帯秀樹 Hideki Shintai @hs_heddy

@bicycle1885 なんやねんこれ

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posted at 21:08:03

Bound computation using linear problems
#Julia言語
 #線形問題

 www.juliabloggers.com/bound-computat... @juliabloggersさんから

タグ： Julia言語線形問題

posted at 21:07:59

@ceptree 大変失礼しました。正しくは「Oh おっぺけペンション！」でした。 pic.twitter.com/YxIX2EEUVf

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posted at 20:56:05

@bicycle1885 自分のツイートには責任もつって今どき小学生でも習ってますよ。 pic.twitter.com/6eNUhON2Pm

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posted at 20:51:38

グリーディー @techwatcher_

Zoomの主なセキュリティ問題（解決済含む）

1. エンドツーエンドの暗号化。実際は不十分
2. 暗号鍵が中国サーバーを経由
3. Zoom爆弾。第三者による荒らし
4. ユーザー情報をFBに共有
5. Windows認証情報が盗まれる脆弱性
6. Macで乗っ取られる脆弱性

多方面から注意喚起。Zoomは全力の対応が必要に

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posted at 20:51:32

@ceptree 私に聞かれても…

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posted at 20:49:36

@bicycle1885 勉強不足で申し訳ないんですが、おっぺけペンションってなんでしょうか。

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posted at 20:45:58

@ceptree おっぺけペンション

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posted at 20:44:23

medy.nim lang: @dumblepytech1

やっぱりNimでアプリケーション作ってJuliaで機械学習&統計学の時代来るやろ。 twitter.com/komi_edtr_1230...

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posted at 20:37:46

オッペケペー

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posted at 20:35:52

@mixingale @Totemo512 しかし、仮説としては、group2のdeletionまでしか持っていない群（=Tokyo, Russia/Bulgaria）とそれ以外の群、に分けて解析していただくのがよろしいかと思います。

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posted at 20:31:02

新帯秀樹 Hideki Shintai @hs_heddy

@mixingale @Totemo512 細かいですが、このgroupというのは、大きなdeletionに含まれるエプトープ郡の分類で、株の分類とは異なります。group3のdeletionを持っているか否か、という株の分類ができることになります。

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posted at 20:29:51

Julia / Plots の Recipe を使って自在にプロットする
#Julia言語

 qiita.com/Lirimy/items/f... #Qiita

タグ： Julia言語 Qiita

posted at 20:24:02

ざき @katamochi40

Juliaはめっちゃ早い
インタプリタ言語だから？普通にすると遅いけれど

function main()

end

ってすればここの間は必ずLLVMのコンパイルされて実行されるから早い。
使いこなせてないんだけど、ライブラリをインストールすると楽にコーディングできるからほんとおすすめ！

問題点
マイナーすぎる…

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posted at 20:22:19

@mixingale @Totemo512 journals.plos.org/plosone/articl...
分類としては、この論文による分類が最も良さそうだと思っています。 pic.twitter.com/p1rM0KuYfP

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posted at 20:20:28

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

@Totemo512 @mixingale Tokyo株を使っている国は(他も使っている国も含めれば）12カ国程度あります。あと、group3と呼ばれている大きなdeletionの有無でいいますと、russia/bulgaria株を使っている国もtokyoと同じく無しのグループに入ります（少なくとも15カ国以上）。ですので、そこそこ数はあるかと思います。

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posted at 20:09:11

tsujimotter 日曜数学者 @tsujimotter

Thank you #Julialang pic.twitter.com/uhLXMz9zDi

タグ： Julialang

posted at 19:17:32

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

ちょっと前のニュースですが、これ本当に面白い話ですね。生物の多様性ってすごい。

イカは生命の根本原理「セントラルドグマ」を揺るがす存在であることが判明 nazology.net/archives/54967

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posted at 19:13:02

#Julialang pic.twitter.com/XroDSmfE2b

タグ： Julialang

posted at 19:00:42

みんな助けるという方針で行かないと急激な大量感染を防げない。

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posted at 18:42:41

朝日新聞アピタル @asahi_apital

こういうのもクズですな。

日本が「日本国在住者はみんな助ける」という正義と合理性の両方を兼ね備えた国になるか、クズの集まりになるかの違い。

twitter.com/miosugita/stat...

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posted at 18:41:48

新型コロナウイルスの重症者に対応できる集中治療室（ＩＣＵ）のベッドは、日本に１千床未満しかなく、あっという間に医療崩壊を起こす―。危機感を募らす日本集中治療学会理事長の西田修・藤田医科大学教授に、日本のＩＣＵ体制の現状を聞きました。
www.asahi.com/articles/ASN43...

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posted at 18:40:00

いやほんとその通り。

ひどいやつになると、金が無くても死ぬという話なのに、「健康を取るか、経済を取るか」の二択の話であるかのように語り、「経済については専門外」と言う。

正直、そういうのはクズだと思う。

たとえクズでも参考になる意見は拝聴しますけどね。

twitter.com/kuroseventeen/...

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posted at 18:39:21

Akinori Ito @akinori_ito

先ほどの配信に関して、まとめを作りました。Classroomをご検討の方、ご参考まで www.dropbox.com/s/aes6y211evg5... twitter.com/akinori_ito/st...

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posted at 18:39:18

@mixingale 集団免疫の効果も考えますと、この研究デザインで、この15カ国で、はっきりと結論の出る結果をだすことはそもそも困難があるように思います。効果が強そうなTokyo、ロシア/ブルガリアのストレインを使っている国で同様なデータを探されるとよろしいのではないでしょうか。

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posted at 18:27:03

@mixingale 使われている15カ国のうち8カ国は効果がなさそうな欠失ありの株、3カ国は複数使われていて不明、効果が強そうなTokyo、ロシア/ブルガリアを使っているのはタイと日本だけとなります。

タグ：

posted at 18:24:39

github.com/KB-satou/Gotch...

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posted at 18:20:21

@mixingale つまり、現在、行われているかどうかというよりも、BCGワクチンのストレインが重要という可能性があります。

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posted at 18:15:45

@mixingale あと、数日前に気づいたこととして、現在の定期接種の有無が、BCGワクチンの使用されているストレインとタイトにリンクしてしまっています。つまり、現在、定期接種が行われていない国では、大きなゲノムのdeletionがあるBCGワクチンのストレインが使われている傾向が極めて強いです。

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posted at 18:14:24

#Julia言語を使い始める人は、計算速度の気軽な向上に興味がある人だと思うので、公式ドキュメントの

docs.julialang.org/en/v1/manual/p...
Performance Tips

から読み始めて、サンプルコードを色々試してみるといいかも。

Performance Tips を読むとJulia言語の特有の事情がかなり分かります。

タグ： Julia言語

posted at 18:09:02

@mixingale あと、もしBCGの効果が実際にあると仮定しますと集団免疫的な効果がかなり大きいと想定されます。としますと
、この種の年令で区切った政策変化でのきれいな差はなかなか見えにくいことになるはずです。この場合、年齢別の差をdetectするには質の高い多くのデータが必要となるはずです。

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posted at 18:08:57

くろ @kuroseventeen

医療崩壊でも人は死ぬけど、めし食えなくても人は死ぬよ。本当に。

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posted at 18:05:18

@mixingale チェコの場合、Second BCC was stopped at 2010という記述を参考にされたと思いますが、おそらく2回目のブースターの接種がストップしたというだけで、実際は定期接種が現在も続いていると考えられます。この種の誤りがシステマティックにないか確認されるとよろしいかと。
venice.cineca.org/documents/czec...

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posted at 18:04:44

くろ @kuroseventeen

自粛しないやつは自業自得っていつものになると、貧乏な人はますます家から出るよ。

タグ：

posted at 18:04:35

くろ @kuroseventeen

医療関係者の「家にいろ」はいいんだけど、セットで金も配れ、も言ってくれないかな。「それは自分たちの専門外」はないだろう。餓死者がでるぞ。日本って割と普通に餓死者がでる国なんだから。

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posted at 18:04:02

@mixingale 韓国の場合、1920年代から接種が始まって今日まで続いていますが、全員というわけでもないようで、その後、ワクチンのストレインも含めてポリシーが複雑に変遷しているので、注意が必要となります。 synapse.koreamed.org/DOIx.php?id=10...

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posted at 17:59:15

加藤和彦 @kzhk

プログラミング言語のランキングTIOBE Index for April 2020が発表になっていました。Juliaはトップ50位中50位。フリーでないのにMATLABが18位と強いのはさすがだが，12->18位と下げている。R, Swift, Goが上げているのは直観に合う。www.tiobe.com/tiobe-index//

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posted at 17:51:27

検証 ipynb
github.com/KB-satou/Gotch... pic.twitter.com/5arpqkzymQ

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posted at 17:51:06

#統計ベイズ統計を使った途端に「主義」が変わり、「確率の概念」まで変化する、というような解説をしている人達はデタラメを述べています。

実際には、ベイズ統計版のモデルを考えて、ベイズ統計で利用できる既存のソフトウェアを使った方が楽だからそうする、というパターンが多いと思う。

タグ：統計

posted at 17:50:17

@mixingale ワクチンのあり方についてはかなり複雑で、この種の解析ですと各国で詳細に見ていったほうがよろしいかと思います。まず、日本ではすべての年代で接種されていると思われますので、この解析に含める場合はある種の統制群的な扱いになりますね。

タグ：

posted at 17:45:54

#統計モデルがちょっと複雑になるだけで、信頼区間の計算はかなり面倒になります。

それに対して、同じモデルのベイズ統計版をMCMC法で近似的に解いた場合のベイズ信用区間の計算は非常に易しい。

どんぶり勘定だと割り切れば、多くの場合にベイズ信用区間は信頼区間を近似しており、代用できます。

タグ：統計

posted at 17:45:02

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posted at xx:xx:xx

>RT ほんとこれ。データ解析の結果を出す場合は、モデルとセットで出す。これ約束ね。どちらのモデルが「正しい」かは議論できないけど、「そっちのモデルは〇〇を考慮してないね。考慮すると結果がだいぶ変わるけど大丈夫ですかね？」みたいな議論はできる。それが重要。

タグ：

posted at 17:34:24

#統計あと、統計的な推測の計算結果は近似計算の仕方にも依存し、モンテカルロ法を使った場合にはコンピュータ内での擬似乱数の出目にも依存します。

そういうもろもろの事柄についてすべてを公開しながら推定結果を語ってくれている統計学の利用者はとても信頼できると思います。

タグ：統計

posted at 17:32:29

1000世帯→1000万世帯。昨日の正義のミカタの放映時にもSHABBYなのはわかっていたが、ここまで徹底するとは。Ｚ緊縮症患者は、まず消費減税を否定する、次に所得制限で現金給付を押さえ込む、最後に業界に少し補助金をつける。マスコミ、学者、経済人もみんな感染しているので・・・

タグ：

posted at 17:28:01

#統計新型コロナ関連の広報でも、信頼区間だけを天下りに「こうだ」と説明して、その信頼区間を求めるために使ったモデルの前提について何も説明しようとしない行為が見られることは非常に残念です。

統計学用語を使う人達は天下り的で権威的な説明を平気でする傾向が伝統的にあると思う。

タグ：統計

posted at 17:26:37

struct 内でArray型を指定するときに
v :: Array{Flaot64}
では不十分で
v ::Array{Float64,2}
というふうに次元まで指定しないとクッソ遅い。

タグ：

posted at 17:25:42

#統計信頼区間だけを天下りに「こうだ」と説明して、その信頼区間を求めるために使ったモデルの前提について何も説明しようとしないことは、統計学的にはろくでもない行為だと思う。

「信頼区間の両端の値が確率変数になる云々」よりも、「どういうモデルで推定したか」の方が本質的。

タグ：統計

posted at 17:22:49

#統計続き

モデルの前提は疑わしいものばかりであることが多く、疑わしさが低いものは「どうせ、どんぶり勘定だから」という理由で割り切って受け入れ、特に怪しいもので影響が大きそうなものに注意を払うというのが普通の考え方だと思います。

タグ：統計

posted at 17:19:51

#統計続き

信頼区間を「知りたい値は高確率でこの区間の中に入っているはずだ」という形で使いたい場合には、まず第一にモデルが妥当でない可能性をきちんと疑うことが大事で、確率的に変動するのは知りたい真の値ではなく、データに依存して決まる信頼区間の側であることを忘れないことです。

タグ：統計

posted at 17:16:50

#統計続き

信頼区間を考えるときには次の2つに注意する必要があります。

* 95%信頼区間の95%はモデル内確率に過ぎず、現実世界で95%の確率であることを意味しない。モデルが妥当でないならば信頼区間も妥当でなくなる。

* データが確率的に変動すると、信頼区間の両端の値も変わる。

タグ：統計

posted at 17:16:49

#統計続き

例えば、平均μで分散未知の正規分布モデルをN(μ)と書くとき、N(μ)内のサイズnのサンプルのT統計量は(未知の分散によらず)自由度n-1のt分布に従う。そのことを利用すると、モデル内でのμを95%の確率で含む区間を作れます。これが、統計学入門書によく書いてある平均の95%の信頼区間です。

タグ：統計

posted at 17:16:49

#統計続き

真の値が固定されていても、95%信頼区間の両端の値が確率的に変動するならば、「真の値が95%信頼区間に含まれる確率は95%である」と言えます。

ただし、そこでの「真の値」は「モデル内での真の値」なので現実における真の値とは異なり、本当は「真の値」と呼ばない方がよい数値です。

タグ：統計

posted at 17:16:49

#統計続き

そのせいで、「信頼区間は真の値が95%の確率で含まれる区間である」と言ってはいけないかのようなおかしな考え方に陥ることになります。

例えば、東京大学教養学部統計学教室編『統計学入門』p.225にはその手のおかしな解説が書いてあります。(注意：これは日本語圏だけの問題ではない。)

タグ：統計

posted at 17:16:48

#統計続き

ゆるい仮定のもとで、95%信頼区間は、モデル内において真の値が95%の確率で含まれる区間になります。

このとき、ベイズ統計との関係でおかしな考え方を身に付けた人達は、真の値が確率変数になる可能性を考えてしまう。

続く

タグ：統計

posted at 17:16:48

#統計信頼区間について続き

信頼区間はモデルとデータ(サンプル)から決まるある区間です。

データは無作為抽出時の乱数の出目によって確率的に決まるので、確率変数でモデル化されます。

確率変数の函数は確率変数であり、信頼区間の両端の値はデータに依存して決まるので、確率変数になる。

タグ：統計

posted at 17:16:47

#統計信頼区間について

よくある統計学入門の設定ではサンプル(標本、データ)を取得するときのランダム抽出の段階で確率概念が導入されます。データ取得時の無作為抽出で使う乱数が確率の源泉になっている。続く

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:16:47

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posted at xx:xx:xx

@mixingale 15カ国はどちらの国をとられましたでしょうか。近年、BCG接種をストップした国が多いわけなのですが、そうしますと若い年齢層でBCG接種率が低く、その結果、感染者の率も低いというデータが出やすくなり、3番目の図では大きな混交要因になりそうに思われますが。

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posted at 17:09:12

勝川俊雄 @katukawa

補償をケチって、必要な規制をせずに、問題を先送りして、最悪の事態を招くというのは、日本の水産政策で繰り返し見てきた光景なんだよな。

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posted at 16:58:14

2D の移流方程式.jl pic.twitter.com/pdNwQRvi4U

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posted at 16:57:08

Ｚ緊縮症患者発見。一世帯30万円で総額3兆円とは1000世帯。1／6しか配らない。そもそも3兆円でも、GDP0.6％しかなくSHABBY。リーマン時もSHABBYだが、それを上回るSUPER SHABBY。こりゃダメだ→現金給付「生活支援」明確に　対象限定、09年を反省：日本経済新聞 www.nikkei.com/article/DGXMZO...

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posted at 16:37:48

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posted at xx:xx:xx

再度強調

何かが起こるたびに特にその何かに役に立つ知識を教育で教え込むべきだという意見がよく出るのですが、そういうのはおバカさんの考え方だと思います。

小学生でも割合の基本に戻って陽性的中率を計算できるように、特別な知識抜きでも順番に考えれば何とかなることを強調するべき。

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posted at 16:01:53

Yahoo!ニュース @YahooNewsTopics

【3月後半の献血岩手で4割不足】
yahoo.jp/fx_rCi

日赤によると、国内で1日約3000人の患者が輸血を受けるため、約1万3000人に献血してもらう必要があるが、全国的に不足傾向。岩手県内では3月後半、外出自粛で4割も不足したという。

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posted at 16:00:16

もしかしたら、このスレッドだけを読むと、私が「ベイズ◯◯」が嫌いな人間だとか、統計学についても嫌いなのではないか、などのように誤解する人がいるかもしれませんが、統計学関係の他の発言を見ればわかるように、私はベイズ統計が大好きだし、統計学も好きです。

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posted at 15:58:12

小学生でも計算できる陽性的中率の類について医学部の学生が理解できないことは本当はありえないのですが、ダメな考え方を心に注入されるとできなくなるということは十分にあり得る。

例えば、簡単なことについて「ベイズ◯◯」と唱えながら難しく考えることを強制するとできなくなると思う。

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posted at 15:57:03

例えば、「3等分したうちの2つ分」「4等分したうちの3つ分」のどちらの分量が大きいかを正しく判定できていた子が分数について習った後にはできなくなってしまう、というようなことが起こります。

何かを心に注入されることによって、基本に戻って順番に考えればできることができなくなってしまう！

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posted at 15:55:06

チョー算数問題関連で算数教育がらみの文献を読むと、「何かを習う前にはできていたことが、習った後にはできなくなる」という現象が子供達のあいだで普遍的に生じている様子を知ることができます。続く

twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 15:55:06

河野真太郎/Shintaro Kono @shintak400

いま書いてるJuliaの資料が400ページを超えてた pic.twitter.com/cSaRsEyiJn

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posted at 15:23:50

何度も何度も言ってますけど、Zoomのセキュリティ問題、深刻ですよー。各大学の皆さん？→米ＮＹ市、学校に「ズーム」の使用中止を指示　安全性に懸念 www.cnn.co.jp/tech/35151881.... @cnn_co_jpさんから

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posted at 14:52:45

AmburoseSekar @AmburoseSekar

コミさん@K Squad LLC. @komi_edtr_1230

Polar Eq chart #julialang pic.twitter.com/vDTl4NBwot

タグ： julialang

posted at 14:50:58

河北新報オンライン @kahoku_shimpo

@5ebec JuliaのPlotsでバックエンドになってるGRってあるやん？
これのビルド方法とか知ってたりしない？
github.com/sciapp/gr

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posted at 14:48:07

河北新報オンライン @kahoku_shimpo

秋田・美郷町職員が陽性、北海道に思わぬ余波　元同僚ら自宅待機、宿泊ホテルは２週間の休業 bit.ly/3aJDvsf

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posted at 14:31:22

河北新報オンライン @kahoku_shimpo

秋田・由利本荘とにかほの小中校、感染相次ぎ始業式など延期 bit.ly/39OWO2k

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posted at 14:31:21

秋田・由利本荘で５０代男性会社員が感染　秋田県内では１１人目 bit.ly/3e0GmiP

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posted at 14:31:05

PAW @akhdhys

かつてはJunoでAtomをJulia専用機にするのに抵抗があったが、VSCodeを使うようになってからはむしろちょうど良く感じるようになってしまった

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posted at 14:12:20

残り79件のツイートを見る

TAKASHIMA Hidehiro @TAKASHIMA724

米ＮＹ市、学校に「ズーム」の使用中止を指示　安全性に懸念 www.cnn.co.jp/tech/35151881.... @cnn_co_jpより

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posted at 14:01:47

もりちゃん @morichanemorich

新型コロナクラスター対策専門家 @ClusterJapan

【ほら悪い癖が出た】　

橋下徹「政府は30万円の現金給付と言ってるがコロナが長引いたらそれを何度も出来るのか。私は出来ると思えない」
#日曜報道THEPRIME

タグ：日曜報道THEPRIME

posted at 12:45:15

クラスター対策班　齋藤です。感染症危機管理が専門です。

新型コロナウイルスの急拡大に備えて、特措法（新型インフルエンザ等対策特別措置法）が改正されました。

詳細については
note.com/healthsecurity... pic.twitter.com/7t1KHnV1DN

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posted at 12:28:32

Nari @tigerhorse22

クレカでの支払いに校費を使用するのは手続き・手間的に面倒なのでつい自腹に走ってしまったが，だんだん費用がかさんでいる．Vittle Proに動画変換アプリ，Zoom，ボイスチェンジャー，パペット，ヘッドセット．

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posted at 12:26:04

ネーブル美味い @taro_htn39

京都大学さんのツイートもペタリ
参考まで
twitter.com/univkyoto/stat...

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posted at 12:23:11

aishida @aishida

Vittleいいね．PDF講義ノート，Vittleから補足movで講義はなんとか行けそう．

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posted at 11:53:14

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www.bicycle1885.org/blog/2020/blog...

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posted at 11:42:50

ネーブル美味い @taro_htn39

@p_p_pinkerton 京都大学のリリースのurl貼っておきます
www.kyoto-u.ac.jp/ja/research/re...

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posted at 11:37:40

hajiMIZU @j54854

VittleはProにするとPDFスライドを取り込めてそれに書き足す形で講義動画を作れるみたい．講義動画を事前に用意してオンデマンドで流すパターンの場合はこれが便利そうだわ．
www.qrayon.com/home/vittle/

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posted at 11:30:12

正誤リストに加えましたん。
www.bicycle1885.org/blog/2020/lear...

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posted at 10:50:45

Juliaが間違えたんやろ？（ごめんなさい）

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posted at 10:43:41

1から始めるJuliaプログラミングは全国民の手に渡ったかな？

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posted at 10:37:23

ぽむ @nattytotty

給付金対象は世帯ではなく個人で。また、生活保護世帯や在日外国人も等しく給付するのは当たり前の前提。

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posted at 10:31:46

@79sky1

イティーハーサが無料で読めるみたい！！！

なっつかしい😍😍😍
めっさおすすめ！！！

www.sukima.me/book/title/BT0...

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posted at 10:26:16

ぽむ @nattytotty

日本における生活保護捕捉率の異様な低さは「福祉のパラドックス」がもたらした典型例。

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posted at 10:19:40

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ぽむ @nattytotty

一律給付がよいというのは「一律給付でなければ不公平」だからではなく「本当に困っている人」だけを救済しようとすれば結果的に「本当に困っている人」さえ救えないという「福祉のパラドックス」論からの主張。やっと日本でもこの認識が浸透してきたのはよいこと。

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posted at 09:40:28

Nari @tigerhorse22

大講義はVittleとMoodle，少人数はSlackでやることに決めた．ほとんどの情報はTwitterから入手した．やっててよかった

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posted at 09:39:05

野田篤司 @madnoda

扱っている大きさ
・一般の人・・最大2万キロ（地球の裏側）
・宇宙開発・・最大数億キロ
・宇宙論・・・プランク長（1.6×10＾-35m）
・星や銀河観測・最大470億光年（4.4×10＾26m）

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posted at 08:43:59

Akinori Ito @akinori_ito

おいでよアカウントも来訪を拒否するレベル (new!)

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posted at 08:38:31

数式嫌いな人向けに少し補足します。厚生省の発表人数では10代以下が少ない→人口ピラミッドやダイアモンドプリンセスの有症状割合から見ても、もうちょっといるでしょという補正が入る。また発表人数では有症状者が無症状者よりだいぶ多い→ここも補正が入る。これらを総合的にまとめたイメージ。

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posted at 08:35:27

野田篤司 @madnoda

井上純一（希有馬）新刊『逆資本論』発売中 @KEUMAYA

専門家の例
・宇宙開発・・・・私達の事
・宇宙論・・・・・高エネ研とかIPMU
・星や銀河の観測・天文台
一般の人には、「宇宙の専門家」と一緒にされるけど、全く違うし、集まって話をすると言葉が通じない・・日本語なのに

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posted at 08:34:59

斉藤　淳　『アメリカの大学生が学んでいる @junsaito0529

個人的にはあんまり詳しく条件書いてないで、とにかく連絡して来いの「生活福祉資金制度による緊急小口貸付等の特例貸付」がよさげに思うんですが、気になる人は連絡してみるといいと思います。
www.shakyo.or.jp/index.htm

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posted at 08:17:48

財務症と新型コロナは似ている。財務省と「会話」「接触」すると感染する。ネットを通じて連絡し、距離を置くと感染しない。一方でテレビや新聞を通じて感染する症状も指摘されており、これは疫学的研究の対象だと思われる。

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posted at 08:17:14

にるそん @ohtanilson

いままでJuliaでMatlabと違うおかしい挙動を直せなかったのはdeterministicな"巨大な"逆行列が絡むところ(blp-GMMの重み、線形方程式の解)だったのが、今回で確信に変わった。ただなぜ途中の大きさまでは一致して、（調べたら見つかる）あるポイントで一つ行加えると途端におかしくなるのかは不明。 twitter.com/ohtanilson/sta...

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posted at 08:16:59

井上純一（希有馬）新刊『逆資本論』発売中 @KEUMAYA

何か起こるたびに、その起こったこと(のみ)に対応するための予備知識〇〇の重要性を事後的に強調するというのは愚作で、

基本的な事柄に戻って順番に考えれば、
特定の事柄専用の予備知識がなくても対処可能であること

を算数の段階からしつこく繰り返し強調した方がよいと思う。

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posted at 08:12:40

まとめると厳しさに涙が出るけど、でも申請しないよりマシなのでやりましょう（フリーランスの項目が小学校休業等給付金一つしかなくてまた涙） twitter.com/nakatsu_h/stat...

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posted at 08:09:43

にるそん @ohtanilson

Matlabとjuliaの逆行列。例えばA=100by100、b=100by1で用意して、そこから1-99行目まででサブ行列使ってAx=bをxについて解く(x=A^{-1}b)と両者で一致するのに、100行目含めて1-100行目の逆行列を解くと、与えてる数値は同じなのにJuliaは爆発した不安定な解にいく(AA^{-1}=Iには近似的にはなってる)

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posted at 08:07:47

「ベイズ〇〇」について知らず、パーセントのような割合に関することしか知らない小学生であっても、陽性的中率の大学入試問題を解けたという事実は、「ベイズ〇〇」やら統計学よりも、特定の状況にしか使えないやり方に頼らずに、基本に戻って順番に計算する技術の方が重要であることを示しています。

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posted at 08:07:45

「調査中止」😵の前に…

なぜ「熱が出たら出歩くな。ウイルスをばら撒くことになるかもしれないから」と読者に伝えようとしないのか。

感染者数を増やしたくないのなら、まずそうするはず。
twitter.com/itami_k/status... twitter.com/itami_k/status...

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posted at 07:55:01

HAYASHI Tomohiro @SokoranoKumasan

これ、本当に共有されるべき知見と経験なんですよ。

私も散々言ってきていますが、福島選出の政治家や農家の方を含め、原発事故後の福島を見てきた人の多くが同じようなことを言っている。

新型ウイルスでの政府支援の在り方に、この知見を活かしてほしいです。 twitter.com/kossyvege/stat...

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posted at 07:54:12

再現性のため、ブログの方も乱数の種を固定したバージョンに変えておいた。結果はほとんど変わってないけど。

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posted at 07:51:47

JAGSではset.seed(1)で乱数の種を固定できてないことに気づいてしまった僕は…
inits <- lapply(1:4, function(i) list(変数の初期値..., .RNG.name = 'base::Wichmann-Hill', .RNG.seed = i))
m <- jags.model('model.bugs', data, inits, n.chains=4, n.adapt=1000)
のようにlistのlistで固定する。

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posted at 07:50:43

『保健所の職員…その仕事は、結果を後追いするもので、前向きな感染防止に役立っているか疑わしいものになっているといえないだろうか』

「前向きな感染防止」に貢献できるはずなのに「政権批判」のネタとして利用するだけの新聞が。💢

九年前から何度見た光景か。
webronza.asahi.com/business/artic...

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posted at 07:37:40

Universal Curiosity @UniverCurious

Change in pressure. pic.twitter.com/PlFVyOMDYN

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posted at 07:34:49

『帰国者でも濃厚接触者でもなかった人は27人で、平熱の人はおらず…この人たちの多くは、検査にたどり着くまでに熱が出て、何度も医療機関にかかっている』

『熱が上がって休み、下がって出勤することを繰り返しながら、3回医療機関にかかりようやく検査を受けて陽性』

😱
webronza.asahi.com/business/artic...

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posted at 07:32:47

「比較的軽い人が多くて、比較的重い人がなかなか検査につながらず、医療機関の受診を繰り返して周りにウイルスをばらまいている様子」

ならば報道機関のするべきことは「検査を増やせ」の前に、「出歩いてウイルスをばら撒くな」と呼びかけることでしょうに。

感染者を減らしたいならそうするはず。 twitter.com/newsmatsuura/s...

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posted at 07:24:15

Lena Yokoyama @lenayokoyama

"Silence. The empty city.And then, a violin. The emotion, the solemnity, the commotion. The music that, from the top of the Torrazzo, fills streets and palaces..." #Cremona #Italy #PrayForCremona
クレモナのために、祈りの演奏
誰もいない広場を見下ろしながら
youtu.be/F13JrI3_AMs pic.twitter.com/nIgHr4Kbyv

タグ： Cremona Italy PrayForCremona

posted at 07:19:06

Dr. KID @Dr_KID_

小児の新型コロナウイルスのまとめ記事
（論文35本から）

・家族内感染：約80%
・潜伏期間：2〜10日
・咳と発熱：約60%
・無症状：約10%
・血液検査；特徴ない
・CT：４割は異常なし
・重症化：低年齢ほどリスク高い
・最重症例：症例報告を追跡

など、網羅的に書きました
www.dr-kid.net/summary-covid-...

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posted at 07:13:14

小学生でも理解できる話題でかつ「未知の確率分布についてモデルを使って推測を行う」という意味でのベイズ統計とは無縁の単なる割合の話について、「ベイズ◯◯」という用語を使って説明する習慣を維持して来た人達が悪い。

何かトンデモないことが起こると普段からの行いの悪影響が次々に出て来る。

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posted at 07:02:28

関連：小学生でも理解できる話なのだから、そのように教えてくれていれば、少なくとも医療関係者のあいだで「このような問題」は発生しなかったもしくは軽く済んだと思う。

大体において「ベイズ◯◯」という用語が出て来たら不適切な説明をしている場合が多い。

twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 07:00:06

新型コロナの件がらみでググってみて気付いたのだが、実際には小学生レベルの割合の問題に過ぎないことについて、「ベイズ推定」のような言葉を不適切な態度で持ち出して難しく聞こえるように教えているケースを容易に見付けることができる。

事前確率とか事後確率とか言わない方がよいと思った。

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posted at 06:56:53

Yoshiaki Araki 荒木義明 @alytile

陽性的中率を求める大学入試問題を小学生に解かせてみたら、実際に解けたので、医学部入学生が理解できないはずがない。

そうなってしまう理由は本当は小学生レベルの易しい概念に分かり難い名前を付けて教えていることだと思う。

教えている側に問題がある。

twitter.com/T_Kiyoyama/sta...

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posted at 06:56:53

@tundoku_babel JuliaMathというJulia言語のアカウントのアイコンのJulia集合も綺麗ですよ。

「フラクタルが熱い!? みんなが呟くフラクタルとは？」もぜひご覧ください。
togetter.com/li/1470909

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posted at 06:44:54

#統計モーメント母函数を経由する方法は本質的にFourier解析の話になります。Fourier解析の話も数学的には必須の教養の一つだと思うのですが、より初等的な3次の剰余項版のTaylorの定理だけで証明できる初等的な結果(中心極限定理のこと)について難しく証明(説明)する必要はないと思います。

タグ：統計

posted at 05:43:03

#統計 3次の剰余項に、分母の√nが1/(√n)³の形で効いて来るのですが、結局、n個の和を取る必要があるので、3次の剰余項のn個の和が 1/√n の形で効いて来て、n→∞で0に収束する。

n→∞でTaylotの定理の3次の剰余項の寄与が消えるわけです！中心極限定理の証明はたったこれだけで示せます。

タグ：統計

posted at 05:40:58

#統計証明の方針は

E[f((X_1+…+X_{k-1}+X_k+Y_{k+1}+…+Y_n)/√n)]

と

E[f((X_1+…+X_{k-1}+Y_k+Y_{k+1}+…+Y_n)/√n)]

の差の絶対値をfへの3次の剰余項のTaylorの定理の適用で評価することです。

タグ：統計

posted at 05:38:45

#統計実はさらに別のY_kが平均0と分散1と3次のモーメントを持つ別の分布に従う独立同分布な確率変数達であるとき、n→∞で

E[f((X_1+…+X_n)/√n)] - E[f((Y_1+…+Y_n)/√n)] → 0

となることを初等的に示せます。Y_kの従う分布として標準正規分布を選べば中心極限定理が得られます。

タグ：統計

posted at 05:35:15

#統計 X_kが平均0と分散1と3次のモーメントを持つ分布に従う独立同分布な確率変数達であるとき、適当にゆるい条件を仮定した函数f(x)について、n→∞で

E[f((X_1+…+X_n)/√n)] → ∫ f(x) e^{-x²/2}/√(2π) dx

が成立するというのが、中心極限定理です。続く

タグ：統計

posted at 05:35:14

#統計あまりにもそういうパターンが多いので、モーメント母函数を経由せずに、本質的にTaylor展開しか使わない直接的で初等的な中心極限定理の証明があることを知らずに統計学を教えている人達が多いのではないかと疑いたくなるほどです。(この疑いは結構正しい可能性がある。)

タグ：統計

posted at 05:29:28

#統計中心極限定理の証明について

私がチェックしたことのある学部生向けの統計学の教科書ではなぜかモーメント母函数を経由した中心極限定理の証明(もしくはギャップのある導出)が書いてあることが多い。

タグ：統計

posted at 05:29:28

#統計条件付き確率は

確率
-----
確率

の形で定義されるのですが、

p(x,y)
------
p(y)

のような

確率密度
---------
確率密度

の式に出会って戸惑ってしまった人は

p(x,y) dx dy
------------
p(y) dy

とdx, dyを補って、分子分母を確率にして見直すとよいと思います。

タグ：統計

posted at 05:20:14

#統計 2つの確率密度函数 p(x), q(x) の商 q(x)/p(x) の意味は

q(x)dx
------- = (*)
p(x)dx

と区間の幅dxを分子分母に追加した方が分かりやすくなることがあります。p(x)について幅dxの中に含まれる確率はほぼp(x)dxで、q(x)についても同様なので、上の(*)は

確率
-----
確率

だと思えます。

タグ：統計

posted at 05:15:59

#統計確率密度函数について

確率変数Xが確率密度函数p(x)を持つことは、xを含む長さdxの区間にXの値が含まれる確率がほぼp(x)dxになることを意味しています。

Xの値がぴったりxになる確率は0になるので、幅を持った区間を考えて、そこに値が含まれる確率を考える必要があります。

タグ：統計

posted at 05:15:56

@tsatie 理解していないことの解説を書こうとして、間違ったことを書いて指摘されまくって、何度も訂正する様子を見せてくれている先生に数学を教わる人はラッキーだと思います。

理解するための七転八倒の仕方を直接学べる。

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posted at 05:02:28

@tsatie 中高生向けの解説は中高生向けの解説に慣れている人が書くべきだと思います。

理解していないことについて理解するために解説を書くことは実に多い。

中高生に数学を教えている人達は「自分もまた理解していないという理由で理解しようと努力していること」を中高生に見せるべきだと思う。

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posted at 05:00:42

RussianGoFederation @GoFederationRu

"Самые красивые лестницы в истории Го", лекция Александра Динерштейна на Ютуб канале РФГ:
youtu.be/HPfSpSvqorg pic.twitter.com/imi1czspBL

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posted at 04:45:20

#統計ちょっと上の方で書いた式のポイントは

E[f(X)|Y=y] = ∫f(x)p(x|y)dx

の部分。確率変数Yの値がyであるという条件のもとでのf(X)の条件付き期待値。それが条件付き確率密度 p(x|y) に関する平均で計算されるのはベイズ統計の教科書ではいつものパターン。

タグ：統計

posted at 04:44:08

#統計解説を書いている側もよく細かいところで間違う(書き間違う)ので、解説者が書いている式にそのまま忠実に従おうとすると、多くの場合に穴ぼこにはまって動けなくなります。

「忠実に従う」のではダメで、「内容を理解して、自分で再構成する」でないとつらいです。

タグ：統計

posted at 04:18:30

#統計ちょっと上の方の式の自明な誤りを訂正

❌ E[g(E[f(X)|Y]) = ∫ g(E[f(X)|Y=y]) p(y) dy

⭕️ E[g(E[f(X)|Y])] = ∫ g(E[f(X)|Y=y]) q(y) dy

]が抜けていた。p(y)ではなく、q(y)=∫p(x,y)dx.

この手の自明な誤りは日常茶飯事なので、この手の誤りにいらつかずにすむ思考法は必須です。

タグ：統計

posted at 04:12:25

#統計渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』のような難しい本であっても、p(x|y)の方だけを知っていれば読めます。測度論的な条件付き期待値については知らなくても読めます。渡辺澄夫さんの理論の本質は測度論的な事柄ではありません。どちらかと言えば、代数幾何や代数解析の方に近いと思う。

タグ：統計

posted at 04:07:53

#統計 E[f(X)|Y]の函数の期待値が定義されているので、E[f(X)|Y]も確率変数。

確率密度函数p(x,y)について、q(y)=∫p(x,y)dxやp(x|y) = p(x,y)/q(y)を考えことは、ベイズ統計を学べば最初に出て来る話に過ぎず、その手の話を E[f(X)|Y] のような記号で書いて、測度論的に一般化しているだけで。

タグ：統計

posted at 04:05:16

タグ：統計

posted at 04:01:28

#統計測度論の権威に負けて、数学者的な訓練のために書かれた教科書を読んでしまった人は、「ベイズ統計で必要な条件付き確率の概念がどうなっているか」を調べようとすると E[f(X)|Y] のように書かれる条件付き期待値の測度論的定義に出会って撃沈させられる可能性が高いです。

タグ：統計

posted at 03:52:39

#統計「確率変数はその函数の期待値が定義されている変数のことである」のようにザクッと大雑把に考えておくだけで、実際の計算で困ることはない思う。

義務教育で習う文字=変数の概念の確率論的な拡張は期待値 E[f(X)] を導入することによって得られると思っておけば、多くの場合に困らないはず。

タグ：統計

posted at 03:48:10

#統計続き～定義され、もっと一般の場合には測度論的な積分で定義されていると思っておけばよい。連続的な確率変数が複数ある場合には

E[f(X_1,…,X_n)] = ∫…∫ f(x_1,…,x_n) p(x_1,…,p_n) dx_1…dx_n

で期待値が定義されていると思っておけばよいです。

タグ：統計

posted at 03:44:46

#統計小学校高学年から中学生のときに習う単なる「文字」=「変数」と「確率変数」の違いはその函数の期待値(=平均)が定義されているか否かの違いだと思って構いません。

期待値は離散的な場合には

E[f(X)] = Σ_x f(x)p_x

と和で定義され、連続的な場合には

E[f(X)] = ∫ f(x)p(x) dx

と積分で～

タグ：統計

posted at 03:41:51

#統計例えば、中学生のときに、文字式について習うときには、文字a,bを使った式 a + ab² が与えられているときに、別の文字 c をそれにかけて c(a + ab²) = ac + ab²c を作るというようなことを柔軟に行えるように自然になると思います。

確率変数もそれと同じ気軽さで扱えます。

タグ：統計

posted at 03:38:23

#統計定義域が決まっている函数を複数用意して共通の定義域を持つように設定を調節するというようなことを常に意識し続けて論理的な厳密さを保ち続けるには、そういうことをやるのに適した特殊な訓練が必要だと思います。

そして、そういう特殊な訓練が応用畑で必須でならずに済むことが好ましい。

タグ：統計

posted at 03:35:39