黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年05月15日

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

ワカルそしたら１から始めるJuliaいっぱい買って配布するのに twitter.com/bicycle1885/st...

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posted at 23:32:47

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

友人にJulia1.4.1 をラズパイ上にダウンロード・インストールさせてパスを通してもうところまでのインストラクションをしました．

$ julia

はできたようなのでこれでJulianを一人増やすことに成功しました．Interface6月のだとPATHの通し方の説明サボってしまったのでここは反省ですね．

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posted at 23:32:12

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

給付金、10万円と言わず使った分だけ欲しい。

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posted at 23:28:39

range(-2, 2, length=100) シンタックス Julia 1.0.x だと通じなくて

range(-2, stop=2, length=100) としなければいけないことを知ったあざらし．

Julia1.1以上だと stop 書かなくても良い．

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posted at 22:51:11

大石雅寿 @mo0210

感染者数が桁で違う東京都と東北6県とで、それぞれ抗体有りが3例と2例（500名中）というのは差が見えていないと理解するべきじゃないかな。しかも、抗体がないはずのコントロールの500例中2例が抗体あり。この結果からは何も言えないと思う。

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posted at 22:45:03

Re:RT Stan(もしくは他の任意のMCMCパッケージ)を使いたい人は、松浦さんをフォローして、松浦さんの本も買うべき。ブログも読んでおくとよい。 #統計

タグ：統計

posted at 22:12:36

かわいい！ twitter.com/thatericalper/...

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posted at 22:06:49

#統計

うまく行く証拠に欠けている「交差検証」をやっているのを見たら、みんなで「うまく行く証拠は何か？」という質問を浴びせかけて、「無意味な『交差検証』をして、うまく行っていると誤解してしまうこと」を抑制するようにする方が良いと思う。

安易に「交差検証」と言うのは多分有害。

タグ：統計

posted at 21:46:45

#統計伝えたいこと

* 数学的に解明されていない場合が多くても、「未知の真の確率法則をそれが生成するデータと我々が設定したモデルを使って推測せよ」という問題設定が重要であるという事実は揺らがない。

* 無意味な「交差検証」をやってうまく行っていると誤解するのは非常によろしくない。

タグ：統計

posted at 21:42:16

#統計

ノートにコメントを入れてバージョンアップ

統計学的予測の超一般的な定式化について

何か条件を付けないと意味のある数学的定理は得られないと思うのですが、俯瞰的に眺めることは理解のために役に立つと思います。 pic.twitter.com/GwWKL3eRK5

タグ：統計

posted at 21:35:23

高岡凛 @rintakaoka627

「天使にラブソングを」大好きな映画なのだけど、ウーピーのブレスレットが麻雀牌だということに生まれて初めて気付いてから話がうまく入ってこない(°▽°) pic.twitter.com/rlCnzVYD4u

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posted at 21:18:57

@nerrog_blog

@higurachi1026 twitter.com/minyoruminyon/...
このbotからですね

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posted at 21:15:00

@higurachi1026

@nerrog_blog これがバレる意味がわからない😅

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posted at 21:05:26

#統計以下のスレッドも面白い。

twitter.com/t_weissgerber/...

タグ：統計

posted at 21:02:48

#統計ブログ記事(英語)

blog.bioturing.com/2018/05/16/5-r...

にある添付動画も面白い。箱ひげ図が同じことなる分布のアニメーション。 twitter.com/meri_sugaku/st... pic.twitter.com/QgtN1GmGob

タグ：統計

posted at 20:59:51

Steve Phelps @MathTechCoach

メリー＠数学講師 @meri_sugaku

@alegallardo28 @geogebra @bancoche @mcarmenmaths @debora_pereiro @JavierCayetan19 @jlmunoz161 What about a surface using just 1 curve?

www.geogebra.org/3d/yntw6gse pic.twitter.com/AzCcQBoFYs

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posted at 20:53:05

メリー＠数学講師 @meri_sugaku

四分位数というのは、あくまでデータを4分割しているだけ。四分位範囲は下から25%〜75%のデータが、どの範囲にあるのか示しているだけで、実際のデータがその範囲の中でどう分布しているかは分からないと思うのですが……。

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posted at 20:38:10

メリー＠数学講師 @meri_sugaku

解説には、データの範囲と四分位範囲から求めているけれど、それだけの情報だけだと、分からない気がします。

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posted at 20:36:05

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

皆様に質問です。
受験問題集の中に、箱ひげ図だけからデータの散らばり具合を比較させる問題がありますが、間違っていますよね？ twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 20:34:20

小林慶一郎と渋谷健司の悪魔合体？？？
野党はなんで批判しない

#立憲民主党　 #応援　 #福山哲郎

タグ：応援福山哲郎立憲民主党

posted at 20:29:21

松浦健太郎 @hankagosa

ここからの拡張路線は主に2つ。
・1つめはbackprojectionをモデルに取り込む。最尤推定してスムージングした感染日を正解としてデータとして与えるのは、間違いなく信頼区間を過小評価している。どれぐらい広くなるのかがポイント。
・2つめは潜伏期間の分布とかを陽に与えないで元データを使う方法。

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posted at 20:26:44

松浦健太郎 @hankagosa

1枚目: 最尤推定の結果
2枚目: MCMCによるベイズ推定の結果(オリジナル)
3枚目
(左上): データの二度漬けやめた
(右上): そこからガンマ分布をやめて連続値用ポアソン分布(WinBUGSと同じ)を使った
(左下): そこから事前分布消した
(右下): そこから報告遅れを考慮しない
どれも大体同じ結果。 pic.twitter.com/nmd6wFSYQA

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posted at 20:17:02

河野太郎 @konotarogomame

呼んだ？ twitter.com/nerrog_blog/st...

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posted at 20:11:59

@nerrog_blog

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

echo -n "5rKz6YeO5aSq6YOO" | base64 -d
#シェル芸

タグ：シェル芸

posted at 20:02:47

#超算数参考情報。【家庭で学習指導要領を進めて評価もされる】twitter.com/asahi_sugihara...とあるが、指導要領は宿題に落とし込めるような細部を規定しない。実際には家庭は学習指導要領解説という法的拘束力を持たない文書に掣肘されることになる。保護者は学校の被雇用者ではないのに！

タグ：超算数

posted at 19:34:42

@ibaibabaibai 釈迦に説法でしょうが、渡辺理論以降で特異モデルにベイズを使う理由は汎化損失を小さくできるから（最尤およびMAP推定では大きくなるから）です。

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posted at 19:28:34

@ibaibabaibai まず、事前分布が正かつ有界であれば漸近論的には依存しません。

ハイパラによる汎化損失の相転移が起こる状況でも平均的な汎化損失を小さくするハイパラをWAICで選べますが、一般的にどれだけハイパラを変えたら効くのかは未解明ということです。

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posted at 19:24:57

John Burn-Murdoch @jburnmurdoch

Thread:

Critical assessment of scientific papers by the media has never been more important than during the pandemic

That new Manchester study saying 25% of UK has HD Covid *was* peer reviewed, but has already been comprehensively debunked by many leading epidemiologists. pic.twitter.com/pCTfhWpxJh

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posted at 18:12:05

#統計 1つ上と2つ上のツイートは以下のリンク先のスレッドでするべきだったか？

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:58:29

#統計

(a) 無意味な交差検証をしているのに、うまく行っているように見えてしまっている状態

と

(b) モデルの検証をしていないことが明らかで、そのモデルをみんなで疑っている状態

では後者の方が圧倒的にましで、前者は非常にまずいと思う。

タグ：統計

posted at 17:55:49

#統計どこかのスレッドで書こうと思っていた話。上の話と無関係かも。

以前は「とにかく交差検証はやった方がよい」と言う感じだったのですが、今ではそれは誤りだったと思っています。

タグ：統計

posted at 17:55:47

#統計相互リンク

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:50:42

#統計宣伝のためのリンク

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:50:17

#統計これは続きの同主旨の良い質問。

twitter.com/389jan/status/...

タグ：統計

posted at 17:49:27

#統計この質問は大事な質問。

(目的に応じて十分に厳密な)証明が得られて__いない__場合に成立して__いる__と言う場合には、具体的に詳しく説明できなければ、セミナーの類では撃沈される。

まだ証明できていない面白いことがあるなら正確に説明するべき。そういう話が一番面白いと思う。 twitter.com/389jan/status/...

タグ：統計

posted at 17:47:08

#統計もちろん、一般化しようと思えばさらに幾らでも一般化できますが、そういう方向にいきなり行くのは不健全だと思うのでそうしていない。渡辺澄夫さんの本の設定もそのように受け取るのが普通の感覚だと思う。

やろうと思えば設定を幾らでも一般化できるが、解説を書くときには普通そうしない。

タグ：統計

posted at 17:25:41

#統計ノートの設定は、i.i.d.とは限らない未知の確率法則が x_1, x_2, x_3, … を順次ランダムに生成しているとき、我々が何らかのモデルを設定して、すでに観測されたx_1,…,x_nから、これから生成されるx_{n+1}, x_{n+2}, … の生成確率法則を推測するという設定です。

タグ：統計

posted at 17:21:26

#統計注意：ノート内には書かなかったのですが、

q(x_1,…,x_n) = ∫dx_{n+1} q(x_1,…,x_n, x_{n+1})

などを暗黙のうちに仮定しています。

タグ：統計

posted at 16:52:29

#統計ただし、以上の一般的な定式化の場合の数学的法則は解明されていない。

しかし、数学的に解明されていなくても、「未知の真の確率法則をそれが生成するデータと我々が設定したモデルを使って推測せよ」という問題設定が基本的で重要であることは揺らぎません。

その辺を混同するとまずい。

タグ：統計

posted at 16:45:58

#統計以上の定式化(およびその「回帰問題」への自明な一般化)は、ガウス過程回帰だけではなく、グラフィカルモデル・潜在変数モデル・階層ベイズモデルも全部含んでいます。

モデル外部に見えていないパラメータで積分することによってモデル内でのデータ生成確率法則を記述すればよい。

タグ：統計

posted at 16:42:09

@ibaibabaibai あ，平均値を小さくする意味で～の実験例もMTBS p.279 Example 67にあります．

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posted at 16:36:40

#統計このスレッドで解説した定式化は以前にもツイッターに書いた覚えがあります。興味が湧いた人は探すといいかも。

タグ：統計

posted at 16:36:39

#統計渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』のメッセージは「未知の真の法則をそれが生成するデータと我々が設定したモデルを使って推測する」という考え方が基本的であるということです。

それを矮小化してi.i.d.の場合のみの考え方であるかのように解釈して批判するのはフェアな態度ではない。

タグ：統計

posted at 16:35:24

#統計一般化された定式化には、「モデル外部に見えているパラメータを観測されたデータがモデルで生成される確率を最大化するようにモデルのパラメータを決めること」と「観測されたデータがモデル内で生成された場合に制限する条件付き確率分布の構成」の両方が自然に含まれています。

タグ：統計

posted at 16:32:30

@ibaibabaibai ↑具体的な研究の一例：
・www.sciencedirect.com/science/articl...
・www.sciencedirect.com/science/articl...

MTBSで特異ケースの事前分布選択をWAICやCVですることについてはやはり汎化損失の平均値を小さくするという意味で適用できると書いていますが，実際それでどれだけ損失を小さくできるのかについては未解決としています．

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posted at 16:30:03

#統計ノートを見れば分かるように、私のノートに書いてある定式化のスケッチは、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の定式化の直接的な一般化になっています。

ここまで一般化しておけば、色々統一されてしまっているせいで、最尤法とベイズ法の区別は意味を持たなくなります。

タグ：統計

posted at 16:29:40

#統計渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』は「未知の真の確率法則をモデルを使って近似的に推測する」という方針で一貫して書かれている良い本なのですが、クリアな結果が得られているi.i.d.の場合に定式化を制限しているせいで、「誤読」してしまいがちだと思うので、一般化のノートを書きました。 pic.twitter.com/JmjuqiDEuu

タグ：統計

posted at 16:26:24

@ibaibabaibai 特異ケースについては，事前分布のハイパラによって事後分布が大きく変わることがよく起き，一般的な解決はまだできていないです．
具体的なケースでハイパラが汎化損失の平均値のleading termにどのように効くか研究されています．(続)

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posted at 16:19:09

@ibaibabaibai MTBSのp.256に，WAICで事前分布の選択ができるというのは，汎化損失の平均値を最小化する意味で可能なだけで汎化損失そのものを最小化することはできないとあります（WAIC以外で可能かどうかについては，不可能とconjectureしています）．数値例もMTBSに載っていますね．

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posted at 16:15:03

@ibaibabaibai 渡辺先生の英書（MTBS）で正則な場合の事前分布の影響オーダーを導出し，データの揺らぎによる事前分布選択結果の揺らぎが無視できない上に汎化性能に与える影響も軽微と書いていますね．証明は
link.springer.com/chapter/10.100...
arxiv.org/abs/1503.07970
にあります．（続）

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posted at 16:07:23

@ibaibabaibai 実現不可能でもTICではなくAICが使われたりするので，ICの平均値が汎化損失の平均値に漸近的に一致することを証明することはできなくてもモデル選択で有用性が出せると美味しいかもしれないですね

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posted at 14:00:27

@ibaibabaibai 一定の条件下では成り立つと思えるのは証明できるケースがあるということでしょうか？
それともいくつかの数値実験例からということでしょうか？

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posted at 14:00:19

これもひどいな。

twitter.com/nhk_nw9/status...

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posted at 13:48:59

@ibaibabaibai 証明はできないが成立するというのはどういった確度で成立と言っているのでしょう？（先のJRSSの本体を読めない環境なもので）

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posted at 13:47:32

こういうのは苦手なので平時なら、お店の紹介とかしないのですが、こんなことになっているので、柄でもないことをしてみました。

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posted at 13:08:51

ふかんじゅ(不観樹露生)@岡山 @fukanju

仙台でおすすめの美味しいお店

仙台駅から南に約1キロメートル
地下鉄五橋駅が最寄りの駅

農家イタリアン米屋十兵衛
www.google.com/search?q=%E8%B...

しばらく前に行った店なのですが、とても美味しかったです。

デリバリーもやっています。お勧め。 pic.twitter.com/jgckwDJjB2

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posted at 13:04:09

この抗体検査キットの非有用性が明らかになったわけで、まともな抗体検査キットが出来るまで抗体検査結果は信用できないと考えていいと。（あと、本当にちゃんと抗体ができるのかと、抗体がある人が再罹患しないかどうかもはっきりしてないし。。。 twitter.com/SciCafeShizuok...

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posted at 10:48:39

@yjszk 政策に関わる人達が「去年の10月の消費税率引き上げはひどいことをやらかした」と認識していない場合には、批判されて当然だと思います。

新型コロナ禍のドサクサでその辺を誤魔化されたり、曖昧にされてしまうと、次の世代が迷惑を被る。

ホセヲさん、すぐに反応できて凄いと思いました。

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posted at 10:41:38

@genkuroki 読み返してみると、ちょっと、その…感情的な呟きになってしまったかも、と。しかし大事なことなので。あれでも冷静に書いたつもりでしたが。

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posted at 10:34:47

モト@PPMMPP @29silicon

さっき、抗体検査の結果が出たのは進歩だと肯定的なツイートをしたんだけど、ダメだこりゃ（笑）　さっきのツイート、削除。

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posted at 10:33:28

モト@PPMMPP @29silicon

最期で吹いた「それぞれのキットが示した結果が一致しなかったこと、比較のために行われた去年採血した献血からも２検体の陽性反応があったことなどから、キットの性能と抗体の陽性結果については正確に評価できない」

「抗体検査」東京の献血で０．６％陽性、結果にばらつき
headlines.yahoo.co.jp/videonews/jnn?...

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posted at 10:30:27

この指摘は非常に重要。

去年の10月の消費税率引き上げだけですでに大損害が生じていたということを忘れちゃいけない。 twitter.com/yjszk/status/1...

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posted at 10:24:43

条件付き独立なときはCVは破綻するがWAICは理論的に妥当性を持つことが証明されています。

AICは有限修正版があったり一部の時系列モデルでも使えたりするのが美味しいところでしょうか。 twitter.com/ibaibabaibai/s...

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posted at 10:16:54

@nishy03 どうか。本当にどうか。お願いです。
財政支出拡大と、減税と、金融緩和維持、これを強く主張して下さい。増税などと、匂いすらしない経済学者を、委員に迎えて下さい。それこそがデフレ脱却にコミットする姿勢です。どうか、本当に、お願いします。

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posted at 10:12:09

@nishy03 そもそも消費税は、所得逆進性が高いのです（怒。低所得者層に厳しいのですよ！リーマンショック時より酷い状況なのですから。なぜ消費税率の引き下げを主張されないのか。理解に苦しみます。
経済は重要ですよ。多くの人の命が、命が、感染症拡大と同様に、掛かってるのです（怒。

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posted at 10:10:12

@nishy03 コロナ前からデフレ脱却できてなかったではないですか！所得の持続的上昇も見られなかった（怒。大臣の目は節穴ですか？認識がアマ過ぎます（怒。
しかもリンク記事に「減税」の文字がない（怒。コロナ「前」から、消費税率の引き上げで、ダメになってる www.nikkei.com/article/DGXLAS... のです（怒。 pic.twitter.com/rySIUohkLt

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posted at 10:06:51

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