黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年11月05日

F#、Julia でしこしこやっているように、基本的な書き方などをきちんとまとめた自分用コンテンツを整備することからはじめよう。

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posted at 23:45:45

Kazuto Suzuki @KS_1013

ネバダ州の選挙管理委員会のスタッフが記者会見する中、突然乱入し「バイデンは選挙結果を奪おうとしている。バイデン家は不正だらけだ」と絶叫する男性。このシャツのデザインのメッセージ性にやられた。 twitter.com/evanmcmurry/st...

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posted at 23:25:42

数学女子 @phasetrbot

さっさと Julia の本を読み終えて本格的なコンテンツ制作準備に移りたい。

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posted at 23:24:00

Masaya Sakamoto @s_msya

「Excel使えるか」と問われて、「はい」と答えることは不可能だ。

papasensei365.com/excel-game-dq3/

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posted at 22:46:08

#Julia言語 #Turing

Turing.jlで欠損値付きデータに対して線形回帰を行う - my blog tetuppei.hatenablog.com/entry/2020/10/...

タグ： Julia言語 Turing

posted at 22:36:27

ytb @ytb_at_twt

須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama

この大統領選挙（およびトランプ大統領の訴訟戦略）に関連して、「ゲーデルが、民主主義国アメリカが独裁化することが可能だと言った」と書かれる人がtwitter上に徐々に増えてきているようですが、コレは全くそう言う話ではありませんからね。
ytb-logic.blogspot.com/2012/08/blog-p...

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posted at 22:31:19

須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama

lightGBなんちゃらが欠損値を扱えるとかわりとどうでもいい話をよく聞きますが、基本的にあらゆる回帰モデルは容易に欠損値補間ができるように拡張できます。もちろん、欠損の捉え方により無数にバリエーションはありますが。

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posted at 22:31:16

Turing.jlで欠損値付きデータに対して線形回帰を行う - my blog tetuppei.hatenablog.com/entry/2020/10/...

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posted at 22:11:48

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

何か微妙にリンクが変なのは...

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posted at 22:01:41

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

こんな感じ pic.twitter.com/U9rVMXjFBw

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posted at 22:01:22

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

#DancingLinks な #AlgorithmX の #ruby での実装は #LuaLaTeX と #MetaPost での経過の可視化で遊び続けていてなかなか進まないけど漸く少し目処が付いてきたので前に進まないとな。 www.instagram.com/p/CHNcF1Bg9MV/...

タグ： AlgorithmX DancingLinks LuaLaTeX MetaPost ruby

posted at 22:00:53

以前やり取りした数教協の人も、

「足し算の意味とか考えなかったので算数・数学が苦手だった。今は、増加と合併をしっかり理解している」

と言っていた。

　頭が痛くなる。

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posted at 21:08:41

深く考えることなく「そうなるもの」と覚えていた人が、教える立場になって、おかしな考えに嵌って「ちゃんと理解するようになった」と誤認するというパターンがあるようだ。

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posted at 21:07:28

インターネット丸の内OLマン @kujms

willseeds.txt-nifty.com/omoi/2006/05/p...
＞私自身、つい数年前まではそうでした。
子どもに関わる仕事をして、実際、その単元についても何度も何度も指導してきたにも関わらず、意味をあまり考えることがなかったのです。

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posted at 21:05:36

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posted at xx:xx:xx

Fortranのつもりで言ってたけど、Juliaも基本は1始まりか。

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posted at 20:38:27

( a )mで( b )kgのロープ( c )mの重さは？

が解ける子には、

一辺の長さが( a )mの正方形の板の重さが( b )kgだとすると、一片の長さが( c )m正方形の板の重さは？

も出すようにしている。

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posted at 20:35:39

twitter.com/sekibunnteisuu...
＞類題を出す。
それで悉く正解を出したなら、「確実に理解している」と判断する。

一部訂正。

類題+αを出さないと「確実に理解している」までは言えないな。

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posted at 20:34:44

理解しているけど、説明できないなんてことはざら。説明はできた方がいいけど、まずは理解が重要。説明はそのうちできるに様になるだろう。

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posted at 20:16:30

私なら、正しい答えが出ているなら、どうやって求めたのかは問わないで、類題を出す。

それで悉く正解を出したなら、「確実に理解している」と判断する。

それから、どうやって解いたかを聞く。

しかし明確に答えられるとは限らない。その場合は、深く詮索しないで次に行く。

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posted at 20:15:39

「その550ｇって問題に出てきてないよね？どうやって考えて110ｇってわかったの？」を「そのやり方は駄目」と受け取ったんじゃないかな？

こんなこと言っている人だからね。
willseeds.txt-nifty.com/omoi/2009/06/p...

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posted at 20:11:51

＞どう考えたのかは分からぬまま。それでも、ノーヒントで解けたのだから、恐らくきちんと考えたのは確かだろうと、ひとまず次の問題に進んでもらったものの、そこでおかしなスイッチが入ってしまったのか、その後引き続き不調のまま浮上せず。

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posted at 20:06:14

willseeds.txt-nifty.com/omoi/2020/11/p...
＞「その550ｇって問題に出てきてないよね？どうやって考えて110ｇってわかったの？」と尋ねたところ、なぜか完全にフリーズ。何度声をかけても答えてくれることはなく、

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posted at 20:05:28

Miura Hideki @miura1729

Noda takayukiさんによる「鬼滅の刃の作者は、どんな人ですか？」への回答 jp.quora.com/%E9%AC%BC%E6%B... すごい！他人とは思えない

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posted at 19:32:04

わさを @WasaOhMyDoggo

？ pic.twitter.com/dYvCNVmB1L

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posted at 19:30:38

一般に本を読んだ結果を自分が理解しているかを確認するための方法として、「その本に書かれていない例を自分で作って説明できるか？」と自分に問うことは鉄板の定跡だと思います。

単なる印象を受け入れただけでは理解したことにならない。

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posted at 19:28:06

#統計理論の詳細を理解していなくても、簡単な場合について具体的に計算例を示しつつ計算結果の解釈について他人にきちんと説明できれば、実用的には十分な理解度に達している場合が多いと思う。

1つも計算例を挙げて説明できなければ何も理解していないと判定される。

タグ：統計

posted at 19:25:40

#統計この本のAICに関する説明を読んで感心してしまった人は次の問題に正しく回答できるだけの理解が伴っているかを確認した方がよい。

問題：自分で設定したデータの生成法則と統計モデルについてAICの簡単な計算例を挙げ、そうやって計算したAICの値と予測の良し悪しとの関係について説明せよ。

タグ：統計

posted at 19:23:05

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Chie K. @chietherabbit

クルーグマンはQuoraではテクニカルな話はほとんどしないんだけど、これに読者個々人がどう反応するかがリトマス紙みたいに機能しておもしろいかなって思ってやったんだよね

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posted at 19:15:22

#統計関連 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 19:13:53

#統計実際には、AICと予測の良し悪しの相対的な比較のための正しい指標である汎化誤差は違っていて、平均からの揺らぎは逆方向になるので、AICを使ったモデル選択によって、大外ししているひどい予測を与えるモデルの側を選択してしまうリスクもある。

こういうリスクを覆い隠す哲学談義は有害。

タグ：統計

posted at 19:13:05

#統計 AICで推測されるモデル間の予測の良さがどういうものかについての説明も相当におかしい。

問題：汎化誤差という用語の定義について学び、それがどのように予測の良し悪しと関係しているか説明せよ。

この問題に答えることができないうちは【AICの哲学的含意】について語るべきではなかった。

タグ：統計

posted at 19:10:05

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

#統計ベイズ統計は数学的に難しいので色々雑になるのは仕方がないかもしれないが、

p.17の図1.1【「Major axis」と表示されているのが回帰直線】‼️

p.139に【最尤法の他】に【最小二乗法】があるかのように書いてある‼️

pp.142-143では、回帰の誤差項εの平均がμ‼️ twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/GTfUUYwDhg

タグ：統計

posted at 19:00:19

出典はこの文章ですよね。github.com/EzoeRyou/cpp-i...

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posted at 18:44:38

#統計未知の分布に従う独立試行で生成された無限サイズのデータY_1, Y_2, Y_3, …が得られれば、未知の分布が未知でなくなる、という話であればベイズ統計とは無関係な話になります。

統計モデルも無関係。

タグ：統計

posted at 18:40:41

#統計 p.83には【分布族が対象を十全にモデル化】していなくても【ある弱い前提さえおけば、ベイズ流の更新プロセスは最終的に真理へと到達しうる】と書いてある！(おそらくEarman, 1992を不適切に引用している)

もう「ベイズ主義」とか言ってもいいから、こういうのは勘弁して欲しいです。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/OSv3YS2TCO

タグ：統計

posted at 18:38:26

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(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

#統計さすがに、「確率分布を特徴づけるパラメータ」という言い方が頻出する分野について語ろうとしているのに、【確率変数が持つ分布を特徴付ける値を、その期待値～という】(p.31)と説明しちゃうのはまずい。

これ一ヶ所だけが雑なだけなら見逃しても良いが、ほとんど稠密に説明が雑でひどい。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 18:32:44

お、そうだな。 twitter.com/ktmgmktmgm/sta...

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posted at 18:32:34

中村良幸 (Nakamura Yosh @nakayoshix

#統計このスレッドのトップ近くの私の発言を見直すと、いかにも「とがったことを言ってやろう」という気概に満ち溢れているのですが、途中から、単に杜撰な説明を指摘したり、具体的な計算例を見せたり、その視覚化の資料を提供したりで、雰囲気が全く変わってしまっていますね。

タグ：統計

posted at 18:24:16

今日はハロワに寄った後で「1から始めるJuliaプログラミング」を買いに紀伊国屋書店に来たんですが、いくら探してもみつからないので検索したところ、Pythonコーナーに置いてありました。

周囲には今話題の「Pythonによる」で始まる本が16種類も置いてあり、噂は本当だったんだな…と実感しました。😇 pic.twitter.com/kUiT5Ybfl8

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posted at 18:05:36

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posted at xx:xx:xx

HLH @polymerase_96

C++とpythonとMATLABとJuliaとやってきて今日さらにRを書いた

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posted at 17:18:39

ごま @goma2364

rust go juliaはつよエンジニアが趣味でやってる印象が強い

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posted at 17:18:32

#Julialang twitter.com/MathSorcerer/s...

タグ： Julialang

posted at 17:09:43

DynamicallyLoadedEmbedding.jl works on my RPIZero

discourse.julialang.org/t/ann-dynamica... pic.twitter.com/afr7m20nIG

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posted at 17:09:17

N (\dev\ice) @_dev_ice

Nice complement to #Jupyter - #Pluto. Written in #JuliaLang. Main feature, I think, is tracking of dependencies and updating proper cells on change.

github.com/fonsp/Pluto.jl

タグ： JuliaLang Jupyter Pluto

posted at 16:44:06

arutema47 @arutema47

python>=3.8で死ぬライブラリの多さよ:-(

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posted at 16:34:38

ふみん305 @fuminn_hotaru

@zillione FF外から失礼します
それは恐らく、JITコンパイラが関係していると思われます
julia hoge.jlだと毎回コンパイルが生じて遅くなるのかな、と
コンパイルはusingしているパッケージも対象なので、重いパッケージがあるだけでさらに遅くなるはずです
REPLだと2回目以降はデータが保存されている？かもです

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posted at 16:18:17

殺意駆動開発 @toru_inoue

ざつおん（てぴかじぇる） @C_2H_5OH

今個人的に関心を持ってる言語、、、NimとJuliaかなあ、、ちゃんとやったことないので、、あとSwiftは色々入ったタイミングで触ってみたい。

goとかRustはここで使うとバッチリ行けるなみたいなのが見れたので、あの利点をいろんなところにそれぞれのドメインに対して特化させた形で移植してみたい。

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posted at 16:06:20

Julia凄そう

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posted at 15:58:24

#統計重要な補足

モデルを固定すればn→∞で尤度は「もっともらしさ」の正しい指標になります。

しかし、サンプルサイズnを大きくしたお陰で詳細な構造が見えて来そうだと考えて、モデルの側をパラメータの多いより複雑なものに変える、というようなことをすると、そうはなりません。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:50:25

ヤベェよ親熊近くにいるフラグじゃねーか？？？？＞RT

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posted at 15:50:04

朝日新聞社会部 @Asahi_Shakai

自動ドア開けたら子熊　店内へトコトコ、奥でおどおど：朝日新聞デジタル www.asahi.com/articles/ASNC4...

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posted at 15:49:19

sysimage を動的にロードしてるってことでいいのかな？

github.com/GunnarFarnebac...

手元ではテストコードは動いています．

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posted at 15:46:32

#統計訂正

❌nを大きくしたときの近似的は

⭕️nを大きくしたときの近似的一致は

正規分布近似はほとんど空気を吸うごとく使えるようになっておくと便利です。コンピュータでグラフをプロットして確認した方が経験値が楽に増えます。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:44:04

#統計私のように正直な気持ちとして「くだらない」と思ったことを「くだらない」と公言すると角が立つので、教科書を書く人は基本になることを正確に説明することを心掛ければ十分だと思います。

* 有限のnで尤度は決して「もっともらしさ」ではないこと。

* 定義が全然違う量の近似的な一致。

タグ：統計

posted at 15:40:50

#統計 n→∞とした場合にのみ「もっともらしさ」の正しい指標になる尤度について、有限のnにおける特別な重要性を「尤度原理」のような専門用語を作って主張したり、そのような合理性に欠けたやり方を「まともなもの」だとみなして紹介することは、控えるべきだと私は思います。

タグ：統計

posted at 15:33:40

#統計 nが小さいときのそれらの不一致も当たり前。

nが小さな場合には、データを観測した状況に合わせて妥当な数学的モデルを選んで、nが大きいときにのみ通用する議論を使わないようにすればよいだけの話です。

尤度はn→∞の場合にのみ「もっともらしさ」の正しい指標になることにも当然配慮する。

タグ：統計

posted at 15:30:01

#統計要するに、nを十分大きくすれば

* 二項分布モデル
* 負の二項分布モデル
* ベルヌイ分布モデルのベイズ統計

の結果は全部近似的に等しくなり、実践的には区別する必要はなくなるのです。

「モデルが違う」「主義が違う(笑)」と無関係に、この事実は受け入れなければいけない。続く

タグ：統計

posted at 15:26:06

#統計さらに、以下のリンク先を見れば分かる様に、二項分布モデルの片側検定のP値とそのベイズ統計版での類似物もnが十分大きければ、近似的に等しくなります。

以上で示したnを大きくしたときの近似的は正規分布近似(中心極限定理)を経由すれば一般的に示せます。続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:22:28

#統計統計学に限らず、解析学の応用では、定義がまったく異なる2つの値や函数が、ある極限ではぴったり一致するというようなことに注意を払う必要があります。

「ぴったり等しいかどうか」ではなく、「ある状況では近似的に等しく、別の状況では近似的にも等しくない」のように考える必要がある。

タグ：統計

posted at 15:18:06

じりおん @zillione

julia hoge.jlよりREPLでinclude(“hoge.jl”)した方が(特に2回目以降)起動早いのは何の違いなんだろ

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posted at 15:17:26

#統計せっかくなので、各nごとにkを動かして2つのモデルの片側検定のP値を重ねてプロットしてみましょう。

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

nが小さなときの2つのP値の食い違いは大きいが、nを大きくするとぴったり一致するようになることが分かります。 pic.twitter.com/uakmmShTPV

タグ：統計

posted at 15:12:12

#統計添付画像は上のn=12の場合に対応する計算をn=120,1200,12000の場合にもやってみた結果です。

2つのモデルの片側検定のP値の違いが、nを大きくするにつれて小さくなって行く様子が見えています。

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/zsQw67T5pI

タグ：統計

posted at 15:04:39

#統計よくある解説文では「尤度原理」(←出た！(笑))の話がこの次に来たりするのですが、普通にやっておくべきことは

* 他の数値例を作ってみること。

上では n=12, k=3, θ=0.5 (θは表の出る確率)の場合の「二項分布モデル」と「負の二項分布モデル」のP値が全然一致しないことを確認しました。続く

タグ：統計

posted at 15:00:22

#統計違うモデルで確率を計算したら結果が違っていても不思議でも何でもなくて、上で計算結果を見せた片側検定のP値達は異なるモデル内における確率の一種なので、それらの値が違うことはどちらかと言えば当たり前の話。

当たり前の話を「それではよくない」と言うやつはただちにダメ扱いしてよい。

タグ：統計

posted at 14:53:29

ミスたこiPad @missTakoiPad

午後眠いけど寝ずにNewton法の続き。normがなかなか小さくならないのは何故？ということで解から定数項を逆算することに。なんか計算式が間違っているような気がしてきた。あとループ回数はかなり大きくしないとダメだね。 #julialang

タグ： julialang

posted at 14:52:09

#統計詳しくは

oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/...

の解説を見て欲しいのですが、

* コインを投げる回数nを固定して表の出た回数kを観測する場合

と

* 表がちょうどk回出るまでにコインを投げた回数nを観測する場合

では、使うべき適切なモデルの確率分布族は違います。このことは高校数学レベル。

タグ：統計

posted at 14:49:45

github.com/terasakisatosh...

ので参考にして自分でも弄ったプライベートにしたのをパブリックにします。

(Juliaのsys imageに自前の関数を焼いて追加し、それをCの関数から呼ぶというもの)

タグ：

posted at 14:45:53

github.com/simonbyrne/libcg

のライセンスが付与されました

タグ：

posted at 14:45:53

#統計～の場合の片側検定のP値がそれぞれ 7.3% と 3.3% になり、大きく違うことが紹介されています。

7.3%は二項分布モデルの、3.3%は負の二項分布モデルのP値です。

添付画像はその計算を

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

で確認した場面です。念のために2通りの方法で計算して一致を確認しています。 pic.twitter.com/S9cbi0px4k

タグ：統計

posted at 14:44:16

とらんせんでんたる @4294967291prime

#統計以上によってやっと

oku.edu.mie-u.ac.jp/~okumura/stat/...

に書いてある「止め方で仮説検定の結果が変わる」という話を扱う準備ができました。そこでは、

* コインを投げる回数を12に固定した場合(表は3回出た)

と

* 表がちょうど3回出るまでコインを投げ続けた場合(その回数は12になった)

～続く

タグ：統計

posted at 14:44:12

@yoshinokiyoto PDF は差分表示が面倒そうですね‥‥お疲れ様です。

僕はむしろレビューなどPDFの編集をしたことがないです。

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posted at 14:43:30

#統計

 #Julia言語で計算して来ました。

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

添付画像

1. n=200での二項分布の正規分布での近似。ほぼぴったり一致。

2. n=20での二項分布の正規分布近似も悪くない。

3. nが200周辺での負の二項分布の正規分布近似。

4. nが20付近だと負の二項分布の正規分布近似は悪い。 pic.twitter.com/9K1IiM3NcY

タグ： Julia言語統計

posted at 14:34:27

もうそろそろでメジャーリリースされるようなのでフィードバック待ってるよ〜とのことです．

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posted at 13:47:02

LaTeXバックエンドもサポートされているっぽい．

ronisbr.github.io/PrettyTables.j... pic.twitter.com/Jz9KXtfd9u

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posted at 13:47:01

#統計有限のサンプルサイズnでの、中心極限定理での近似の精度は分布族ごとにかなり違います。

二項分布の正規分布による近似の精度はnが小さくても相当に良い。

しかし、負の二項分布と呼ばれる分布の正規分布による近似精度は相対的にかなり低くなります。

タグ：統計

posted at 13:44:59

素晴らしすぎてワロタ

ronisbr.github.io/PrettyTables.j... pic.twitter.com/Nt040dVE8V

タグ：

posted at 13:44:27

おばけ @triwave33

こーれはラズパイでデータサイエンスできる twitter.com/mathsorcerer/s...

タグ：

posted at 13:41:49

かっちょイィ pic.twitter.com/Ivc4OebA0r

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posted at 13:39:42

#統計 1980年の赤池弘次さんによる尤度概念の解説を読めば、実際に尤度の概念について一生のあいだ誤解し続けた人達が20世紀に沢山いたであろうことを想像できると思います。

ismrepo.ism.ac.jp/index.php?acti...
統計的推論のパラダイムの変遷について

www.jstage.jst.go.jp/article/butsur...
エントロピーとモデルの尤度

タグ：統計

posted at 13:38:35

#統計現実に出会う有限のサンプルサイズでは「もっともらしさ」の正しい指標ではない尤度に「原理」という言葉をくっつけて崇め奉り、その後は数学的な試行錯誤をやめて尤度の概念のより深い理解を目指すことをやめてしまうような人達は、一生の間誤解し続けるに違いありません。

タグ：統計

posted at 13:35:12

#統計まあ、とにかく、尤度はサンプルサイズn→∞では「もっともらしさ」の真の指標になりえるが、有限のnではそうではなく、尤度を使った分析の誤差が大きくなり得ることには注意が必要だということを覚えておいた方がよいです。

有限のnでの誤差の大きさは計算しないとよく分からないことが多い。

タグ：統計

posted at 13:30:42

#統計「誰がやっても正しく計算すれば結果は同じになること」は主義と無関係に学べる。

例えば3×4=4×3などは典型的(笑)

こういう算数レベルの話は大事です。

統計学のような解析学がらみの話題の場合には、ぴったり等しくならないが、近似的には等しくなる場合にも注意を払う必要があります。

タグ：統計

posted at 13:26:25

#統計「主義」の話を後回しにせずに、いきなり「主義」の話から統計学に入門してしまうと、すべてをその「主義」の色眼鏡で眺めるようになり、誰もが見ておくべき初等的な計算をやらずに終わってしまい、そのまま死ぬまで誤解し続ける危険性が出て来ます。

「主義」の話は後回しにした方が良いです。

タグ：統計

posted at 13:21:16

#統計私による「通常のP値」と「ベイズ統計での事後分布を用いたその類似物」の同時プロットの例は以下のリンク先などで紹介しました。

以下のリンク先の例では片側検定のP値とベイズ統計での類似物が数値的によく一致していることを示しています。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 13:17:42

#統計ただし、その一致の数学的基礎は、サンプルサイズnをn→∞としたときの中心極限定理です。

定数倍の違いを無視した尤度函数のデータのみから、すべての量が決まるベイズ統計は、本質的にn→∞での漸近論を前提にしているとも解釈できます。

続く

タグ：統計

posted at 13:13:28

#統計「頻度主義」だとか「ベイズ主義」だとかそういう話は後回しにして(もしくはくだらない話なので永久に触れないことにして)、素直に通常のP値とベイズ統計の事後分布におけるP値の類似物を計算して比較すると、簡単なモデルではほぼ一致することに気付きます。続く

タグ：統計

posted at 13:09:42

#統計尤度は「もっともらしさ」の指標ではありません。

サンプルサイズnを無限大に飛ばしたときにのみ、尤度(の対数の1/n倍)は「もっともらしさ」の正しい指標の1つである汎化誤差に一致する。

尤度を見て「もっともらしさ」を測ろうとすることは、n→∞を前提としてしまっていることになります。

タグ：統計

posted at 13:07:06

#統計赤池弘次さんの1980年の2つの論説はこれ↓

ismrepo.ism.ac.jp/index.php?acti...
統計的推論のパラダイムの変遷について

www.jstage.jst.go.jp/article/butsur...
エントロピーとモデルの尤度

数え切れないくらい繰り返し、みんなに勧めて来た。

以下ではこれらを読んでいることを前提とします。続く

タグ：統計

posted at 13:02:48

#統計そう言えば、「尤度原理」の話(がくだらないこと)について、再度説明するのを忘れていましたね。尤度の概念について40年以上前から分かっていたことについては、赤池弘次さんの1980年の論説での解説がベストだと思います。

「尤度原理」について語りたい人は尤度の概念を理解する必要あり！続く

タグ：統計

posted at 13:02:47

計算機 A でうまくいくのに同様のOSの計算機BでどうしてもインストールやDLLの読み込みがうまくいかず行き詰まったときは

~/.julia

を消して計算機Aで行なったインストール作業するとBでもよくなったりする（白目）

#Julia言語

タグ： Julia言語

posted at 11:19:48

#Julia言語

Juliaだけで閉じている事柄でのトラブルは少ない。

多くの人がはまるのがPythonとの連携。私も最初にはまった。これについては、自分がやった作業とエラーメッセージを1文字単位で正確に引用公開すれば、すでにはまった経験がある人から解決策を教えてもらえる可能性が高い。

タグ： Julia言語

posted at 11:00:50

おっしゃる通りで PyCall に限らずおかしいなぁ〜設定したんだけどなぁ〜と思ったときは Pkg.build すれば解決しますね（笑）

時間がある人は deps/build.jl を見ると理解が深まります．

github.com/JuliaPy/PyCall... twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 10:59:03

#Julia言語

ENV["PYTHON"] を設定するだけでは意味がなくて、build PyCall することが大事。

github.com/JuliaPy/PyCall... にアクセスして Pkg. build に「下線を引いて」読み直すと理解が進む可能性あり。 twitter.com/mathsorcerer/s...

タグ： Julia言語

posted at 10:55:39

ENV["PYTHON"] = Sys.which("python3")
using Pkg; Pkg.build("PyCall")

これで行けますかね？ twitter.com/zillione/statu...

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posted at 10:50:14

Pluto.jl は教育用途でも使われています．

www.youtube.com/watch?v=rRCGNv...

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posted at 10:19:58

残り28件のツイートを見る

大隅典子＠東北大学（『小説みたいに楽しく @sendaitribune

Juliaのノートブックを作る Pluto.jl を Binder で動かそうというプロジェクト.リポジトリのオーナーは Pluto.jl のメンテナーなので期待が膨らみます(手元の💻で動作も確認ずみ)

github.com/fonsp/pluto-on...

#Julia言語 pic.twitter.com/Xh9QoMMpF1

タグ： Julia言語

posted at 10:19:58

Masa Yamamoto予測誤差が大き @mshero_y

実は、拙著『脳からみた自閉症　「障害」と「個性」のあいだ』のご担当だったという偶然♫　www.amazon.co.jp/dp/B01ESWLF1I/...

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posted at 10:18:57

大隅典子＠東北大学（『小説みたいに楽しく @sendaitribune

先生、ありがとうございます。
等号が成り立つ時は？
まずは確かめるべき条件ではあります！
pとqが近い時の入れ替えでの挙動、自分の分野だとそれだけでも使い道が見えてきました。
ありがとうございました。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 10:17:43

以前にこちらの『日本史サイエンス』の紹介記事をnoteに書いたら、担当編集者の方が新聞広告用に使ってくださって、今日の日経朝刊にも掲載♫　note.com/sendaitribune/... pic.twitter.com/G4a2T3wy7M

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posted at 10:17:41

@kuri_kurita

これも去年の記事。
後半（有料部分）、「副反応」に対する評価がちょっと腰が引けているけど、

「効果示す研究発表　相次ぐ」とか良く書いてくれた。
www.asahi.com/sp/articles/AS...

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posted at 10:07:10

OKUMURA, Akira（奥村曉） @AkiraOkumura

#統計 KL情報量の

D(q||p) = ∫q(y) log(q(y)/p(y)) dy

とD(p||q)のp=qの近くでの比較は

p=q+h, ∫h(y)dy=0

とおいてhについて展開すれば分かります。

q log(q/(q+h)) = -h + h²/q - h³/(3q²) + …
(q+h)log((q+h)/q) = h + h²/q - h³/(6q²) + …
hの1次の項は積分すると消え、2次の項は一致。 twitter.com/mshero_y/statu...

タグ：統計

posted at 10:03:46

OKUMURA, Akira（奥村曉） @AkiraOkumura

難しすぎて、物の本には長さの狂った二つの物差しの例え話くらいしか出てこない。あれはどうにかしないといけない。

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posted at 09:59:37

選挙のたびに統計誤差の概念は少しずつ広まってきている印象がある。次は系統誤差だ、こっちは難しいぞ。実験であれば装置の特性を熟知している必要があるし、選挙であれば選挙区ごとの特性や、事前投票の層がどうなっているかを理解していないといけない。

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posted at 09:58:02

@kuri_kurita

特にこの方、去年もこういう記事を書いています。

この件に関して朝日新聞の責任はもちろん追求されるべきだけど、「記者としてこの件には触れずにいた方いい」なんてことになって誰もが逃げるようになったら、結果として更に犠牲者を増やす結果にもなりかねませんし。
www.asahi.com/sp/articles/AS...

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posted at 09:52:15

@kuri_kurita

この記事に対して「どの面下げて…」「お前が言うな」というような反響が凄くて、それは全くその通り、特に犠牲者を間近に見ておられるお医者さんたちの怒りの程は察するに余りあるのですが、朝日新聞の責任を追求するのとは別に、この記事を書いた記者さん（編集委員）は応援してあげたいと思います。 twitter.com/asahi/status/1...

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posted at 09:52:15

Masa Yamamoto予測誤差が大き @mshero_y

#統計「AICの〇〇的含意」について語りたければ、まずはAICについて理解してからにしないとダメ。当たり前の話。

せめて高校数学レベルで理解可能なことについて説明できないとまずい。

あと統計学の利用はギャンブルそのものなのでそのリスクについても正直に説明するべき。

タグ：統計

posted at 09:51:21

この図は深い！！ twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 09:00:24

牛越橋 @ushigoe_bashi

11/5。おはようしごえばしー。
水少ない。 pic.twitter.com/8FwNhPdnr4

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posted at 08:19:02

#統計 ℝ上の確率分布は、ℝを有限個の区間に分割して、各区間にその区間に入る確率を与えたもので近似できます。分割を細かくして行けば近似の精度が高まって行く。

有限集合上の確率の場合を詳細に計算して知っていれば、一般の場合の様子もイメージできるようになって来るはず。

タグ：統計

posted at 03:37:37

#統計以上は2点集合上の確率分布の場合の「予測分布の予測誤差」と「AICの差」の計算です。

それはそのまま有限集合上の場合に一般化可能です。

全く同じ計算！

任意の確率分布は有限集合上の確率分布で近似可能なので、そこまでやっておけば相当に一般の場合の様子を理解したことになります！

タグ：統計

posted at 03:31:09

数学の歩みbot @Auf_Jugendtraum

私は，実在あるいはその反映としての認識の一番深いところに，普遍的に存在する記号的な何かがあり，これが数学的な本地だと感じています．この記号的な何かに数学的形式を与えたものが「代数的構造」といえます．（佐藤幹夫） pic.twitter.com/jqlBPaDVnV

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posted at 02:36:45

招き猫 @kyounoowari

財務省だけの責任にするのは良くないです。これは財政制度審議会の委員の責任です
お名前を貼っておきます twitter.com/y_kaneko/statu... pic.twitter.com/a8HCkvd0Mo

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posted at 02:33:55

Arturo Erdély @ArturoErdely

#julialang twitter.com/JuliaLanguage/...

タグ： julialang

posted at 02:08:57

非公開

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posted at xx:xx:xx

The Julia Language @JuliaLanguage

Check this out: A MIT-led team will be developing software to help forecast space storms... The coolest part, they will be using #JuliaLang to do so! Congrats to @AlanEdelmanMIT and the other @MIT_CSAIL + @MIT collaborators.

See the full article here: news.mit.edu/2020/mit-led-t... pic.twitter.com/56DmcgRf4h

タグ： JuliaLang

posted at 02:00:49

#統計こんな感じにグラフを描けば

* AICによるモデル選択は、データが運悪く偏っている場合に脆弱で、そういう場合には大外ししている予測分布を与えるモデルの側を選択してしまう

* AICの差と(実践的場合に知ることができない)真の予測誤差は逆相関している

ということがすぐにわかる。 pic.twitter.com/6hzlPaLiwq

タグ：統計

posted at 01:35:16

お***ぎ @muripo_life

テレビをつけパなしにしていたら、ケーブルTVのCMで、スマートスピーカー使い方的なものがあり、我が家の電気が消えたり、その他もろもろ部屋のスマート家電が反応し、深夜作業中に焦る。

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posted at 01:32:46

src2 @src_21

氏が指摘しているのは数学的主張に基づく解釈のおかしさと不自然さと見てて思うけど、そこんとこコンセンサス得られないんですかね

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posted at 01:26:58

src2 @src_21

Ninja DAO | CryptoNi @CryptoNlnjaNFT

統計学にょ哲学するの人、ポストトゥルースだからとか言っておちょくるあたりめちゃくちゃ気に入らない
アカデミアという高級な論理に正しさを（ある程度）保障されたコミュニティーでポストトゥルースとか言っちゃうの、自分が正しいって取り巻きから安心感を得たいいつもの哲学者の構図と同じやん

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posted at 01:26:58

Ninja DAO | CryptoNi @CryptoNlnjaNFT

確か基本ストーリーは韓国で原発事故が起こって、その混乱に乗じて北朝鮮が攪乱戦略を取ろうとしている状況の中、日米中ロの4カ国が対策を協議するというもので代表団が北朝鮮封じ込めで合意寸前に至った時に、”Kim Jong Un is a smart guy, I trust him!"みたいなツイートが飛んできて混乱していた。

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posted at 01:24:10