黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年11月26日

@ppp3141592ppp #Julia言語空のsumでエラーになる問題にはよく悩まされるので、ちょっと真剣に調べてみました。

sum(k^3 for k in 1:n; init=0)

や

sum(x->x^3, 1:n; init=0)

ならn=0でもエラーになりません。

init=0 より init=zero(n) とかの方がベターかも。

gist.github.com/genkuroki/3b9c... pic.twitter.com/6LS2fYTBK9

タグ： Julia言語

posted at 23:45:41

l_ppp @ppp3141592ppp

そりゃ、空集合の型を決めろは難儀な話だから、返ってくる方が特別だな

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posted at 23:12:07

しぶてぃ @takuizum

#julialang
#Julia言語
アドカレ最終日の翌日にLT大会やります。
アドカレに関係ない話でも，Juliaに関連してればなんでもOKです。 twitter.com/takuizum/statu...

タグ： julialang Julia言語

posted at 22:42:01

l_ppp @ppp3141592ppp

@antimon2 ふむふむ
型推論失敗による処理違いですか

空だったときに、いける時とそうで無い時があって何だろうと思ってました。

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posted at 22:34:18

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

「つまづきやすい人口密度」 twitter.com/kakudaihuku_su...

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posted at 22:24:24

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

治療院Puracare JSPO-AT @suwa_puracare

「高校の大変な数学」 twitter.com/kakudaihuku_su...

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posted at 22:23:41

どうかみなさん教えてください🙏

つくば市内の小学校一年生の算数と漢字のテスト問題です。

これですと、やはりマル(正解)はもらえないのでしょうか？
さすがに可哀想で。。

他県の方もぜひご意見をお聞かせ下さい🙇‍♂️よろしくお願いします。

#小1テスト問題
 #不信感
 #小学校
 #拡散希望 pic.twitter.com/NJqwL2WXMp

タグ：不信感小1テスト問題小学校拡散希望

posted at 22:21:13

Tomoya TENDO @end_tt

似たような手順に一手間加えれば正二十面体も作れます。
違いは、スケッチで描く菱形の角度と、十二面体になった後に丁度良い大きさの正八面体を作って交差する部分を残す手順。
今回はパラメータの入力が必要です。
正八面体を正方形から押出しコマンドで作るときのテーパ角度は
atan(sqrt(2))-90 pic.twitter.com/2CzK3JaWPI

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posted at 22:15:10

Massimo @Rainmaker1973

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

Fluidic Oscillators are devices with no moving parts that generate an oscillating jet of fluid at high frequencies bit.ly/2uf3aHw [gif: buff.ly/2FhCni3] pic.twitter.com/jywK7x0E08

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posted at 22:00:19

予備費の残り込みで30兆なら失格 twitter.com/morichanemoric...

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posted at 21:58:26

あんちもん2 @antimon2

@ppp3141592ppp これよくハマりました。[1]はgeneratorの排出する各要素がIntだと型推論されるので特別扱いされるけれど[2]はその型推論が失敗して一般的なreduce処理に落とし込もうとして空だからエラーで落ちる、という仕組みです。

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posted at 21:34:51

ますみ @kohei_masumi

掛け算の順序の話で次から次へとアホが出現するのは、義務教育の勝利なのか敗北なのか。

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posted at 21:07:51

l_ppp @ppp3141592ppp

#Julia言語
Generator と reduce関数🤔 pic.twitter.com/6i1r5wkY1w

タグ： Julia言語

posted at 21:01:30

くわし @keroid0

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

「Pythonのように書けてＣのように早い」ならJulia使ってみたいかも。

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posted at 20:59:22

誰が何を考えて中野さんを呼んだのか。それが知りたい twitter.com/mihoko_nojiri/...

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posted at 20:37:27

#超算数例えば「かけ算の順序はどうでも良い」と思っている先生は世間一般的には「この先生は常識的で助かる」という評価が圧倒的多数になるでしょうが、小学校内部ではそうならない可能性が高い。

そういう現状が大問題なのだと思います。

タグ：超算数

posted at 20:37:25

#超算数そういう良い先生にまで流れ弾が当たるような発言を我々は控えるべき。

タグ：超算数

posted at 20:30:25

#超算数私は実名なので、「私が知っている小学校のある先生は算数のおかしな教え方には染まっていない」とは正直ちょっと言い難い。迷惑をかけてしまうかもしれない。

でも、そういう先生がいることを私は知っています。

そういう先生が社会的に高く評価されるようになって欲しいと思います。

タグ：超算数

posted at 20:30:24

CoffeeCup @coffeecup2018

歪んだ教科書の執筆者、監修者や、チョー算数教育を推進している教育学者だかなんだかは、ついった上の議論には決して現れずに、批判が届かないところでのうのうとしているってのが現実なんでしょうね。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 20:20:07

Atsushi Sakai @Atsushi_twi

自分も同じように思っていたので、提言した。 twitter.com/terurou/status...

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posted at 20:13:43

#統計 FisherやNeyman-Pearsonが示した数学的結果は彼らの「主義」と無関係に意味があるものなので大事にする。

そのときに、数学的結果を超える「主義」を同時に認めてしまわないように注意を払う。

「主義」の話は数学的に何が導出できてできないかがクリアになった後に行うべき。

タグ：統計

posted at 19:50:51

#統計確率の概念を使った推論・推測をする場合には、信頼できる情報をどれだけどのように使ったかで「勝ち目」が大きく変わるので、ユーザーによる専門知識を用いた「自由な利用」を推奨するべき。

妙な「主義」で縛らない。

その代わりに「自由な利用」に必須の数学的内容の理解を重視する。

タグ：統計

posted at 19:44:42

#統計あと、数学的道具P(例えばP値)を使ってできないことがあることを明らかにした後でも、その数学的道具が全然ダメであるかのようなことを決して言わない。

単にその数学的定義と性質からの帰結に過ぎないという態度で一貫する。

タグ：統計

posted at 19:36:58

#統計数学的定義とその数学的性質から出せるはずがない結論は出せないものは出せないことを、統計学を【お墨付き】を得る人達が困る程度に明瞭に述べておくことは非常に大事なことだと思います。

そして、小学生レベルの割合計算で「ベイズの定理」を使ったり、「ベイズ推定」扱いしたりしない。

タグ：統計

posted at 19:33:33

#統計このスレッドでは、

⓪ルーレットXを回したら当たりが出た。

①仮にルーレットXがルーレットAならば当たりが出る確率は1%でしかない。

から

②ルーレットXはルーレットAではないと判断して良い。

という結論を出せないことを認めるだけで良い。

【お墨付き】を得るという思考は捨てる。

タグ：統計

posted at 18:34:22

#統計仮説検定について「Fisher vs. Neyman-Pearson」という図式を持ち出す解説も私は酷いと思っています。

科学的にはそういう昔の偉い人が何を言っていたかはどうでもよいことです。

計算したP値の数学的定義と性質から本当は結論できないことを結論できないと素直に認めるだけでよい。

タグ：統計

posted at 18:34:21

#統計以上は、検定やベイズ統計に関する妙な解説(特に昔の偉い人が唱えた「主義」的な事柄をいきなり持ち出すいつものアレ)を廃して、数学的な事柄から導けることと導けないことを明瞭にして、さらに教訓を引き出すことを、仮に私がやったらどうなるかの実例として示したものである。

タグ：統計

posted at 18:27:07

#統計以上で説明した例は次の一般論の特別な場合とみなせる。

一般に、ギャンブルで勝ち目を増やすために確率を使った推論・推測を行う場合には、信頼できる情報の全てを使った方がよい。

こういう事情があるので、統計学を使う場合には各専門分野における固有の知識を重視する必要がある。

タグ：統計

posted at 18:24:17

#統計以上の解説を読んで、仮説検定よりも条件付き確率の使用の方が一方的に優れていると判断するのは誤りである。上の例ではそれぞれで使用できた情報の量が全然違っている。 pic.twitter.com/iqHq0dUjtr

タグ：統計

posted at 18:20:59

#統計 1つ前のツイートでの当たりが出たという条件の下でのX=Aの条件付き確率の計算は、不幸なことによく「ベイズの定理」を使って説明されるが、もちろん無用。

さらにひどい解説だと、小学生レベルの割合の計算を「ベイズ推定」だと言い張っているものがある。特に医学部の学生は注意が必要。 pic.twitter.com/NTpyJPaKpj

タグ：統計

posted at 18:18:33

#統計 100台のルーレットのうち1台が1%の確率で当たりが出るルーレットAで、残りの99台は当たりの出る確率が0.0001%のルーレットBであるとする。

その100台のうちから無作為に選んだルーレットXを回したら当たりが出た。

そのときX=Aである確率は約99%になる。 pic.twitter.com/h787q7MuDK

タグ：統計

posted at 18:14:19

#統計

①' 仮にルーレットXがルーレットAだとしても、当たりが出る確率は1%でしかないので、ルーレットXはルーレットAではないという判断が誤りになる確率は1%でしかない。

も正しい。

しかし、現実的な状況では他に使える情報があることが普通なので、その判断の仕方が誤りになる場合もある。続く

タグ：統計

posted at 18:11:40

#統計

ルーレットAでは当たりが出る確率が1%であるとする。
未知のルーレットXを回したら当たりが出た。

①仮にルーレットXがルーレットAなら当たりが出る確率は1%でしかない。

②ゆえにルーレットXはルーレットAではないだろう。

①は常に正しいが、②の判断は常に正しいとは限らない。続く pic.twitter.com/OJmmrlAhCL

タグ：統計

posted at 18:11:38

Tomoya TENDO @end_tt

#Fusion360 で作る正十二面体
手早く正十二面体をモデリングする手順を見つけたので共有。パラメーターや関数も、キーボードでの入力すらなしでマウスだけで作れます。そのために最初のスケッチで工夫しています。
菱形の柱が正十二面体になる瞬間が、なかなか気持ちいいのでぜひ試してみてください！ pic.twitter.com/U7fC0WqBR2

タグ： Fusion360

posted at 18:07:29

走る！空心菜 @faidaeng

川端裕人『ドードー鳥と孤独鳥』（国書刊 @Rsider

#julialang in #vscode
JuliaCon の動画を見ていてワークスペース発見。ここにいたのか！

www.youtube.com/watch?v=IdhnP0... pic.twitter.com/Fzlq5UFc8i

タグ： julialang vscode

posted at 17:57:40

Gotoが原因かどうか、いやいや気温のせいだ、というのは違って、それぞれ寄与割合があるわけです。たった一つの「犯人」を探すのではなく、制御可能なもの受け入れ可能な部分から準に対策してくってことでしょうね。個人の対策である「コンプライアンス」で足りなくなった時に、どこに介入できるか、と

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posted at 17:40:29

積分定数 @sekibunnteisuu

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

掛け算の順序でバツにして何も説明しない、フォローしないという先生なら、ありがたい。

それなら、バツになっても気にしない、で済む。

小学校教師の皆さん、間違ったことを教えるのだから、できるだけ手抜きしてください。

こういう熱心な教師は迷惑です。
www.asahi.com/edu/student/te...

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posted at 17:37:47

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

(0,)ならタプル

タグ：

posted at 17:37:15

川端裕人『ドードー鳥と孤独鳥』（国書刊 @Rsider

(0)はタプルではない…
twitter.com/ktrst/status/1...

タグ：

posted at 17:36:50

BuzzFeedのインタビュー、第二弾出ました。「人口密度」「気温」「移動」「コンプライアンス」の４変数で流行がかなり説明できるというのは知っておいた方がよいこと。──「日本は緩和のスピードが早過ぎた」データ分析の専門家が考える今回の流行の理由 www.buzzfeed.com/jp/naokoiwanag... @nonbeepandaより

タグ：

posted at 17:35:49

積分定数 @sekibunnteisuu

文句を言うと、放置してくれる。

言わないと、「掛け算に順序がある」という間違ったことを教え込まれるそうです。

これはもう、「文句を言う」の一択だね。 twitter.com/ai_ciel/status...

タグ：

posted at 17:35:07

しぶてぃ @takuizum

今晩開催です！
#Julia言語 twitter.com/takuizum/statu...

タグ： Julia言語

posted at 17:28:43

#統計量子力学の不確定性原理とか、ゲーデルの不完全性定理が、それらのずさんな取り扱いが原因でトンデモの一大分野になっているのと同じようなことが、統計学における数学的に繊細な道具について起こらないことを期待したいです。

タグ：統計

posted at 16:54:00

#統計以下のリンク先に引用した一節も安易過ぎて、まともな哲学を語っているかのように評価してはいけないと思います。

数学的に繊細な道具を扱っていることへの配慮がなさすぎる。

あと、自明なことを自明でないかのように見せるための言葉遊びはやめるべき。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 16:50:59

#統計その本のAICに関する説明のための【平均尤度】(平均対数尤度で統一するべきだった。この辺の言葉の使い方もずさん)の説明を以下のリンク先で読めます。

久保さんの本にこういう変な説明が本当にあるの？ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 16:43:43

#統計統計学は現実社会では【お墨付き】を得るための道具であるかのように使われており、理解せずに(実際には【お墨付き】が得られる道具ではないので理解できていたらおかしい(笑))、そういう【お墨付き】的な使い方をしている人達が沢山いるでしょう。そういう人達がありがたがって買う本に見える。

タグ：統計

posted at 16:33:53

#統計統計学を「ギャンブルで勝ち目を増やす方法」の一種と捉える人であれば、そのリスクに繊細な哲学を展開できる可能性があります。

しかし【お墨付き】を得るための道具だという立場に立つと、リスクの存在はあまり触れたくない不都合な事実になってしまう。杜撰な議論に一直線になる。

タグ：統計

posted at 16:30:10

#統計 AICはモデルの複雑さに関するペナルティをぎりぎりまで弱くした非常に繊細な数学的道具です。(その繊細さについて、私は渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』で学んだ)

AICをモデルによる予測誤差の指標とみなすときに生じるリスクに触れず、通俗的な解説をもとに哲学を語るべきではありません。

タグ：統計

posted at 16:30:09

#統計この本における【AICの哲学的含意】に感心している人達がいると思いますが、そういう人達にはこの本のAICの説明を理解できたか、適切な説明になっているか、AICと予測分布の予測誤差がきれいに逆相関しているという事実とその「哲学的含意」をどのように整合させるのか、などを聞いてみたい。

タグ：統計

posted at 16:21:53

#統計最終的に数学的に割り切れない話にも突入することは当たり前なのですが、【お墨付き】が得られる理由としての「主義」の話を安易に始めてしまうのは典型的に杜撰な議論だと思います。

本は一度売れてしまうと長期に渡って影響力を発揮します。
杜撰な内容の本を甘く見ない方が良いです。

タグ：統計

posted at 16:16:49

#統計現実には統計学が論文をアクセプトしてもらうために体裁を整えるための道具になってしまっているせいでひどい弊害が出ている。

複雑怪奇な現実に立ち向かうためのギャンブルで勝ち目を増やすための道具として統計学は使うことは正しいが、【お墨付き】を得るために使うのは間違っています。

タグ：統計

posted at 16:11:36

#統計個人的な意見では特に【お墨付き】という言葉を使っているところがまずいです。

この本は全体的に言葉の使う方がずさんであるという印象が強い。そのずさんさの一部分として【期待値】に関するおかしな説明や、モデル化が不十分でもベイズ更新で真理に到達できるかのような説明があるわけです。 pic.twitter.com/EAFLE0EA5Y

タグ：統計

posted at 16:08:13

#統計

『統計学を哲学する』は、統計学の「科学的な証拠」の文脈における「特権的な役割」を当然のこととした上で、その理由を哲学の言葉で説明してくれる本として読まれており、本の最初の方にもそのような目的が書いてあります。

その点が非常にまずい。

news.yahoo.co.jp/articles/7a7df... pic.twitter.com/GAxsZsSuJo

タグ：統計

posted at 16:08:11

河村書店 @consaba

【12/8発売予定】『理論疫学者・西浦博の挑戦-新型コロナからいのちを守れ!』西浦博、川端裕人（中央公論新社）新型コロナ対策の舞台裏で繰り広げられた政治との格闘、サイエンス・コミュニケーションの葛藤と苦悩、科学者たちの連帯と絆まで。amzn.to/3pJZMOP #ss954 #radiko #tbsradio

タグ： radiko ss954 tbsradio

posted at 15:56:59

Dixie Flatline @_dix_flatline_

JuliaからPythonのmoduleは呼び出せるけど、逆はできないんかな？
出来たら便利な気がするんだけど。

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posted at 14:54:40

そんたくﾈｺﾁｬﾝ大明神 @nanao_el

あー、数値としましたが、たんに値とした方が良かった。Yが分布ということもあって、分布がばらつくということもある。ベイズ推測での事後分布もそう。 twitter.com/katzkagaya/sta...

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posted at 13:52:59

そんたくﾈｺﾁｬﾝ大明神 @nanao_el

献血が少なくなって輸血出来る血が足りなくなると真っ先に削られるのは緩和ケアとかだと思うので。余命1ヶ月の人の1週間程度のQOL向上or心臓の手術とかで使用するみたいな輸血することで今後50年生きるか今死ぬかなら後者が優先されるのはもっともだもんな……なので、そこが削られないよう、是非……

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posted at 13:26:01

献血、がん末期の患者は「貧血で立つのもままならないけど献血をすれば数日はある程度活動できる」という患者も多くて、例えば小さな子供を遺していかなきゃいけないお母さんが輸血をすることで子供の「ママのつくったオムライスがたべたい」に応えてあげられる状態になったり出来るので……是非……。

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posted at 13:17:07

最近はそう見る方が我々の日常的スケールでは妥当な気がしている。

タグ：

posted at 13:08:27

でも、入力がばらつかないものでも有限の観測者から見ると十分にばらついているということはあることに注意。 twitter.com/katzkagaya/sta...

タグ：

posted at 13:06:50

shibatau @shibatau

これからプログラムを始めようとする人向けの解説を加え、全体を書き直しました。Hey, check out this cool site I found: www.twitter.com/shibatau#Topic via@my_twitter_name www.mishou.be/2020/11/25/cov...の使い方-julia-python-r-ver-1

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posted at 13:03:20

fのつくりかた、データの取り方（現れ方）の想定に正しいものはないが、できるだけ間違いをすくなくしようとする理論は色々あるが、他の人にも同じことができるようにしようというのが科学のシンプルなルール。

タグ：

posted at 13:02:00

川端裕人『ドードー鳥と孤独鳥』（国書刊 @Rsider

乱暴な言い方をすると、データ解析で出てくる数値 Y=f(データ)
で、データがばらつきを持って生じてくると考えるなら Y はばらつく。実験データが例のひとつにすぎにないと考えれば、その例が偏ってしまっているかもしれない。そのリスクをデータのばらつきを確率分布で表わして分析するのが統計解析。

タグ：

posted at 12:53:24

BuzzFeedにて岩永さんが西浦さんのインタビューをまとめています──「このままいくと感染爆発に近づく」 8割おじさんが訴える政策の切り替え www.buzzfeed.com/jp/naokoiwanag... @nonbeepandaより

タグ：

posted at 12:40:59

Marumi @Mg_splafreak

もう30年以上も前、小学校の図工の時間に毒教師が同じ班の子の絵を
「こんなまんがみたいな絵はダメ！はーいみんな、これはまんが絵、悪い見本ですw」
と晒していたのを思い出しました。
まんが絵disは、今も昔も変わらず…なのですね。 twitter.com/gishigaku/stat...

タグ：

posted at 12:40:53

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

hah, so it seems that `typed_filter` violates the taboo:
"Interacting with the contents or methods of `Core.Compiler` in any way."

docs.julialang.org/en/v1/manual/m...

#JuliaLang

タグ： JuliaLang

posted at 12:29:47

いくはら❂future pot @r1242

新しいキーボード届いたぞ！！！かわいい！！！！ pic.twitter.com/Y8z8WvxrZL

タグ：

posted at 11:48:38

Marten Lienen @martenlienen

I never imagined that it would feel this good to have your custom FEM-PDE code verify a non-trivial manufactured solution #JuliaLang #diffeq pic.twitter.com/qRVwKTWemG

タグ： diffeq JuliaLang

posted at 10:36:46

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

ref: TypeScript can't handle this pic.twitter.com/Q3GH3YTDmW

タグ：

posted at 10:36:36

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

Is this cool enough ? Or is there already any package to do this ?

(code: gist.github.com/aviatesk/9314f...)

#julialang pic.twitter.com/00o3eXYxyQ

タグ： julialang

posted at 10:30:04

Rob @thegallowboob

Thanks to the awesome photos by Colin Monteath

His website: www.colinmonteath.nz pic.twitter.com/hAXNKlqnk9

タグ：

posted at 10:21:53

Rob @thegallowboob

This rare phenomenon is called "Baikal Zen", where rocks lying on the surface of frozen lakes are heated by sunlight that emits infrared rays, melting the ice below. When the sun sets, the ice freezes again, creating these incredible frozen near-impossible structures. pic.twitter.com/KlJI1tbOKT

タグ：

posted at 10:14:59

大石雅寿 @mo0210

2x2=4
4x2=8
8x2=16
16x2=32
32x2=64
64x2=128
128x2=256
256x2=512
512x2=1024
1024x2=2048
2048x2=4096
4096x2=8192
8192x2=16384
16384x2=32768
...

タグ：

posted at 09:26:35

#統計以上では予測分布を x_{n+1} の1つだけの確率分布としたが、x_{n+1},…,x_{n+m}の場合に容易に一般化可能。

外部に見えているパラメータzがなければ、z*を最尤法で決定する必要がないので、データが何も観測されていない場合の x_1,…,x_n の予測分布も定義できる。

タグ：統計

posted at 09:25:47

#統計予測分布 p(x_{n+1}|X_1,…,X_n, z*) の予測誤差は q(x_{n+1}|X_1,…,X_n) とのKL情報量で定義される。そのKL情報量もしくはデータX_1,…,X_nの揺らぎに関する期待値の推定量をうまく作れれば、予測の良し悪しについてのモデル選択が可能になる。続く

タグ：統計

posted at 09:25:47

#統計上に続きとしてのモデル評価の一般論

未知のデータ生成法則q(x_1,…,x_n)においてデータX_1,…,X_nが観測されたとき、その次のX_{n+1}の条件付き確率分布の密度函数は

q(x_{n+1}|X_1,…,X_n)
= q(X_1,…,X_n,x_{n+1})/q(X_1,…,X_n)

になる。

タグ：統計

posted at 09:25:45

#統計続き。以上のような一般的な枠組みがあることに気付けば、「主義」によって事前分布φ(z)もしくはφ(w|z)を扱う場合を「別の理論」とするのはアホらしくなる。

20世紀に発生した統計学を「主義」で理解しようとする非論理的な態度は完全に捨てて、数学的仕組みを理解することを優先するべき。

タグ：統計

posted at 09:08:49

タグ：統計

posted at 09:08:48

#統計続き。すなわち、予測分布の密度函数は

p(x_{n+1}|X_1,…,X_n,z)
= p(X_1,…,X_n,x_{n+1}|z)/p(X_1,…,X_n|z).

しかし、このままだとパラメータzの値が決まらない。

よくある処方箋は、分母の尤度 p(X_1,…,X_n|z) を最大化するようなにzの値をz=z*と決めることである(最尤法)。続く

タグ：統計

posted at 09:08:46

#統計続き～、モデル内で観測データと同じ数値が生成されたという条件の下で、モデル内で次に生成される値の条件付き確率分布として定義される(モデルによる未知の法則のシミュレーションによって予測分布を定義)。続く

タグ：統計

posted at 09:08:45

#統計予測と尤度の一般論

データの確率的生成法則の未知の密度函数がq(x_1,…,x_n)で(nは可変)、モデル内でのデータの既知のそれがp(x_1,…,x_n|z) (zはパラメータ)のとき、データX_1,…,X_nが観測されたときの次のX_{n+1}のモデル内予測分布は～続く

タグ：統計

posted at 09:08:43

@kankichi57301 @kankichi57301

そりゃ順序なんか気にしてたら高校の数学も大変になるわ。
「論理的」も感度、特異度が低いが一種のフラグやなぁ。 twitter.com/kakudaihuku_su...

タグ：

posted at 09:02:33

#統計重要なことなので繰り返し。

尤度は(周辺尤度も含めて)、単にモデルのデータへの適合度の指標に過ぎず、「もっともらしさ」でも「証拠」でもない。

専門用語として、likelihoodやevidenceという用語を使う場合にはその単語の意味通りに解釈してはいけない。

タグ：統計

posted at 08:51:36

@kankichi57301 @kankichi57301

@tkawai18_tkawai 「どちらをどちらで割る」のかは暗記するようなことじゃないだろうにねぇ。
面積／人口という逆のディメンジョン、「市民一人当たりの公園の面積」って概念も実際に使うしなぁ。

タグ：

posted at 08:41:01

#超算数チョー算数のすべてを全否定するのが当然だと思っているような人達が、算数教育の世界で出世し、算数の教科書を執筆したり、学習指導要領解説算数編を書いたり、文科省での教科書検定の仕事を行ったりするようにならないと、チョー算数問題は解決しない。

現時点では全てが逆になっている。

タグ：超算数

posted at 08:36:34

#超算数算数の教科書執筆者の中にいるチョー算数マスター達が困るような正当な情報をどのように流すかが多分重要だと思う。

我々が抱えている問題はそのための知識がまだ足りないということ。

チョー算数マスターが算数の教科書の執筆者まで出世できる仕組みを我々は十分に理解していない。

タグ：超算数

posted at 08:31:55

@kuri_kurita

こういうのとかも。 twitter.com/kuri_kurita/st...

タグ：

posted at 08:31:27

@kuri_kurita

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

「10×３g」と、ハッキリ表記されているのに、

「これだと3袋しか入ってないように見えるじゃん」

これが「かけ算順序カルト」の哀しき犠牲者。

小学校の算数の授業でしか通用しない、数学とも社会とも（←ここ大事）関係なくデッチ上げられたルールを信じたまま大人になってしまう人が少なからず。 pic.twitter.com/gkPTppVdDv

タグ：

posted at 08:29:14

？？？？「『1から始めるJuliaプログラミング』の『1から』はJuliaの添字が1から始まることにかかってるんだってね。」
著者ワシ「へぇそうなんだ。」

タグ：

posted at 08:28:24

#超算数しかし、それは問題の一部分に過ぎず、本丸は、算数に関するデタラメな考え方をしている側が、算数教育の世界における人の出世の流れをコントロールできる社会的な仕組みだと思う。

その辺にいる雑魚をどんなに蹴散らせても、チョー算数マスター達が算数教育の世界で正々堂々と出世して行く。

タグ：超算数

posted at 08:27:24

#超算数

チョー算数問題のある一部分は劣った思考法に陥ったまま大人になった人達が、自分自身が劣っていることを自覚できずに、次世代の子供達を自分と同レベルの劣った存在にするような教え方に賛成しているという問題。

自覚がないので、自分自身が劣っていることを隠すことさえできない。

タグ：超算数

posted at 08:23:04

神楽坂信二 @felikichi

矢印を隠しても動いてるように見えるんだけど、ぼかしてみると動いてないのが解るな。 twitter.com/jagarikin/stat... pic.twitter.com/lPOOs1Fpu6

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posted at 07:56:18

yamazaks @yamazaksv2

@temmusu_n 最近「掛け算の順序には意味がある」派の人たちの中に、「掛ける数・掛けられる数」を間違えている人が多くなりました。
それらを見るにつけ「本当は、順序派は数値の持つ意味なんてどうでも良いんだなぁ」と感じます。

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posted at 07:17:15

#統計以上のような考え方で健全な勉強をする人達が増えれば良いと思うのですが、主義が好きな人達が誤誘導を計画的に実行しているように見える(笑)。

タグ：統計

posted at 05:06:38

#統計「表の出る確率は未知だが確定しているqでデータは独立試行で生成されている」というシンプルな想定のもとでの計算であっても、それを知っているか否かで見えて来る世界が全然違って来ます。

タグ：統計

posted at 05:06:36

#統計具体的な計算をしていれば、通俗的な(ゆえに杜撰な)理解を超えて、AICによる予測の悪さの見積もりにどのようなリスクがあるかについても理解できるようになるわけ！

統計学はギャンブルのための道具の一種とみなせるので、その手のリスクについて知っている人が増えた方が良いに決まっている。

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posted at 05:01:43

#統計よくある通俗的な解説では、易しい具体的な計算例を見せずに、「AICは予測の悪さの指標であり、AICが小さい方が予測の誤差が小さいと推測される」というような説明が書いてありますが、地道に計算した人は、AICと真の予測誤差が綺麗に逆相関しているという事実も知っているわけです！

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posted at 04:58:35

#統計コインを投げたときに表が未知の確定した確率qで出るという想定で、表の出る確率はpである(pはパラメータ)というベルヌイ分布モデルによる最尤推定のAICとその推定先である真の予測誤差を計算すれば(高校数学に範囲で可能)、AICと真の予測誤差が綺麗に逆相関していることを確認できます。続く

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posted at 04:58:31

#統計例えば「赤池情報量規準」「AIC」とか言われると、何も知らない人はその権威的な響きに恐れを感じてしまうかもしれませんが、以下のリンク先のような計算なら高校数学の範囲で可能です。

恐れず、正確な定義を調べて、簡単な場合について地道に計算して、理解度を深めて行く。これが大事。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 04:52:19

#統計データ自体がひどく偏っているリスクやモデル自体がひどく非適切であるリスクを見積もることが難しいのは当たり前のことですが、現時点で我々が使用可能な数学的道具の性質を理解すれば、具体的にどのように難しいかに関するより深い理解が得られます。

みんなそういうことを勉強すればよい。

タグ：統計

posted at 04:41:55

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