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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2020年12月10日(木)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

主分岐→信頼区間について↓ twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 23:59:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 私は

* 数学的道具への理解
* 通常の論理的推論
* 科学的な常識
* 自分自身の専門分野固有の知識

を組み合わせて統計学を使える人が増えれば素晴らしいことだと思っています。要求が必要最小限で穏健な立場だと思う。

「主義」の重要性を語る人達は危険な過激派に見えて仕方がない。

タグ: 統計

posted at 23:39:50

Massimo @Rainmaker1973

20年12月10日

Although simulated, this gif brilliantly shows how a mechanical binary counter works [source and credits: bit.ly/2E8zwWU] pic.twitter.com/s67ndw1X05

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posted at 23:37:39

阿部2 @cocotan_2

20年12月10日

Julia でかんたんラプラス近似 - ジョンとヨーコのイマジン日記 selfboast.hatenablog.jp/entry/2020/12/...
日記を書いてしまった。あああ仕事終わってないのに……。

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posted at 23:32:25

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

20年12月10日

YouTubeの自動字幕?精度良すぎてコワイ

タグ:

posted at 23:31:34

blueqat @blueqat_os

20年12月10日

Juliaでお手製VQEを実行 | blueqat blueqat.com/yuichiro_minat...

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posted at 23:30:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 ここで「自由に」の意味は「昔の偉い人達が唱えていた(ということにされてしまっている)怪しげな主義に惑わされることなく」という意味です(笑)

具体的には、Neyman-Pearson的な機械的な意思決定、主観主義のベイズ主義、尤度の概念を誤解している疑いが強い尤度主義には要注意!

タグ: 統計

posted at 23:28:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 過去の偉人達が発展させてくれた効率の良い数学的道具について十分に理解し、通常の論理的推論と科学的な常識と更に自分自身の専門分野固有の知識を組み合わせて、自由に統計学を使えばよいと私は思います。

タグ: 統計

posted at 23:24:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 N-P流の良い所は、機械的に意思決定することでないことは明らかでしょう。

N-P流の検定の理論が発展したお陰で、我々は同一の第1種過誤確率(=有意水準)のもとで、検出力を大きくした効率の良い検定の道具を使えるようになっています。

こういう数学から得られるメリットは手堅いです。

タグ: 統計

posted at 23:20:29

非公開

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posted at xx:xx:xx

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 もちろん、p値は取り扱い注意の指標なので常に定義に戻って「無理な結論を出していないか」に注意する必要がある。

特に、現実でのデータの生成のされ方に関するベストの知識で、検定のために採用したモデルが妥当かどうかの確認が重要。モデルが見えていないと全てがダメになる危険性がある。

タグ: 統計

posted at 23:16:24

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

20年12月10日

@sekibunnteisuu メタメタさんのブログ記事を読むと、「自分の真意が伝わらない」という感じで苛立っているんだけど、それならツイートで説明すればいいのに。

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posted at 23:13:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 その辺を穏健にかつ柔軟に扱うことにすれば、Fisher流の検定との違いはそう気にするべき問題ではなくなると思います。

モデル0(帰無仮説に対応)のモデル1との比較ではpが小さいほどモデル0への疑いが深まると考えても私はよいと思います。

続く

タグ: 統計

posted at 23:13:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 特に、対立仮説の側のモデルに可変なパラメータが残っているときには、対立仮説のパラメータが帰無仮説のパラメータからどれだけ「遠いか」によって検出力の値も変わります。

だから p < α か否かだけで機械的に意志決定するのはなおさら不合理に見えて来ます。続く

タグ: 統計

posted at 23:09:37

積分定数 @sekibunnteisuu

20年12月10日

@OokuboTact これまでも何度かこういうことがあったんだよね。

タグ:

posted at 23:08:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 たまにNeyman-Pearson流の検定について、「p < α ならば、帰無仮説を棄却し、対立仮説を採択するという意思決定を機械的にしなければいけない」のような、おそらくN-P自身もしていなかったような検定の使い方が説明されている場合があります。

そういうのはもうやめにした方が良いと思う。続く

タグ: 統計

posted at 23:04:38

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

20年12月10日

@sekibunnteisuu > メタメタさんはこういう返信はするのに、肝心な質問に対しては答えてくれないのですね。

質問の意図が理解できないから答えない・・だと思う。
それなら、「質問の意図がわからない」と正直に言えばいいのに

タグ:

posted at 23:01:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 大抵の統計学入門の教科書の仮説検定の解説で、最初に出て来る例がちょうど上の場合になっています。対立仮説の側にパラメータが入っている場合のNeyman-Pearson流の検定が普通の教科書で説明されているわけです。続く

タグ: 統計

posted at 22:59:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計

帰無仮説:成功確率=0.5
対立仮説:成功確率≠0.5

の型の検定は実質的に

モデル0:p = 0.5
モデル1:パラメータpは可変

の間の検定になっています。第1種の過誤の確率αを固定して、データの生成法則(真の分布)で p≠0.5 となっているときの検出力を大きくするように検定法を作る。続く

タグ: 統計

posted at 22:57:11

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 例えば、ベルヌイ分布モデルで

帰無仮説:成功確率=0.5
対立仮説:成功確率=0.7

の検定のみをNeyman-Pearson流の検定の解説で使って解説を終わりにしています。

しかし、頻出なのは

帰無仮説:成功確率=0.5
対立仮説:成功確率≠0.5

の型のNP流検定の方です。続く

タグ: 統計

posted at 22:53:10

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 この手の文献では、Neyman-Pearsonの検定をパラメータを持たない2つの確率分布(片方は帰無仮説に対応し、もう一方は対立仮説に対応する)を比較する検定のみを扱っている点において、頻出の検定から離れてしまっている。

タグ: 統計

posted at 22:49:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 添付画像は www.researchgate.net/publication/33... より。

久保さんの本の第14刷まで残っていた誤りが、FisherとNeyman-Pearsonの混同から出て来たとはとても思えない。

専門用語についておかしなことを言ってしまうことはある。

あと、脚注2でも指摘されているように、真のN-Pは穏健だったと思われる。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/EKjAe5SuhL

タグ: 統計

posted at 22:46:01

積分定数 @sekibunnteisuu

20年12月10日

順序擁護論者って、色々と斜め方向のこと言うね。 twitter.com/jjannatukai/st...

タグ:

posted at 22:26:55

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

20年12月10日

算数の掛け算の順序強制は、算数教育の偉い人達が何十年にも渡り構築してきた方法のごく一部。
だから現場の教師は、算数教育の伝統を受け継いでいるだけとも言える。

#超算数

タグ: 超算数

posted at 22:25:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 観測されるデータYの生成のされ方のモデル化であるパラメータθ付きのyに関する確率密度函数p(y|θ)に観測されたデータYを代入して得られるパラメータθの函数L(θ)=p(Y|θ)を尤度函数と言います。

単にp(y|θ)をθの函数とみなしたものとは違う。

尤度の定義には観測されたデータが登場する。

タグ: 統計

posted at 22:25:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 うわ!意外な本が実例になっていた!

気が抜けて変なことを書いちゃうことは誰にでもある。

久保拓弥著『データ解析のための統計モデリング入門』の第15刷で訂正されたと。

尤度の定義の訂正はまだちょっと不完全だと思う(続く)

kuboweb.github.io/-kubo/ce/Iwana... twitter.com/vin_tea01/stat... pic.twitter.com/mwTYMRFv77

タグ: 統計

posted at 22:19:19

帷子ノ辻しろっこー @ultimatile

20年12月10日

matplotlibに慣れてしてしまったのでjuliaでplotする気が…
gnuplot使い続ける人もこんな感じなんだろうな...

タグ:

posted at 22:17:24

帷子ノ辻しろっこー @ultimatile

20年12月10日

めんどくさくてなかなかplotをjuliaでやる気が起きない

タグ:

posted at 22:10:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@cowabiko #統計 添付画像は

www.iryoutoukei.com/2017/10/19/p%E...

より。おお!【P値を危険率ということがある】と書いてある!しかし【これは、帰無仮説を誤って信じてしまうことから、嘘を信じる確率=危険率という】とも書いてあるので、「第1種の過誤の確率」をさらに突き抜けた誤解っぽいですね。 pic.twitter.com/tOSXO0avfA

タグ: 統計

posted at 22:10:26

非公開

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posted at xx:xx:xx

阿部2 @cocotan_2

20年12月10日

@genkuroki 「p値 危険率」で検索してトップにくるページにいきなり「P値を危険率ということがある。」と書いてありました。ただ、危険率は有意水準のことを指すと思うし、たぶんこの解説はあやまりだと思うんですが……。www.iryoutoukei.com/2017/10/19/p%E...

タグ:

posted at 22:01:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 このスレッドの文脈と無関係に

【教科書や専門課程の講義】で
【p値は,第1種の過誤~を犯す確率である】と解説しているもの

を知っている人がいたら教えて下さい。興味があります。

できれば、「p値は第1種の過誤を犯す確率である」と書いてある部分に赤線を引いて下さい!(笑)

タグ: 統計

posted at 21:57:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 マジで目が弱っていてきつい。どなたか助けて!

タグ: 統計

posted at 21:53:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計

【一部の教科書や専門課程の講義】で【p値は,第1種の過誤~を犯す確率である】と解説されている

と書かれています。

理解度が低い人がp値のことを間違って有意水準と呼ぶ人がいても不思議ではないです。

そうではなく、教科書や講義でもそのように解説されることがあるらしい。 pic.twitter.com/1erxIsBH69

タグ: 統計

posted at 21:47:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@ohkubo_yusaku #統計 さすがに

【一部の教科書や専門課程の講義】で
【p値は,第1種の過誤~を犯す確率である】と解説されている

と書かれていない部分を堂々と引用しているとは思えず、努力したのですが、目がきつくて、自力で探すのをあきらめてしまいました。

ピンポイントで赤線を引いてくれると助かります。 pic.twitter.com/EMk3maFwgz

タグ: 統計

posted at 21:40:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@ohkubo_yusaku #統計 添付画像1中ではreferされていない柳川(2017)で引用されている医師国家試験の出題ミスには確かに「第1種の過誤の確率」が登場します(添付画像2)。しかし、これは誤った選択肢を混ぜる必要のある問題中の誤った主張に過ぎません。おそらく、正解の選択肢を間違って削ってしまったのでしょう。続く pic.twitter.com/OHeZINkusN

タグ: 統計

posted at 21:38:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@ohkubo_yusaku #統計 Goodman(2008)の「#9」はP=0.05の場合のみを扱っているので、「p値は第1種の過誤を犯す確率である」とは違う。

弱った目で一所懸命探したのですが、「p値は第1種の過誤を犯す確率である」と書いてあるところを見つけることはできませんでした。目が弱っているので見逃した可能性があり。続く pic.twitter.com/YAGBjwTsRi

タグ: 統計

posted at 21:27:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@ohkubo_yusaku #統計 Gigerenzer(2004)の5の部分は「帰無仮説を棄却したのに、帰無仮説が正しい確率」なので第1種の過誤(帰無仮説が正しいのに、帰無仮説が棄却される確率)とは無関係です。

目が弱っているせいで、「p値は第1種の過誤を犯す確率である」と書いてあるのを見つけられませんでした。続く pic.twitter.com/jY2fIdLhay

タグ: 統計

posted at 21:24:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@ohkubo_yusaku #統計 現時点では、私の目が弱っているせいなのでしょうが、「p値は第1種の過誤を犯す確率である」と書かれた教科書や講義録の引用部分を見つけることもできないし、スクショ内にもそのような記述を見つけることができないでいます。

ピンポイントで赤線を引いてくれると非常に助かります。続く

タグ: 統計

posted at 21:20:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@ohkubo_yusaku #統計 「一部の教科書や専門課程の講義では以下のように解説されている. ~ p値は,第1種の過誤~を犯す確率である」という主張を正当化するためには、そのように書いてある教科書を引用しなければいけないし、講義録も引用する必要があります。

他文献からの孫引きでも良いことにしましょう。続く pic.twitter.com/EmxXnG4QFD

タグ: 統計

posted at 21:18:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@ohkubo_yusaku #統計 手間をかけさせてしまったようですが、Cohen(1994)が欠けているし、Gigerenzer(2004), Goodman(2008), McShane-Gal(2017)のスクショを目で探してみたのですが、「p値は第一種の過誤を犯す確率である」と書いてある部分を見つけることができませんでした。

私の目が弱っているせいですか?続く pic.twitter.com/Yhnnw4BVq2

タグ: 統計

posted at 21:12:31

ほりたみゅ (mastodonも見てね) @Hyrodium

20年12月10日

例えばrange
julia> (1:5).*5
5:5:25

タグ:

posted at 21:10:17

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

20年12月10日

ガウス過程ハイパーパラメータチューニング職人の朝は早い

タグ:

posted at 21:07:30

ほりたみゅ (mastodonも見てね) @Hyrodium

20年12月10日

Broadcastをいい感じに拡張して1つ目でもAdjointを返せるはず
参考↓
hackmd.io/@antimon2/BJYf...

タグ:

posted at 21:03:52

ほりたみゅ (mastodonも見てね) @Hyrodium

20年12月10日

1つ目はバグでは..?

タグ:

posted at 20:58:34

積分定数 @sekibunnteisuu

20年12月10日

@metameta007 @genkuroki @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher 15-3 と求めた場合、は誤りだと思いますか?

タグ:

posted at 20:55:17

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

積分定数 @sekibunnteisuu

20年12月10日

@genkuroki @metameta007 @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher メタメタさんに質問です。

●●●●
●●●●
●●●●

これを、15-3 と求めた場合、は誤りだと思いますか?

タグ:

posted at 20:25:23

積分定数 @sekibunnteisuu

20年12月10日

@genkuroki @metameta007 @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher 私は、「1つ分の数・いくつ分の数」は言葉も分かりにくいし、「式は場面を表す」という誤った考えに陥りやすいと思います。

 メタメタさん自身もそういう誤りに嵌っているように思えます。

タグ:

posted at 20:24:02

積分定数 @sekibunnteisuu

20年12月10日

@genkuroki @metameta007 @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher >「同数・累加数」という区別と「1つ分の数・いくつ分の数」という区別に、大きな違いはないと思っています。

大きな違いがないと思っているなら、同数累加でもいいということですね。

タグ:

posted at 20:23:13

ちくわ @pavlov469

20年12月10日

スペクトラルクラスタリング書いてみた.数式をコードに起こすのはJuliaが一番いいなあ. gist.github.com/eqs/82578afb34...

タグ:

posted at 20:12:59

Ohkubo Yusaku @Ohkubo2021

20年12月10日

@genkuroki 本稿が「生物学者に向けたp値誤用の指摘」という本来の趣旨を超え生物学とも統計とも異なる領域で研究者の関心を得られたことは著者として望外の喜びです!しかし学術論文を正確に読むことには慣れていないようにお見受けしましたので、ぜひ他分野の状況を知るためにも先行研究を確認いただければ!

タグ:

posted at 19:50:07

諸遊戯 @shoyugi

20年12月10日

さくらんぼ計算も教育学の科学としての弱さに対して、さらに子供一人一人の人生は一度しかないという容赦ない現実に対して、ちっとも慎重さがないんよ。教育はそんな強権的にやれるところはほんとに高い確度のある限られたものだけ。

何を学んできたんでしょう?学校の先生は。

タグ:

posted at 18:44:59

TaKu @takusansu

20年12月10日

続き)
「いくつ分」に関しては、算数関連しか目に入りませんでした。
教科書で「1つ分」「いくつ分」という言葉を使っていますが、「簡潔に説明しているつもり」なだけの、生徒を置き去りにした独りよがりな表現ではないでしょうか。
#超算数

タグ: 超算数

posted at 18:13:14

TaKu @takusansu

20年12月10日

twitter.com/genkuroki/stat...
#超算数 小学生からすると、「1つ分」「いくつ分」は日常生活から乖離した算数用語になっていませんかね。
ネットで「1つ分」を検索すると、算数関連か、「卵1つ分」や「拳1つ分」のような用法しか目に入りませんでした。
(続く

タグ: 超算数

posted at 18:12:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@metameta007 @sekibunnteisuu @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher 多彩なイメージで考えることができるものについて、ある特定のイメージを子供の心に植え付けるのはまずい。

固定観念ができあがって、子供がバカになっちゃいます。

子供の頭が悪くなるような教え方には反対します。

タグ:

posted at 18:09:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@metameta007 @sekibunnteisuu @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher 高橋誠さんが「かけ算のふたつの数が性格が違うものであることが一つの肝だと思う」のは勝手だが、私は全然肝だと思いません。

同一の演算であるかけ算を多彩なイメージで理解できる方が私は重要だと思う。

●●●●
●●●●
●●●●
3×4=4×3

では3と4の性格は同じ。これを最初に見せてもよい。

タグ:

posted at 18:07:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 ツイッターで "尤度主義" を検索

twitter.com/search?q=%22%e...

タグ: 統計

posted at 17:29:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 あと、「信念のデータによる更新」でベイズ統計を説明することは、「主義による統計学」の時代のものであり、非常にまずい。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 17:27:30

TaKu @takusansu

20年12月10日

@genkuroki @metameta007 @sekibunnteisuu @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher twitter.com/metameta007/st...
【(アレイ図で導入されたはずはないが、教室に貼ってあったリンゴのアレイ図が数十年トラウマだった。)】
メタメタさんにはアレイ図がトラウマだったようです。
レアケースに妙な“配慮”をする行為が、 #超算数 の一助になっていると思われます。

タグ: 超算数

posted at 17:23:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 複数の仮説の(「証拠の強さ」の意味での)「もっともらしさ」を比較するというような話を「尤度主義」と呼ぶなら、その意味での「尤度」は統計学における尤度とは異なる概念であることをはっきり述べないとまずいです。

普通は尤度が高くなり過ぎるとオーバーフィッティングを疑います。

タグ: 統計

posted at 17:22:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@sekibunnteisuu @metameta007 @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher #超算数 誤解されないように念のために言っておきますが、「a個を含む集まりがb個あるときの全部の数をa×bと表す」のスタイルでの掛算導入に私は反対していません。

もちろん、他の導入の仕方も試してみる価値があると思っています。

この辺は証拠がない話題なので穏健にならざるをえないです。

タグ: 超算数

posted at 17:12:53

積分定数 @sekibunnteisuu

20年12月10日

@genkuroki @metameta007 @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher >kistenさんも私も批判しています。

その人の名前を出すと、権威付けの逆の効果になりますね^^

タグ:

posted at 17:11:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@sekibunnteisuu @metameta007 @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher #超算数 以上で私が証拠を示したように、算数の教科書では、3×4=12のような式を数値を扱う常識的な意味での式ではなく、「場面を表す」ものとして導入しています!(酷い!)

そして、「4この2つ分」のような通常使われない言い方を子供にさせようとしている。そしてその言い方を子供は理解できない。

タグ: 超算数

posted at 17:09:48

積分定数 @sekibunnteisuu

20年12月10日

@genkuroki @metameta007 @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher 了解しました。見落としていました。普段から、その文字列を見るとスルーするので、見落としたのかな?^^

タグ:

posted at 17:09:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@sekibunnteisuu @metameta007 @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher 算数教育におけるかけ算導入法がありえないほどひどいということを認められないなら、高橋誠さんはそのように明言した方がよいです。

現実の教育と無関係に高橋誠さんの心の中だけにある特定の教え方の話をしたいなら、そのように断って詳しく説明すればよいと思います。私は相手をしたくないですが。

タグ:

posted at 17:07:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@sekibunnteisuu @metameta007 @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher 唐突にkistenさんの話が出たわけではないです。

高橋誠さんがその名を出しました。

どうして高橋誠さんは児童の保護者を誘導する先としてまずそうな人の名前を出すのかな?

twitter.com/metameta007/st...

タグ:

posted at 17:05:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@sekibunnteisuu @metameta007 @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher #超算数 あと、算数の教科書では実際には「式は場面を表す」のスタイルで導入されているので、現状の掛算の導入の仕方がまともであると言ってしまっては、子供にとっての有害な教え方は永久になくならないと思います。

現状の掛算導入法を批判することは必須。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 超算数

posted at 17:03:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@sekibunnteisuu @metameta007 @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher #超算数 あれ?kistenさんって私がブロックを推奨しているチョー算数擁護の flute23432 さんですよね。

うわ~~~

flute23432さんとの遭遇時の記録↓
twilog.org/genkuroki/sear...

タグ: 超算数

posted at 16:52:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@sekibunnteisuu @metameta007 @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher #超算数 教科書における「4この2つぶん」に類似した不自然な言い回しが普通に使われていることの証拠。

添付画像は平成27年の東京書籍の小2算数教科書より。

写真の子供のセリフが「3×2は3この2つ分だから…」

「5この2はこ分」「2この6さら分」も不自然な言い方。普通はこんな略し方はしない。 pic.twitter.com/v76UxnQhCv

タグ: 超算数

posted at 16:48:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 以下のリンク先のシータさんが述べているようなことが、ソーバー『科学と証拠:統計の哲学入門』に本当に書いてあるなら、トンデモ本扱いせざるを得ないと思いました。

数学的に定義された専門用語としての尤度は決して「もっともらしさ」ではないし、ベイズ統計は信念の更新である必要はない。 twitter.com/perfect_inside... pic.twitter.com/zfAiSUxINc

タグ: 統計

posted at 16:19:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@metameta007 @sekibunnteisuu @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher #超算数 「1つ分×いくつ分」のスタイルでかけ算を導入して使うために「4この2つぶん」という言い回しを使うのですが、その言い回しの意味を理解している小3児童の割合は18.1%しかなかったという調査結果があります。

このように現状のかけ算導入法には問題があることがすでにわかっています。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 超算数

posted at 16:08:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@metameta007 @sekibunnteisuu @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher 「1つ分×いくつ分」と表裏一体の「4この2つ分」という不自然な言い方を児童の大部分が理解できないという調査結果から、現状の教え方が子供にとってわかりにくいことは実証されていると思ってよい。

この事実を認めた上で掛算の他の導入法にも穏健な態度を取れない人は有害な過激派扱いが妥当です。

タグ:

posted at 15:58:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@metameta007 @sekibunnteisuu @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher 悪いけど、そういうことを言うから、高橋誠さんの意見を聞く価値はないと感じます。

どうして「●の個数」という言い方が出て来るのか?それでも間違いではないのですが。

掛算の導入法は潜在的に無数にあり、その1つを強制するべきという考え方は、子供を苦しめるチョー算数そのもの。

タグ:

posted at 15:54:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@metameta007 @sekibunnteisuu @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher #掛算

●●●●
●●●●
●●●●



●●●● が3つ

に分解して初めて4×3という式を書いてよい、というようなことを言う人は算数がわかっていないので、子供に算数を教えるべきではないと思います。

よこ×たて
たて×よこ

でも問題無し。これも1つの正しい考え方。

タグ: 掛算

posted at 15:36:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@metameta007 @sekibunnteisuu @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher 図を見れば分かる質問をするのはやめましょう。

タグ:

posted at 15:30:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計

* 統計学的道具の数学的性質についてよく理解する努力をする。

* それをサボって、統計学の使い方が雑になったり、誤用する場合が増えてしまうことを甘受する。

は合理的選択肢としてありえますが、

* 数学をサボっても統計学における「主義」や「哲学」を学べば大丈夫。

は単純に誤り。

タグ: 統計

posted at 14:53:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@physics303 @antimon2 #Julia言語

s = (4, 3, 2)
X = Array{Float64, 3}(undef, s)

だと、型名を知っていないとダメなのですが、

X = similar(0.0:0.0, s)

で「0.0:0.0のようなサイズsの配列(中身は不定)」を作れます。

型名を覚えてない場合や不明な場合はsimilarが便利かも。 pic.twitter.com/H3FokPuCVx

タグ: Julia言語

posted at 14:16:13

ほわ / PPMPPM @kuruhowa

20年12月10日

尾身さんの功績が少なすぎるって指摘してる方、Lancetその他無視してなに言ってるんだろうと思ってプロフ見たら『科学(岩波)』って書いてあったのでそっと閉じた。

タグ:

posted at 14:06:13

あんちもん2 @antimon2

20年12月10日

@physics303 | ω・)。oO (`...`が有効なURLとしてTwitterに認識されてない… docs.julialang.org/en/v1/base/base のページで "splat" で検索してください)

タグ:

posted at 13:59:20

あんちもん2 @antimon2

20年12月10日

@physics303 そうですね、splat演算子と呼びます(演算子だけど予約語)。
docs.julialang.org/en/v1/base/bas......

タグ:

posted at 13:55:55

yudai.jl @physics303

20年12月10日

@antimon2 本当だ!
できました!
ありがとうございます.
... は中身を取り出す,みたいなかんじですかね. pic.twitter.com/S3UzwZvRno

タグ:

posted at 13:48:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 非常に常識的な意見として、「だったら、それを尤度(likelihood)と呼ぶべきではない」という意見は非常に正しいと思いますが、今から全世界で likelihood を別の用語で置き換えさせるのは無理。

数学的に定義されたlikelihoodは決して「もっともらしさ」ではないと強調し続ける方が現実的。

タグ: 統計

posted at 13:48:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 手元のデータにぴったり適合するようにモデルおよびそのパラメータを調節しても、これから観測されることの推測や予測にはひどく失敗してしまうかもしれない。

科学研究では再現性のない論文が生産される原因になります。

尤度が高くても科学的な証拠にならないことは数学によって理解可能。

タグ: 統計

posted at 13:44:32

あんちもん2 @antimon2

20年12月10日

@physics303 i1, … in が配列かTuple(変数dsとします)に入っていたら↓のように書けます。
A = Array{Float64, n}(undef, ds...)
あとn番目の次数を返す関数 calcd(n) が定義されていたら↓こんな書き方も
A = Array{Float64, n}(undef, ntuple(calcd, n)...)

タグ:

posted at 13:44:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 いわゆるオーバーフィッティングは「尤度を高くしたせいで、もっともらしさが下がり、推測や予測に失敗すること」のように定義できます。

「モデルのデータへの適合度」と「モデルによる推測や予測の精度の高さ」は異なる。この事実を数学的に理解することは非常に基本的で重要です。

タグ: 統計

posted at 13:44:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 添付画像は

web.archive.org/web/2018052405...
第17回 証拠とはなんだろうか 
松王政浩さん:前編

より

添付画像中の「尤度」は「もっともらしさ」だと解釈すると意味が取れるのでアウト。

少なくとも添付画像中の「尤度」は数学的に定義された尤度ではない。

こういう言説は統計学教育的に有害。 pic.twitter.com/IW1vs1HpZT

タグ: 統計

posted at 13:36:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 専門用語の尤度(likelihood)を「もっともらしさ」だと誤解して、「どの仮説がもっともらしいかを相対的に考えること」を「尤度主義」と呼ぶのはアウト。

尤度はせいぜいモデルのデータへの適合度の指標でしかないので、尤度をまるで証拠の強さのように解釈している時点で終わっている。

タグ: 統計

posted at 13:28:19

yudai.jl @physics303

20年12月10日

n階のテンソルを定義するときは?

A = Array{Float64, n}(undef, i1, i2, i3, ... , in)
って手動で入力するの大変では?

#julia言語

タグ: julia言語

posted at 13:09:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#Julia言語

多重ループの break や continue は @ goto & @ label を使った方が分かり易いかも。

へたな工夫は速度劣化と可読性悪化の原因になる。

gotoを避ける必要はないと思う。

タグ: Julia言語

posted at 12:35:15

富士見坂 @Te393098

20年12月10日

#超算数
さらに新井紀子さんは読解力と言い出すから
さらに問題 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 超算数

posted at 12:26:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 東大での講義の影響は大きいと判断されるのに、どうして誰も厳しく批判して来なかったかが不思議。

数学を軽視する統計学解説者が、ベイズ統計の解説において「主義」や「哲学」が重要だという立場に立つと、極めて有害な解説をすることになるのは必然だと思う。

タグ: 統計

posted at 12:11:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 現実には世の中に出回っているベイズ統計の解説は「事前の主観的な確信の度合いがデータによって更新される」の類が主流だが、現代において有用だと分かっているベイズ統計とそういう解説の意味でのベイズ統計は無関係であることを念のために強調しておくべきだと思います。

タグ: 統計

posted at 12:01:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 添付画像に引用したようなことを学生に教えるのは非常にまずい。教えるとしたら、

* 事前分布は使用可能なモデルの選択肢を増やす非常にシンプルな道具である。

* ベイズ統計は哲学のベイズ確証理論とは関係ない。

* ベイズ統計の理解において数学は重要である。

という正直な話をするべき。 pic.twitter.com/LsID0Gb45n

タグ: 統計

posted at 11:56:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@metameta007 @sekibunnteisuu @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher #掛算 交換法則で感動したい人は感動してもよいですが、小2児童にとっても易しい大した話ではないので感動する必要もないと思います。感動の強制はまずい。

感動して欲しいと強調するならもっと非自明なことについてそうした方がよいと思いました。

タグ: 掛算

posted at 11:44:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@metameta007 @sekibunnteisuu @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher #掛算

③「1つ分×いくつ分」によるかけ算導入が「better」であるという証拠は存在しない。

④高橋誠さんのような交換法則についてデタラメを述べる人の交換法則の取り扱いに関する意見に賛成することは危険行為になる。

以上の結論は穏健で妥当だと思います。何も過激なことを述べていない。

タグ: 掛算

posted at 11:39:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@metameta007 @sekibunnteisuu @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher #掛算

③「なんのいくつ分」という教え方がbetterであるという証拠は存在しない。

④高橋誠さんのような交換法則についてデタラメを述べる人の交換法則に扱いに賛成することは危険行為である。

以上の結論は穏健で妥当だと思います。何も過激なことを述べていない。

タグ: 掛算

posted at 11:36:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@metameta007 @sekibunnteisuu @sunchanuiguru @shoyugi @garapago03 @ramenmanteacher #掛算

①「1つ分×いくつ分」という言い方で教えることは有害。児童の大部分は「4この2つ分」という言い方を理解できない。

②例えば

●●●●
●●●●
●●●●
3×4=4×3=12

というような活動後にかけ算を任意の方法で正式に導入した場合には(これは好ましい)、交換法則は最初から自明になる。

タグ: 掛算

posted at 11:34:13

@kankichi57301 @kankichi57301

20年12月10日

そりゃ、教師ガチャでおもろい教え方や採点をするスカばっかり引いたらものすごく苦労することが想像できます。 #掛算 twitter.com/cooking_poohma...

タグ: 掛算

posted at 10:42:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 事前分布は推測がうまく行くようにするための道具の1つに過ぎないので、事前分布は推測がうまく行くように取れればよい。

事前分布を事前の主観的確信の度合いに取ってもよいが、それで推測がうまく行かず、他の事前分布ならうまく行く場合には主観が間違っていたことになる。それだけの話。

タグ: 統計

posted at 09:58:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 「最尤法は余計なものを持ち込まないが、ベイズ統計では事前分布という余計な要素を持ち込む」というような印象を与えるベイズ統計の解説は教育的に極めて有害だと思います。

最尤法が特別な場合にしかうまく行かない方法であることもきちんと説明しておくべきだと思う。

タグ: 統計

posted at 09:52:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 モデルの確率分布族のパラメータを増やしたり(場合によっては無限個まで!)、構造を持つ特異モデルまで一般化したりすると、信頼できる推測を行うためには最尤法以外の方法が必須!

モデルを事前分布で制限してやるとうまく行くことがわかっている。これがベイズ統計が有用な理由。

タグ: 統計

posted at 09:47:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 使える統計モデルを探す範囲を広げたければ、使用する確率分布族の範囲を広げることになります。最尤法はそれに脆弱!パラメータ数が増えても、特異モデルになってもアウト。

確率分布族のパラメータが動ける範囲を確率分布(事前分布)の形で制限すればベイズ統計が自然に出て来ます。

タグ: 統計

posted at 09:47:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 よく見るのは、「最尤法は事前分布を考えないので客観的であるが、べいず統計は事前分布に主観が入るので客観的でない」と考えたり、「ベイズ統計では推測結果が事前分布の取り方に依存してしまう点がよくない」のように考えたりするおかしな人達です。

タグ: 統計

posted at 09:40:00

mao @physicsturtle

20年12月10日

Nightly buildで1.7.0が入った
#Julia言語

タグ: Julia言語

posted at 09:19:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 最尤法は複雑なモデルに極めて脆弱な方法です。

事前分布の導入は、使えるモデルを探す範囲を広げるために、シンプルで優れた非常に生産的なアイデアでした。

以上のように考えれば、事前分布を主観確率で考える必要もなくなります。科学的なベイズ統計に哲学のベイズ確証理論が不要。

タグ: 統計

posted at 09:17:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 Gauss過程回帰(ベイズ法の一種)は無限次元のモデル。それに近い最尤法の回帰では正則化抜きでは悲惨なオーバーフィッティングが起こる。Gauss過程回帰ではモデルが事前分布について積分済みのものが示されているので分かりにくいですが、かなり強烈に事前分布のよる制限が入っています。

タグ: 統計

posted at 09:17:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 添付画像中で赤池さんが述べているように、前もってモデルに様々な可能性を組み入れてモデルを複雑にしておくと、最尤法でひどいオーバーフィッティングが起こります(「小サンプルの場合」になる)。

事前分布はこの問題の解決の標準的な処方箋の1つになっています。 pic.twitter.com/pnw9q5neVl

タグ: 統計

posted at 09:17:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 事前分布の使用は、予測分布を事後分布によるモデルの確率分布族の平均で定義するベイズ法ではなく、事前分布を固定された座標系での正則化のための因子とみなした事後確率最大化法(MAP法)の段階ですでにオーバーフィッティングを防ぐための処方箋として役に立ちます。(例: ridge回帰)

タグ: 統計

posted at 09:17:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計 添付画像は

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
赤池弘次
1980

より。尤度函数は推定の収束の程度など豊富な情報を含んでいるのですが、尤度函数全体の様子を予測に使う方法として、事前分布を使うベイズの方法は非常にシンプルで美しいです。 pic.twitter.com/eBC951Nl7R

タグ: 統計

posted at 09:17:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

#統計

#TodaiStat のタグで、質問に、事前分布を使うことについて

【「美しくない」!「美しくない」!「美しくない」!— 大事な点なので三回繰り返しました】

と言ってしまったのはまずかった。

こうなってしまうのは「主義」で統計学について理解しようとしているから。考え方の根本に問題あり。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: TodaiStat 統計

posted at 09:17:23

JCORS @JCORS3

20年12月10日

Open and Reproducible Science Advent Calendar 2020の 10日目は,mutopsy (武藤拓之)さんによる「p値で有意と言えない効果もベイズなら効果があると言える?」です。頻度論統計で駄目ならベイズ統計でハッキングってわけにはいかないよという内容です。

bayesmax.sblo.jp/article/188204...

タグ:

posted at 08:36:37

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

20年12月10日

地味だけどこの変更は良い。@ timeマクロがコンパイル時間を表示するようになって分かりやすくなった。
github.com/JuliaLang/juli...

タグ:

posted at 08:17:29

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

20年12月10日

それにしてもリリース前だけどJulia 1.6めっちゃ良くなってんな。過去最高のJuliaやで(毎回言ってる)。

タグ:

posted at 07:39:00

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

20年12月10日

いつのまにかGitHubのJuliaIOのオーナーになっててJuliaLangのメンバーになってた。

タグ:

posted at 07:25:20

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

20年12月10日

ダークモードって目に良いの?エビデンスとかあるの?

タグ:

posted at 07:07:20

Keno Fischer @KenoFischer

20年12月10日

Of course CI running hot is good for me, since macOS CI is heating my living room and it's cold outside.

タグ:

posted at 04:17:21

富谷(助教);監修 シン仮面ライダー @TomiyaAkio

20年12月10日

Juliaでシミュレーテッドアニーリング改善版! | blueqat blueqat.com/yuichiro_minat...
ツッコミを反映していただきました…!…!

タグ:

posted at 04:13:46

Keno Fischer @KenoFischer

20年12月10日

For those that remember, we moved a lot of our CI to MIT after some miscommunication (twitter.com/KenoFischer/st...), so the Graviton 2 setup is brand new and very fast.

タグ:

posted at 04:09:31

Keno Fischer @KenoFischer

20年12月10日

#julialang 1.6 branched this morning, caused a bit of a stampede of merged and submitted new PRs. CI running quite hot at the moment. aarch64 buildbots (on AWS Graviton 2) are now the fastest/highest capacity, so that's the only platform currently keeping up. Thanks @AWSOpen

タグ: julialang

posted at 04:08:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@UFOprofessor @TransitOwner @kuri_kurita 単に「Aをバツにするのはおかしい」と言えばよい話題で、「Aをバツにするのはおかしいが、Bならばバツにしてよい」と言うと、困った話になってしまうことが多い。

タグ:

posted at 03:40:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@UFOprofessor @TransitOwner @kuri_kurita 数学の内容が間違っていることと、意味はわかるが見慣れない書き方をしていることでは、誤りの重大度が全然違います。

基本的に数学教育に話題で「バツをつけてよい理由」を語り始めたら、おかしな方向に進んでいると思って良いと思います。

数学の理解度を上げるための議論以外は全部ダメ。

タグ:

posted at 03:38:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@UFOprofessor @TransitOwner @kuri_kurita 一般に数学において記号法の約束の多くは文脈や慣習に頼る方法で曖昧に説明されており、論理的に完全な「定義」と呼べるレベルに達している場合は稀です。

説明している側の態度がそれなのに、記号法に関するちょっとしたことでバツを付けるのは、バツを付ける側の思い上がりだと思います。

タグ:

posted at 03:33:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年12月10日

@UFOprofessor @TransitOwner @kuri_kurita x×3の意味でx3と書かれていて、前後の計算からx×3の意味であることが明らかなのに、バツを付ける採点者は個人的にどうかしていると思います。

タグ:

posted at 03:32:10

Stefan Karpinski @StefanKarpinski

20年12月10日

@KenoFischer I have the same subjective feeling

タグ:

posted at 03:07:47

Keno Fischer @KenoFischer

20年12月10日

My subjective impression is that there was a phase shift in the #julialang community within the past two months or so. Feels like there's lots more momentum and projects happening all of a sudden. Can't point to any particular cause - just lots of things happening at once.

タグ: julialang

posted at 02:50:38

JuliaHub @JuliaHub_Inc

20年12月10日

A basic SIR model using agent-based approach in Julia. Very informative blog by @BogumilKaminski. For more details click here bkamins.github.io/julialang/2020...
#julialang #ML #AI #datascience pic.twitter.com/t2q2qCiSz2

タグ: AI datascience julialang ML

posted at 01:55:12

でえもん @GreatDemon1701

20年12月10日

@genkuroki 出ました「きまり」。中学生だから法則をきまりと呼んでいるわけではなさそうですが、決まっていないものをきまりと呼ぶのはウソつき。

タグ:

posted at 00:54:50

the hash @yosuke_hash

20年12月10日

『社会科学のためのベイズ統計モデリング』をやっと3章まで読んだ。これは、大学教養レベルの微積分までやった状態で一気に読んだほうがいいっすな。週一だと忘れてしまってもったいない…。

タグ:

posted at 00:20:58

Mark van der Wilk @markvanderwilk

20年12月10日

Tomorrow 10 Dec at 11am GMT I will speak at the Bayesian Deep Learning Meetup about **Bayesian Model Selection** and how it can help architecture search.

In a short 20 minutes we will discuss why we (Bayesians ∪ Deep Learners) should care, and approaches from now and the past. pic.twitter.com/rKGqRCM8vd

タグ:

posted at 00:00:03

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