黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年12月20日

結構みんな統計学を使っているようですが、「大昔からそういうことになっている」とか「偉い人が書いた教科書にもそう書いてある」の類を根拠に使っていたりする場合が多いのではないか？

根拠にならない根拠を挙げるのではなく、「本当は理解していない」と言えればスッキリする。

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posted at 00:05:23

主義によって学問・議論が正当化されるという文の意味がそもそもわからない。人文や社会学ではよくある話なのだろうか。この辺、根本から世界観が噛み合っていない。

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posted at 00:18:09

メロンメロンメロン @m_ero_n

@genkuroki
自分で考えたことがほとんど書いておらず、権威的な論文と旧態依然としたフレームワークを前提に、頻度かベイズの主義に統計を分けたときにAkaike以降の汎化損失ベースの考えを情報量規準主義と呼んでいる赤いれ不可避の記事がありました。
www.anlyznews.com/2020/12/blog-p...

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posted at 00:39:47

#統計統計学によって科学的な【お墨付き】が得られる、のように考えてしまうのは非常にまずい。

不幸なことに、「統計的に有意だった」とか「ベイズ統計による信用区間はこうなりました」のように言われると、何か非常に科学的なことを言われたような気になってしまう雰囲気があると思う。

タグ：統計

posted at 00:41:53

メロンメロンメロン @m_ero_n

@genkuroki はい。この記事なんかすごく守旧派の再生産ですし、「キャン！（泣）」そのものみたいなところがあります。せめて真面目に哲学してどうぞってかんじです

twitter.com/m_ero_n/status...

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posted at 00:43:25

某、汎化という難しい問題から目を背けることで見かけの適用可能範囲が広いと過剰な人間力でゴリ押し喧伝してる感がすごい（得られたデータ点をそれがすべてと考えるとか特に）

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posted at 00:50:32

全数調査みたいなごく限られたケースを考えてるんだろうか

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posted at 00:51:53

堀　成美 @narumita

かなり手数料をひかれてしまうので、私はクラファンの方は応援でちょっとだけ寄付して、本体の銀行口座に直接寄付をするようにしています。 twitter.com/marble/status/...

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posted at 00:59:16

Jun Tian @TianJun1991

@pcastr This is easy with #julialang pic.twitter.com/OXcpcaFRtW

タグ： julialang

posted at 01:02:22

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

#統計言うまでもない補足

AICやWAICの情報量規準やLOO-CVのような交差検証は、未知の真の分布に対する事後予測分布の汎化誤差(もしくはその期待値)の推定量です。

それらは「真の分布」を想定したときの各モデルごとのリスクの指標なわけです。

「真の分布」の想定も大事な基本の1つ。

タグ：統計

posted at 01:07:10

紹介記事が胡散臭い ⇒ 言語が胡散臭いという推論？？？twitter.com/Taro_Yoshino/s...

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posted at 01:10:31

データの発生源を考えない・汎化を考えないという設定で例えば時系列だとn期先予測をホールドアウトテストで検証みたいなこともしないってわけですよね。いつかの叩かれてたSIRモデルじゃん。

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posted at 01:11:02

統計たん @stattan

適用範囲が広いのがいい話なら、「俺の勘」が最強に適用範囲が広くてよい手法では。なんならデータも要らないし。 twitter.com/389jan/status/...

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posted at 01:11:49

当然、手元の時系列に対してSSMを構築してフィルタリングやスムージングを行って状態推定するということはあるけど、フィルタリングもスムージングもp(x^* | X_{1:T})の形つまりベイズ予測分布の一種なんだよな。

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posted at 01:12:57

@stattan 数学的正当化なしでいいなら、すべてのモデルはFisher情報行列が正定値と仮定しても差し支えない！（キリッ）みたいなのもありになってしまいますねえ。

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posted at 01:13:58

@m_ero_n ああ、これに限らず、基本ダメなことしか言わないアンコレさんですね。
いつも笑って見ています。
数学好きなのでいい人だと思っています。
いい人だからこそ、ダメ出しが必要な場合もある。

「これに限ず」の証拠↓
別件では非常に楽しませてもらいました↓ twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 01:19:12

メロンメロンメロン @m_ero_n

@genkuroki なるほど……かなりアルファな人だったのでまずいのが参戦したかなと思いましたが、基本ダメダメなんですか。
件の記事については感情的なNAVERまとめって感じがしました。情報量規準主義は面白すぎますね（１兆歩譲ってM氏のAkaikeanを認める方がマシなレベル）

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posted at 01:27:05

@m_ero_n その件は傑作で、アンコレさんはMITの宿題の模範解答のコードをコピペしてベンチマークテストを行っているのですが、コピペした部分は模範解答ではダメなコード扱いで、模範解答を私が再現したらアンコレさんのコードより1000倍速くなった。

1.358 s と 1.373 ms の表示でmの字を見逃すとまずい！(笑) twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/2A0MFBycRq

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posted at 01:30:25

@m_ero_n そういうことです。

私の方も大人気なさすぎて申し訳ないと思うこともあります。

しかし、3桁も計算速度が違うのは面白過ぎるので、ついついネタにしてしまった。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 01:34:12

統計たん @stattan

@389jan それは困りますねぇ。

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posted at 01:42:23

@m_ero_n アンコレさんもこの程度でブロックするような人じゃないし(そこまで神経細かったら、おかしな話を連発して書けないと思う)、実際ブロックされていません。

反ワクチンとか政府がお金を出さないとかの深刻過ぎる話題もあるので、この手の話題はとても平和で、嫌うというような話になり難いと思います。

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posted at 01:49:22

教育に関する話題なのに「その子のために何をできるか？」ではなく、「バツにして良い理由」をいきなり考えて書く人達はどういうつもりなんですかね？

「筆算でしましょう」という指示に従う必要がない子にバツをつけるのがまともな教育になるという判断があるとすればひどすぎ。

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posted at 02:00:35

「あなたもバツにして良い理由をいきなり考える輩ですか？」のような言い方が批判の常套句になればよいと思う。

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posted at 02:02:07

Massimo @Rainmaker1973

The hairy ball theorem states that you you cannot comb a hairy ball flat without creating a cowlick. A consequence of theorem is that there always is a point on Earth where there is no wind (in any given 2D closed surface entirely within the atmosphere) buff.ly/2nJus5b pic.twitter.com/XSKsW7UILZ

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posted at 02:10:08

#統計多分、我々の社会が必要としている議論は、「統計学によって科学的お墨付きが得られる理由は何か？」に関する議論ではなく、

　統計学によって科学的なお墨付きが得られるという誤解

に関する議論の方だと思う。ギャンブルの勝ち目を増やすための素晴らしいツールがどのように誤解されたか？

タグ：統計

posted at 02:55:53

@stattan @389jan Gelman-Shalizi (2013) www.stat.columbia.edu/~gelman/resear... の最後の脚注34より

【事前分布とベイズの定理で与えられる事後分布は合理的行動の公理から生じる強制であり、我々はすでに合理的なのに、どうして真理への収束というもう1つの規準について心配する必要があるのかね？】 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/TFxhfSBxrz

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posted at 04:00:04

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

@stattan @389jan GelmanさんとShaliziさんの論文やMayoさんのウェブサイトで引用されている添付画像の発言は相当に面白いです。

標準的な主観主義ベイジアンの考え方の厳しい否定の理由の一端が論文の脚注34に現れており、我々と似たような理由で「こりゃダメだ」と言っているようにも見えます。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/fh5O0RYRPv

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posted at 04:10:11

非公開

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posted at xx:xx:xx

多次元正規分布って回転しても多次元正規分布で主婦も大助かりだよな。

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posted at 04:51:48

むううみん @muuumin20

せっかくのJulia紹介記事なのに批判多めで残念。確かに「C言語よりも速い」と言い切るのは多分やりすぎで、「C言語と同格」くらいの表現が適切なのでは

news.mynavi.jp/article/progra...

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posted at 07:51:59

むううみん @muuumin20

JuliaがなぜC言語と同格くらいに速いのかは以前記事を書いたので読んでみてください。

muuuminsan.hatenablog.com/entry/2020/11/... twitter.com/muuumin20/stat...

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posted at 08:09:40

主義で学問・議論が捻じ曲げられるの、ルイセンコみたいな地獄事案があってまさに社会学が自然科学までをも捻じ曲げてきて、そういうのが積み重なって「哲学」に対する警戒感が高くなっているという気分なのだが、そういうのが共有されていない気分を感じる。「反省」があるのかという不信感もある。

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posted at 08:11:51

むううみん @muuumin20

JuliaはLLVMで動的にJITコンパイルしてるので、ホスト言語の速度も重要ですが、LLVMが適切な機械語を出せる命令を出せているかも大切。#Julia言語 twitter.com/muuumin20/stat...

タグ： Julia言語

posted at 08:14:30

ごくちゃい @gokchai

冗談かと思ってたらうちの子供にも掛け算の数字が前後逆とか習っていない漢字は使ってはいけないとかアルファベットの書き順とか言い出したらキリがないくらいバツをもらってるので俺が正しくて先生が間違えているので気にするなと言っています。無視して自己肯定できる奴には大チャンスだと思う。

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posted at 08:24:43

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posted at xx:xx:xx

(1/9) すべてではないが，初等統計学の教科書やハウツー本での説明は，無歴史化・匿名化されているものが多いと私は思う．例えば，「母集団 vs 標本」という枠組みを，いつ誰がどうやって使ってきていたかについては，ほぼ触れられていないと思う．しかし，日本でも，戦中～戦後まもなくぐらいまでは，

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posted at 09:40:09

(2/9)（戦前に主流だったドイツ社会統計学だけではなく）推計学／推測統計学／数理統計学／統計数理においても，増山元三郎・北川敏男などによって統計学史が語られていた．

そこで語られた統計学史は，私なりに劇画化すると，次のようなものである（以下は増山元三郎によるもの）．

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posted at 09:40:09

(3/9) ＜高度な数学を用いた推計学は，大量観察に基づく古い記述統計学とは違う．古い記述統計学はKarl Pearsonが使っていた手法だが，新しい推計学はR.A.Fisherによって作られた．推計学では，母集団-標本という枠組みで事象を見る．推計学は，唯物弁証法に基づいている．＞

タグ：

posted at 09:40:09

(4/9) のちのインタビューで，増山元三郎は，＜推計学は唯物弁証法に基づいている＞という説は，当時の社会主義系の学者にも統計学（推計学）に興味を持ってもらうために述べた，と回想している．

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posted at 09:40:10

(5/9) また，おそらくその当時は（今も？），＜Karl Pearsonの『科学の文法』は，レーニンによって批判されている＞という解釈が主流だったと思う．Karl Pearsonが標本／母集団という枠組みを既に整備した（...と私は思う）のだが，

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posted at 09:40:10

(6/9)レーニンが批判したとされているKarl Pearson を「推計学の祖」とするのは都合が悪かったのだろう（なお，Karl Pearsonを記述統計家とみなしているのは日本だけではないだろうか）．増山元三郎らはR. A. Fisherが右寄りなのも知っていたとは思うのだが，

タグ：

posted at 09:40:10

(7/9) なぜか，戦後の一時期，＜推計学= R.A. Fisher= 唯物弁証法＞という宣伝を（増山元三郎は）行なった．

戦後日本の統計学者によるこのような統計学史は，（おそらくは，根拠が薄いし，本当であっても嘘であっても数理的性質の議論自体には関係ないので）現在ではあまり語られなくなった．

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posted at 09:40:10

(8/9) ただ，（日本では）Karl Pearsonを記述統計家に分類するのは，上記のような黒歴史の名残りじゃないかと私は思っている（エビデンスなし）．

なお，竹内啓（編） 1976『統計学の未来–推計学とその後の発展』が，その後の人達が過去の推計学を回顧・批判している書物になっていると思う．

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posted at 09:40:11

(9/9) 私はまったく知らないが，コミュニティの中では様々な統計学史が口承で伝えられているかもしれない．

以上の呟きは，私個人だけに責任があります．

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posted at 09:40:11

グレッグ @glegory

3次補正のままだと、この半年で5兆円ほどしか支出が決まってない。これで景気を下支えするのは無理でしょう。予備費を持っているのだから、さっさと支出すべきだと思いますけどね。一段の支持率低下が必要か？

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posted at 09:46:33

M1 MacのJulia1.53でPyPlotが使えない？

インストール済みPython3.8.2にもmatplotlib、numpyは未対応のようでpip3でインストールできませんでした

brewのインストールはもう少し様子を見たいので、試していません

gr()の描画はできるようだ（日本語ラベルはNG）

#Julia言語 #PyPlot #M1Mac pic.twitter.com/7erJ8q33Q8

タグ： Julia言語 M1Mac PyPlot

posted at 10:07:17

試したこと

JuliaからENV["PYTHON"]を指定せずに

Pkg.add("PyCall")
using PyCall
Pkg.add("PyPlot")

using PyPlot
で
`Intel MKL FATAL ERROR:`

OSXでは`source /opt/intel/mkl/bin/mklvars.sh intel64`で解消するとのページを見つけたが、該当するパスが見つからない

#Julia言語 #PyPlot #M1Mac pic.twitter.com/reFPKmsFK7

タグ： Julia言語 M1Mac PyPlot

posted at 10:07:19

twitter.com/kagakutetsugak... 主義という言葉の定義事案でもあるのだろう。雑に言葉を使っているという自覚はある。

タグ：

posted at 10:08:26

twitter.com/kagakutetsugak... これ、気分的には自然科学と自然の区別だが、哲学サイドからすれば自然を捉える枠組みそのものが自然科学に侵食されていて道の項という話なのだろう。そういう話、本当に興味がなくなった。

タグ：

posted at 10:11:50

少なくとも日本の科学哲学、やっている人たちが全然信用できないというところに落ち着いている。Halvorsonの話とかならたぶん聞けると思う。

タグ：

posted at 10:22:22

あと魔法少女のいうこともだいぶ素直に聞ける。

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posted at 10:28:55

参考文献は久保拓弥『データ解析のための統計モデリング』岩波書店第17刷(2019)

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posted at 11:12:06

プロットや計算はJuliaを用いて行う #Julia言語 #julialang

タグ： julialang Julia言語

posted at 11:13:04

1章読了。要点は、
1. 現象をデータ化する際の情報の喪失と、データをモデル化する際の情報の喪失がある
2. 統計モデルはデータのばらつきをモデル化して意味のある情報を整理するのに役立つ
3. データの構造と解析の目的に沿った統計モデルを構築しよう

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posted at 11:17:52

M1 MacでもJuliaからPyPlot使えるようになった

Juliaのconda仮想環境でPython3.85のmatplotlibとnumpyも動くようだ

#Julia言語 #M1Mac #Python

タグ： Julia言語 M1Mac Python

posted at 12:26:46

M1 MacのRosetta2でインストールされたJulia1.53でPyCallが使えるようになるまで

手順1：JuliaのConda領域にPythonをインストールしてCondaを起動
#Julia言語 #M1Mac #PyPlot #matplotlib pic.twitter.com/dB163TkyrC

タグ： Julia言語 M1Mac matplotlib PyPlot

posted at 13:34:46

手順2：condaでmatplotlib、jupyterなどのライブラリをインストールして、jupyterカーネルを追加

これでPythonからmatplotlibが使えるようになる pic.twitter.com/ZHRqZeAdGk

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posted at 13:34:48

たkる@麻雀グッズ研究所 @majyanyohinlabo

手順3：condaでmklをアップデート
JuliaからPyPlotが使えるようになった pic.twitter.com/oyGv09xCqY

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posted at 13:34:49

「昭和39年の東京オリンピックの開催をきっかけに、五輪に通じる「五筒」の牌を赤一色にして特別の役牌にしようという企画が持ち上がり、…「任天堂」が「赤五筒」を製造したのが広く受け入れられて普及し…」

…任天堂、お前だったのか。赤入り麻雀を流行らせたのは。 pic.twitter.com/K3zjKAQzRD

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posted at 14:24:48

非公開

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posted at xx:xx:xx

@hRmu39tHiYEvJ6U 失礼します。

7人に4個ずつ配ると全部で何個か？

これを、7×4とする子は理解していないのでしょうか？

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posted at 15:04:52

@hRmu39tHiYEvJ6U その区別を順序で判断することは妥当だと思いますか？

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posted at 16:13:50

@hRmu39tHiYEvJ6U ＞掛け算の順序について僕はあまり気にしないけど数字の意味を理解してるのか見分けるには守らせるのも間違いではないと思う。

ということは、前進先生自身はそうはしていないけど、理解しているかどうかを見るために順序を守らせることに妥当性があるというご意見なのですよね？

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posted at 17:00:38

@hRmu39tHiYEvJ6U ＞私自身も直方体の面積は縦×横×高さでないとダメだと言う学年主任と組んだこともあります。

体積の間違いですね。そんな馬鹿なこと言う主任に何か言ったのでしょうか？

子供たちに「こういう先生に当たっても困らないように」と言うよりも、その主任に「あなた、それはバカですよ」と言うべきでは？

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posted at 17:02:44

Shuuji Kajita @s_kajita

「テニスラケット定理」「ジャニベコフ効果」などと呼ばれる三次元剛体の奇妙な回転運動の解説。英語である事を除けばこれは決定版だと思う。お勧めです。

1. 現象の解説と歴史的背景
2. 理由の「直感的な」説明
3. 同じ効果で地球の北極と南極がひっくり返らない理由

youtu.be/1VPfZ_XzisU

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posted at 17:27:56

TaKu @takusansu

@breathingpower 引き続き更新しています。

中学校も発見したので、報告しておきます。
学校の様子 - 真岡市立真岡中学校2020年12月15日www.moka-tcg.ed.jp/mokajhsc/blogs...
＞清掃の時間に、初の試みとしてプールに「EM」を入れました。

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posted at 17:38:44

Shuuji Kajita @s_kajita

Richard Feynmanすら「数式を使わず直感的に説明するのはムリ」と断じたこの現象を、2011年に数学者Terry Taoは直感的に説明して見せた。

「ファインマンが間違っていた事を証明するのがこの動画の目標だよ♪」（！） pic.twitter.com/TemGkeAG7I

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posted at 17:48:20

【私自身も直方体の面積[ママ]は縦×横×高さでないとダメだと言う学年主任と組んだこともあります。来年以降そういった先生に当たっても困らないよう丸にしつつも順序を気にする先生もいるから気をつけろと伝えています。】

学年主任の側に「ごめんなさい」と言わせるべき。子の側に言うことじゃない。 twitter.com/hrmu39thiyevj6... pic.twitter.com/DGzSRLzuUf

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posted at 17:55:00

Shuuji Kajita @s_kajita

直感的な説明はここから。
これを見て朝からずっと「何てこった！」と思い続けている。
youtu.be/1VPfZ_XzisU?t=...

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posted at 17:55:27

#超算数

(悪しき)掛算順序指導の定番の1つは「3×2ならウサギの耳が3本になっちゃう」の類です。

この教え方の狙いは子供に「あれ？」と思わせること。3がウサギの耳の本数じゃないことを子供が分かっていることを前提にしている。

数の意味ではなく、掛算順序を教える方法になっています。 twitter.com/hrmu39thiyevj6...

タグ：超算数

posted at 18:09:56

#超算数で、とある先生による調査によれば、子供が書く掛算順序と掛算使用のための絵を正しく描けることの間に関係はない。

ところが、その先生はそういう結果が得られたのに、掛算の意味=掛算の順序をもっとしっかり教え込まなければいけないと結論を出しています。

mnavidata.edu-c.pref.miyagi.jp/manage/wp-cont... twitter.com/hrmu39thiyevj6... pic.twitter.com/4FreW2u4dI

タグ：超算数

posted at 18:15:37

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

#超算数に接触して苦しむ先生。

これでは前進先生ではなくて、停滞苦悶後退先生という感じです。 twitter.com/hRmu39tHiYEvJ6...

タグ：超算数

posted at 18:19:27

#超算数自分ちの子のために、デタラメなチョー算数教育を潰すために小学校の先生に何か言う場合には、その先生が「本当はひどい教え方だと分かっているが、周囲の先生を否定することは言えない」というケースもあるので、1人の先生に言っても問題が解決しないことを覚悟する必要があります。

タグ：超算数

posted at 18:22:50

#超算数教育委員会まで話を持ち上げても、教育委員会内部の算数教育に詳しい人がもろにデタラメなチョー算数信者である可能性がかなりあって、どうにもならない可能性があります。

掛算順序が逆なら理解していないとみなす行為には100年以上の歴史がある。安易に潰せるとは考えない方がよいです。

タグ：超算数

posted at 18:22:51

#超算数掛算順序固定強制指導は現場の先生が自分の経験で編み出した教え方ではなく、算数の教科書出版社が教科書のマニュアル本(指導書、一般人購入不可！)で勧めている困りものの教え方の1つです(氷山の一角)。

現場の先生に子供を傷付ける教え方をさせるつつ、安全圏に居座っている人達がいる。

タグ：超算数

posted at 18:27:51

#超算数 100年以上の歴史によって、「掛算順序が逆でも正しいことにするのは論理的に正しくない。論理的な考え方を教えるために掛算順序は大事だと教える必要がある」とまで思っている人達が算数を教えている場合さえあります。

普通の常識人には信じられないことだと思いますが、これ本当の話。

タグ：超算数

posted at 18:32:23

#超算数小学校内部にも、掛算順序指導などについて、その教え方はおかしいと思っている先生は結構います。

しかし、まだ若かったり、少数派だったり、職場での人間関係を気にしたりして、改善に動くことができなかったりするのです。

タグ：超算数

posted at 18:35:01

2章読了。疑似データを使ってポアソン分布のパラメタを最尤推定しました。2章の要点は、
1. 対数尤度を最大にするパラメタを選ぶ推定法を最尤推定という。
2. モデルを推定して終わりではなく、それを使って予測を行うことでモデルへの理解を深めたり評価を改めたりできるので、予測は大切。

タグ：

posted at 18:46:21

拙者、Juliaでこういうことするのだいすき侍。 #julialang #Julia言語
Created with @carbon_app pic.twitter.com/awZVdTsHsn

タグ： julialang Julia言語

posted at 19:33:38

#統計渡辺澄夫さんを悪い意味での「形式的ベイズ統計」の解説者扱いする人が登場するという事件がありました。

そこでは美添泰人さんが書いた1994年の文献が引用されていたのですが、それは参照できていない。しかし、

www.yoshizoe-stat.jp/stat/reference...

の

www.yoshizoe-stat.jp/stat/textbook/...
ベイズ推論

を発見。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/bg0Me9psby

タグ：統計

posted at 19:37:45

TSUJINO SATOKI @TSUJINO_SATOKI

Lorenz96 モデルで LETKF やってみた. #julialang
SEEK フィルタと合わせて以下に公開.
github.com/tomonori-93/ju...

今はアンサンブルメンバーの作り方適当なので, 先行研究色々調べる. pic.twitter.com/Pm1G7CP3Ra

タグ： julialang

posted at 19:48:33

#統計おそらく、「13 ベイズ推論」 www.yoshizoe-stat.jp/stat/textbook/... は、ウェブサイト主の美添泰人さんが1989年に行った放送大学での講義のテキストからの抜粋だと思う。

これは読み易くて、内容的にひどいので、事情がよく分かる良い資料だと思いました。

キーワードである「主観確率」の扱いも杜撰。

タグ：統計

posted at 19:50:58

TSUJINO SATOKI @TSUJINO_SATOKI

そろそろ github に置いたカルマンフィルタシリーズにドキュメントをつけていきたい.

タグ：

posted at 19:57:44

#統計別の資料

www.yoshizoe-stat.jp/stat/reference...
↓
www.yoshizoe-stat.jp/stat/stat9602....
ベイジアン統計学はいつでも有用か「統計」1996年2月

添付画像はこれのp.5より。この批判は正当かもしれない。

しかし、批判している側も主観主義的ベイジアンの流儀の強制も意図しているなら問題ありすぎ。 pic.twitter.com/bEDP4g8a7F

タグ：統計

posted at 20:10:46

#統計「推測用のモデルの確率分布族+事前分布+データ→事後分布→事後分布の要約」という手続きだけで、何かまともな統計分析をしたつもりになるのは馬鹿げています。

しかし、複雑なモデルを採用して事前分布をテキトーに取ったという理由だけで、まともでないとは言えません。

タグ：統計

posted at 20:17:09

掛け算順序指導を全面擁護するやまさち氏 twitter.com/yamasati39/sta... pic.twitter.com/hOzKke10rF

タグ：

posted at 20:40:42

#統計

 www.yoshizoe-stat.jp/stat/stat9602....
ベイジアン統計学はいつでも有用か「統計」1996年2月

のp.2より。典型的な主観確率に基くベイズ主義者の言い分。

仮に各個人の合理的な行動の結果として主観確率がwell-definedに確定すると認めても、推測が当たるか外れるかという重大な問題は扱えません。続く pic.twitter.com/n61OMaXOhU

タグ：統計

posted at 21:17:19

#統計ある人が、適当なギャンブルの設定によって適切に計測した自分自身の真の効用に基く主観確率によって事前分布を決定し、自分自身にとってベストの推測用モデルの確率分布族を用意し、データに基くベイズ更新によって事後分布を求めたとします。

問題：その人はそれだけで常に合理的か？

続く

タグ：統計

posted at 21:19:56

#統計「合理性」を「自分自身の主観的効用に基いて最良の行動を取ること」と定義したならば、「その人はそれだけで常に合理的か？」という問いへの答えはYesです。

Savageさんなどの名前を持ち出しがちな、主観確率のベイズ主義者にとってにベイズ統計の合理性はそういう意味になってしまいます！

タグ：統計

posted at 21:24:38

#統計そういう主観主義ベイジアンの態度を否定している論文 Gelman-Shalizi (2013) www.stat.columbia.edu/~gelman/resear... は何が問題なのかが分かりやすくなる引用(脚注34)をしてくれています。

【我々はすでに合理的なのに、どうして真理への収束というもう1つの規準について心配する必要があるのかね？】ひどい pic.twitter.com/3AElnnx9fY

タグ：統計

posted at 21:32:35

「置き勉」についてデータを見て学力に悪影響なしと判断する学校があるそうです。かけ算の順序なんか、算数の指導法に過ぎないのだからもっと簡単に有効性が検証できそうなものですが、どうなんでしょうかね。#超算数 twitter.com/yusukehokkaido...

タグ：超算数

posted at 21:36:35

#統計自分自身にとっての最良の知識と情報をもとに、自分自身が本当に信じている事前の主観確率と、自分自身が最良だと信じているモデルの確率分布族と、実際に得られたデータから、ベイズの定理を使って正しく計算された事後分布による判断はすでに十分合理的なので、別の規準は無用である、と。😱

タグ：統計

posted at 21:38:14

#統計そういう意味での「合理性」を外で振り回されても迷惑なだけ。

普通の常識的な合理性はもっと穏健なものです。

事前分布を自分の事前の主観的信念の忠実な表現とすること自体は、まともな統計分析をできるかどうかと無関係であると、謙虚に考えられる人だけが通常の意味で合理的な人です。

タグ：統計

posted at 21:43:05

#統計仮に主観確率の概念が正当化されて、それで事前分布を決めても、まともな統計分析をできるかどうかとは無関係。

これを知っていれば、「サヴェジによれば云々」と言って来る人達がどれだけ考えの足りない人達であるかが明瞭になります。

タグ：統計

posted at 21:49:39

#統計実際には、赤池弘次さんなども指摘しているように、Savageさんが主観確率の正当化に用いている前提自体がアドホック
↓
ismrepo.ism.ac.jp/index.php?acti...
の第7節

バケツの底が抜けている上に、仮にバケツの底を修理しても、まともな統計分析をできるかどうかとは無関係の話をしているだけなのです。

タグ：統計

posted at 21:49:41

#統計以上のような予備知識のもとで

Gelman-Shalizi (2013)
Philosophy and the practice of Bayesian statistics
www.stat.columbia.edu/~gelman/resear...

を読めば、この論文の著者達が主観確率のベイズ主義の哲学を全否定せざるを得なかった理由がよくわかると思います。

詭弁潰しのために必要な訳です。

タグ：統計

posted at 21:53:32

#統計 GelmanさんやShaliziさん以外のベイジアンがどのようにおかしなことを言っているかについては、Mayoさんのウェブサイトの

errorstatistics.com/2017/04/01/er-...

がとても面白いです。GelmanさんとShaliziさんは添付画像のように言っている。

真っ当なことを言っている人達の苦労がよくわかる感じ。 pic.twitter.com/ARP6cy01KZ

タグ：統計

posted at 22:00:28

#統計論文のGelman-Shalizi (2013)ではそれほど直接的にひどい表現はしていなかったと思うのですが、Gelmanさんは「標準的な主観主義的ベイジアンのやり方は統計学を傷つけてきた」と言ったらしい。Shaliziさんも「ベイズ統計の標準的な哲学の大部分が間違っている」と。

非常にごもっとも。 pic.twitter.com/uvxavT4ky5

タグ：統計

posted at 22:12:22

#超算数 1951年11月開始のIFEL第7期では数学科教育の東京の部を横地清が取り仕切った。
横地清「弥永昌吉先生を悼む追悼論文『数学教育学会』創立から『国際化』の進展まで: 師と仰ぐ弥永昌古先生と共に」『数学教育学会誌』第47巻第1-2号 (2006年)、91-5ページ。doi.org/10.34323/mesj....

タグ：超算数

posted at 22:14:05

#超算数この時の詳細は
松宮哲夫「第七回教育指導者講習・IFEL数学科教育（東京教育大学1951年）の概要と意義」『数学教育学会誌』第42巻第3-4号 (2001年)、3-14ページ。doi.org/10.34323/mesj....

横地は1958年、外国の算数数学教育事情本を啓林から発行。フランスを担当したのが古賀昇一。他に中露。

タグ：超算数

posted at 22:14:06

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#統計知らない人のために補足しておくと、Gelmanさんは

www.stat.columbia.edu/~gelman/book/
Bayesian Data Analysis

というベイズ統計の有名な教科書の著者の一人で、Stan開発者の一人でもあります。上の教科書はPDFを誰でもダウンロードできます。

「8割おじさん」の西浦博さん達もStanを使っています。

タグ：統計

posted at 22:17:32

threegrove @three_grove

そういえば
小学2年生の頃に掛け算のプリントやってて
九九の表完成させた後に「4の段の数に色を塗りましょう」って問題があって
それでこう答えたら×にされたことあるけど間違ってなくね？
#超算数 pic.twitter.com/4qWj3FScqs

タグ：超算数

posted at 22:21:09

threegrove @three_grove

正解はこれのようです
先生曰く「8の段の数は4の段の数ではない」との事ですが
#超算数 pic.twitter.com/tDA9aNwIpL

タグ：超算数

posted at 22:21:12

threegrove @three_grove

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

みんなそう塗ってて×にされてた記憶あるけどどうなのかな？

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posted at 22:24:38

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

#超算数

今の小学校は暗算を嫌う？
「筆算」強制 pic.twitter.com/KOSyU0lUZu

タグ：超算数

posted at 22:24:41

#超算数

「筆算」強制の背景に心理学がある？

ousar.lib.okayama-u.ac.jp/files/public/5...

タグ：超算数

posted at 22:29:57

#超算数大学図書館にあるものでは、IFELの数学教育関係の報告書は2件みつかった。
ci.nii.ac.jp/books/search?a...

タグ：超算数

posted at 22:36:37

#Julia言語

『beginから始まりendで終わるJulia』

Juliaでは配列aの最初の要素にa[begin]で、最後の要素にa[end]でアクセスできます。

2次元配列aなら a[end, begin] のようにアクセス可能で、ax1, ax2 = axes(a) で2次元配列aの第1,2インデックスの範囲ax1, ax2が得られます。(size(a)より便利)

タグ： Julia言語

posted at 22:40:24

#統計 Stanを使っている人達は、その開発者の1人でベイズ統計の有名な教科書の筆者が2010年(preprint)に、標準的な主観主義ベイジアンの考え方を否定する論文を書いており、その後も否定する発言を続けていることを思い出しながら、ベイズ統計教育をどうするべきかについて考えるとよいと思います。

タグ：統計

posted at 22:51:00

#超算数松宮論文所載の参考文献およびMERAによる出版物がこのIFELの産物。この講習会の途中で1951年指導要領の小学校算数、中高数学が発表された。しかし講習会は指導要領には批判的な立場で運営されたといわれている(横地論文および松宮論文中横地の口供)。1958年指導要領への展開が興味深い。

タグ：超算数

posted at 22:52:59

#統計私が思うに、穏健な謙虚な合理性を兼ね備えた人が統計学に求めていることは、

　自分自身のベストの判断を否定してくれる可能性のある道具

を用意してくれることだと思います。

タグ：統計

posted at 22:55:39

#超算数 1958年指導要領や1960年代前半の指導書、指導資料(すべて文部省発行)が戦後算数数学教育の基盤となってい、算数教育の困ったところが如実に表れてもいる。これらの文書を主導したのは中島健三だが、一個人の強烈な思惑だけが推進力ではないだろう。執筆陣を含む専門家の同調あってのこと。

タグ：超算数

posted at 22:57:30

#超算数 IFEL第7期の参加者に大野清四郎がいることが分かったのも成果。大野は1958年の学習指導要領中学校数学の改訂に関わっている。大野は、1957年12月15日に熊本で文部省から突然の連絡を受け、翌年1月16日の初会合から指導要領改訂に参加したとのこと。IFEL人脈で東京に呼ばれたことが分かった。

タグ：超算数

posted at 23:12:09

もふもふ動画 @tyomateee2

黒貂と戯れる動画が無限に見てられるpic.twitter.com/5XxLRfwDyL

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posted at 23:25:23

#統計自分自身の能力的にベストの主観確率に基く事前分布から得られる事後分布が、単峰型で非常に狭い範囲にしか分布が広がっていないときに、どう思うかが問題。

穏健で謙虚な合理性を持っていれば「自分自身によるモデル(事前分布を含む)の設定は大外ししているかもしれない」と心配できる。続く

タグ：統計

posted at 23:32:10

#統計しかし、「自分自身のベストの統計分析の結果で、しかも事後分布がいい感じに収束しているのだから、これで十分に合理的である」などと言える余地が残っていて、それに誘惑されてしまうとダークサイドに取り込まれる。

事後分布だけを見ても自分が妥当な統計分析をできているかは分からない。

タグ：統計

posted at 23:32:12

#統計日本語圏では、心理統計の人たちの中に、主観主義ベイジアンの問題のある考え方を広めている人達が目立つ。例の『瀕死本』の豊田秀樹さんが代表例。

騙されないように要注意。

事後分布で計算した「仮説が正しい確率」を真面目に受け取るとトンデモさんになってしまう。続く

タグ：統計

posted at 23:43:11

#統計困りもののベイズ主義宣伝者達は「ベイズ統計なら仮説が正しい確率が得られるので分かり易い」などとトンデモないことを平気で言って恥じません。

実際には、事後分布がどのような意味で的を射ているか、いないかは非自明な難しい問題です。(「仮説が正しい確率」は事後分布で計算される。)

タグ：統計

posted at 23:43:13

#統計「事後分布を見ただけでは、まともに統計分析できたかどうかどうかは分からない」とはっきり教わった人だけが、トンデモさんでない人にベイズ統計を教わったことになると思います。

タグ：統計

posted at 23:43:14

Katsushi Kagaya @katzkagaya

前にも言ったことなんですが2010年くらいにベイズ法使ってた人に「モデルの妥当性はどうやってテストしたのですか？」と質問しても「事後分布がそれです」と言われて納得いかなくていまいちベイズやろうと思わなかったという経緯があったりします。当時は今よりずっと計算も大変そうだったし。

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posted at 23:47:22

#統計日本における統計学の受容の歴史の暗黒面

こういう情報はトンデモ対策に役に立つと思いました。

日本の統計学導入と唯物弁証法 - Togetter togetter.com/li/1639506 @togetter_jpより

タグ：統計

posted at 23:50:22

Katsushi Kagaya @katzkagaya

別の実験でそのモデルの妥当性を検証するとかでも良くて、むしろそっちの方が実験科学としては推奨されていると思います。再現性は何も繰り返し出来ることだけではない。他の知見との整合性だって再現性です。

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posted at 23:56:25