黒木玄 Gen Kuroki
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2021年01月08日(金)
@BluesNoNo #統計 尤度函数は、可能なデータ全体の集合上の確率密度函数の族に実際に得られたデータの値を代入したものになるので、試行回数を固定せずに有意になるまで繰り返す場合には、n=1,2,3,…ごとの可能なデータの集合の和集合 K = K_1 ⊔ K_2 ⊔ … の上の確率分布族を考えています。
タグ： 統計
posted at 22:38:45
@BluesNoNo #統計 試行回数nを固定した場合の可能なデータ全体の集合はℝⁿでその上の確率密度函数の族は上の
p(x_1,…,x_n|μ)
= (1/(2π)^{n/2}) exp(-(1/2)((x_1-μ)²+…+(x_n-μ)²))
です。これにデータ(X_1,…,X_n)∈ℝⁿを代入した結果が、試行回数nを固定した場合の尤度函数です。続く
タグ： 統計
posted at 22:35:29
@BluesNoNo #統計 ～、
p(x_1,…,x_n|μ)
= (1/(2π)^{n/2}) exp(-(1/2)((x_1-μ)²+…+(x_n-μ)²))
のK_n上への制限です。
n回目で有意になったときのデータ(X_1,…,X_n)∈K_nをこれに代入したものが尤度函数になります。続く
タグ： 統計
posted at 22:32:46
@BluesNoNo #統計 有意になるまで繰り返して止める場合には可能なデータ全体の集合は
K_n={(x_1,…,x_n)| |x_1|≤1.96, |x_1+x2|≤1.96√2, …, |x_1+…+x_{n-1}|≤1.96√(n-1), |x_1+…+x_n|>c√n}
の和集合
K = K_1 ⊔ K_2 ⊔ …
になります。これの上の確率密度函数の族は、K_n上で～続く
タグ： 統計
posted at 22:29:30
@BluesNoNo #統計 #Julia言語
私が正月に書いたコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
これは単純にループを回しまくっているので
Juliaでやった方が良さそうなコードです。
n=1690以下で済む確率は56%強程度。
n=600以下で済む確率は50%程度。 pic.twitter.com/nSFloM260w
posted at 22:23:00
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
github.com/JuliaLang/juli...
Oh Yes
#Julia言語
タグ： Julia言語
posted at 21:44:43
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posted at xx:xx:xx
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posted at xx:xx:xx
@BluesNoNo #統計 分散固定の正規分布モデルにおいて、10n=1690試行以下で、帰無仮説「平均=0」の通常の両側検定のP値が5%を切る確率をモンテカルロ計算したら約56%となって、スライドの「～.55」と一致しているので、Mayoさんは両側検定の場合を考えているのだと思います。
タグ： 統計
posted at 19:16:15
最後まで読んだ！薄い技術書だけど、内容は評判通りかなり濃厚だった！
Juliaの基本的な言語機能の他にも、コンパイラへのヒントの書き方、メモリ割り当てを削減するtips、プロファイリングの方法、ドキュメントやdocstringの書き方まで触れてて本当に勉強になった。
役に立つ情報満載と思います！ twitter.com/physics303/sta...
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posted at 19:15:07
@genkuroki n=2で停止する時の尤度としては，下図の赤色で塗った部分だけの尤度を私は考えています．この赤色になる部分の割合はμに依存するため，比例関係にはないと考えたのです． pic.twitter.com/FVFmP1ljwR
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posted at 18:36:53
モジュールRyuは、浮動小数点を10進数の文字列に高速に変換するものらしい。
もともとDragonと呼ばれていたものを、進化させて漢語圏の龍と名付けたらしい。
すなわち、モジュール龍。
晩御飯でも、お風呂でもなく、モジュール「わたし」…なんて🍀
#julialang
タグ： julialang
posted at 18:27:33
福島で行われている甲状腺検査については、それを推進している側が「子供達を傷付ける悪者側」だということを理解しておかないとまずい。
悪者側の意見をRTしてしまった人は早めにRTを解除するべき。
入門的にはNATROMさんのブログは楽しんで読み易いと思います。
natrom.hatenablog.com/search?q=%E7%9...
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posted at 18:06:51
#統計 まだよく分からないのは、停止規則の違いをベイズ統計の事前分布の選択で表現可能かどうか？
二項分布と負の二項分布での片側検定の場合であれば、improper事前分布の選択によってそれらの違いを正確に再現可能。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
具体的な計算依存の議論なので一般的には不明。
タグ： 統計
posted at 17:51:03
philstatwars.files.wordpress.com/2021/01/7-jan-... (添付画像1,2)の例ではσは既知という設定で実質10n回試行。以下面倒なのでσ=1とする。
私の理解では、その場合の2つの尤度函数はぴったり一致します(比例定数1、添付画像3)。
1以外の比例定数が欲しいということなら、確かに二項分布と負の二項分布の方がいいかも。 #統計 twitter.com/bluesnono/stat... pic.twitter.com/2bW0gtxnRR
タグ： 統計
posted at 17:39:51
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
2 と . の間にスペースを入れないと
```
julia> 2.^(1:21)
ERROR: syntax: invalid syntax "2.^"; add space(s) to clarify
Stacktrace:
[1] top-level scope at none:1
```
のようなエラーが出るので注意．2.^goma は小数点のgoma乗なのか 2 の冪のブロードキャストか判断できないからですね． twitter.com/MathSorcerer/s...
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posted at 16:42:42
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
ふーん東大生じゃないの？
何ができるの？はい！
#Julia言語 pic.twitter.com/qYxxJigoN6
タグ： Julia言語
posted at 16:34:15
西浦博さんの数セミでの連載を見たいのだが、手元にないせいでできず非常に残念。確か世界的な伝染の拡大がどういう経路で起こるか、のような話題もあった。
モデルは過去の膨大な経験を活かして適切なものを選んでいるはず。過去の膨大な経験の部分の情報も出した方がみんな納得し易くなると思う。
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posted at 16:33:01
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posted at xx:xx:xx
@H_USHIHARA @ppp3141592ppp 私の経験では Plots.jl では、gr() バックエンドよりも、pyplot() バックエンドの方が安定していることが多いと思います(pyolot()特有の問題もある)。
Jupyter notebookでの表示の質は pyplot(fmt=:svg) とした方が上がることが多く、そうならないなら heatmap(x, y, z; fmt=:png) とするとよいです。
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posted at 16:26:56
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posted at xx:xx:xx
@ppp3141592ppp @genkuroki ありがとうございます.
とりあえずは, xlimsをいじって無理に収めていましたが, 別verを使ってみることにします. twitter.com/h_ushihara/sta...
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posted at 14:38:43
福島で行われている甲状腺検査の中止を提言しています。過剰診断のリスクが高く、受診者にとっては有害無益な検査です。このような検査を続けることは倫理に反します。ぜひご一読ください。この問題に関心をもって、広めてください
note.com/kikumaco/n/nb3...
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posted at 14:38:09
暇だから JuliaLang の環境立ち上げて文法読んで遊んでる。
文法が面白い。
合成関数にそのまま ◦ \circ<tab> 使いだしたり、∈ も使えるとか。
1:5 は Range オブジェクトなので[1:5] だとRange１つのArray になってしまうのはわかったが、 [1:5;] が Array になる文法がちょっと恣意的に感じるが。
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posted at 13:34:51
@H_USHIHARA @genkuroki v1.5.3で確かにそうなりますね
試してみましたが、v1.4.2と手元のv1.6.0DEVは問題ありませんでした
なので、別バージョンか
デフォのgr()バックエンドでなくpyplot()を使うと取り敢えずは凌げそうではあります
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posted at 13:11:00
Dai Fujihara | ウルトラア @daipresents
こんなのがポストにばらまかれる時代になったのか pic.twitter.com/HYCVIrZGR9
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posted at 13:10:51
指導要領では算数は数学なので、「算数と数学は違う」などという教員は自分勝手に数学ではない謎の科目サンスウを教えていることになる。その教員の内部にしかない独自科目を公教育で指導されるのは社会的に迷惑なので、即刻サンスウを廃止して算数（数学）の指導をしてほしい。
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posted at 12:37:51
測定値でもないのに、ただの計算問題に有効数字とか関係ないでしょ。
「指導要領に従って」なんてのも嘘。 twitter.com/ns944a/status/...
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posted at 12:14:06
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posted at xx:xx:xx
【お知らせ】拙著『ルベーグ積分入門』(遊星社)が一時的に入手困難のようです．ご不便をおかけし申し訳ございません．諸般の事情で今は詳細を明かせませんが，新年度までに，再度安定供給できる目途が立っています．急いで高価な中古品を購入する必要はありません． pic.twitter.com/g7EwnpApeC
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posted at 11:10:08
Twitterで騒ぐと意外に通るよね……
雇用助成金再延長「結論出す」と西村氏(共同通信)
#Yahooニュース
news.yahoo.co.jp/articles/650c5...
タグ： Yahooニュース
posted at 09:35:06
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
なんだと！！！
#Julia言語 twitter.com/yuichiro_minat...
タグ： Julia言語
posted at 09:18:16
#Julia言語
このスレッドのまとめにもなっているノートブック
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
"=="に関するクイズ
* NaN, missing, nothing とは？
* ==, isequal, === の違いは？
などなど
タグ： Julia言語
posted at 08:59:15
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posted at xx:xx:xx
訂正: mussing → missing
NaN, missing, nothing は互いに全然違う。
さらに空のタプル () も全然違う。 twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 08:47:03
#Julia言語
NaN は not a number
これが沢山出るととても悲しくなるのですが、Plots.jlが「NaNの部分を何もプロットしない」という仕様になっているので、積極的にNaNを使うこともあります。
添付画像はNaNを使ってtan(x)のグラフを描く方法。
Out[31]のようになりがちなので注意。 pic.twitter.com/eJXajvcDCa
タグ： Julia言語
posted at 08:31:12
#Julia言語 3 == 3.0 で「3をFloat64型に変換して比較していること」の証拠は以下のリンク先にあります。
Juliaに関する疑問はリポジトリでソースコードを閲覧すれば瞬時に解決することが多いです。Juliaのかなりの部分が可読性の高いJulia自身で書かれている。
github.com/JuliaLang/juli... pic.twitter.com/fHJsMrlpKM
タグ： Julia言語
posted at 08:10:22
#Julia言語
クイズ5正解: 3 == 3.0 はtrue
3 == 3.0
→true
isequal(3, 3.0)
→true
3 === 3.0
→false
Juliaで 3 はInt型、3.0はFloat64型になり、それらの型は異なるのですが、3 == 3.0 では3をFloat64に変換してから比較を実行します。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/UVZqSfJvZz
タグ： Julia言語
posted at 07:59:44
#Julia言語
クイズ4正解: nothing == nothing はtrue
* NaN は not a number
* mussing は「不明の値」(欠損値)
という意味なのですが、
* nothing は「何も無いこと」
を意味し、返り値が無い函数の返り値は nothing に等しくなります。
function f() end
f() == nothing
→true twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/yY6fTEMimO
タグ： Julia言語
posted at 07:51:52
#Julia言語
クイズ3正解: missing == missing は missing になるので、「それら(true, false)以外になる」が正解。
missingは「不明の値」(欠損値)の意味で、
missing == missing
→ missing
は「不明の値どうしが等しいかどうかが不明になること」を意味します。missingは各種演算で伝搬する。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/uXp1aEVPpd
タグ： Julia言語
posted at 07:47:16
#Julia言語
クイズ2正解: NaN == NaN はfalse
NaN かどうかの判定は isnan 函数で可能です。
NaN == NaN
→false
isnan(NaN)
→true
NaN (not a number)という性質は伝搬ぢ、0NaN (0*NaN と同じ)や sin(NaN) もNaNになります。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/qwJJPVNTJ3
タグ： Julia言語
posted at 07:41:02
「7.0」と回答した娘はテストで❌となりました。正解は「7」だそうです。
この国の算数教育、理解できません。こういうの本当にやめて下さい。 pic.twitter.com/YWlGGuEWYx
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posted at 07:37:52
#Julia言語
クイズ1正解: 0.0 == -0.0 はtrue
== は大雑把に「値が等しいこと」を意味するのですが、0.0 と -0.0 を区別しない。区別したければ、isequal や === を使います。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/YEef1gB1HG
タグ： Julia言語
posted at 07:33:57
@konishika @novlude #超算数 こちらからもリンクをはって一般読者が誤解せずに済むようにしておきます。早とちり、申し訳ありませんでした。
しかし、以下は事実です:
①学習指導要領には掛算順序指導について書かれていない。
②学習指導要領解説(≠学習指導要領)や教科書のマニュアル本に教師は従う必要はない。 twitter.com/konishika/stat...
タグ： 超算数
posted at 07:22:53
@konishika @novlude これは申し訳なかったです。しかし、私の誤解に基く連続ツイートが一般読者達に参考になる情報を含んでいると思うのでそのままにしておきます。ごめんなさい。
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posted at 07:16:59
@konishika @novlude #超算数 現在の学習指導要領算数編は、「数学的」「数理的」な事柄が算数科の目標であることが明確になるように改訂されています。
教科書出版社が私的に出している教科書のマニュアル本に従って数学の常識に反することを子供達に教えて来た人達は、学習指導要領に従って態度を改める必要があります。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 超算数
posted at 07:14:58
@genkuroki @novlude すみません。「コレ」をそうとられるとは思ってませんでした。「学習指導要領には理解させるべき内容は書いてあるが、（略）」という意図でした。「これ」を「掛け算の順序」と、いう意図はありません。
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posted at 07:13:46
「科学的根拠・検証の乏しいＥＭ菌について、環境省の正式な見解を求める意見書」が鎌倉市議会本会議にて否決 - Togetter togetter.com/li/1033450 @togetter_jp
＊日本共産党も否決側！（つまりEM菌側）
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posted at 07:11:04
@sabamisolover 昨年炎上した、#超算数 案件 引き算の求残と求差、「のこりはいくつ」「ちがいはいくつ」 に対して、
主語がどーたら、と、斜め方向から採点を擁護する人が大勢いました。
twitter.com/search?q=%E7%A...
タグ： 超算数
posted at 07:09:27
@konishika @novlude #超算数 【文部科学省の「学習指導要綱」というのがあるのですが、それには、これ[掛算順序]を理解できるように指導しろ。って書いてある】
これはひどいデマです。
①「学習指導要綱」は存在しない。
②学習指導要領にそんなことは書かれていない。
学習指導要領↓
www.mext.go.jp/content/141352... pic.twitter.com/3FIMivPydh
タグ： 超算数
posted at 07:09:06
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posted at xx:xx:xx
♕Deborah Mayo♕ @learnfromerror
Here are the sides from the talk I gave at today's Phil Stat Forum: "Putting the Brakes on the Breakthrough". Bottom line is: the Likelihood Principle does NOT follow from sufficiency and conditionality, & simple logic supplies the counterexample . philstatwars.files.wordpress.com/2021/01/7-jan-...
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posted at 03:31:52
よく分からないが, Plots.jlのplotで, legend=:outertoprightやlegend=:outerbottomとすると, フォントのサイズが勝手に変わって, legendfontsizeも無視される.
これまではそんなことなかったと思ったのだけれど, なにかミスっただろうか.
legend=:toprightなどは問題ない.
#julialang
タグ： julialang
posted at 03:08:26
モデル単独だけを見ても西浦さん達に何が見えているかは大してわからないと思う。
西浦さんの数セミでの連載記事はもっと読み易くなるべきだと思う。現在の我々の状況と無関係にクッソ面白い連載でした。
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posted at 01:25:56
これは、数学セミナー誌での西浦博さんの連載記事を読んだときの曖昧な印象に頼った個人的な意見なのですが、西浦さん達が単純にモデルで推測していると考えるのは誤りだと思う。
西浦さん達が疫病の伝染の分析について膨大な経験を積んでいることが「悪くない推測」に効いていると思われます。
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posted at 01:25:56
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