黒木玄 Gen Kuroki
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2021年01月18日(月)
New post: JuliaCall Update: Automated Julia Installation for R Packages - www.juliabloggers.com/juliacall-upda... #julialang
タグ： julialang
posted at 16:45:20
ただ今回の宮沢孝幸の『呼吸器感染症はウイルスが直接肺にきちゃう。血中の抗体が効くのはおかしい』ってのは、ワクチンの根本すら知らない事を露呈。
ヒト診ないから、とかでなく、獣医学の知識としても『大丈夫？』というレベル。意外と獣医はワクチン使うからね
twitter.com/io302/status/1...
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posted at 16:43:44
呼吸器感染症のワクチン
・肺炎球菌ワクチン
・百日咳ワクチン
・インフルエンザワクチン
・BCG（結核）
主に上気道・呼吸器を介して感染する感染症のワクチン
・麻疹ワクチン
・風疹ワクチン
等々
BCGの皮内スタンプ注射を除けば、すべて筋注・皮下注で投与され、効果をあげています。 twitter.com/100mankaineko_...
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posted at 12:57:43
非公開
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posted at xx:xx:xx
LaTeX source code💁
#TeX #TeXLaTeX
gist.github.com/zr-tex8r/d64eb...
posted at 12:36:06
そういえばニュートンのレビューにこんなのがありました。
www.amazon.co.jp/gp/customer-re...
21世紀に「ベイズ主義 vs 頻度主義」などという100年前の誤った認識
統計学最強の西内さんの本でもどうもそういう対立概念で書いてる部分があったな。
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posted at 12:17:45
新型コロナウイルスワクチンの接種回数が増えていくにつれて治験で明らかでなかった有害事象が増えてこないか十分に観察が必要ですが、それとは別に宮沢孝幸氏が RCT で示された感染予防効果も嘘だというのはもはやただの陰謀論者です。これを野放しにする京都大学も読売テレビも無責任すぎます。 twitter.com/sekkai/status/...
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posted at 12:16:53
宮沢孝幸氏が K 値に執心していつ聞いても「感染はピークアウトした！！」と言ったり「目玉焼き理論で感染は再燃しない！！」とか妄言を吐くのはまだ個人の自由の範疇だけど、公衆衛生に直接的に害をなすデマをテレビで流すというのは本当に一線を超えていて、本当に、本当に、本当に論外です。 twitter.com/sekkai/status/...
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posted at 12:02:29
#統計
ベイズの定理にまつわる気に入らないこと
1. 条件付き確率に関する凡庸な式に過ぎないが、「定理」などと大袈裟であること
2. 結果から原因の確率を求めるもの、という勘違いが広まっていること
3. ベイズ統計の根幹を成す、と勘違いされがちなこと twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 12:00:31
京大の宮沢孝幸氏、明確に公衆衛生の敵になった言っても過言でない。例えば麻疹は新型コロナウイルスと比較にならないほど空気感染性が高く同じ部屋にいるだけで感染する呼吸器感染症ですが、ワクチン筋注でほぼ100%感染予防できます。視聴率のため彼の放言を公共電波で発信する読売テレビも恥を知れ。 twitter.com/100mankaineko_...
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posted at 11:55:10
ONE先生のワンパンマンが更新されてます！！ブルー君と被害者の会のやり取りが（笑）そうなるよね...→134撃目 - ワンパンマン - FC2ホームページ galaxyheavyblow.web.fc2.com/fc2-imageviewe...
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posted at 11:47:40
Today is World Day of the Snowman!☃
Hurray!😃⛄💁
#ﾅﾝﾄｶ pic.twitter.com/xbaOyeHPFk
タグ： ﾅﾝﾄｶ
posted at 11:42:11
大事なことにトンデモを混ぜて解説するのはまずい。
大学やYouTube(！)で、ベイズの定理の典型的な応用として、偽陽性・偽陰性の割合計算(算数レベル！)を扱っていて、さらに「主観確率」「逆確率」「確率についての思想が頻度主義とは違う」だの言う行為は極めて有害。
算数の話題として扱うべき。
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posted at 11:17:20
この話題の怖い所は、「ベイズ統計」(←カギ括弧付き注意！)について学んだ人達の多くが、それを【滅茶苦茶】だと判断できないと予想されること。
わかっている人達は最初からバカにして相手をせず、一度おかしなベイズ統計観を信じた人達は仲間が沢山いるのでそこから抜け出すことができない。 twitter.com/tbs_i/status/1...
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posted at 11:05:38
→滅茶苦茶なことがかかれてあって絶句した。多分聞き書きのゴーストライターが話を混同したのだと思うが、このレベルのものを自分の名前で出してる責任をとれてるとは思えない。
まあこれは無責任な動画拡散するような責任感と一致はしてると思うが。
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posted at 10:35:35
ノーマスク＆反自粛派の「知能が素朴」を通り越して不自由過ぎるのが困る。
そしてこれに「いいね」がたくさん付いていて、やっぱり世の中想像以上にバカが多い😩
twitter.com/kumi224422/sta...
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posted at 10:34:23
そういやイワケンの新書でこの手の話「ベイズの定理」として紹介していたのだが、それに加えて「罹患率は実測したわけではない見込みの数値なので主観確率とよぶ」とか「そのように主観確率をもとに直感と反する結果が出るのがベイズの定理の特徴で、それゆえフィッシャーはベイズに反対した」とか→ twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 10:32:05
#Julia言語 Googleの検索であれば、設定で
地域：アメリカ合衆国
に設定すれば、juliaの検索が「正常」になります。
Juliaという名前ではなく、「地域の取り扱い方」がこの問題の原因になっています。
jl というキーワードを混ぜて検索するのも良い方法。 twitter.com/yoshikai_/stat...
タグ： Julia言語
posted at 09:15:46
偽陽性や偽陰性の割合がどういう感じになるかを理解している人達を増やすためには、それらに関する教育から「ベイズ」という用語を追い出してしまった方が私は良いと思います。
昔から「ベイズ」と教えて来たという理由でそれができないなら、まさにチョー算数問題扱いが妥当だということになる。
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posted at 09:00:42
そういう人達が偉そうに「ベイズ、ベイズ」と語っているせいで、偽陽性や偽陰性の割合の問題について、「どうして小学校算数の割合の易しい問題を解けないのか？」ではなく、「ベイズ統計を勉強しろ」のような馬鹿げたことを言い出す人達が出て来る。
これ、社会的に極めて有害だと思います。
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posted at 08:57:27
用語「ベイズ」には「主義に基くベイズ統計」の黒歴史の影響が入り込んでいるので、偽陽性や偽陰性について説明するために「ベイズ」の名を持ち出す人は、小5レベルの割合の問題について、「主観確率」「逆確率」などの無用な用語を持ち出して何かすごいことをやっているかのように見せてしまう。
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posted at 08:53:48
偽陽性や偽陰性がどれだけ出るかを地道に計算できる人を今より仮に1割増やすことができれば、社会的な意思決定でその増えた1割の人達の意見が政策を良くする方向で効いてきたり、間違った報道を批判する人が増えたりするかもしれない。
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posted at 08:49:14
適当な仮定のもとで、100万人中の病気の人と病気でない人がそれぞれ何人くらい検査陽性または陰性になるかを地道に計算することは、算数の割合の応用問題に過ぎません。
ベイズの定理を知らなくても、算数の割合計算ができればベイズの定理に当たる計算は地道にやれば自動的にできてしまいます。
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posted at 08:49:14
#統計 #疫学 #超算数
【「ベイズの定理」はなんとなく「き・は・じ」に似ている。】
まさに、それ！
順番にかつ地道に2×2の分割表に数値を埋めて行けばできること(小5レベルの割合の問題！)を、公式を暗記させて一発でやらせようとするのは良くないと私も思います。
twitter.com/zorori_hshinz/...
posted at 08:38:14
火力が高く、温度調節が出来る竈の誕生で、シュメルの料理文化が開花したと言われる
竈はアッカド語でティヌールというが、アラビア語でタヌール、インドのタンドゥールも元々ティヌールから来ており、シュメルの竈文化は現代にも広く繋がっている
urx.blue/Z6Bh
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posted at 08:30:10
同じことを「自然頻度」で述べると「100人の女性を考えよう。このうち一人は乳がんで、多分検査結果は陽性である。乳がんではない残り99人のうち9人はやはり検査結果が陽性になる。したがって全部で10人が陽性である。陽性になった女性のうちほんとうに乳がんなのは何人だろう？」
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posted at 07:28:21
「40歳に女性が乳がんに係る確率は1%である。また乳がん患者が、乳房X線検査で陽性になる確率は90%である。乳がんではなかったとして、それでも検査結果が陽性になる確率は9%である。さて、検査結果が陽性と出た女性が実際に乳がん患者である確率はどれくらいか？」
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posted at 07:22:40
「数字に弱いあなたの驚くほど危険な生活」（ゲルト・ギーゲレンツァー 吉田利子訳）にはベイズの定理ではなく「自然頻度」で考えればわかりやすいと書いてある。冒頭の例は次のようなもの
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posted at 07:21:33
