黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2021年01月23日

@tau18analytics Hi! I found another way for Julia env on Android. I run Jupyter on my home PC and open it from the internet. The local server Pluto.jl was very slow, but this way responds fast. It is also nice that I don't have to build Julia on Android.

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posted at 23:40:59

メモ

・自宅PC(グローバルIPなし)からさくらVPSへトンネリング(ssh -R)
・termuxからさくらVPSへローカルポートフォワーディング(ssh -L)
・さくらVPSからトンネルを通じて自宅PCへローカルポートフォワーディング(ssh -L -p)

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posted at 23:30:24

一方で、自宅PCをサーバーとしてJupyter notebookを走らせておき、インターネットからそれを開く方法を確立しました。レスポンスは良好です。こっちはネットワークの設定がわからず苦戦しました。qiitaに投稿とかできるように、まとめたいな。

#julialang #termux #android pic.twitter.com/lNfJc1zrbU

タグ： android julialang termux

posted at 23:25:38

ubuntu in termuxで起動したPluto.jl、成功したのは嬉しいものの、遅すぎて使い物になりません。仮想マシンon仮想マシンをスマホにやらせるのは酷ということか…　#julialang #ubuntu #android pic.twitter.com/SAph5fAAms

タグ： android julialang ubuntu

posted at 23:23:18

TaKu @takusansu

#超算数バッサリ言うと、「あまり効果が無い」事が判明していると結論が出ていますよね。
私が調べた範囲でもそんな感じです。
参考
8254.teacup.com/kakezannojunjo...
効果が無いけど、しがみついているという印象しかありません。
twitter.com/musorami/statu...

タグ：超算数

posted at 23:07:49

あんちもん2 @antimon2

日本チェス連盟 - Japan Ches @JapanChessFed

@kefism 最後に実行した文の末尾にセミコロン ; を付けると実行結果表示されなくなりますよ。

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posted at 21:08:00

アリスの庭クラブ宮城県美術館の話をしよ @4RsSbBcE7B5gtkl

下記URLにて、NCS会員でなくてもご覧いただけるNCSレター無料版を公開しております。【羽生善治さんのインタビュー記事】もお読みいただけます。是非この機会にNCS入会をご検討ください！ #チェスjp
japanchess.org/2021/01/letter... twitter.com/Chess_Society/... pic.twitter.com/ctInRcO7mc

タグ：チェスjp

posted at 21:00:02

アリスの庭クラブ宮城県美術館の話をしよ @4RsSbBcE7B5gtkl

津田さんコメント（抜粋）

弘前市では様々な年代の前川建築を効率的に比較することができます。前川建築が時代と共にどのように進化して来たか、その中で宮城県美術館はどういう位置付けにあるか、そして建築物としての美術館や博物館はどのようにあるべきか、（中略）皆で考えましょう。

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posted at 20:58:28

1/26（火）19:00　
トークイベント
「宮城県美術館と建築家前川國男のここがスゴイ！」
alicenoniwaclub.wixsite.com/website/post/2...

県美撮影会の皆勤賞の津田さんと、県美ネット事務局の高橋直子さんに、県美や弘前の前川建築のお話をしてもらいます

青葉の風テラス（仙台地下鉄国際センター駅２階）
無料・予約不要 pic.twitter.com/mLhtBMvB0S

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posted at 20:54:35

#Julia言語
実行結果がいちいち表示されるのなんとかならないかね．

タグ： Julia言語

posted at 19:34:37

あとpipeとlinqが何者なのかも分かっていません : (

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posted at 19:32:15

pipeだとcombine使えたけど，linqだと使えなかった．なんで？

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posted at 19:31:23

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

#Julia言語 #julialang
これを書くのに2時間かかった．．． pic.twitter.com/WZYegELFpb

タグ： julialang Julia言語

posted at 19:30:29

非公開

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posted at xx:xx:xx

福島で発見されている甲状腺がんのほとんど全てが放射線被曝と無関係だというのは、汚染が少なかった会津でも同程度に発見されていることから明らかです。一方で発見されたがんの数や手術数は「異常」に多い。ほとんど全てが被曝と無関係ならこのがんはなんなんだ、という問題なんですよ

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posted at 16:37:55

おりた @toronei

大阪で対維新選挙のときにいっつも反維新側が応援にくる藤井さんに対して距離おいてた理由がようやくわかった感じ。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 16:33:20

非公開

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posted at xx:xx:xx

#超算数これは昔からそうで、和田義信と中島健三、塩野直道を適当に引用できれば大抵のことは論文に書けるかも。 twitter.com/musorami/statu...

タグ：超算数

posted at 16:29:51

@OokuboTact GHQのClassified文書晒しちゃおうかな。前にも少し言った気がするので何も新しくはないですが、CIEのニュージェント局長は新教育の理想主義にかなり辟易していたらしいです。そのせいで新教育の実施が遅れているとアメリカ側の担当官の尻を叩いている。

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posted at 16:19:43

aoi@stayhome @aoistayhome

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

成人式後の会食クラスター
18人に⚠️

愛知県大府市

#愛知県の情報
 #子供関連情報
 news.yahoo.co.jp/articles/34779...

タグ：子供関連情報愛知県の情報

posted at 16:18:49

@temmusu_n 国会図書館の戦前の資料を提示しても、掛け順擁護派から無視されっぱなし（笑）

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posted at 16:11:11

非公開

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posted at xx:xx:xx

非公開

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posted at xx:xx:xx

#超算数やっていることがしょぼすぎるとかもっとこういうデータを見よとか、なんか反応してくれるとうれしいです。

タグ：超算数

posted at 15:54:52

#超算数有害かどうかはともかく、意味がないくたびれ儲けの骨折り損であることは、私けっこう実証データをつかって説明しているんですけどね。ぼやきぼやき。

タグ：超算数

posted at 15:54:04

zorori @zorori_hshinz

別の話で、送電鉄塔と白血病の関係を調べた結論が「貧困（経済問題）は健康に悪い」という逸話が印象に残っている

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posted at 15:47:43

zorori @zorori_hshinz

ニューディール政策をはじめとして成功例、失敗例がたくさん載っている。失敗例は多くの人が死んだ例 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 15:41:08

あんちもん2 @antimon2

JuliaTokai #09 に参加を申し込みました！何か発表もします！（何 juliatokai.connpass.com/event/202413/?... #JuliaTokai

タグ： JuliaTokai

posted at 15:10:30

ボリスジョンソン版のそだちがよさそうなランボーに爆笑🤣 twitter.com/l_p_n_1887/sta...

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posted at 14:57:29

財政赤字自体に善悪はなくて、増やしていれば救えた人たちを救わなかったことが悪なわけです。

デフレ気味のときに財政赤字を十分に増やさないのは典型的な政策の失敗。金融政策もアグレッシブさが失われてダメすぎ。

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posted at 14:48:31

こんな風になって物価水準が下がらないわけがない。

物価水準下落の裏には収入が大幅に減って苦しんでいる人達がいる。基本的に物価水準下落は悪だと考えて問題ない。

政府が財政赤字を十分に増やさなかった失敗を犯したことが、物価水準下落によって示されたと私は解釈しています。

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posted at 14:44:56

www3.nhk.or.jp/news/html/2021...
【Go Toトラベルの影響を除いた試算では、生鮮食品を除いた消費者物価指数は、前の年の同じ月に比べてマイナス0.6％になるとしています。】

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posted at 14:41:33

azu @azu_re

Juliaってウェブフレームワークとかもあるんだ "Franklin.jl で github.io のページを作ろう." zenn.dev/terasakisatosh...

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posted at 14:34:10

道草学習の部屋＠オンライン家庭教師&教育 @michikusa_heya

経済問題が結構人を殺すことについては、スタックラー&バス『経済政策で人は死ぬか』(2014)が詳しいです。

新型コロナ対策を通してついでに「反ワクチンが人を殺す」という話も常識化するとよいと思う。

私の個人的な意見では、どちらも似たオーダー(程度)で人を殺し、死ななくても苦しみを残す。

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posted at 14:33:16

本当に「数学ができる子」が学校で評価されにくい実態がここにある。算数教育だけでなく、数学教育を一から点検しなくてはいけない。考えてみれば、この最も本質的な問題がここ数十年間もずっと放置され続けてきた。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 14:27:49

反ワクチン・反医療を潰そうとする側の立場に立ち、金融引締と緊縮財政に反対する立場に立つことがとても大事。

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posted at 14:27:02

例えば、山本太郎氏は反ワクチン側の立場なので(国会でも子宮頸癌ワクチンについて質問している)、決して支持してはいけない人物だと思います。

www.google.com/search?q=%E5%A...

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posted at 14:25:19

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

要するに、超絶大雑把な比較によって、医療も経済もどちらも大問題であり、両方大事だということです。

だから、反ワクチン・反医療の立場の人物が経済についてまともなことを言っている場合があったとしても、その人物を支持することが避けた方が無難です。(本音では絶対に避けるべき！)

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posted at 14:13:15

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

誰かやってるだろてのはだいたいDiscourseで議論されている。（明確な答えがあるとは限らないけれど）

#Julia言語

 discourse.julialang.org/t/replacing-va...

タグ： Julia言語

posted at 14:13:11

```
julia> X[X .> 0.5] = 0
ERROR: ArgumentError: indexed assignment with a single value to many locations is not supported; perhaps use broadcasting `.=` instead?
```

ですよね。 .= をつけてねって親切だ。

#Julia言語

タグ： Julia言語

posted at 14:11:43

失業率1%の上昇で年間自殺者数は2000〜3000人くらい増えると推定されます。(以前大雑把に計算した。ググっても確認した)

HPVワクチンの恩恵を受けられないと年間1000人以上の死者が増えるらしい。(これもググって確認した)

おそらく、反ワクチン・反医療と経済問題が殺す人数が似たオーダーです。

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posted at 14:10:09

民間人 @L_P_N_1887

ネギ@ミス廃にも成れなそう @negi__

ちなみにこれは比較映像じゃなくて、アプリで合成したので、全部阿部寛さんです

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posted at 13:35:52

#julialang で, 生成済みの配列に対して飛び飛びでアクセスする何かいいやり方無いかなと探していたら, Range でインデックスアクセス出来るということを知った

julia> (0:2:20)[range(1, 10, step = 3)] # => 0:6:18

タグ： julialang

posted at 13:19:06

#Jupyter #Julia言語 #RStats #Ruby #Python #WolframEngine

家庭内Jupyterサーバーへのブラウザからのアクセスのスクショ

Julia v1.6.0-beta1 は非常にお勧めだが、v1.7.0-DEVは「激しい開発で相当に壊れている」のでお勧めできない。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/p8AKgXf9nS

タグ： Julia言語 Jupyter Python RStats Ruby WolframEngine

posted at 13:14:18

@mkamimura 私は家庭内Jupyterサーバー(JupyterLabサーバーでもJupyter notebookを使用可能)を走らせておいて、iPadのブラウザからアクセスして使っています。 #Julia言語便利。

iPad用のWolframAlphaの有料アプリは購入しました。

タグ： Julia言語

posted at 12:58:42

高校生の段階でそういう話を理解する必要はないと思いますが、教えている側は、自分達が教えていることが、(試験問題が解けるというようなくだらない話ではなく)普遍的な価値を持っているという立場に立てるようになることが望ましいと思います。

極限1つだけでも大きな価値を持つ。

タグ：

posted at 12:55:21

#数楽高校で習う (1 + 1/n)ⁿ → e という極限の収束の様子(誤差の大きさ)の話は、二項分布のポアソン分布による近似のような現実世界を理解するための技術に直結している。

単なる極限の公式1つだけで幾らでも楽しめるし、大きな価値を持っているわけです。

タグ：数楽

posted at 12:51:43

#数楽高校で「出された問題を解くのが数学。極限を求める問題では極限の値さえ求まればよい」というような貧しい考え方にさらに「高校で習ったこと以外を使ってはいけない」という大学入試においても無意味な縛り(クズそのもの)を合体させると、数学がくだらない分野だと誤解してしまうので要注意。

タグ：数楽

posted at 12:51:42

kamimura @mkamimura

@genkuroki いつでもサクッと計算したい？Wolfram Engine + Jupyterをインストールしておくのがミソです。 math.mkamimura.com/posts/2021/01/...
もちろんそこでWolfram Alphaも使えます。 cs.mkamimura.com/posts/2020/09/... 😄

タグ：

posted at 12:48:11

ほりたみゅ (mastodonも見てね) @Hyrodium

#数楽単に収束先しか分からない道具(ロピタルの類)よりも、収束の途中の様子の大雑把な様子も分かる道具(テイラー展開の類)の方が、「近似の精度」が問題になる実践的な状況では有用です。

高校の段階で「単に極限を求めるのではなく、収束の途中の様子も理解しようとする」としておくとよいと思う。

タグ：数楽

posted at 12:45:32

@test_warnがちゃんと動かなくて困ってたけど@test_logsを使えという話だった
github.com/JuliaLang/juli...

タグ：

posted at 12:44:51

#数楽

(1 + x/n)ⁿ/eˣ = 1 - x²/(2n) + x³(3x+8)/(24n²) - …

の証明は h = 1/n とおいて、

(1/h)log(1 + xh) = x - x²h/2 + x³h²/3 - …

を

(1+x/n)ⁿ = (1+xh)^{1/h} = exp((1/h)log(1 + xh))

に代入して、h = 1/nについて展開すれば得られます。

logをとってから展開するのがミソです。 pic.twitter.com/72jCiMCnGD

タグ：数楽

posted at 12:40:55

#数楽 (1 + 1/n)ⁿ や (1 + x/n)ⁿ が e や eˣ を大雑把にどの程度近似しているかはWolframAlphaで添付画像のように確認できます。

後者へのリンク↓
www.wolframalpha.com/input/?i=serie...

nが十分大きなとき、相対誤差は大雑把に、-1/(2n) (もしくは -x²/(2n))程度になります。nに反比例する。 pic.twitter.com/3uY1WhDn9y

タグ：数楽

posted at 12:29:18

#統計 pが小さくてnが大きめの二項分布のポアソン分布による近似の証明には

lim_{n→∞}(1 + x/n)ⁿ = eˣ

が使われます。高校で習う極限

lim_{n→∞}(1 + 1/n)ⁿ = e

の一般化です。高校の段階でこの極限の収束の様子・近似の精度についても触れておくことができれば、色々都合がよいと思う。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/aPK7jfw1UG

タグ：統計

posted at 12:18:11

#統計 #数楽統計学のような解析学の応用では、必ず近似を使った推論が使われます。

その近似がどれだけどのようにうまく行くかを知るためには、近似がうまく行かない場合についても知っておく必要があります。

表面だけではなく、裏面にも注意を払うことが重要。

裏面も十分に面白い。

タグ：数楽統計

posted at 12:13:22

Masahiro Yamauchi @algas

Julia は Fortran を代替できるか

タグ：

posted at 12:11:07

#数楽コンピュータで疑似乱数を発生させて、中心極限定理を数値的に確認する遊びをする場合には、中心極限定理による正規分布近似がうまく行かない例を色々作ると理解が深まります。

他にも各種の信頼区間やχ²検定やWelchのt検定などがうまく行かない例を作ることがとても大事だと思います。

タグ：数楽

posted at 12:08:27

ano_ano @ano_ano_ano

コロナ禍の逆境で業績不振に陥った企業をガンガン潰し、失業者で街を溢れさせたいと考えている立憲民主党所属の衆議院議員。この発言は永久保存する。 pic.twitter.com/YA38LNFwHh

タグ：

posted at 12:00:40

自分自身が財政赤字が悪だと思っていたせいで次世代の未来を奪って来たことを正直に認めることができる人が増えれば、やれることが増えます。

ただし、MMTな人達はおかしなことも言っているので要注意。

あと、藤井聡氏は反医療の人たちと組んで反省していないようなので要注意人物確定済み。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 11:51:00

オンライン授業の整備について語る場合には

* そのために増える仕事をやる人を新たに雇うための予算
* 新たな設備投資のための予算

の確保のために、

* 日本政府の財政赤字を大幅に増やすことにも同時に賛成

しないと、一部の人たちに無理な要求を押し付けるだけで終わってしまうと思います。

タグ：

posted at 11:50:59

Atsushi Sakai @Atsushi_twi

APIの利用が有料だった。。残念

タグ：

posted at 11:39:27

#統計中央値と中央値との差の絶対値の平均の組み合わせを求めることは、実質的にラプラス分布(頭の尖った左右対称な分布)でのフィッティングなので、中央値は左右対称でない分布の代表値として十分に適切でない場合があると思う。

中央値も現役生と浪人生別々に示してくれた方がありがたかった。

タグ：統計

posted at 11:25:35

#統計データの代表値として平均と分散を使うことは、実質的に正規分布モデルの最尤法に一致するので、分布が正規分布から程遠い場合には適切な代表値とは必ずしも言えない場合が多いと思う。

現役生と浪人生の割合とそれぞれの平均・分散を示してくれた方がどういう感じかが分かりやすいと思った。

タグ：統計

posted at 11:20:08

Atsushi Sakai @Atsushi_twi

これ用のPython, Juliaのライブラリ作ったら、人気でるかな。東証APIサービスの開始について | 日本取引所グループ www.jpx.co.jp/corporate/news...

タグ：

posted at 11:16:29

#統計複数の異なる質の集団の混合分布の「推定」を行う場合には、正規分布モデルを使ったりせずに、その通りの意味を持つモデルを使うべきだと思います。

例えば各部分集団の分布が正規分布で近似できそうなら、混合正規分布モデルを使ってみるとか。

タグ：統計

posted at 11:14:36

#統計異なる質の集団の混合分布の具体例

www.ct.u-tokyo.ac.jp/news/20190210-...
↓
www.ct.u-tokyo.ac.jp/images/koudai-...
↓
pp.29-36
荘島宏二郎
センター試験「英語」はどのような試験だったか
【(スライド 3)～ここの右のほうのコブは浪人生です～浪人生を取り除くと割と左右対称な現役生の分布が出てきます。】(p.30) pic.twitter.com/UcqMHNl3BK

タグ：統計

posted at 11:11:12

#統計以下のリンク先の例ほど極端な場合は稀だと思いますが、母集団が複数の質の異なった集団の和集合になっている場合はよくあります。

例えば共通テストでは、浪人生の集団の方が現役生よりも平均的な学力は上です。

このような場合には得点分布は正規分布には全然近くならない。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 11:01:38

周囲に(例えば)位相空間論や測度論の講義や演習に真面目に出席している友人達が沢山いる状況で、講義や演習に出席せずに「独学」で位相空間や測度について勉強するのと、周囲の環境が何もない所でそうするのでは全然違うと思う。

タグ：

posted at 10:55:03

Chun-Chun @Chun_Chun_Japan

東京アニメアワードフェスティバル2021 アニメファン賞、へんたつ（ＴＶ版）に投票しました！ vote.animefestival.jp #TAAF2021

タグ： TAAF2021

posted at 10:52:09

舞田敏彦 @tmaita77

S (ﾂｲｰﾄはｽﾚｯﾄﾞ全体をご確認く @esumii

決着がついた。

問題解決金は回収できたが，弁護士費用のほうが高くついた。結果はちょっとマイナス。

なるほど，こういう感じになるんだな。自分でやったほうがいいか，弁護士に頼んだ方がいいか，今後の判断の布石になるわ。 twitter.com/tmaita77/statu...

タグ：

posted at 10:40:49

jp.reuters.com/article/hadas-... 1年前の記事だけど、日本以外では進歩したような気も。

タグ：

posted at 10:36:19

#数楽 #統計まとめ

* 中心極限定理の証明を眺めると、左右非対称な分布で中心極限定理による正規分布近似の精度が低くなりそうなことが分かり、コンピュータによる実験でも確認できる。

* 元の分布が外れ値を含む場合にも、小さなnでの中心極限定理による近似の精度は低くなりやすい。

タグ：数楽統計

posted at 10:34:41

#統計 #Julia言語

極端に大きな値が5%含まれている混合正規分布に関する中心極限定理の効き方

①skewnessは小さい。
②n=30では正規分布から程遠い。
③n=100でもちょっとあれな感じ？
④n=1000ならかなり正規分布に近付いた？

本当は経験分布の累積確率分布函数をプロットするべき。 pic.twitter.com/TAcLUzWnl5

タグ： Julia言語統計

posted at 10:23:57

#統計サンプルの様子を眺めてみたら、左右の対称性が極端に崩れていたり、外れ値が含まれているように見えるならば、中心極限定理による近似(による平均値の検定や推定)は危険です。

サンプルの様子を要約せずに眺めてみることはとても重要です。

タグ：統計

posted at 10:20:13

#Julia言語 #数楽 #統計例えば、小さな割合で極端な値を取る場合にある分布(外れ値を持つ分布)では、小さなnでの中心極限定理による近似はうまく行きません。

なぜならば、nを十分に大きくしないと、小さな割合でしか生じない極端な値の真の割合が分からないからです。

タグ： Julia言語数楽統計

posted at 10:16:20

#Julia言語一般論によるnへの依存性の分析はn→∞の様子を見ている場合がどうしても多くなります。

n→∞での様子の分析がそのまま小さなnでも有効な場合があって、そういう場合があることの認識は応用上重要なのですが、「常にうまく行く」と思ってしまうのは危険です。

反例を作ることが重要。

タグ： Julia言語

posted at 10:12:27

#Julia言語以上では、歪度 skewness に注目するという話をしましたが、中心極限定理による近似がうまく行かない場合を理解するにはもちろんそれだけでは不十分です。

(重要！コンピュータで実験する場合には必ず「近似がうまく行かない場合」も探すこと！これ、とても大事。個性を発揮しやすい分野)

タグ： Julia言語

posted at 10:08:25

なみそ @omochi_nam01

初めてのオンライン授業。しっかりお勉強してますが、学習スタイルは家モード全開。 pic.twitter.com/PeQBt6URBy

タグ：

posted at 09:58:29

#Julia言語以上で使ったコードは

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

gist.github.com/genkuroki/a804...

からダウンロードできます。

タグ： Julia言語

posted at 09:40:59

#統計

①n=100, p=0.3の場合の中心極限定理による正規分布近似の精度はかなり高い。

②n=100, p=0.03では正規分布近似の精度は低い。

③n=100, p=0.03でのPoisson分布近似はかなりよい。

pが0.5に近い場合の様子しか見ないと騙され易い。
正規分布近似以外にも良い近似の仕方がある場合がある。 pic.twitter.com/jZQd0f0v8a

タグ：統計

posted at 09:38:59

#統計 #Julia言語

Gamma(0.1, 10)という極端に偏った分布の場合

①n = 10 では全然正規分布っぽくならない。
②n = 100 でも正規分布近似はよくない
③n = 1000 ならかなり正規分布に近い
④もとのGamma(0.1, 10)分布の様子 pic.twitter.com/TJPmzbZIpt

タグ： Julia言語統計

posted at 09:33:59

JacobZelko @Jacob_Zelko

I created a pairplot after discovering Plots.jl lacks them in #JuliaLang.

Planning on opening a PR sometime next week to add this functionality with the support of the awesome Plots.jl team.

Anyone wanna help?

Gist: gist.github.com/TheCedarPrince...

#data #visualization #opensource pic.twitter.com/LFklLNOlUd

タグ： data JuliaLang opensource visualization

posted at 09:24:31

#統計しかし、一様分布の和rand()+rand()+rand()の分布を見る実験で強い印象受けて騙されかけるのは非常に良いことだと思います。「たった3つの和で正規分布っぽくなるのか！」と感動するのも良いこと。

沢山試行錯誤して「あれ？中心極限定理による近似が悪い！」と思う例に到達すると楽しい。

タグ：統計

posted at 08:42:29

#統計「小さなnであっても中心極限定理による近似が相当に正確な場合もある」と理解できれば問題ないのですが、「中心極限定理による近似は小さなnでも常に悪くない」のように思ってしまうとまずいです。

コンピュータによるrand()の和の分布の実験が非常に印象的なので騙されないように注意！

タグ：統計

posted at 08:38:28

なみそ @omochi_nam01

本日、初めてのオンライン授業。波乱の予感てんこ盛り。 pic.twitter.com/AemadDvDHT

タグ：

posted at 08:36:12

#統計 #Julia言語

コンピュータで0～1の一様乱数n個の和達のヒストグラムをプロットしてみる。

①n=3ですでにかなり正規分布っぽい。

②n=5なら正規分布にかなり近い。

③n=10ならほぼ完璧に正規分布！

「中心極限定理による近似は小さなnでもかなり良い！」と思ってしまうと騙されたことになる！ pic.twitter.com/Rrw1OjqTz9

タグ： Julia言語統計

posted at 08:35:24

民間人 @L_P_N_1887

阿部寛とランボー、違和感なさすぎｗ pic.twitter.com/M7em5IFSqZ

タグ：

posted at 08:32:39

民間人 @L_P_N_1887

ボリスジョンソンをランボーに合成ｗ pic.twitter.com/hPXTfvuDT6

タグ：

posted at 08:06:01

#統計数学的に理想化された状況ではn→∞とできますが、現実にはそうできないので、有限のnでの様子について知っておく必要あり！

「理想化されていない数学的状況についても考えてみる」という発想ができれば、コンピュータの擬似乱数で中心極限定理の確認をしても「騙される可能性」が減ると思う。

タグ：統計

posted at 08:04:47

#統計

一般に左右対称な分布の歪度は0になる。

ベルヌイ分布Bernoulli(p)の歪度は(1-2p)/√(p(1-p))で、p≈0のとき歪度は1/√pで近似される。
ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%99...

ガンマ分布Gamma(α,θ)の歪度は2/√α
ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AC...

確率分布についてはウィキペディアはかなり便利だと思います。 pic.twitter.com/3mD1qpNSBZ

タグ：統計

posted at 08:00:54

#統計 ((X_1-μ)+…+(X_n-μ))/√(nσ²) 達の分布と標準正規分布の違いは O(1/√n) のオーダーで小さくなって行くのですが、誤差の主要な部分はもとの分布の左右非対称度の大きさの指標である歪度 skewness E[(X-μ)³]/σ³ の大きさで決まる。

だから、ウィキペディアなどで分布のskewnessを調べるとよい。

タグ：統計

posted at 07:40:50

#統計中心極限定理の勉強法として

コンピュータで平均μ分散σ²の分布の長さnの(擬似)乱数列X_1,…,X_nをL組発生させて、((X_1-μ)+…+(X_n-μ))/√(nσ²)達のヒストグラムをプロットし、標準正規分布と比較する

という方法があります。

そのとき、

　うまく行かない場合も探すこと

が大事です！ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 07:33:08

JuliaHub @JuliaHub_Inc

PrettyTables.jl: PrettyTables.jl is a new backend for DataFrames.jl that allows text tables to be printed with improved formatting and readability. More information is available here github.com/JuliaData/Data...
#Julialang #DataFrames #ML #AI #datascience

タグ： AI DataFrames datascience Julialang ML

posted at 03:22:29

河合祐介 @tkawai18_tkawai

学校なんて出席してなくても理解していれば良いと思うのだが、それっておかしいのだろうか？？？

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posted at 03:04:02

@pepijndevos @experquisite Also, I should point out that there are very legitimate use cases for this kind of thing. For example - Revise.jl is a package that provides live code reloading, which works by watching changes on the file system and then overwriting and changed methods this way.

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posted at 01:43:21

@pepijndevos @experquisite That doesn't mean that there can't be tooling whether default-on or not to prevent you from shooting yourself too badly unless you explicitly ask for it.

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posted at 01:42:10

@pepijndevos @experquisite Basically, the julia philosophy is to be extremely permissive on the language side and trust our users to use is responsibly - it's your code after all, who are we to tell you what you can or cannot do with it.

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posted at 01:41:41