黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2021年02月28日

#統計「Jeffreys事前分布のベイズ統計が正しい」と信じて疑わない人も大歓迎(笑)

統計的推測ゲームを「適切に」設定することによってフルボッコにしてさしあげられます。

あらゆる場合に最適な推定法など存在しません。

無いものは無い！

タグ：統計

posted at 23:58:21

Kiwamu @kiwamissimo

こちら緑の炎刀、異質な炎が綺麗です。暗いためあまりショーで使うことはありませんが、個人的に好きな色です🔥 pic.twitter.com/MvtWNietAe

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posted at 23:53:05

Porco Rosso @MAKOTOMurakami7

@takitaro2 「子どもは親の道具ではない」と、その著書で書いている、「憲法学者」の木村草太さんが、なぜ、『子のある別居に法的ルールを（子連れ別居に家裁を早期に関与させ、子の監護に関する取決めをさせる）』という提言をせずに、安易に子連れ別居を推奨するようなツイートをするのか、理解に苦しみます。

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posted at 23:51:58

#統計個人的には、「尤度最大化が正しい推定法である」と信じて疑わない人がしこたま現金を持って私のところにやって来て、上で紹介した統計的推測ゲームで私と勝負してくれることを大歓迎致します(笑)

タグ：統計

posted at 23:51:43

滝本太郎 @takitaro2

まあ木村草太都立大学大学院教授は、この影響で仮に何かがあっても、責任を取らず、感じもしないのかな。氏は、一部である虐待DV父事案の便宜だけを考えて離婚後強制単独親権を護持するとし、毎年十数万人の子の人権を無視し、なんらレスしない方だもの。

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posted at 23:50:53

#統計尤度の定義を見れば、その定義の中に「もっともらしさ」を意味する部分が皆無なのは明らかだし、尤度を最大化する推定法が「正しい」という根拠も尤度の定義から得られそうもないことが分かります。

実際、尤度最大化は無数にある推定法の中の1つに過ぎません。

タグ：統計

posted at 23:48:59

滝本太郎 @takitaro2

木村草太さん、危うすぎる助言ですよ。素人が口だすな。
私が恐れるのは「主たる監護者」だが母子一体化傾向にある、心の病をもつ母に、これが影響を与え、子連れ家出どころか、無理心中にまでなること。自分で判断できると考えたりする。木村先生、ホント母親も色々です。怖いもの知らずに過ぎる。 twitter.com/SotaKimura/sta...

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posted at 23:43:27

#統計尤度を最大化することによる推定法が「正しい」ということにするために、数学的には全然そのような意味はないのに、非論理的な態度で「尤度は尤もらしさを表す」のように信じる方向に進もうとしている場合をよく見ます。

最尤法だとゲームでフルボッコに負かされる場合を容易に想定できます。

タグ：統計

posted at 23:41:12

訂正

❌多くも場合

⭕️多くの場合

mとnはとなりにある。
uとiとoもとなりにある。

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posted at 23:37:44

#統計数学的事情がよくわからないままで付けられた不適切な呼び名がそのまま専門用語として歴史的に固定されることがあります。

尤度の意味でのlikelihoodもそのような例とみなせます。

「もっともらしさ」という説明を非論理的屑とみなし、尤度はその数学的定義通りに理解しないとダメです。

タグ：統計

posted at 23:34:14

#統計尤度の定義は「統計モデル内でデータと同じ数値が生じる確率または確率密度」です。

尤度は「統計モデルのデータへの適合度の指標」に過ぎません。

尤度は英語でlikelihoodなのですが、その日常的な意味を引きずるとひどく誤解することになります。尤度は尤もらしさの指標ではありません。

タグ：統計

posted at 23:34:14

#統計「尤度はもっともらしさを意味するので、尤度函数を最大化するパラメータの値が最ももっともらしい！」と信じて参加するとフルボッコにされる統計的推測ゲームの例のその3

最尤法は多くも場合に最適戦略にならないです。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 23:34:13

#統計「尤度はもっともらしさを意味するので、尤度函数を最大化するパラメータの値が最ももっともらしい！」と信じて参加するとフルボッコにされる統計的推測ゲームの例のその2

最尤法は多くも場合に最適戦略にならないです。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 23:34:13

#統計「尤度はもっともらしさを意味するので、尤度函数を最大化するパラメータの値が最ももっともらしい！」と信じて参加するとフルボッコにされる統計的推測ゲームの例のその1

最尤法は多くも場合に最適戦略にならないです。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 23:34:12

#統計データ「n回中k回成功」が得られたとき、「成功確率pの独立試行をn回したときのk回成功する確率」を二項分布モデルの尤度と呼びます。

その確率をpの函数とみなしたものを尤度函数と呼ぶ。

「尤度はもっともらしさを意味する」という教科書的説明は誤りです。騙されると確実に混乱する。続く twitter.com/ringopastry073...

タグ：統計

posted at 23:34:12

吉田ヒロアキ @Yoshida_gakusyu

とりあえずはx+3=5辺りを出す。これならまあ大体の子は即答できる訳で、何故「2」という答えが出せたかを考えさせる。そのあとは数を多くして体系化・一般化を実感させる。あとはこれに係数をつけたりして最終的には自力で答えに辿り着かせる。

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posted at 23:31:22

吉田ヒロアキ @Yoshida_gakusyu

中学生に一次方程式教えるときは「移項」って用語を最後まで使わないようにしてる。分かっていない数を求めるのが方程式で、それを求めるためにどうしたらいいかを一緒に考えさせる。

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posted at 23:29:35

Thomas Poulsen @tp2750

@josef_heinen It works! 🎶🎶🎶
Thanks a lot. I have posted what I did to the #JuliaLang discourse: discourse.julialang.org/t/making-mplay.... Hope it can help others.

タグ： JuliaLang

posted at 23:24:38

ざわこ @zawakoz

悲しい争いが起こるので今後アレクサに猫真似してもらうのはやめます pic.twitter.com/RYDpvftlib

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posted at 22:45:58

#Julia言語注意！私が使っているのは Julia v1.6.0-rc1 です。v1.5.3 はMKLを使いたい例外的な場合しか使っていない。

タグ： Julia言語

posted at 22:33:31

タグ： Julia言語

posted at 22:30:14

#Julia言語 1×n行列rを意図せずに作ってしまうと、長さnのベクトルvとの積r*vがスカラーでなくなるので、(r*v)[1]のように書く必要が生じてウザいです。

長さnのベクトルwについて w'*v はスカラーになり、w'v と*も略せるようになります。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/sh8yqnF3oS

タグ： Julia言語

posted at 22:28:42

#Julia言語 v=[1,2,3]のとき、r=reshape(v, 1, :) だと横ベクトルではなくて、行列になります。p=permutedims(v)でも同じ。r*v, p*vは成分が1つのベクトルになる！

双対空間の要素としての横ベクトルは、a = v' や t = v'ᵀ で作れます。上との違いは a*vやt*vはスカラーになることです。 twitter.com/wananananabe/s... pic.twitter.com/QJgtfdM3AD

タグ： Julia言語

posted at 22:24:05

非公開

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posted at xx:xx:xx

Shisato @4310sy

JuliaのFreqTables.jlが便利。
条件別に各データの出現頻度を集計してテーブル化してくれて、勝手にソートまでしてくれる。そしてこれらをデータ数で割れば確率分布のテーブルにもできる。
Python(Pandas)で同じようなテーブルを作る場合よりもコードがシンプルになるのもいいね。 pic.twitter.com/B576jhqE7M

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posted at 22:01:39

どこかで真の分布が存在するかよりも与えられた解像度で真として見えるかが大切なのだというようなこともありましたね。どこだったかな。

また、Nを無限大の理論など役に立たないみたいな先入観は実データ解析者は持ってはまずいとよく分かりました。 twitter.com/stattan/status...

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posted at 21:29:52

統計たん @stattan

この例非常にわかりやすい。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 20:57:18

統計たん @stattan

この、学習アルゴリズムの良さを評価するっての、ほんとに忘れられがちだと思う。忘れられてるから、データを定数として〜ほにゃほにゃという表なんかが作られるんだと思う。 twitter.com/katzkagaya/sta...

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posted at 20:56:09

統計たん @stattan

真の分布を真の意味で含んでいることが大事ということではなく、とても実践的な状況での話なのがよくわかる。 twitter.com/katzkagaya/sta...

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posted at 20:52:56

うなぎ(steel_eel) @dancing_eel

永田啓一【永田式英語の本、KADOKA @nagata_k1

Julia、今のところの感触はrubyくらいに適当に書けて統計とか数学的な計算をすることができる強力なパッケージが揃ってる言語という感じだな。とりあえずとある統計学の本の最初の10Pくらいでもうよくわかんなくなった計算をやらせてみて可視化して「そういうことだったのか！」となるのを目標とする。

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posted at 20:26:05

小５の息子にC#をやらせてみた結果、、、

hello world のところで遊び倒してて先に進まない。 pic.twitter.com/c3I5BYnxcA

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posted at 20:20:46

「解像度」に応じてたとえ正則モデルでも現実の問題では特異モデルに見える状況がある（個人的にはほとんどそうなのではと思う）というのはもっともっと広く認識された方が良いと思います。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 20:16:04

#統計

サンプルサイズの大きさによって、特異モデルに見えたり、正則モデルに見えたりする(おそらく最も)シンプルな例↓ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 20:10:28

その意味での「解像度」の概念は科学全般で普遍的に重要だと思います。統計学や学習理論に限定すると、コンピュータで例を作れる明瞭な概念になる。

私にツイログで「#統計解像度」を検索↓
twilog.org/genkuroki/sear... twitter.com/katzkagaya/sta...

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posted at 20:07:59

最尤法とベイズ法はここでいわれる「学習アルゴリズム」の例と当時に捉えられていれば、そういう疑問は解決できる見方ができたなと思う。 twitter.com/katzkagaya/sta...

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posted at 20:00:06

GLMM（一般化線形混合モデル）は日本ではたぶん2010年前後に通称緑本（久保2012）があって広く普及され始めたと認識してるけれど、これは混合モデルで階層構造があるので特異モデル。当時なぜGLMではモデルの評価が論じられるのにGLMMやベイズ法ではないのかが疑問でした。

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posted at 19:50:02

ちゃねこ @cyane_photo

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

ねえ…！猫の伸ばし方…！覚えた…！
って今急に弟に呼ばれ見せられた光景 pic.twitter.com/5sPFJfAA3B

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posted at 19:40:38

S (ﾂｲｰﾄはｽﾚｯﾄﾞ全体をご確認く @esumii

#超算数正三角形は二等辺三角形ではないを貫徹しようとすると、全ての二等辺三角形について、正三角形ではないことを確認しなければならなくなります。実際には、その手間を惜しんで誤魔化す指導が一般的です。それさえも構わないでしょう。もし指導側がごまかし切り、負担を一切子供にかけないなら。

タグ：超算数

posted at 19:36:30

ぬまち　#疑わしきはバツせず @numachi11111

私も経験ありますが「移項」とか言うガラパゴス教育のせいだと思う。（英語のtranspositionはちゃんと「両辺から引く」ので違う。なぜかごく一部の特殊ケースしか指さない「等式の性質」も含め、日本の中学数学の用語や概念がおかしい） twitter.com/upndayo/status...

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posted at 19:04:06

ぬまち　#疑わしきはバツせず @numachi11111

まあでも、きはじ・くもわを支持する方には、その弊害は伝わらないよね…

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posted at 18:55:56

青木☆【非公式】米屋純応援団事務局長☆健 @aokikenichi

これ見ると、やはり移項は滅ぼすべきか。 twitter.com/upndayo/status...

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posted at 18:52:48

言語も浮き沈みがありますので、Pythonもどうなるかは
あっそうそう

Juliaをやっとくと格好いいらしいよ twitter.com/aokikenichi/st...

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posted at 18:16:15

「学習の問題にも」と書いたのは、動物生理学、ロボティクス、ソフトロボティクスなどの分野で重要性がよく言われることだからです。twitter.com/katzkagaya/sta...

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posted at 17:58:47

科学的データの再現性を考えるならこう考えて、自分の選んだ学習アルゴリズム、モデル構成が適切なのか問うのは自然なことと思います。

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posted at 17:45:48

データは確定してるのになぜ確率変数なのか、という入門時に持ちがちな疑問に対する考え方もすでに書かれておられる。僕はこのことを繰り返してるだけです。 pic.twitter.com/iTWLiPuDPR

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posted at 17:43:08

15年前の文献ですけれど、学習理論のエッセンスがぎゅっと詰まった感じ。www.jstage.jst.go.jp/article/sicejl...

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posted at 17:34:11

非公開

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posted at xx:xx:xx

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

学習の問題にもスケーリングが大切。渡辺2005「学習理論の基礎概念」より pic.twitter.com/GxYpccOIWi

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posted at 17:26:49

訂正しておくと

RaspberryPi の上で Julia 1.5.3 が動くの意味です・・・． twitter.com/MathSorcerer/s...

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posted at 16:39:03

Hiroyuki Chihara @HiroyukiChihara

Using #COVID19 time-series open data sourced by Johns Hopkins Coronavirus Resource Center
coronavirus.jhu.edu,
I plot confirmed cases per 1M and deaths per 1M for some Asian countries which are in serious situation. #julialang pic.twitter.com/ngmeElJwsb

タグ： COVID19 julialang

posted at 16:14:46

PyDataBlog @PyFinBlog

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

@matvil You can do this in one line using UrlDownload.jl from @AndrejOskin

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posted at 15:41:11

可換図式あってスコ
#花冠図式 twitter.com/yukata_yu_vrc/...

タグ：花冠図式

posted at 15:10:38

ゆかたゆ @yukata_yu_vrc

ゆかたゆさんの頭情報です。 pic.twitter.com/EoscyYXipc

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posted at 15:08:52

ぱにてゃ❄️ @upndayo

@87Rb87Sr 割り算と引き算がごっちゃになってるんだと思います、、

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posted at 15:01:31

ぱにてゃ❄️ @upndayo

何度教えてもこれをやめない人類が一定数いることを知れたのが塾講をやってきた功績 pic.twitter.com/R7TR6NSMY2

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posted at 15:00:13

もふねこ同好会 @mofnekoclub

見た目も鳴き声も可愛すぎて悶ております！💘
pic.twitter.com/K5rAcUNqbM

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posted at 14:19:39

乙丸益伸｜編集者 @masumasu_o

格好の例が出てきた。『メンタルが強い人がやめた13の習慣』という本を読み出したら、まえがきの前に

「きのうの自分よりよくなりたい、と努力しているすべての人に」

という文が掲げられててジーンときた。

これを記録したから僕は今後担当する本の冒頭に似たようなメッセージを贈るだろうと思う

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posted at 13:00:01

#数楽 n=9の場合で約10億オーダーの個数の数を足している。そこから先は計算が終わるのを待つ時間が長くなって不快になって来る。

s_{n+1}をs_nから帰納的に計算できないが、s_nを逆数の冪乗和に一般化して二項展開を使えばそれに近いことが可能。

詳しくは↓
gist.github.com/genkuroki/8203...

タグ：数楽

posted at 12:45:01

#数楽 ⑤ ゆえに

Σ s_n
> (s_1+…+s_n) + r_{n-1}s_n + r_{n-1}^2 s_n + …
= (s_1+…+s_n) + r_{n-1}s_n/(1 - r_{n-1})

ここで、r_{n-1}=s_n/s_{n-1}

例：n=9の場合より

22.9206764 < Σ s_n < 22.9206767

真の値は

Σ s_n = 22.9206766192…

gist.github.com/genkuroki/e21d... pic.twitter.com/3YMbG7VGjq

タグ：数楽

posted at 12:35:09

#数楽 ④下からの評価には、s_{n+1} = r_n s_n を満たす r_n が0.9に下から単調に近付くこと(添付画像)を使える。

例えば (1/12348)/(1/1234)=1234/12348 と 12340/123408 はどちらも0.1未満なのですが、後者の方が0.1に近い。桁数が増えるほど0.1に近くなる。

gist.github.com/genkuroki/e21d... pic.twitter.com/yOJBPEeyvV

タグ：数楽

posted at 12:35:07

#数楽

③ ゆえに

Σ s_n
< (s_1 +…+ s_n) + 0.9 s_n+0.9² s_n+…
= (s_1 +…+ s_n) + 9s_n

s_1<1/1+…+1/8<2.8より

Σ s_n < 10 s_1 < 28

s_1+…+s_4<8.23, s_4<1.64より

Σ s_n < 8.23+9×1.64 = 22.99 < 23

上からの簡易評価は以上のような感じ。

真の値は

Σ s_n = 22.92…

タグ：数楽

posted at 12:35:05

#数楽

② s_{n+1} < 0.9 s_n はほぼ自明。

例えば、1/50は1/5の0.1倍で、1/51, …,1/58の各々は1/5の0.1倍未満なので、

1/50+1/51+…+1/58 < 0.9×1/5.

5以外の1から8についても同様なので s_2 < 0.9 s_1 となる。n=1以外でも同様。

タグ：数楽

posted at 12:35:05

TANK2ROW ✪ 櫻會土セ35b/ @TANK2ROW

#数楽 9を含まない数の逆数の和について詳しく解説

①n桁の9を含まない数の逆数の和をs_nと書く。例えば

s_1 = 1/1 + 1/2 + … + 1/8

s_2 = 1/10 + 1/11 + … + 1/18 + … + 1/80 + 1/81 + … + 1/88

s_3 = 1/100 + 1/101 + … + 1/108 + … + 1/880 + 1/881 + … + 1/888

Σ s_nを求めたい。

タグ：数楽

posted at 12:35:04

工業系でコレやるのはマズい。技能の伝承なんか二の次になるぞ。

川重、年功賃金を廃止　来年度、成果重視(時事通信)
#Yahooニュース
 news.yahoo.co.jp/articles/af2d1...

タグ： Yahooニュース

posted at 11:21:24

コタロヲ乃介 @cotarou1

「古典って教科書に同じ話しかしないのなんで」って長子が中学の時に聞かれたんだけど、
「教科書に載っている以外は18禁」
って古典の先生に教えられた通りに答えました。
うちの子たち古典の成績いいです。ありがとうあの時の先生。

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posted at 10:13:48

#数楽関連

「十進表記で9を含まない正の整数の逆数達に無限和が80未満になることを示せ」というびっくりするほど粗い評価を出すだけの不自然な問題を解けても満足できるはずもなく、「できるだけ正確な値を知りたい」という自然で普通の考え方をした方が楽しいし、理解も深まると思います。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：数楽

posted at 08:56:35

#数楽不定積分の繰り返しの方法だと剰余項が多重積分になってしまうが、その部分の理解も上に書いたようにそう難しくない。n次元における「超立方体のn!分の1」で理解できる。

タグ：数楽

posted at 08:49:53

#数楽「沢山微分して適切に沢山不定積分すれば元の函数に戻る」という「不定積分は微分の逆演算」という基本中の基本に戻る__だけ__で積分剰余項版テイラーの定理が証明できることは理解しておきたいと思います。

部分積分の繰り返しは平易なことを難しくとらえる方法になっていると思う。

タグ：数楽

posted at 08:47:56

#数楽「試験の答案」としては ∫_0^a ((a-x)ᵏ/k!) f^{(k+1})(x) dx (f(x)=eˣ) を部分積分する方法が楽かもしれないし、多くの教科書的文献でもそうなっていますが、理解を深めたい場合には「それだけ」だとまずいと思う。

タグ：数楽

posted at 08:47:56

#Julia言語ちょうどN桁の9を含まない数全体を生成するiteratorを書いた。iterate(::NoNine{N}) where N の返り値の型がきちんと

Union{Nothing, Tuple{Int, Int}}

になるように書かないと速度的劣化を招く。

gist.github.com/genkuroki/8203...

タグ： Julia言語

posted at 08:36:00

Julia News @julialang_news

How to check the version of a package? www.juliabloggers.com/how-to-check-t... #juliabloggers

タグ： juliabloggers

posted at 07:21:29

Mathieu Besançon @matbesancon

@matvil No there shouldn't be much difference:
my_file = zarchive.files[findfirst(f -> occursin("file_name", f.name), zarchive.files)]
my_frame = CSV.read(my_file, DataFrame)

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posted at 05:29:57

Mathieu Besançon @matbesancon

@matvil Out of laziness, I admit I often stick to Base download, the rest of the pipeline is about the same. I love the fact that one can pipe the file directly from ZipFile to a data frame without an intermediate file

タグ：

posted at 05:19:22

Julia Bloggers @juliabloggers

New post: How to check the version of a package? - www.juliabloggers.com/how-to-check-t... #julialang

タグ： julialang

posted at 04:31:49

Guy Sutton @Guy_F_Sutton

Help: How do I extract the data distribution (e.g. Poisson or binomial) from a fitted GLM object in Julia?

Reprex and full Q here: stackoverflow.com/q/66401820/144...

#JuliaLang #Julia #Rstats #R #Stats

タグ： Julia JuliaLang R Rstats Stats

posted at 03:02:34

Roxy @RoxyTall

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

Secunda from The Elder Scrolls V: Skyrim on Harp pic.twitter.com/ZvQuizZLDf

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posted at 02:00:00

私がプログラミング/Linux の勉強として使ったのがラズベリーパイでした.
ちなみに #Julia言語はなんと RaspberryPi 1.5.3 が動きます！ twitter.com/nekomath271828...

タグ： Julia言語

posted at 00:49:47

Eric Holthaus @EricHolthaus

None of this matters though without #VaccineEquity.

We must work to repair the evils of colonialism and global inequality caused by extractive capitalism.

Ramping up public health funding for poor countries is a moral necessity.

www.who.int/campaigns/annu...

タグ： VaccineEquity

posted at 00:36:33

非公開

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posted at xx:xx:xx

#数楽以下のリンク先で教えて頂いた情報をもとに計算し直してみました。

gist.github.com/genkuroki/8203...

22.92067 66192
64150 34816
36570 94375
93191 49447
62436 99848
15685 4

までは正しい値になっていると信じたい。

twitter.com/iwaokimura/sta... pic.twitter.com/zc3VERNXBX

タグ：数楽

posted at 00:34:30

Eric Holthaus @EricHolthaus

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

There's now also new mRNA vaccines in the works for HIV, influenza & certain types of heart disease and cancer.

Covid has been unreservedly awful. But there is a glimmer of hope that this specific technological development will entirely change the world.

www.poz.com/article/scient...

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posted at 00:33:05

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

#超算数全ての児童に正三角形は二等辺三角形でもあると理解させるところまでは3年生では求めない、程度なら、よい。しかし教科書と指導書、文科省の文書と教育現場の間のどこかで、往々にして正三角形は二等辺三角形ではないと教えることになってしまいます。

タグ：超算数

posted at 00:27:06