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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2022年03月28日(月)

森 勇一 @ymori117

22年3月28日

Medpage Today「COVIDワクチンはオミクロン流行中に深刻な転帰を食い止めた」 www.medpagetoday.com/infectiousdise... 2021年12月26日から2022年1月24日までで、mRNAワクチンの侵襲的人工換気または死亡に対する予防効果は2回接種で79%、3回接種で94%だったと。

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posted at 00:30:45

森 勇一 @ymori117

22年3月28日

また、別の報告では、米国14州の1月の成人人口10万人当たりCOVID入院率は、ワクチン未接種者149.8に対し、mRNAワクチン3回接種者11.7だったと。

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posted at 00:30:45

森 勇一 @ymori117

22年3月28日

元論文その1 MMWR 「COVID-19関連の侵襲的人工呼吸および死亡の予防におけるmRNAワクチン接種の有効性—米国、2021年3月〜2022年1月」 www.cdc.gov/mmwr/volumes/7...

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posted at 00:30:46

ウチューじん・ささき @uchujin17

22年3月28日

Netflixでボーイング737MAXの顛末を取り上げたドキュメンタリー「Downfall」を見てこれまたにゃーん。90年代にアメリカの電器電子産業を食い荒らした株主ゴマスリタイプのCEOが航空宇宙産業も食い荒らしていたのか。

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posted at 07:50:59

松浦晋也 @ShinyaMatsuura

22年3月28日

1980年代以降、カネを出す奴が偉いで株主優先の経営というのが出て来たが、結局企業倫理を腐らせるだけで終わった。カネを出す奴は必要だが、カネを出す奴が偉いわけではない。 twitter.com/uchujin17/stat...

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posted at 07:56:13

ウチューじん・ささき @uchujin17

22年3月28日

電器電子産業で起きたことは、基礎技術研究部門を「不採算部門」として廃止し、利益率の小さな・しかし長期確実に売れる特殊機器部門を切って別会社にする一方で、ちょっと台頭してニュースになったベンチャーを片っ端から買収したり、あるいは老舗ブランドの大型買収をやったりして…

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posted at 08:04:52

ウチューじん・ささき @uchujin17

22年3月28日

ユニゾンとかコラボレーションとかエコシステムとかトータルソリューションとかの言葉を並べ、その買収したアセットが数年後にはすばらしい製品群を生み出して業界を席巻するという夢物語を語り、株価を釣り上げることだった。

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posted at 08:06:19

Dr. KID @Dr_KID_

22年3月28日

忽那先生の「デルタクロン」に関する記事。ラスボス感ある名前ですね...
・デルタクロンの特徴とは?
・感染力や重症度、ワクチンに対する効果は?

新型コロナ デルタとオミクロンの組換え体「デルタクロン」について現時点で分かっていること
news.yahoo.co.jp/byline/kutsuna...

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posted at 08:23:50

グレッグ @glegory

22年3月28日

物価高って騒ぐ輩が絶えないけどね。
コアコアCPIは-0.7%です。マイナスです。
携帯料金を考慮しても+0.5%に過ぎません。
どこに物価高があるのでしょうか?
確かにエネルギーや食料品は上がってますが、そんなに問題なら消費税を減税すればいいだけです。
国民はバカにされてる自覚を持つべき。

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posted at 11:34:15

小笠卓人 with ASD息子(7y) @zouzou19722015

22年3月28日

最近「ぷよ碁」にはまってます。はじめはAI相手に為す術も無かったのですが、今では後攻めでも勝てるように。ワンプレイ5分もかからないのでよい暇つぶしになります。
#ぷよ碁

21対15で勝利しました。 puyogo.app/rp?kf=GDVERVVD... #ぷよ碁

タグ: ぷよ碁

posted at 12:44:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

toukeier.hatenablog.com/entry/what-is-...
【尤度は確率に似ているものだが、確率とは違う。】←❌

誤解に誘導する悪しき説明の仕方。

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その密度」なので「尤度は確率ではない」とか「尤度は確率密度ではない」と言うと単純に誤りになる。#統計 twitter.com/tallshipmiraie...

タグ: 統計

posted at 17:44:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#統計 「尤度は~ではない」とどうしても言いたければ、「尤度を統計モデルの母数(パラメータ)の函数とみなしたものは、一般に確率密度函数にならない」と言えばよい。

尤度はモデルのパラメータの函数とみなすことが普通である。

定義には正確に従えば「尤度は~ではない」という説明は無用になる。

タグ: 統計

posted at 17:44:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

toukeier.hatenablog.com/entry/what-is-...
【どんな母数であると、このデータが尤もらしい(もっともらしい)だろうかという度合いが尤度である。】←❌

色々ひどい。

統計モデルによっては、常識的な意味で全然もっともらしくない母数(パラメータ)の尤度が最大になる場合がある(オーバーフィッティング)。

タグ:

posted at 17:44:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#統計

尤度=モデル内でデータと同じ数値が生成される確率(密度)

はモデルのデータへのフィッティングの良さ(適合度)の指標の1つ(適合度に関する考え方を変えるごとに別の指標が得られる)として使われている。

そのときには、尤度が大きなモデルほどデータへの当てはまりが良いと考える。

タグ: 統計

posted at 17:44:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#統計 尤度をモデルのデータへの適合度の指標として使うと、パラメータを持つ統計モデルの与えられたデータに関する尤度を最大化するようにパラメータの値を調節することは、その統計モデルがデータにもっともよくフィットするようにパラメータの値を決めたことになる。

これを最尤法という。

タグ: 統計

posted at 17:44:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#統計 20世紀の統計学の大事な教えの1つは、尤度の高いモデルが常識的な意味でもっともらしくなるとは限らないことである。

モデルのパラメータを増やして複雑なモデルを考えた方が尤度を高くできるが、その結果、データにひどくオーバーフィッティングした使えない結果が得られる場合がある。

タグ: 統計

posted at 17:44:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#統計 20世紀の統計学における尤度に関する理解について知りたければ赤池弘次さんの1980年の論説を読めばよい。

ismrepo.ism.ac.jp/index.php?acti...
統計的推論のパラダイムの変遷について
赤池弘次
1980

www.jstage.jst.go.jp/article/butsur...
エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)
赤池弘次
1980

タグ: 統計

posted at 17:44:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#統計

①経験科学なのだからデータにモデルを適合させた方がよい。



②既存のデータへの適合度が高いモデルほどもっともらしいという考え方は誤りである。

は矛盾しない。①では再現性が決定的に重要になるが、既存のデータについて尤度の高いモデルを選ぶことは再現性を高めるとは限らない。

タグ: 統計

posted at 17:49:15

Hiroshi Matsui @HeathRossie

22年3月28日

VS codeからJuliaでPyplot使うとき、なんかグラフが出てこなくなって困ったんだけどpygui(true)したらいけた。でも、なんか前もっといい感じにグラフのwindowが出た気がするんだけど、前のパソコンでどのextensionを使っていたのか、忘れてしまった・・・

タグ:

posted at 17:53:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#統計 以上の話は以下に述べる2つの「ばれにくい不正研究の仕方」の後者に直接的に関係している(笑)

(1)使用しているモデルにとって都合の良いデータが出るまで観察実験を続けて、都合が良い所で止める。

(2)データを見てからそれに合わせて自分にとって都合の良いモデルを立てたことを秘密にする。

タグ: 統計

posted at 17:55:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#統計 パラメータ数が多い複雑なモデルほどオーバーフィッティングを引き起こし易い。

データを見てから、モデルを自由に選ぶ行為は「無限個のパラメータを持つモデルによるフィッティング」に近いことをやっていることになる。

そういう恐れを隠すことは研究不正行為であると言って良いだろう。

タグ: 統計

posted at 18:03:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#統計 正直に説明していれば、データを見てからモデルを自由に選んでも不正行為にはならないのも、当たり前の話である。

タグ: 統計

posted at 18:06:27

積分定数 @sekibunnteisuu

22年3月28日

@OokuboTact @musicisthebest_ @sunchanuiguru 佐藤優、非ユークリッド空間がどーたら、とおかしなこと言っていたけど、専門(?)の、外交、ロシア関係とかはどうなんでしょうね?

 ロシア軍のウクライナ侵略に関して、いろいろ読んでいて、佐藤優のも参考にはなったけど。

タグ:

posted at 18:09:11

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#統計 専門用語としてのlikelihoodを「尤度」(ゆうど)という用語に翻訳したことは幸運であった。

もしも、専門用語としてのlikelihoodを「もっともらしさ」と翻訳していたら、「もっともらしさを最大化すると常識的な意味でのもっともらしさがひどく下がる場合がある」と言うことになっていた。

タグ: 統計

posted at 18:11:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#統計 統計学用語としてのlikelihoodはFisherさんが使い始めた。正確に定義して使い始めるまで、悪しき一人伝言ゲームをやっており、「もっともらしさ」とみなすと有害な量をlikelihoodと名付けることになってしまった。

分野の開拓者は大量の誤解をしながら有益な方向に進む傾向があると思う。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 18:19:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#統計 尤度に限らず、P値や信頼区間などの統計学におけるもっとも基本的な概念について理解するときの最重要ポイントは、

数学的フィクションに過ぎない統計モデル



現実から得たデータ

の関係を見ていることを理解することだと思う。

この辺は大学学部レベルの教科書では非常に弱い。

タグ: 統計

posted at 18:27:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#統計 尤度やP値や信頼区間や事後分布や予測分布などの基本的な概念について理解するときには、具体的な計算例を大量に知っていることが重要。

そのためにはコンピュータの使い方も覚える必要がある。

手で計算した内容をコンピュータで実装して、数値例を大量に作ってみる。

タグ: 統計

posted at 18:55:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#統計 有限のnできれいな結果があっても、実際の応用時にはきれいな統計モデルが妥当である保証はなく、実際にコンピュータでそういう数値例を作れたりする。

n→∞での普遍的な結果があっても、実際の応用時にはnは有限なので、誤差が大きくなることがあり、そういう数値例を作れたりする。

タグ: 統計

posted at 18:58:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

@julia_kizi #Julia言語 コメント

①1:size(a)[d]の代わりに、axes(a, d)を使える。

②配列aについて、for i in ~ ではなく、for k in keys(a) や for x in a を使えて、抽象度を高められる。

③simdを有効にするとビルトインsum並に速くなる。

④オリジナルのgood(arr)は型不安定。

nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/dTEZJBLYFt

タグ: Julia言語

posted at 19:43:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

@julia_kizi #Julia言語 多分、

for k in eachindex(a)
s += a[k]
end

は知っていても、

for k in keys(a)
s += a[k]
end

を知らない人は多いと思う。keys(a)は任意始まりインデックス対応なので好ましいです。1:size(a,d)をaxes(a,d)にすると任意始まりインデックス対応になる。

keysとaxesは便利。

タグ: Julia言語

posted at 19:45:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#統計 「尤度を使うということは、モデル内での確率またはその密度の大きさで、モデルのデータへの適合度を測るということになる」(別の考え方で適合度を測ることもできる)と説明したいので、「尤度は確率(や確率密度)ではない」と安易に説明する行為は厳しく批判されるべきです。

タグ: 統計

posted at 19:51:39

Massimo @Rainmaker1973

22年3月28日

A quasicrystal is an ordered structure but not periodic, lacking translational symmetry bit.ly/1UcWoGH [source of the gif: bit.ly/2sPyRWY] pic.twitter.com/FXKpSMLv7V

タグ:

posted at 20:00:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

@Cain10001 @sekai_tankyu #数楽 #Julia言語

y = ax +9 - 3a = a(x - 3) + 9 をaを動かしてプロットする動画

ソースコード↓
github.com/genkuroki/publ...

aの値を動かして、y = ax +9 - 3a のグラフを大量に描くことは、コンピュータを使わずにやっても理解のために役に立ちます。 twitter.com/sekai_tankyu/s... pic.twitter.com/D6nt0xr6aO

タグ: Julia言語 数楽

posted at 21:17:00

かいん/Cain1000 @Cain10001

22年3月28日

@genkuroki @sekai_tankyu 本当にピッタリなんですね…
視覚的に捉えられて理解深まりました!
ありがとうございます!

タグ:

posted at 21:18:27

mtmt @mtmtlife

22年3月28日

いただきました。 pic.twitter.com/1nNAffbHOD

タグ:

posted at 21:19:27

松浦晋也 @ShinyaMatsuura

22年3月28日

なんでもかんでもYouTubeで顔出して解説というのはやめてもらえないかな。文字で読めば1分のところを15分とか時間をとられるのはかなわない。論理的情報に関しては文字メディア+図表が最強。

タグ:

posted at 21:27:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年3月28日

#数楽 当たり前の話なんですが、傾きが∞と傾きが-∞は同じで連続的に繋がっている(動画ではa=318.945→-318.945と飛んでしまっている)。

この動画を見て思い出したのは、絶対温度が負な状態は絶対温度∞よりも高温な状態だという話。(逆温度β=1/(kT)の方で見ると、β→小⇔絶対温度→大) twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/GElLtgwZ9D

タグ: 数楽

posted at 21:27:38

sekkai @sekkai

22年3月28日

30日後に♩= 40 から♩= 120 になる ショパン エチュード Op. 10-4 だいちゃん @toaruhimo ホームレス前特別編 COMING SOON… 😇🙏🏻✨ pic.twitter.com/8efkRN6c3S

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posted at 21:33:31

非公開

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