黒木玄 Gen Kuroki
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2022年05月11日(水)
@tsatie #統計 具体的な例として、正規分布の標本分布を統計モデルとして採用し、t分布を使って平均値の信頼区間を求める場合を2枚の画像にまとめました。
これを見て、コンピュータでpvalue函数とCI函数(信頼区間)を実装して、色々遊べば理解が深まると思います。一般に手を動かさないと理解は困難。 twitter.com/tsatie/status/... pic.twitter.com/JIRzNf3zgj
タグ: 統計
posted at 00:08:17
セーラームーンを思い切り使ってスピリチュアルビジネスを仕掛けている陰謀論インフルエンサー(とりまロンメル)がいるんですが、絶対駄目でしょこれ。
www.ascension2040.online pic.twitter.com/rtTue7ZiTR
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posted at 00:10:14
消費税の発想である「景気に左右されない税収」というのが根本的におかしいんだよな。税収を増やしたければ景気を高揚させる以外を考えるべきじゃないんだ。 twitter.com/kikumaco/statu...
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posted at 00:20:48
非公開
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posted at xx:xx:xx
「米国株一択だ」みたいな話する人も多いけど、やはり商品やサービスや社会について、日本について具体的に知っているのは日本人なので、自分は「日本株は全部ダメ」みたいなことは言えないな…。ただ目先の日銀総裁の人事だけは、かなり重要だけど。
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posted at 00:26:02
#統計 その場合には中心極限定理が神! twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/OnqofQCpEi
タグ: 統計
posted at 00:28:19
#統計 解説画像に少しコメントを追記してこちらに再投稿
数学的フィクションとしての統計モデルの使い方の例
* 正規分布の標本分布とt分布を使った平均値の信頼区間の場合
* P値を使って信頼区間が定義されていることにも注目
* 「真の値」「真の分布」は数学的フィクション内の住人 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/ABArnJr1Up
タグ: 統計
posted at 01:26:55
#統計 添付画像②における「数学的フィクション内」の箱2の「分布D」は、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』でq(x)と書かれている分布(よく「真の分布」と呼ばれている)と同じもの。
Dが正規分布でなくてもうまく行く数学的仕組みがあるから、添付画像で解説した方法が有用になる場合が増えている。 pic.twitter.com/D3Gr6N2tCD
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posted at 01:31:17
#統計 正規分布モデル内でのみexactに成立する数学的結果を用いて構成された信頼区間が、正規分布とは異なる分布Dについてどのように振る舞うかを数学的に調べることは、その信頼区間を現実で使用したときのリスクを部分的に見積もっていることになっている。
だから「真の分布」を考えることは重要。 pic.twitter.com/rSXHcoZfiE
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posted at 01:37:04
This ancient 20-sided crystal dice is about 2,000 years old. Like other polyhedral dice recovered from all over the Roman empire, this one is inscribed with Latin numbers and letters [source, read more: buff.ly/3M1szsT] pic.twitter.com/sKPFgh0oyE
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posted at 01:44:27
#統計 サイズnのデータを生成している分布Dが正規分布の場合
これが最良の場合。理論曲線とモンテカルロ法の結果がぴったり一致する。 pic.twitter.com/LmQ4NT1wVc
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posted at 01:49:26
#統計 D = Uniform(0,1)の場合
Z = (X̅-μ)/√(σ²/n) と T = (X̅-μ)/√(S²/n) の分布は正規分布の場合にほぼ一致する。n = 10 の場合にも誤差は小さい。
しかし、S²/σ²の分布は正規分布の場合とは相当に違う。 pic.twitter.com/mBrXMy2pTS
タグ: 統計
posted at 01:52:35
#統計 D = Gamma(3,4)の場合
nを大きくすると、Z = (X̅-μ)/√(σ²/n) と T = (X̅-μ)/√(S²/n) の分布は正規分布の場合にほぼ一致する。
しかし、S²/σ²の分布は正規分布の場合と全然違う。 pic.twitter.com/6dPDDhZgL9
タグ: 統計
posted at 01:54:13
@Rainmaker1973 Possibly used in fortune telling, the Greek letter on each face may have corresponded to a reference in a divination handbook. Alternatively, it was used for an unknown game.
pic.twitter.com/MEVpGfiTun
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posted at 01:55:11
#統計 D = 5%の小さな山を右側に追加した混合正規分布の場合
nを大きくすると、Z = (X̅-μ)/√(σ²/n) と T = (X̅-μ)/√(S²/n) の分布は正規分布の場合にほぼ一致する。
しかし、S²/σ²の分布は正規分布の場合とは相当に違うし、nが小さいときはめちゃくちゃ(笑) pic.twitter.com/CeYAh35mA5
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posted at 01:55:55
#統計 以下のリンク先以下の3つの例を見れば、標本分散X̅と不偏分散S²から得られるT(μ)=(X̅-μ)/√(S²/n)とt分布を使って平均値μの区間推定を行うことは、nが十分に大きければ問題ないことがわかります。
ただし、必要なnの大きさはデータを生成した分布に依存する。続く twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 06:47:30
#統計 それとは対照的に、正規分布の標本について(n-1)S²/σ²が自由度n-1のχ²分布に従うことを用いた分散の区間推定は、たとえnを大きくしても危険であることもわかります。
データを生成している分布が正規分布から外れると、S²/σ²の分布は正規分布の場合とは全然違う様子になります。続く twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 06:47:31
輪講の指導者と初心者との間で認識の乖離が最も大きいのは「ページ数上の進捗」かもしれない。指導者側は議論の実りが大きければ3行しか進まなくてもちっとも気にしてないが、学生さんは「これだけしか進めなかった(から自分はダメだ)」みたいなことをよく言っている。
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posted at 08:38:12
生徒の学習場所は自宅とは限らないし、SIMの入る端末を持っている生徒は少ないので、自治体は要所要所にeduroamとOpenRoamingを整備して欲しい。 twitter.com/mnishi41/statu...
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posted at 08:38:13
「議論の実りが大きければ」と言ったが、たとえそうであっても本人は「自分が愚鈍だからこんなに時間を取ってしまった」みたいに思ってることも多くて難しいよね。時間をかける価値があるからかけてるわけだけれども。
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posted at 08:55:07
「明らかに報道が死ななくても済んだ人を殺している」
「注意しなければいけないのは、その芸能人のファンであったかどうかは影響を受けるか受けないかには関係がない」
上記は松本俊彦先生の言葉。自殺に関する報道は別の自殺を誘発する可能性があるため注意が必要です。
www.buzzfeed.com/yutochiba/how-...
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posted at 09:14:06
富谷(助教);監修 シン仮面ライダー @TomiyaAkio
そもそも太陽系は天の川銀河のはずれにありますし、みんな田舎におる twitter.com/astrophys_tan/...
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posted at 09:19:23
χ²分布の密度函数は、p.83の式の
(1/(2ᵈᐟ²Γ(d/2))) yᵈᐟ²⁻¹ exp(-y/2)
で正しいです。なぜならば、一般に
∫_0^∞ e⁻ˣᐟᶿxᵏ⁻¹ dx = θᵏΓ(k)
だから。 #統計 twitter.com/mb_checker/sta...
タグ: 統計
posted at 10:46:47
@takejin009 @hgn_no_otaku 「サインコサインとか微分積分なんて実生活で役に立たない、四則演算さえできれば十分」みたいなことを言う人が良くいますが、四則演算の意味すら理解していないじゃないかと思いますね。
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posted at 10:52:26
#プログラミング勉強中
#programming
#線形回帰モデル
#linearregressionmodel
#julia #julialang #julia言語
#jupyternotebook
#macos #monterey
#macmini #macminim1 pic.twitter.com/OespzIP7Q2
タグ: julia julialang julia言語 jupyternotebook linearregressionmodel macmini macminim1 macos monterey programming プログラミング勉強中 線形回帰モデル
posted at 16:56:00
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posted at xx:xx:xx
今日は ちょっと忙しかった。明日から雨か。
#ぷよ碁 「 6対11で敗北しました。」 0勝51敗
なんか 上手く いかんなぁ。 😖
#囲碁
puyogo.app/rp?kf=MyNCNCRD...
posted at 21:15:46
@Yudofu_Hobby 単に教員の怠慢や勘違い・誤読、あるいはその教員の拘りで、「授業で教えた解法になっているかを評価している」というだけのことで、指導要領などで「そうしなさい」と決められているわけではないでしょう。
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posted at 23:30:26
共感する部分がほぼ皆無。
難しく考えすぎる「呪い」の解き方|shinshinohara #note note.com/shinshinohara/...
タグ: note
posted at 23:40:15
note.com/shinshinohara/...
これ、教える側が難しく考えすぎに思うけど。何の科目を想定しているのか書いていないが、多分、算数か数学だろう。
だとしたら、何を求めればいいのかを明確にしたうえで、その生徒の理解度に応じて問題を出せばいいと思うが。
小芝居など不要。
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posted at 23:48:01