黒木玄 Gen Kuroki
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2022年06月23日(木)
新刊ではシェルスクリプトとJulia言語で地図を書きます。
#genericmappingtools
posted at 02:54:11
#統計 パラメータθの95%信頼区間は
パラメータ値がθ₀のモデル内確率分布でランダムに生成された標本から計算したパラメータθの95%信頼区間(両端の値は確率変数になる)にθ₀が含まれる確率は95%になる(もしくは95%で近似される)
ように定義されます。続く twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 08:11:24
🌈今、コレが気になる🌈
🔴StanとRでベイズ統計モデリング Wonderful R 2
www.amazon.co.jp/dp/B07M8LWLS1?...
🔵人気です
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posted at 08:14:44
#統計 関連スレッド
「母数」の「母」は「(現実の)母集団のパラメータ」の「母集団」から来ているというニュアンスがあり、現実とモデルを混同する非科学的な考え方と相性が良さそうに見えるという問題
↓ twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 08:37:47
#統計 他にも「標本サイズ」の意味で「標本数」と言う人のことを悪し様に言う困った人達もよく見かけます。
そういう人達は小西貞則さんや赤池弘次さんをも罵倒していることになっていることを理解しておいた方が良いです。
以下のリンク先スレッドを参照
↓ twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 08:45:25
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posted at xx:xx:xx
tsujimotter 日曜数学者 @tsujimotter
今日はチューリングの誕生日とのことですが、チューリングの代表的な業績である《チューリングマシン》。
このチューリングマシンを動かして遊べるWebアプリをだいぶ前に作って公開しています！
ぜひ遊んでみてね〜！
URLはこちら：
tsujimotter.info/works/turing/ pic.twitter.com/jnEtqFaUD2
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posted at 12:04:29
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#統計 いきなり1ページ目に統計学は科学的なお墨付きが得られる特権的な機能があるとびっくりするような話(デタラメ)が書いてある本のp.17には楕円の長軸が回帰直線だとこれまたびっくりするような説が書いてあった.
そういう誤解を訂正するために役に立つ動画を作ってみました。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/lqhcs11QbU
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posted at 13:02:42
#統計 2変量正規分布のサンプル(平面上の有限個の点の集まり)は平面の上に楕円状に分布するのですが、その楕円がy軸に平行な直線と接する点を通る直線が回帰直線になります。
以下の動画を見れば上の段落で何を言っているかが明瞭になるはず。
楕円の長軸が回帰直線になるわけではありません。 pic.twitter.com/FehspDZcdp
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posted at 13:06:10
#統計 楕円状の分布の縦方向の分布(条件付き確率分布)の平均は添付動画のように、y軸に平行な直線と楕円の交点のy座標の平均値になります。
y軸に平行な直線を連続的にずらして行って、楕円に接するところまでもって行けば、その平均値の値は楕円とy軸に平行な直線が接する点のy座標になる。 pic.twitter.com/5vNT3ZDQ1a
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posted at 13:10:27
#統計 回帰直線の概念を上で述べたように直観的に理解していれば、楕円状の分布の回帰直線を引くときに、楕円の長軸を選ぶことは考えられず、縦方向に楕円を二等分する直線を以下の動画のように描きたくなるはずです。 pic.twitter.com/mwOc0WFVVG
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posted at 13:11:56
オオタニサン、昨日は2ホーマー8打点で打って相手をフルボッコにしたけど（試合は負けた）、今日は7回無失点12奪三振と投げてフルボッコにして（試合は…）、8打点の翌日に二ケタ奪三振は史上初なんだとか、そりゃそうだろうけど。
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posted at 13:17:53
#統計
回帰直線関連
条件付き確率分布としての回帰直線を平均とする同じ分散を持つy軸方向の正規分布の族(xが族のパラメータ)のグラフは山脈型になるのですが、対応するP値函数では山脈の頂上がとがることになる。
↓ twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 13:24:39
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posted at xx:xx:xx
#統計
①引いたくじを戻さない。
②引いたくじを戻す。
③引いたくじがあたりならあたりくじをδ+1個戻し、はずれならはずれくじをδ+1個戻す。(くじの個数はδ個ずつ増える。)
の3つのすべての場合に通用する「何番目に引いてもあたる確率は同じになる」ことに関する説明が欲しいと思いました。続く twitter.com/dannchu/status...
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posted at 14:47:03
#統計 以前、ネタにした。所謂「ポリアの壺」というやつ。
あたりを1はずれを0と書くとき、5回の試行結果が順番に10110となる場合と01101となる場合の確率を書き下せば、確率が出目の順序によらないことがすぐに分かるという説明をした。
↓ twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 14:47:05
#統計 ポリアの壺試行と事前分布がベータ分布のベルヌーイ試行が確率分布として完全に同じになることは、
富む者がさらに富み、貧しい者がさらに貧しくなる
ことで差がついたのか、それとも
最初に決まっていた才能の違い
で差がついたのかが区別できない場合のモデル化になっています。 twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 14:47:06
#統計
①は非復元抽出の場合で、n回の中k回あたる確率は超幾何分布。
②はベルヌーイ試行の場合で、n回中k回あたる確率は二項分布。
③はポリアの壺試行の場合で、n回中k回あたる確率はベータ二項分布になる。ベータ二項分布はベルヌーイ試行のベイズ統計版のモデルになっている。
超基本的！ twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/xMMx6270Zm
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posted at 15:17:41
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posted at xx:xx:xx
#統計 この話も、高校数学でのちょっとした練習問題での計算の経験が、普遍的に役に立つ数学の話題に直結している例になっていると思います。
具体例の計算の蓄積をその先の面白い話に繋げられる。王道路線。 twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 15:21:39
私のうちでは、小2時代に「これやりたい」と見せに来た動画がマインクラフトの動画で、パソコンで遊ぶにはキーボードとマウスを同時に使えないと遊べないのでちょっと不安でしたが、ゲームとなるとめちゃくちゃ熱心になりすぐにキーボードとマウスを自由に操れるようになりました。 twitter.com/mtmtlife/statu...
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posted at 15:40:00
子供にはゲームをやらせるのがよい。
しばらくしたら、何も教えていないのに /weather clear ともんのすごく速く入力していてわろた。
小学校のコンピュータネットワークを整備するなら、みんなでマインクラフトを遊べるようにしておけば、キーボードもマウスもコマンド入力も全部覚えると思う。
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posted at 15:40:03
マインクラフトを快適に遊ぶには計算能力が十分に高いパソコンが必要。
しかし、コンピュータの使い方の基本をマスターしてくれるなら非常に安い投資だと思う。
本当はそういう投資を公的にやった方がよいと思う。
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posted at 15:40:04
#統計 P値に関するASA声明 www.biometrics.gr.jp/news/all/ASA.pdf に関するネタ
Ｐ値の誤用の蔓延に米国統計学会が警告 2016
www.natureasia.com/ja-jp/ndigest/...
ゲルマンさん曰く【「人間は、現実には手にすることができないものを追い求めます」と彼は言う。「確かさが欲しいのです」。】
お墨付きを求めることは危ない。
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posted at 18:09:30
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posted at xx:xx:xx
＞「いいか藤井、いきなりアイスを沈めるとあふれちゃうだろう。アイスを食べるか、ソーダを飲むかしないとダメだ」と指導しました。思えば、私が彼に教えられた数少ないことのひとつです。
hochi.news/articles/20200...
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posted at 19:10:18
うちでは結局、modをフルにできるようなパソコンは買わなかったのですが、自宅内マインクラフトサーバーは立ち上げました。
私も一緒に遊んだ。😊
「見える場所」に変な建物を建てたらめっちゃ怒られた。
あと、子供どうしで遊んでも楽しかったようで何よりな感じでした。 twitter.com/KpJIqrfpP7Zpnj...
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posted at 19:15:43
たぶん、自宅内マインクラフトサーバーを目の前で立ち上げて見せたことは成功で、サーバーとクライアントの概念を身に付けたり、IPアドレスを入力するというようなことも覚えられる。ゲームをやるためには急に頭が良くなる感じ。
人間、やりたいこと以外には頭は働かないものだと思う。
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posted at 19:15:44
自宅マインクラフトサーバー内(mod入れ放題)で子供と遊ぶのは楽しいです。
自宅外からも接続する方法を調べて、ZeroTierの存在を知ったのはラッキーでした。iPadから自宅JupyterLabサーバーに接続するために使えているので、仕事的にも役に立ちました。 twitter.com/kpjiqrfpp7zpnj...
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posted at 19:34:02
本田悦朗さまも金融緩和を続けるべきとおっしゃってますわ。経済政策のお話で立憲民主党のみなさまと本田さまのどちらが信用できるかしら。考えるまでもございませんわね。
そうじゃありませんこと？
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posted at 19:38:07
てか普通に間違ってんな
「対数尤度関数の負をとったものを損失関数として、損失関数を最小化するようなパラメタを良いものとするのが最尤法である。」であって、「損失関数を最小化するパラメタを求める方法としてニュートン法や…がある」だろ、せめて
いやこれでもちょっとキモいんだけど
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posted at 19:45:35
家庭内LAN内にある複数のパソコンで遊ぶ方法であればそう難しくなくて、ググると懇切丁寧な解説が見つかるはずです。
マインクラフト文化内での懇切丁寧な解説のお陰で、自宅内サーバー立ち上げの手順をマスターしている人は相当に増えているという感触。 twitter.com/kpjiqrfpp7zpnj...
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posted at 19:48:21
yの残差の二乗和を最小にする（普通の回帰）直線。長軸は直線への最短距離の二乗和を最小にする直線（幾何的直線当てはめ）。 twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 20:06:18
このページだけでも「全部書き直せ」と言いたい感じ。
大して難しくないはずの話が難しく見えるように解説されている。
こういう易しい基本的な話はこの10倍くらいのページを使って順番に説明するべき。
これが難しい話に見えている人が沢山いるということは書き方が悪い証拠。 twitter.com/awellbottom/st...
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posted at 20:39:43
こういうのは高校の教科書で割とありがちな気がする…（数学の教科書とかも、今見返すと、ページ数を倍にして、もっと日本語の解説増やせばいいのにって思う。まぁ高校レベルだと薄い方が頭に入ってくる人も居るのだろうけれど（僕はそうだった）） twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 20:45:07
この手の解説がひどいのは高校生相手の解説に限らないと思います。
データを使って統計モデルのパラメータを調節しているだけの話なのに、やたらに沢山の特殊ジャーゴンが乱舞し、シンプルな話であることを見えなくする解説。
おそらく解説している人の理解度が低いのだと思う。 twitter.com/awellbottom/st...
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posted at 21:06:17
#統計 他人が書いたものをけなすだけだとつまらないので、自分でも解説もどきを書いてみました。
ついさっき30分くらいかけて書いた。
最も重要な例示部分が欠けている。 twitter.com/awellbottom/st... pic.twitter.com/Hlob6ZqHS1
タグ： 統計
posted at 22:09:17
気をつけたことは、
* 尤度(ゆうど)の位置付けを明瞭に書くこと
* 最尤法がやっていることは、データの数値にモデルがベストフィットするパラメータを決めているだけに過ぎないとはっきり書くこと
* 「交差エントロピー」のようなノイズになるジャーゴンを出さないこと
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posted at 22:12:03
あと、
* 統計モデル内では(数学的フィクションとしての仮想的な)データの数値がどのようにランダムに生成されていると考えているかをきちんと書くこと
さすがにこれを書かずにすますのは入門的解説文では許されないと思う。
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posted at 22:14:41
徹底検証✨
①白1黒2から白3コウ取りには黒4とパスよりありません。
②白5に黒6で元に戻ります。この形『長生』と勘違いしそうですが。
実は一連の手順。黒は二目、白は一目取っており黒は6手で一目得しています。白が延々と打ち続けてきたら百手程繰り返してから盤面の石を放棄すれば黒の勝ちです。 pic.twitter.com/aeSkxwc6Wd
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posted at 22:14:50
@genkuroki 元の文章、自動翻訳みたいですね。。。あるいは自分レベルの人が読んだら分かるという文章に対して、難しい用語だけ辞書に書いている説明をそのまま足したような。
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posted at 22:45:31
@genkuroki 法律上定義された言葉と、日常感覚あるいは辞書的な言葉の意味は違いますよね。そして、どちらが正しいと言う話でもないですよね。本当にくだらないです。
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posted at 23:48:27
最尤法では「データと同じ数値が生成される確率を最大化するようにモデルのパラメータを調節する」と改めて強調した方が良かったかも。
データと同じの数値が生成される確率を最大化しただけなので、データの数値生成の背後にある法則への適合度については別の難解な問題になる。
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posted at 23:55:26
