黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2022年07月05日

#Julia言語

S式だけで閉じている世界なら、S式で書かれたコードをS式で書いたプログラムで自由にいじれる。

Juliaでは、コードをパースした結果のExprオブジェクトがマクロに渡されるので、Exprオブジェクトの理解が必要になります。

そのためのパッケージがこれ→ github.com/genkuroki/Meta...

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posted at 23:59:51

#Julia言語たまに「JuliaはS式を使わないLispだ」のような発言を見るのですが、@ teval マクロによるタプル式の実行例を見るとLispっぽく見えるかも。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 23:54:54

#Julia言語他人が書いたパッケージの理解に、そこで定義されている型のオブジェクトのdumpが役に立つのと同じような感じで、マクロについて理解するときには、Juliaのコードをパースした結果得られる式オブジェクトの@ show_exprやその簡略版の@ show_texprが役に立ちます。

github.com/genkuroki/Meta...

タグ： Julia言語

posted at 23:48:59

これの開発を続ける時間がない。

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posted at 23:44:42

#Julia言語 print_subtypes でsubtypesをツリー表示してくれる。これはマクロの理解とは直接関係ないが、あると便利。 pic.twitter.com/a1roj1y1X0

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posted at 23:44:08

#Julia言語 tevalのマクロ版があって、タプルで書かれたコードを実行してくれる。 pic.twitter.com/2VdzdQZHG8

タグ： Julia言語

posted at 23:40:12

#Julia言語 @ show_texpr でExpr()のExprを略して簡潔に表示してくれる。MetaUtils.jlで定義された函数 teval で実行可能。 pic.twitter.com/Jhi27M2x0i

タグ： Julia言語

posted at 23:38:16

#Julia言語 @ show_expr でJuliaのコードを eval で実行可能な式オブジェクトを作るためのコードを表示してくれる。 pic.twitter.com/kOOv7W7BCB

タグ： Julia言語

posted at 23:36:02

#Julia言語 @ show_tree でJuliaのコードのパースの結果をツリーで表示してくれる。

マクロの理解には、Juliaのコードをパースした結果がどうなるかについて理解しておく必要がある。 pic.twitter.com/oKDq7NptUB

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posted at 23:34:06

#Julia言語私がJuliaのマクロの理解のために書いたパッケージの紹介。実はずっと使っていない。

github.com/genkuroki/Meta...

nbviewer.org/github/genkuro... の使用例を見れば、使い方は分かるはず。

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posted at 23:30:54

toyo @toyo9

a:=(2,3,…,100)^Tで、
a[各成分がaa^Tに含まれない]
=(2,3,5,7,…,97)
となるということですね！面白いです！ twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/pXdZbBuhLc

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posted at 23:29:16

#統計 #Julia言語

RR = p/q に関するP値函数も、Wald版の通常のP値函数と、ベイズ統計の事後分布版のP値函数はこんな感じでほぼ一致する。

データは

15 5
9 11

の場合でそう大きくない。

全ソースコード
↓
github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/ck6SkLMxuG

タグ： Julia言語統計

posted at 23:03:27

Yusuke Terada @doraTeX

TeX Forumの素晴らしいコード，LuaTeX対応＆縦書き対応をやってみたら，自動で綺麗にフォーマットされて出てきて，なかなか映える……！
oku.edu.mie-u.ac.jp/tex/mod/forum/...
www.overleaf.com/read/mncqmpvnd... pic.twitter.com/ClfqCqwjw0

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posted at 23:01:56

そのため予後に影響を与える性別特異的因子を特定する事が困難だった」とSylvester氏らは述べている｡同氏は「研究の主目的がCOVID-19の性差の検討ではないとしても性別のデータを利用可能とすることが重要ではないか｡その情報を分析する事が疾患のより深い理解につながる事もある」と語っている。

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posted at 22:54:03

非公開

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posted at xx:xx:xx

同氏によると「女性はより迅速で強力な自然免疫と獲得免疫が働き感染初期の重症化リスクが抑制される。しかし自己免疫関連疾患に対しては脆弱になる可能性がある」との事。一方、本研究の限界点として「ほとんどの研究は、性別の詳細なデータを報告していなかった。→

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posted at 22:51:44

一方、腎機能低下〔OR 0.74（0.64～0.86）〕や内分泌障害〔OR0.75（0.69～0.81）〕は男性に多かった。

この結果についてSylvester氏は、「免疫システムの性差がCOVID-19急性期以後の症状の差異に関与しているのではないか」と考察している。→

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posted at 22:50:25

Long COVIDの症状別に比較すると、ENT症状〔OR2.28（1.94～2.67）〕、消化器症状〔OR1.60（1.04～2.44）〕、メンタルヘルス関連症状〔OR1.58（1.37～1.82）〕、神経学的症状〔OR1.30（1.03～1.63）〕、皮膚症状〔OR1.29（1.05～1.58）〕などの有意差が認められた。

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posted at 22:47:57

一方、腎機能低下〔OR 0.83（0.75～0.93）〕は男性に多かった。

次に、long COVIDとして報告されていた症状の性差を見ると、やはり女性の方が、22％有意に多く報告されていた〔OR1.22（1.13～1.32）〕。

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posted at 22:46:53

解析結果について、まずCOVID-19後遺症の性差を見ると女性は男性に比較しメンタルヘルス関連症状〔オッズ比（OR）1.80（95％信頼区間1.35～2.41）〕耳・鼻・喉（ENT）の症状〔OR1.42（同1.39～1.46）〕筋骨格系症状〔OR1.15（1.14～1.16）〕及び呼吸器症状〔OR1.09（1.08～1.11）〕のオッズ比が有意に

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posted at 22:46:27

検索により多くの研究報告がヒットしたが、それらの大半は入院率やICU入室、人工呼吸管理及び死亡率などの客観的アウトカムの性差を調査していた。患者の自覚症状を含めて性差を検討していた研究はCOVID-19後遺症23件､longCOVID12件に限られた。それらの研究対象者数は、合計139万3,355人だった。

タグ：

posted at 22:44:18

この研究は2020年8月以前に公開されCOVID-19後遺症に関する論文と2021年6月以前に公開されたlongCOVIDに関する論文を検索し性差について検討した｡なお､COVID-19後遺症は、COVID-19発症後の持続期間が4週間未満の症状と定義。一方、long COVIDはCOVID-19発症後4週間以上続く症状と定義されている。

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posted at 22:41:10

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

"男性より女性のほうが新型コロナの後遺症が長引く可能性が高い、ジョンソン・エンド・ジョンソン研究報告"
ジョンソン・エンド・ジョンソン社のShirley Sylvester氏らが行なった文献レビューの結果、詳細は「Current Medical Research and Opinion」に2022年6月20日掲載｡

dime.jp/genre/1416468/

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posted at 22:38:08

cargo-make で Julia プロセスをキックする（実用かどうかはさておいて）

github.com/sagiegurari/ca... pic.twitter.com/ykuY6i4Fuy

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posted at 22:03:21

Josh Day @heyjoshday

700 ⭐️'s! github.com/joshday/Online... #JuliaLang

タグ： JuliaLang

posted at 22:01:12

ハガネの連勤術師 @hgn_no_otaku

関連情報

① 時事メディカル
メディカルトリビューン 2022/05/21 05:00
BCGワクチン再接種、コロナには無効
medical.jiji.com/news/52451

②2022年03月16日
【論文紹介】新型コロナにおける“BCG 仮説”がいつのまにか進展（決着？）していたっぽい件　その①
tsubusawa.livedoor.blog/archives/13804... twitter.com/si_kyotonh/sta...

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posted at 21:30:33

岩永直子 Naoko Iwanaga『言 @nonbeepanda

@Dodf8Qs22YxzBsN @tomoak1n @sekibunnteisuu @haichi_toaru 動画のコメントもスルーですよ。

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posted at 21:08:43

無事回収。JRの方、ありがとうございました😭 pic.twitter.com/MMj4Z7nvtn

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posted at 20:54:54

岩永直子 Naoko Iwanaga『言 @nonbeepanda

#統計添付画像のグラフ(既出)は、2つの二項分布モデル

Binomial(m, p)×Binomial(n,q)

におけるオッズ比パラメータ OR=(p/(1-p))/(q/(1-q)) に関するデータ

a b
c d

(a+b=m, c+d=n)

のP値函数です。OR=1のP値が帰無仮説p=qのP値。 github.com/genkuroki/publ...

以下のリンク先にP値函数の解説あり。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/5hY1lrjCzU

タグ：統計

posted at 20:42:44

線路にスマホ落とした。泣く

タグ：

posted at 20:40:22

ぼ　ん @bon_puyo

@ron1827 カーソル移動でしたら、スペースキー長押しで出来ますね(暫く使ってから知った仕様)

タグ：

posted at 20:19:57

#統計データの数値の尤度函数への要約でどれだけの情報が失われるかについては、既出のデータサウルスのデータセット達の標本平均x̅,y̅と不偏分散共分散s_x^2, s_y^2, s_{xy}がどれもほぼ同じ値になること(2変量正規分布モデルの尤度函数がほぼ同じになること)を確認するとよいです。良い練習問題。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 20:12:56

#統計そして、複雑なモデルが必要とされるケースは、「すべてのモデルは間違っている」という「格言」が有効な領域に入っていて、データの数値のモデルの尤度函数や事後分布への要約によって重要な情報が削除されてしまう心配が重要な場合になっており、尤度原理の類は無意味になります。

タグ：統計

posted at 19:49:29

#統計ベイズ統計の方法が確実に優位になると考えられるのは、モデルが複雑になって最尤法が有効でなくなっている恐れがある場合や、最尤法+信頼区間の実装が非常に面倒になる場合です。

そういう場合は、かけ算順序問題で言えば、行列が必要になっている場合に対応していると言えます。

タグ：統計

posted at 19:44:20

#統計以上のような話は、かけ算順序問題に似ています。

a×b=b×aが成立するケースでa×bとb×aの片方だけが正解になると言い張ることが馬鹿げているのと同じように、上で示したような状況で通常のP値を使う方法とベイズ統計の事後分布を使う方法の片方だけが正解になると考えることは馬鹿げています。

タグ：統計

posted at 19:42:30

#統計私は「頻度論」や「ベイズ主義」というような主義を意味する用語で統計学的道具を指し示すことは、教育的に極めて有害なのでそういう言い方をしないように気を付けています。

以上の計算例を見れば(コンピュータを使った良い練習問題の解答例)、それが大事な理由は明らかだと思います。

タグ：統計

posted at 19:39:40

#統計以上で示したようにシンプルなモデルでは、モデルのパラメータとデータの数値の整合性の指標として、通常のP値函数を使った場合と、事後分布を使った場合では、数値的にほとんど違いは出ません。

こういう場合に方法の優劣を語っても無意味であることは明らかです。

タグ：統計

posted at 19:35:09

#統計以上の「ほぼ一致」の精度は(経験的に)Jeffreys prior (Beta(0.5, 0.5))を採用すると小さくなります。

github.com/genkuroki/publ...

タグ：統計

posted at 19:33:09

#統計 #Julia言語

以下のグラフは、2つの二項分布モデルでのオッズ比パラメータに関するP値を正規分布近似で作った場合と、ベイズ統計の事後分布で作った場合がほぼ一致することを示しています。

これ、本当によく一致しています。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/yIla0im27f

タグ： Julia言語統計

posted at 19:30:01

#統計 #Julia言語

以下のグラフは、二項分布モデルでのP値をWilsonのスコア検定の方法(正規分布近似)で作った場合と、ベイズ統計での事後分布から作った場合がほとんど一致することを示しています。

詳しくはソースコードを参照(教育用にシンプルに書いたつもり)
↓
github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/YivKLzrNkt

タグ： Julia言語統計

posted at 19:28:16

#統計 #Julia言語

 github.com/genkuroki/publ... でやってみせたことは、

①離散分布モデルに関するpvalue(model, data)型の普遍的なP値函数のJuliaでの実装(Clopper-Pearson型とSterne型の両方)

②JuliaからR言語のbinom.test, fisher.test, poisson.testを呼び出してそれらと比較

タグ： Julia言語統計

posted at 17:59:10

#統計実際にそうなった人達は、シンプルなモデルでのP値を使った統計分析から複雑なモデルを用いたベイズ統計による統計分析まであらゆる道具を自由自在に操れるようになる可能性が開かれる。

おそらく、我々の社会が必要としているのはそういう人達で、主義に基く統計学に染まった人達ではない。

タグ：統計

posted at 17:55:55

#統計大体の傾向として、正規分布近似を使って実装したP値函数とベイズ統計の事後分布から作ったP値函数は数値的によく一致することが多いです。

自分自身に課した練習問題として、ここまでこなせれば、通常のP値を使う統計学とベイズ統計のあいだに大した違いがない場合があることを納得できます。

タグ：統計

posted at 17:53:50

#統計 P値函数を実装して、さらにベイズ統計での事後分布を求める函数を実装すれば、事後分布からP値函数の類似物を作って、通常のP値とベイズ統計の事後分布をフェアに比較できます。

タグ：統計

posted at 17:52:38

#統計正規分布近似を使うP値函数の普遍的実装は

pvalue(model, data)

の形では無理で、正規分布近似の仕方も引数として与えることが必要になり、モデルごとの特殊事情の情報が必要になる。

タグ：統計

posted at 17:50:49

#統計離散分布モデルでのP値の定義の仕方は色々あるのですが、以上で紹介したClopper-Pearson型とSterne型以外に、正規分布近似を使ったP値の定義の仕方も非常に重要です。

正規分布近似を使う方法もWilson型(スコア検定型)とWald型などがある。 pic.twitter.com/jgvAKWfrnB

タグ：統計

posted at 17:49:38

#統計 Clopper-Pearson型のP値とSterne型のP値の定義の仕方の手描きの図による説明
↓
twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:44:41

#統計 P値函数が pvalue(model, data)型の函数にまとめられるということを納得できれば、P値がモデルとデータの整合性の指標の1つであることも納得し易くなると思う。

R言語の簡単な使い方、Juliaによるプログラミング、統計学におけるP値の普遍的な定義の理解を同時に実行できる効率的な勉強法。

タグ：統計

posted at 17:41:24

#統計計算の効率的には、1つの普遍的なもしくはgenericな函数にまとめてしまうのではなく、各モデルごとの特殊事情を使って最適化した方がよいです。

しかし、統計学の勉強用には普遍的な函数の実装に挑戦してみた方がよいです。

そういうことはJuliaで気軽にやりやすいと思います。

タグ：統計

posted at 17:39:11

#統計 #Julia言語

 github.com/genkuroki/publ...

のコードと実行結果を見ればわかるように、Rのbinom.test, fisher.test, poisson.testでのP値の計算は

pvalue(model, data)

型の普遍的な函数にまとめることができる。

これを理解できれば、P値の定義をよく理解できたことになると思います。

タグ： Julia言語統計

posted at 17:37:44

#統計 #Julia言語

Rのpoisson.testとJuliaによるpvalue(model, data)型の普遍的な再実装の比較

Rのpoisson.testが表示するP値もSterne型のP値。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/iArjZEfzBd

タグ： Julia言語統計

posted at 17:35:58

#統計 #Julia言語

Rのfisher.testとJuliaによる普遍的な再実装の比較

Rのfisher.testが表示するP値はSterne型のP値。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/qGF5hTJUh9

タグ： Julia言語統計

posted at 17:33:49

#統計 #Julia言語

Rのbinom.testとJuliaによる普遍的な再実装の比較

左右非対称な二項分布モデルの二項検定では、Rのbinom.testと一致するのはSterne型P値の方であることがわかる。 pic.twitter.com/us3X1ZBAaR

タグ： Julia言語統計

posted at 17:31:48

#統計 #Julia言語

Rのbinom.testとJuliaによる普遍的な再実装の比較

左右対称な二項分布モデルの二項検定ではSterne型とClopper-Pearson型とRのbinom.testのP値はぴったり一致する。 pic.twitter.com/JelCEgQq6C

タグ： Julia言語統計

posted at 17:29:28

#統計 #Julia言語

Rのbinom.test, fisher.test, poisson.test のデフォルトのP値の計算をJuliaによって

pvalue(model, data)

の型の普遍的な1つの函数にまとめるという練習問題の解答例
↓
github.com/genkuroki/publ...

続く pic.twitter.com/9iqyoZ85Ma

タグ： Julia言語統計

posted at 17:07:25

#統計易しい場合が重要です。

易しい場合の実装によって、例えばP値や信頼区間が、何を引数として与えれば決まるかを明瞭に認識できるようになる。

そのときもしも、確率分布を引数に持つ函数としてP値関数を実装できたなら、複数の統計モデルで通用する普遍的なP値函数を実装できたことになる！

タグ：統計

posted at 16:05:07

#Julia言語

Distributions.jl 確率分布
StatsFuns.jl 統計関連函数 (例: logistic)
Roots.jl 函数の零点を求める
NLsolve.jl 連立方程式を解く
Optim.jl 函数の値の最小化
QuadGK.jl 数値積分

これらの基本的部品を組み合わせて、統計学での基本的な道具を正しく効率的に実装すると勉強になる。

タグ： Julia言語

posted at 16:01:32

#Julia言語から #R言語を使うこと関連

RとJuliaと統計学をまとめて効率的に勉強する方法

何らかのP値や信頼区間を求める函数を、Juliaで

Distributions.jl
StatsFuns.jl
Roots.jl
NLsolve.jl
Optim.jl
QuadGK.jl

などを使って実装し、Rにある既存のパッケージと比較してみる(答え合わせ)。

タグ： Julia言語 R言語

posted at 15:57:59

#Julia言語から #R言語を使うこと関連

JuliaからRのdatasauRusパッケージに入っているデータセットを取得するには、

using RCall
datasaurus = rcopy(R"datasauRus::datasaurus_dozen")

とするだけでよい。

これを知っていると、統計に強いRの世界にあるデータセットをJuliaでも自由に使える。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語 R言語

posted at 15:53:05

#Julia言語から #R言語を使うこと関連

"."を含むキーワード引数をJuliaで使う方法
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語 R言語

posted at 15:51:47

#Julia言語から #R言語を使うこと関連

RCall.jl github.com/JuliaInterop/R... を使えば、Juliaから添付画像のようなことをできます。

ソースコード
↓
nbviewer.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/kf88cVs1aY

タグ： Julia言語 R言語

posted at 15:50:15

#Julia言語も使えるようになることのメリットは大きいと個人的に思うのですが、統計関連では #R言語のパッケージ資産は素晴らしいと思うので、両方使えた方がお得。

私は、Juliaから、RやPythonをRCall.jlやPyCall.jl経由で使うことが多いです。こういう「まとめて全部使える」環境は快適。

タグ： Julia言語 R言語

posted at 15:43:18

#Julia言語プログラミング慣れしすぎているせいで、いきなり複雑なことをJuliaで試そうとする人は失敗し易いという印象がある。

そうならないようにするために、安全のために最初に読むべきなのは

docs.julialang.org/en/v1/manual/p...
Performance Tips

タグ： Julia言語

posted at 15:37:23

#Julia言語私の場合は

Julia？知らん。
↓
公式バイナリをダウンロードして試してみるか
↓
あれ？なんか速いぞ？
↓
インタラクティブに使えて、函数の引数の型注釈なしで速い！
↓
CのコードをJuliaに翻訳したら同じ程度の速さ！
↓
あれ？自分が書いたCのコードよりJuliaの方が速い？

でした。 twitter.com/yhatabit/statu...

タグ： Julia言語

posted at 15:31:01

@SI_kyotoNH 情報ありがとうございます！

タグ：

posted at 15:18:53

S_Imajo @SI_kyotoNH

@genkuroki 疑似相関にしても顛末は気になるのでちびちび眺めていましたが、マウスにしても
twitter.com/TsubusawaBio/s...
臨床試験にしても
medical.jiji.com/news/52451
ちゃんと調べるとうまく行かなかったということでよさそうです。科学研究では非常によくあることですねえ。

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posted at 15:17:57

所謂豊田『瀕死本』を当然批判するだろうと考えられる人がそうしないってのは、非常にがっかりするようなことだと思っています。

関連
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 15:10:51

#統計 2年遅れのコメントになって申し訳ないのですが、このコメントを含むスレッドの上の方で、私が「時系列を生成しまくったときの挙動」を調べています。

結論は「だみ〜さんが正しい」です。

seed値を102から101に変更するだけでアウトになることを確認できました。

色々酷い話でした。 twitter.com/guiltydammy/st...

タグ：統計

posted at 15:08:35

関連
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 14:44:23

関連
↓
twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 14:42:38

#統計そのリンク先のページでは、連続分布モデルと離散分布モデルのWAICを比較しようとしていて危険です。

安易に真似しないように気を付けた方がよいと思いました。

そのリンク先の筆者は所謂豊田『瀕死本』をほめていました。コメントしたらブロックされた。 twilog.org/genkuroki/sear... twitter.com/sh19910711/sta...

タグ：統計

posted at 14:32:52

私は日本語圏でBCG仮説を唱えていた人達が社会的責任を取っていないように感じています。

BCG仮説関連
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 13:45:29

BCG仮説関連
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 13:41:12

BCG仮説関連
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 13:40:43

BCG仮説について現在どうなっているかについて誰か説明して欲しいところ。 twitter.com/rsider/status/...

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posted at 13:38:25

しかし、さっきのリンク今あらためて読んでみるとSFですね。「新型コロナウイルスには3つの型があるという。S型、K型、G型だ。最初にS型が発生し、それが変異したものがK型。武漢でさらに変異した感染力の強い型がG型だ」そして当時インフルが流行らなかったのはウィルス干渉のせいで……

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posted at 13:23:59

おそらくこういう俯瞰した捉え方は、著者ならではなのだろうなと感じました。以上です。

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posted at 13:18:34

こういう○○特殊論はヒトが持っている思考の癖でもあって、多くの国で観測されたそうです。そしてインドでも初期の感染の少なさを気候、生活習慣などで理由付けるインド特殊論が幅をきかせたあとで、あの恐ろしい、デルタ株の大流行に至りました。「私達は特別」という考えは危険ということなんですね

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posted at 13:17:25

BCG仮説は、その後、根拠となっていた
、様々な国も次々と流行に見舞われたし、そもそも、疫学で言うエコロジカルスタディ的な発想で、「研究の始まり」レベルの証拠でした。集団免疫獲得説は、もういま読んでみると、よくもまあ証拠もなく楽観できたなと。

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posted at 13:12:57

佐藤圭亮@マンガ論争編集部 @demodori_s

皆さん忘れているかもしれないけれど、BCG仮説とかありましたよね。あるいは、集団免疫獲得仮説とか。今検索してもなかなか出てきませんけど、こんなものもありました。【世界がモヤモヤする｢日本の奇蹟｣を裏付ける"国民集団免疫説"…
死者数がここまで少ないのはなぜ】president.jp/articles/-/35711

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posted at 13:10:37

加えて言えば「どの政党にも規制派はいる」ので、どの政党に入れても「肉屋を支持する豚！」と言われる。実際誓願や議員立法見ててもまんべんなくいる。

なので、どの政党にも「中で止めてくれる」人が必要なワケです。政党名で仲間を殴りませぬように、なにとぞ。 twitter.com/kanenooto7248/...

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posted at 13:08:09

特になるほどと思ったのは、当初の「ファクターX論」が持っていた危険性について。結局、画期的に効いていたファクターXなどはなかった（あったとしても、様々な要素が入っていて、なにか唯一無二のものがあったわけでない）のに、あたかも、日本だけが守られているという日本特殊論を導きやすかったと

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posted at 13:05:23

鐘の音（除夜の鐘）ダイエット中−20kg @kanenooto7248

『免疫学者が語るパンデミックの「終わり」と、これからの世界』（小野昌宏　筑摩書房）、昨日疑問だしで終わった感があったのであらためて言うと、良い本です。amzn.to/3OJU3nW　免疫学的な部分の知識だけではなく、これまでの総括においても「独自視点」や独自の工夫があって参考になります pic.twitter.com/F6gDuUA0aO

タグ：

posted at 13:02:35

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

率直にいうと、
「自民だから規制」
「野党だから反規制」
という構図は2013年に崩れ始め、2016年には完璧に崩壊した。 twitter.com/nakataryo_OM/s...

タグ：

posted at 12:25:56

ゆーみん @YUMinBit

すごい！Rでは何日もかかるコードが、Juliaだと1分台！これはJulia使い続ける pic.twitter.com/trP9Ahj44q

タグ：

posted at 09:51:52

#統計 #Julia言語おお。今度はだいぶ合っていますね。

小説の場合との違いが生じた「理由」を要約できるなら聞きたいところ。 twitter.com/julialangjp/st...

タグ： Julia言語統計

posted at 07:54:16

ひどすぎてうけた。🤣

ノックを4回する人を見たら、

　ベートーベンの運命ですか？

と聞いてみたい。 twitter.com/84yame1000/sta...

タグ：

posted at 07:49:14

こどもを甲状腺がんの過剰診断から守る医師 @MKoujyo

#超算数また「理系」か。

相当に前から、かけ算順序固定強制指導が正しいと強弁して目立つ人が理系高学歴者であることが指摘されています。 twitter.com/sekibunnteisuu... pic.twitter.com/5Je2XsBU1W

タグ：超算数

posted at 07:37:13

こどもを甲状腺がんの過剰診断から守る医師 @MKoujyo

あの甲状腺通信の内容で、健康影響への不安が払拭される？
過剰診断を認めていない福島県と医大の冊子なので、甲状腺がんの放射線影響は否定するものの、過剰診断を言わないので不安が増すように感じます。うん千万かけて不安を増しているなら‥

タグ：

posted at 07:11:20

こどもを甲状腺がんの過剰診断から守る医師 @MKoujyo

県内の方から、「本当のところはどうなんですか」と尋ねられた話と、避難しなかったことを迷っていた気持ち、だれにも相談できずに一人で抱えていた不安の話は心に残りました。
『県民健康調査の封筒がポストに投函されるのが怖いとおっしゃる方も聞きます』は‥!!
twitter.com/MKoujyo/status...

タグ：

posted at 07:11:20