黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2022年07月17日

藤倉善郎＠二審でも有罪判決 @SuspendedNyorai

@genkuroki おつかれさまですm(_ _)m

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posted at 23:43:52

こうした諸々が理由で、幸福の科学大学は単に不認可にされただけではなく、5年間は認可しないという素敵なペナルティまで頂戴してしまった。もちろん、それで大人しく引き下がる幸福の科学ではありません。よけいキレ散らかします。

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posted at 15:27:45

非公開

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posted at xx:xx:xx

私見では、菊池さんに悪印象を持つような悪質な印象操作が行われていた(いる)ことに気付かずに、菊池さんが危険人物だと勘違いしている人達と、山本太郎氏を正義感溢れる素晴らしい政治家だと勘違いしている人達は相当に近い感覚の持ち主達なんじゃないか？

思考にある種の方向のバイアスが……

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posted at 10:40:21

菊池さん、人気ありすぎて、返答と引用ツイートでのコメント群が地獄になっている(笑)

円安が悪いことだと決めつけていたり、
国外の事柄が原因で円安になっているのにアベガーと言ったり、
消費税率引き上げが原因での失速を金融政策のせいにしたり、
とバカバカし過ぎ。 twitter.com/kikumaco/statu...

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posted at 10:36:50

#数楽 1つ上のツイートはまさにその計算を念頭においたもの。

1/nˢ

を

1/(k+x)ˢ (k=0,1,2,…)

に一般化して、フルヴィッツのゼータ函数の積分表示を作って、s=0での偏微分係数を見れば、log Γ(s) のスターリング近似の誤差項の積分表示(Binetの公式)が得られる。

nbviewer.org/github/genkuro... twitter.com/toyo9/status/1...

タグ：数楽

posted at 10:21:21

toyo @toyo9

ζ(x)Γ(x)の公式を導く時に使いました！ twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/JMkV1Mq8HQ

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posted at 10:12:59

何が怖いか？

以下のツイートへのコメントにひどいのが沢山！ twitter.com/gov_online/sta...

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posted at 10:00:01

私も「基礎疾患」がある人によって分類されると思う。 twitter.com/gov_online/sta...

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posted at 09:56:46

@temmusu_n @OokuboTact @sekibunnteisuu 真っ当な学問の人達はこうやって引用してみんなをよろこばせる。(こういうよろこばせ方は文化の発展に寄与すると思う。) twitter.com/moyasiman/stat...

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posted at 09:45:02

#数楽ディリクレ級数にガンマ函数を応用するときにも、

(*) θᵃΓ(a) = ∫_0^∞ e⁻ˣᐟᶿ xᵃ⁻¹ dx

と同値な

(1/nˢ) Γ(s) = ∫_0^∞ e⁻ⁿˣ xˢ⁻¹ dx

を使う。

タグ：数楽

posted at 09:41:41

SPR the SSF IIX play @GySpr

若い人に実際に話すと、あんなおかしな人が何で支持されているかわからない、と言うような反応で安心しますが、50overで本気で天才政治家だと思っている人がいるらしいのが怖いです。まだ私達が生きている期間の選挙に関わってくる層なので twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 09:40:00

#統計例えば、

2∫_0^∞ exp(-x²/2) x² dx

を計算するときに、ガンマ函数の定義に忠実に計算するためにx²/2をyと置いたりすると計算を間違う可能性が増えます。x²をyと置いて

= ∫_0^∞ exp(-y/2) y¹⁻¹ᐟ² dy
= ∫_0^∞ exp(-y/2) y³ᐟ²⁻¹ dy
= 2³ᐟ² Γ(3/2)
= √(2π)

とした方が楽。

タグ：統計

posted at 09:37:57

TADAOKI @tadaokiuesugi

Thompsonサンプリングでベータ分布が～、とか知ってるのに、「ベルヌーイ分布のパラメータの共役事前分布がベータ分布である」ことを知らないのは悲しい。

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posted at 09:37:32

dc1394 @dc1394

加藤公一, 가토우 기미카즈（はむかず） @hamukazu

弊ラボの先輩が書いた、Fortran90で書かれた数値計算コードの機能を拡張するために、コードを書き足す必要があるのだが、Fortran90が全く読めないので私には出来ない。仮に私がFortran90が分かったとしても、Fortran90では書かず、一旦Juliaに移植してからコードを書き足すと思う。

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posted at 09:37:07

はむかず関数と呼ばれているものです。 twitter.com/moyasiman/stat...

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posted at 09:36:16

TADAOKI @tadaokiuesugi

履歴書に深層学習や強化学習の論文実績がそこそこあって、「おっ!」と思うよう人でも、面接でベイズ統計の基本知識を問うと、意外に知らない人いるんだよね。。。

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posted at 09:35:01

dc1394 @dc1394

古いC++の数値計算プログラムをJuliaに移植したいが、気力がない…。

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posted at 09:29:49

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

@OokuboTact @genkuroki @sekibunnteisuu それ、書名でもなんでもないんですが。。。

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posted at 09:20:00

@temmusu_n @genkuroki @sekibunnteisuu ＃超算数

『子どもの算数、なんでそうなる？』（岩波科学ライブラリー）では、参考文献欄も引用も全くなくて、
３４ページに「東京書籍の『新しい算数』」と
３５ページに「啓林館の『わくわく算数』
と書いてあるだけ

タグ：超算数

posted at 09:11:35

dc1394 @dc1394

Rustがトレンド入り。やっぱりモダンなプログラミング言語と言えば、RustとJuliaですよね！

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posted at 09:09:59

@genkuroki @OokuboTact @sekibunnteisuu 私としてもあまり早々に坂間氏の不備を容認するつもりはありません。【ある算数の教科書の教師用指導書】という曖昧な表現は、噂話程度の信憑性しかない。それはどんなに正確に文言を引用していてもです。

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posted at 09:08:53

@genkuroki @OokuboTact @sekibunnteisuu 子供が通っている学校以外の算数指導の実態を知りたいとおもったら、教師用指導書を確認するのが基本動作なので、私によらなくても【ある算数の教科書の教師用指導書】の情報に到達することは可能でしょう。ただしその原則が確立されたのは #掛算, #超算数タグでの議論なのでそこへの言及は要るかと。

タグ：掛算超算数

posted at 09:02:33

#統計 #数楽ガンマ函数は

Γ(a) = ∫_0^∞ e⁻ˣ xᵃ⁻¹ dx

の形ではなく、

(*) θᵃΓ(a) = ∫_0^∞ e⁻ˣᐟᶿ xᵃ⁻¹ dx

の形で使うことの方が普通だと知っていると、色々計算が楽になります。 twitter.com/mainten10/stat...

タグ：数楽統計

posted at 08:42:46

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

@OokuboTact @sekibunnteisuu これは二重にひどい。

①天むすさんのツイートを引用していない。

②「ある算数の教示用指導書には」という言い方で出典を明らかにしていない。引用の要件を満たしていない。

私が学生のレポートでこういう記述を見かけたら一発で単位を出さない決定を下します(と前もって言っておきます)。

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posted at 08:33:20

@genkuroki @sekibunnteisuu 『深堀り！　中学数学』（岩波ジュニア新書）で引用している「ある算数の教科書の教師用指導書」は、天むすさんが発見した箇所と全く同じ！

＃超算数

 twitter.com/temmusu_n/stat...

タグ：超算数

posted at 08:24:09

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

@jnakano @tmctnk n次元立方体 [0,1]ⁿ 上の一様分布を作るのは簡単。

n次元単体はn次元立方体 [0,1]ⁿの「n!分の1」だとみなせます。

すなわち、n次元立方体 [0,1]ⁿを置換群S_nで割ればn次元単体が得られるとみなすことができる。その同値類の代表元はsortで作れます。

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posted at 08:24:06

@genkuroki @sekibunnteisuu 『深堀り！　中学数学』（岩波ジュニア新書）の該当箇所です

＃超算数 pic.twitter.com/hUbO2gyvlU

タグ：超算数

posted at 08:21:53

uɐʎuɐʎuɐq @banyanyanmi

@genkuroki 大変申し訳ありませんでした。参政党についての情報です。以下の党員バッジの入手条件をごらんください。
web.archive.org/web/2021100610...

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posted at 08:17:26

@jnakano @tmctnk n次元立方体 [0,1]ⁿ 上の一様分布を作るのは簡単。

n次元単体はn次元立方体 [0,1]ⁿの「n!分の1」だとみなせます。

すなわち、n次元立方体 [0,1]ⁿを置換群S_nで割ればn次元単体が得られるみなすことができる。その同値類の代表元はsortで作れます。

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posted at 08:07:03

@banyanyanmi 情報ありがとうございます。

しかし、どの党の話であるか分かるように書いた方が良かった。

あと、可能ならば、

archive.org

のwayback machine にURLを入力して過去の記述の記録を見つけて証拠としてリンクをはれればさらによいです。

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posted at 08:00:38

特に三十代以下の若い世代はそういう人達をサポートしている友人を見掛けたらやめさせる努力をした方が良いと思う。

油断していると10年～20年後に後悔することになる。

同世代でおかしな集団が強くなるとめちゃくちゃ苦しくなると思う。

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posted at 07:45:30

まるでダメ男(マダオ) @takoyakiman_y

あまりにも有害なので政治的に潰れた方が良い人物であっても、一度当選させてしまって上手に振る舞われてしまうと、そう簡単に潰せなくなってしまいます。

山本太郎氏だけではなく、参政党やNHK党にも警戒して行くべきだと思う。

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posted at 07:42:05

ほんとこの通り。
山本太郎みたいなアピールだけ上手いアホに煽動されない社会を目指したい。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 07:36:24

このような人物を再度国会に送り込んでしまった我々の社会は、このような人物を当選させることに協力した人達の集団に十分に警戒する必要があると思います。

このタイミングで反ワクチン議員が増えることは悪夢でしかない。

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posted at 07:33:42

山本太郎氏は反ワクチンな人物として有名です。

そのことは、放射能デマと反ワクチンのデマの政治的な相性の良さと整合的です。

ググったらウィキペディアにも反ワクチンの人物であることがわかる記述があった。

ja.wikipedia.org/wiki/%E5%B1%B1... pic.twitter.com/2ngZebZhpf

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posted at 07:31:20

以下のリンク先の添付画像を正義感溢れる好人物による政府批判に見えている人達はどうかしている。

そう感じるだけなら感じた本人の心が害されているだけなので社会的には大した問題にはならないですが、正義感溢れる好人物による政府批判だと解釈しないと誤解になると強弁している人は有害だと思う。 twitter.com/bigj000000n/st...

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posted at 07:26:14

どうも恥も外聞もない人達が、山本太郎氏を正義感溢れる好人物だと思っているようだが、実際には自分の出世のために他人を犠牲にすることを躊躇しない悪質な活動家扱いが妥当だと思います。

こういう人を支持したりしている人達の存在を我々の社会は警戒しないと危ない。

私も東北在住者。 twitter.com/gingami114514/...

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posted at 07:18:32

@jnakano @tmctnk #数楽単体の表示の仕方は色々あります。

* x_i ≥ 0, x_1+…+x_n+x_{n+1} = 1
* x_i ≥ 0, x_1+…+x_n ≤ 1
* 0 = y_0 ≤ y_1 ≤ … ≤ y_n ≤ y_{n+1} = 1

x_iとy_iの関係は

x_i = y_i - y_{i-1}
y_i = x_1+…+x_i

y_iの方ならsortとの関係は明らか。

タグ：数楽

posted at 06:48:08

コンピュータグラフィックスかと思った！ twitter.com/supriyasahuias...

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posted at 06:38:05

#統計補足資料6

赤池弘次さんの1980年の2つの論説は非常に面白いです。

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

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)

「頻度主義vs.ベイズ主義」のような有害な言説とは全然違う世界！ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 06:31:26

#統計補足資料5

www.ism.ac.jp/~ogata/Soukend...
統計地震学と赤池さん
尾形良彦

単純な最尤法だとパラメータ数が多いときにまともに推定できないときに、事前分布(先験分布)による「正則化」によって何とかできるという話。

赤池弘次さんも主義でベイズ統計を語ることに反対していました。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/n5GB0N2bAZ

タグ：統計

posted at 06:27:58

Massimo @Rainmaker1973

Ahead of the 44th Chess Olympiad, Napier bridge in Chennai, India has been painted to look like a chess board [read more: buff.ly/3aHsSeO] pic.twitter.com/CWhYtAT6pp

タグ：

posted at 06:27:32

#統計エンジニアリングに関わることについて安易に「主義vs.主義」の話にしてしまっても恥を感じずに済む世界が我々の社会の中にできてしまっていることにはちょっと問題があると思います。

トレードオフの問題として扱うことの方を優先する方針にした方がスマートでかつ有益だと思います。

タグ：統計

posted at 06:16:23

#統計補足資料4

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
「主義」を心配するみなさまへ
渡辺澄夫

最尤法よりMAP法が相対的に良さそうな場合やさらにベイズ法の方が良い場合が存在することについては、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の第4章に書いてあります。

主義に頼らずに、そういう知識を広めるべき。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/paB29aJAlP

タグ：統計

posted at 06:11:20

#統計補足資料3

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
小さな世界と大きな世界
渡辺澄夫

「主観ベイズ主義では真の分布を仮定しない」もひどい要約の仕方なので要注意です。

主観ベイズ主義的な期待リスク最小化は、データが主観のモデル化に忠実に従って生成されるときの期待リスク最小化になっています。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/PLwwjYMohh

タグ：統計

posted at 06:04:00

#統計補足資料2

P値の現代的な(実際にはロスマンさん達の有名な疫学の教科書に昔から書いてあった)使い方の解説で、私が最も分かり易いと思ったのは

journals.sagepub.com/doi/10.1177/02...
Amrhein-Greenland June 3, 2022

です。つい最近の論文。これは短いし読み易いのですぐに読めると思います。

タグ：統計

posted at 05:57:53

#統計補足資料1

StanやBDAでも有名なゲルマンさんのベイズ統計に関する考え方については、

www.stat.columbia.edu/~gelman/resear...
Gelman-Shalizi 2013

で解説されているベイズ統計の実践的な使い方の解説部分(哲学っぽい部分は無視してよい)が面白いです。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 05:53:59

#統計そういう悪質なレトリックを使う人達は、P値や信頼区間を使う統計学についてひどく無知に見えることも印象的だと思います。博士号を持っていてもめちゃくちゃなことを言う人たちが結構いるので要注意です。

無知であるがゆえに悪質なレトリックを使っていても大丈夫だと思えるのでしょう。

タグ：統計

posted at 05:48:51

#統計あと、通常のP値や信頼区間を使う統計学を「頻度主義」のような呼び名と共に戯画化して要約した上で、その戯画化された内容を根拠に批判して、「ゆえに主義をベイズ主義に変えるべきである」のように語るレトリックは悪質すぎるので決して真似してはいけません。

それをやってしまうとアウト。

タグ：統計

posted at 05:45:34

#統計通常のP値や信頼区間や最尤法などの道具を使って行われるメタアナリシスについても、信頼できない結果がパブリッシュされてしまうことを防ぐために多くの注意点があります。

タグ：統計

posted at 05:42:19

#統計たとえベイズ統計の方法を使っていても、データが増えるごとに統計的推論結果も更新することには危険が伴うので、注意が必要です。

StanやBDAで有名なゲルマンさんの解説は参考になると思います。

statmodeling.stat.columbia.edu/2014/02/13/sto...
【モデルに時間が含まれている場合にのみ停止規則が無視できる】 pic.twitter.com/QHBPfIz9wS

タグ：統計

posted at 05:40:23

#統計続き。こういう事実に無知なせいで、

❌データが増えるごとに統計的推論結果も更新するためには、頻度主義を捨てて、ベイズ主義に移行する必要がある

などと説明すると、技術的に要注意な事柄について何も説明せずに終わってしまいます。

タグ：統計

posted at 05:31:28

#統計例えば、データが時間と共に増えて行くときに、データが増えるごとに統計的推論結果も更新することは、ベイズ法以外にも、例えば最尤法でもできるし、P値を使う統計がでもメタアナリシスのような形式で普通に行われています。

タグ：統計

posted at 05:28:59

#統計技術者的にまともなことを言いたいならば、P値や最尤法やベイズ法が実践的に役に立つ理由の説明をするときに、おかしな言説に惑わされずに、純粋に技術的観点から役に立つ理由を追求した方が良いと思います。

避けた方が良いのは「主義」の違いで説明すること。続く

タグ：統計

posted at 05:24:42

#統計うわっ！

【ベイズ主義vs頻度主義】と書いてあった。社会的にマイナスの貢献になるかも。

コメント

①ベイズ統計が役に立つ理由はベイズ主義と関係ない。特に主観確率云々とは無関係。

②P値や最尤法を使う統計学を「頻度主義」と要約するのは不適切。

③主義に基く統計学は有害

続く twitter.com/ueeeeniki/stat... pic.twitter.com/IFuWEd0CbO

タグ：統計

posted at 05:21:28

@OokuboTact @sekibunnteisuu 我々の議論を参考にしているなら、きちんとreferするべきですよね。

ツイッターや掲示板やブログに書いてあることなので、学問的に引用しなくて構わないのように思っているとしたら、相当にまずい。

学問の世界では、誰かに教わったことを自分で思いついたことのように語ることは「不正行為」。

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posted at 05:03:01

#超算数ちなみにどの版かはわからないが、帝国大学図書館にもディースターヴェークとホイザーの教科書は所蔵されていた。
東京帝国大学附属図書館『帝国大学図書館洋書目録』上巻東京、丸善、1896年。books.google.co.jp/books?id=Dw0DA... pic.twitter.com/1XIxqeIBi3

タグ：超算数

posted at 01:07:40

#超算数ただし16版(1846:102,3)でもよさそうでbooks.google.co.jp/books?id=ntRVA...、そこでは比による解決と帰一法の両方が紹介されている。比による解決は外項の積内行の積のことだった。確かにこれだと何を計算しているか具体的なイメージが掴みにくそうだ。 pic.twitter.com/2QTkM2Ib0h

タグ：超算数

posted at 01:00:56

#超算数ここで参照されているPraktisches Rechenbuch für Schulenとは、ディースターヴェークとホイザーの算術書で何度も紹介している。ただし第17版(1848年)はネットで公開されず、未見。

タグ：超算数

posted at 00:42:22