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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2022年07月18日(月)

積分定数 @sekibunnteisuu

22年7月18日

toss、遠山啓、陰山英男 、ケテブレ、学び合い、いっぱいあるね。 twitter.com/society_arai/s...

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posted at 00:04:13

Massimo @Rainmaker1973

22年7月18日

Duayen MS-800 Polyurethane Paint is an anti-explosion and anti-flame coating and is used in a wide range of applications, from construction to automotive to military
[source: buff.ly/3uVTvn4]
[read more: buff.ly/3yLOq22]
pic.twitter.com/FovZ9oXY1Q

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posted at 00:15:54

Rui Ueyama @rui314

22年7月18日

タビとクロと僕とはなんの縁もないと思ってたけど、1000万世代くらい離れた従兄弟だわ。同じ哺乳類だから。
なんなら植物でも100億世代くらい遡れば先祖は同じだった。 pic.twitter.com/to8c4S2m9d

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posted at 00:17:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 設定:統計モデルは分散1で平均μのみをパラメータに持つ正規分布。サイズ1のサンプルxが得られた。

引用【#最尤推定 だと観測値を真値とみなします】

😱

最尤法では統計モデルがデータの数値xに最も適合するようにパラメータμを決めているだけ。そのようなμはμ̂=x=(観測値)になる。続く

タグ: 統計

posted at 01:15:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 μ̂=xはサンプルxを取得した母集団分布の平均値とは無関係。関係付けるためには、サンプルxを取得した母集団分布(正規分布でも何でもない可能性がある)について何らかの条件を仮定することが必要。

タグ: 統計

posted at 01:18:11

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 非常に当たり前の話ですが、統計モデルのパラメータとサンプルxを取得した現実の母集団分布の平均値は厳密に区別する必要がある。

そこの区別がほんの少しでも曖昧だと、モデルと現実の区別が曖昧になっており、常識的な意味で明瞭に非科学的な考え方をしていることになります。

タグ: 統計

posted at 01:20:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 他の例

当たりが出る確率が不明のルーレットを10回まわしたら当たりが一回も出なかったとします。

ベルヌーイ分布モデルの最尤法で得られる当たりが出る確率を意味するモデルのパラメータ値は0になります。

タグ: 統計

posted at 01:23:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 しかし、この最尤推定の結果を、「現実のルーレットについて当たりが出る確率は0だと推定した」と解釈すると、トンデモ化してしまいます。

単に、モデルのパラメータをデータの数値に最も適合するように調節しただけ、ということから逸脱するのはまずい。

タグ: 統計

posted at 01:25:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 普通はこう考えます。

当たりが出る確率は正だが、運が悪かったり、その確率が非常に小さいせいで、10回まわしても当たりが一回も出なかったのかもしれない、と。

タグ: 統計

posted at 01:30:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 当たりが出る確率をベルヌーイ試行モデル内で仮にpとしたとき、10回続けて当たりが出ない確率 (1 - p)¹⁰ の大きさをpを動かしながら見て、パラメータ値pと観測データの整合性を定量化したりします。

これがP値や信頼区間の話のプロトタイプになる。

タグ: 統計

posted at 01:32:34

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あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

22年7月18日

@ko1low @genkuroki もう共産党はあきらめました。つける薬なし

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posted at 01:37:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 統計モデルp(x|θ)の最尤法では、データの数値xから、尤度p(x|θ)を最大化するθの値θ̂を求めますが、それは単に統計モデルが尤度の意味でデータの数値に最もフィットするようなパラメータ値θ̂をもとめただけで、「そのθ̂が真値だろう」とは考えない。

通常は信頼区間(やP値函数)とセットで使う。

タグ: 統計

posted at 01:38:31

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黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 点推定の結果だけを報告すると「なんじゃこいつは?」扱いされることになります。

さらに、信頼区間も単にデータとモデルの整合性の指標がある閾値以上になるモデルのパラメータ値全体の集合に過ぎません。

それ以上のことを科学的に主張するためには幾つも関門がある。

タグ: 統計

posted at 01:41:10

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黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 仮にも統計モデルと整合性の指標(P値)に関する閾値(有意水準)の設定が目的のために妥当であったとしても、信頼区間に含まれるパラメータ値に関する判断は保留することになります。

信頼区間に含まれないパラメータ値については「棄却された」と考える。

タグ: 統計

posted at 01:43:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 統計モデル+最尤法で予測を行う場合には、最尤法で得たデータの数値にベストフィットするパラメータ値のみを使って予測するのではなく、棄却されなかったパラメータ値全体(=信頼区間に含まれるパラメータ値全体)を使う必要があります。

この辺も入門的教科書に説明があって欲しいところ。

タグ: 統計

posted at 01:48:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 この辺は、ベイズ法では、事後分布でモデルの分布の平均を取って予測分布とすることに似ているとみなせます。(感覚的にはほぼ同じような話。)

ベイズ法での予測分布のシンプルな取り扱いは、P値を使う統計学では予測に使うパラメータ値として信頼区間に含まれる値全体を使うことに対応。

タグ: 統計

posted at 01:51:57

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黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 P値を使う側は、コンピュータで実装できるところまでつめる作業が結構テクニカルで面倒です。モデルが複雑になるとつらい。しかし、モデルがシンプルな場合は結果的に計算量を大幅に減らせる場合がある。

ベイズ法の方が考え方的にはシンプルだと思います。MCMCに頼りだすと重たい計算が必要。

タグ: 統計

posted at 01:55:53

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mosaico ioscinaga @mosaico

22年7月18日

諸事情で算数オリンピックの過去問題(2016年)を眺めていたら、実質的に「アフィンA_2配置の部分配置で、各鏡映面と平行に9本づつ平行移動した直線を置いた時の部屋の最大数を求めよ」という問題がありました。なぜかわかりませんが「小学生の部」の正答率は0.4%「5年生以下の部」の正答率は0.9%でした

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posted at 02:27:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#Julia言語 そのエラーメッセージをググれば色々情報が得られます。 twitter.com/zeon72679533/s...

タグ: Julia言語

posted at 02:27:46

Tomo @Tomo20309138

22年7月18日

@5MGGT8 @Tanuk_Ichi HPVワクチンのネガキャン最盛期に一生懸命に接種を呼びかけてくださった多くの先生方のお陰でネガキャンスルーしてガーダシルを打ち、今年さらにシルガード追加接種しました。毎年秋に子宮頸がん検診やってます。わたしの命を守ってくださった先生方に心から感謝しています。ありがとうございます。

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posted at 05:07:57

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ずかし♡手作りツイート @ZukashiT

22年7月18日

@Tanuk_Ichi パクツイさせていただきます!

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posted at 09:02:40

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ずかし♡手作りツイート @ZukashiT

22年7月18日

"0.1%すなわち8000人のうち8人ほどががんと診断されて治療を受ける事になる"

専門家もこういう解説しちゃうけど、これはあくまで
"1年間で子宮頸がんを発症する確率"
なんよね
一般の人が知りたいのは
"自分が人生で子宮頸がんを発症する確率"
だと思う
約1.4%なんだけどね
www.nhk.or.jp/radio/magazine...

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posted at 09:30:47

もりたま/ayammin @ayammin

22年7月18日

朝から暑いのでうちの可愛過ぎる猫でも見てください pic.twitter.com/pisc5ZFE7L

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posted at 09:33:02

もりたま/ayammin @ayammin

22年7月18日

これ、夫にはやらないんですよ…私が聞こえない(鳴いても反応してくれない)のわかってて、私に用があるときはトントンしにくるんです。夫には普通に声でアピールするらしい。

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posted at 09:35:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

この件は我々宮城県民に深く関係している問題っぽい。 twitter.com/kikumaco/statu...

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posted at 09:51:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

当選後にまさかこんな展開になるとは。 twitter.com/kikumaco/statu...

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posted at 09:52:38

松浦晋也 @ShinyaMatsuura

22年7月18日

タブレットのワコムは自分がパソコン雑誌にいた90年代は旧統一教会系企業で有名だったが、と調べる。その後縁を切ったんだな。web.archive.org/web/2003021814...「会社の業績が目立つようになればなるほど、資本や経営に何の権利も有しない宗教者から、宗教的権威を盾に不当な介入がなされた。」……わーっ。

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posted at 09:53:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

あの選挙は激戦で、当確発表が出るまでの経緯が非常に面白かった。

宮城県内でも地域によってどちらの候補が強いかに違いがあって、そのことが原因で開票途中での票数が小さい石垣候補の側に当確が出た。

知識が増えるとちょっとしたことが楽しみのタネになる。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 10:00:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

開票途中で集計された票数が、全投票からの無作為抽出から得た数値になっていると仮定すると、石垣候補がほぼ確実に負けるはずだという状況で、石垣候補に当確が出た。

開票途中で集計された票数について無作為抽出の仮定は全く成立していない。

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posted at 10:06:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

非常に残念なことに、山本太郎氏の放射能デマの活動を支持していてかつ暴力を振るうことの予告発言をする活動家のサポーターになっている人に投票したことの誤りを認めない人達は結構いると思う。

残念なだけではなく、怖い。 twitter.com/kikumaco/statu...

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posted at 10:12:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

togetter.com/li/823134
大阪都構想の出口調査の結果を見て平方根を計算する人

サンプルは偏っているだろうということを承知で、無作為抽出を仮定したシンプルなモデルで計算してみると、現実とのずれを楽しめることがある。

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posted at 10:19:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

統計学のイロハのイは、コインをn回投げて表が出た回数をkとすると、kの値の確率的な揺らぎの大きさは√nに比例するということです。

この大雑把な見積もりだけでもかなりの帰結を生み出す。

みんな、平方根を計算しましょう!(笑)

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posted at 10:22:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

当たりが出る確率がpのルーレットをn回まわして出た当たりの回数をkとすると、kの標準偏差(確率的揺らぎの大きさ)はσ=√(np(1-p))になる。

例えばp=1/2ならばσは√nの半分になり、2σは√nになる。そのとき、大雑把に95%信頼区間(Waldの信頼区間)は、k±√nになります。nの平方根の計算は重要(笑)

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posted at 10:27:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

平方根の計算がこんなに役に立つとは!

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posted at 10:28:24

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

選挙の面白い所は「ひどい失敗をしてしまうこと」だと思います。

私も民主党に票を入れて民主党政権を誕生させてしまったことを今でも後悔しています。

選挙のときに約束していたと思っていたことを守ってくれなかった。

嘘つきには注意しなければいけないことの意味をよく理解できました。

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posted at 10:36:24

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

自分自身は1票しか投票できないのですが、自分の仲間達の票を集すると巨大になることがあり得る。

自分の仲間達が丸ごとひどい失敗をすることがあり得るわけです。

様々な原因でそうなる。

独特の面白さがあると思います。

この辺の面白さをうまく言葉にできていない感じ。

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posted at 10:41:37

Kazuaki TAKEHARA @_zak3

22年7月18日

いきいきとした導入!誰しも頁を進めてしまうレベル.

> 特異モデルとベイズ学習 - J-Stage
www.jstage.jst.go.jp/article/jnns/1... pic.twitter.com/8u00QpBQrp

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posted at 14:05:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 以下のスレッドのQmQさんが気の毒な感じ。

たぶん、相手の人は

帰無仮説H₀: μ=0

は理解できていても

対立仮説H₁: μ≠0

を理解できてないのだと思う。

パラメータμ∈ℝについての仮説として、ℝの部分集合を指定すれば決まる仮説を考えていることを全く理解できていない。 twitter.com/gejiqmq/status...

タグ: 統計

posted at 14:17:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 任意に固定された実数a∈ℝ(a≠0)について、

帰無仮説μ=0
対立仮説μ=a

とする場合と、

帰無仮説μ=0
対立仮説μ≠0

とする場合の区別が全くできていないのだと思う。そもそも何を言っているか全く理解できない説明の仕方。

QmQさんは常識的なことを述べているだけでかつ非常にわかりやすい。

タグ: 統計

posted at 14:22:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 対立仮説がμ≠0の場合に、検出力(パワー)がより強いことの適切な定義は、任意のμ≠0についてパラメータ値μのモデル内で生成されたデータによって帰無仮説が棄却される確率がより大きくなることです(一様に強いこと)。

特別なパラメータ値μ=a≠0に限定して強くなることではありません。

タグ: 統計

posted at 14:31:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#統計 この辺のことは、片側検定の場合には一様最強力検定が存在するが、

帰無仮説μ=0
対立仮説μ≠0

の両側検定の場合には一様最強力検定が存在しないというほぼ自明な数学的事実について、教科書を読んだ経験のある人達はみんな知っていることだと思います。

タグ: 統計

posted at 14:38:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

ああ、もうこんな時間だ。

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posted at 16:22:32

Hiroo Yamagata @hiyori13

22年7月18日

@ShinyaMatsuura @genkuroki え、抜けられたのか!

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posted at 19:25:47

NOBIE.jl @NOBIE41

22年7月18日

ああこれ、民主党政権が貧困層から労働意欲を折って労働市場から追い出して見せかけだけ求人倍率が回復したやつじゃん。
安倍政権になって民主党政権時代に心折られた人たちが労働市場に戻ってきて、それでもなお求人倍率が伸びてるんだから、アベノミクスは本物だ、という指数だよね。 twitter.com/ruins_hover/st...

タグ:

posted at 20:54:01

NOBIE.jl @NOBIE41

22年7月18日

この辺は「真の失業率」を見ればわかる。
民主党時代の「真の失業率」は高止まり。安倍政権になって労働市場から追い出された労働者が戻ってきて、「真の失業率」と厚労省発表の失業率のギャップが埋まった。
twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 20:58:50

非公開

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posted at xx:xx:xx

Huda Nassar @nassarhuda

22年7月18日

The "ju" in "jupyter" notebooks is for Julia.

I'm amazed by how many people know about jupyter notebooks but not #julialang... so... just spreading the word 😇.

タグ: julialang

posted at 22:12:04

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

22年7月18日

ボス「AlphaFoldでは複数のチェインを無関係なチェインで繋げて複合体の構造予測してたりして〜」
ワシ「なんか聞いたことある話やな🤔」

タグ:

posted at 22:19:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

疲労困憊

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posted at 22:20:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

自分自身は1票しか投票できないのですが、自分の「仲間達」の票を合計すると巨大になることがあり得る。

自分の「仲間達」が丸ごとひどい失敗をすることがあり得るわけです。

様々な原因でそうなる。

独特の面白さがあると思います。

この辺の面白さをうまく言葉にできていない感じ。

タグ:

posted at 23:37:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

自分が応援していた候補が当選しても、その段階で「勝った!」と思うのは誤りで、当選させてしまった候補が嘘つきである可能性も十分にあり得るわけです。

こういうリアルワールド「ゲーム」って何か面白くね?

失敗すると本気で後悔する。

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posted at 23:40:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

#Julia言語 エラーメッセージを今回ググってその問題の存在を初めて知りました。

Juliaとは無関係のGRの問題っぽい。

Julia discourse で聞くと教えてもらえるかも。

twitter.com/zeon72679533/s...

タグ: Julia言語

posted at 23:48:32

Katsushi Kagaya @katzkagaya

22年7月18日

大野「非線形な世界」に確率解釈についての部分があり、神経系の進化と考察しているところがあります。測度、頻度、主観と。「確率概念を現実の事象に適用するためには確率の解釈が必要である」という意見ですね。個別の現象に対して考察が必要というのは分かります。www.evernote.com/l/ABVKcfV_90gK...

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posted at 23:56:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月18日

私も心の中では、「部分の部分に対する割合」のように直観的に考えて処理していて、説明するときに仕方無しに「教科書っぽい言い方」に直す感じ。

みんなベイズの定理のような無用の結果が深淵で素晴らしい結果だとミスリードされて人生の時間を無駄に消費している。 twitter.com/sekibunnteisuu...

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posted at 23:57:38

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