黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2022年08月01日

#統計私の経験では、「NHST」という略称とともに主義に基くベイズ統計について語る人達の基本的な事柄へに理解度は低い。

理解度が低い発言を繰り返しても恥じずに済むサークルが既に出来上がっているようにも見える。

ツイッターでも観測されるので要注意。

タグ：統計

posted at 23:48:41

#統計コメント追加

P値を使っていること自体が問題であるかのような説明がされている場合には、ほぼ確実に

　P値を使うこと

と

　有意水準のような閾値を設定して2値的判断をすること

を分離できていない。2値的判断は徹底して注意深く行う必要があるが、それはP値を使うか否かとは別の問題。

タグ：統計

posted at 23:45:28

本田悦朗 @etsuro0112

我が国では新規に発行された国債は、60年で全額現金償還するのがルール。その財源を調達するため毎年、国債発行残高の約1/60を債務償還費として巨額の赤字国債を発行している。これは日本だけのルール。国債償還のために全額借換債を発行するのが世界の常識。赤字国債は国民の福祉のために発行すべし。

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posted at 23:31:45

ここもふ @cocomoff

Julia日本語記事まとめ @julia_kizi

Juliaで学ぶ数理最適化、V化して美少女合成音声して作るわ（？？？？？）

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posted at 23:19:53

荒木飛呂彦コメントbot @araki_h_bot

新しい記事がQiitaにアップされました！#Julia言語 #Julia日本語記事
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タグ： Julia日本語記事 Julia言語

posted at 23:10:28

(─八七年に『ジョジョ』の連載を始めた時、先の構想は決まっていたのでしょうか。)
構想自体は第三部まで、第一部の敵が第三部で襲ってくるというイメージがありましたね。倒したはずのディオが長い時間を経て復活して、ジョースター家の子孫を襲う、という。

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posted at 23:06:41

Julia日本語記事まとめ @julia_kizi

#統計 Rのglmやstan_glmの使い方を知っているだけではダメだということも分かる。

P値や事後分布に関する基本的な事柄について理解していないと、片側検定のP値を、Stanなどを使って複雑に計算して、何か新しいことをやっているかのように見せてしまうことになる。

さすがにこういうのはまずい。

タグ：統計

posted at 22:43:41

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タグ： Julia日本語記事 Julia言語

posted at 22:41:45

@hgn_no_otaku 噓、隠蔽、誤魔化し、をする教員はざらにいる。
twitter.com/ikuji_takuto/s...

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posted at 22:38:23

#統計実質的に通常の片側検定のP値をプロットしているだけだと理解できれば、何も新しいことを含まないことも明らかに感じると思います。

片側検定の通常のP値をプロットするだけなら、Stanを使う必要は皆無なので、arxiv.org/abs/2203.11164 にあるRのコードも「ちょっと大袈裟」な感じ。

タグ：統計

posted at 22:37:57

@hgn_no_otaku このツイートでお察しですね
twitter.com/ikuji_takuto/s...

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posted at 22:37:26

#統計件のACCEPT論文にあるグラフは実質的に

　比率の差ΔがΔ₀以上であるという仮説の片側検定のP値

を横軸をΔ₀に取ってプロットしたものになっています。ベイズ統計の方法を使ってプロットしていますが、この場合には通常の片側検定のP値とほぼ一致します。グラフがぴったり重なる。 pic.twitter.com/ZZmuIEusY2

タグ：統計

posted at 22:34:39

ハガネの連勤術師 @hgn_no_otaku

予想、証明、一般化を考える、とかなら面白そうだけど、学校教育に入り込んだ途端に、10回書いて覚えるとか、この定理を使って受験問題解くとか、恐ろしくくだらない事態になることは目に見えている。

暇を持て余している数学好きの生徒にさわりを紹介して遊んでもらうぐらいがいいのでは？ twitter.com/tooooottttteee...

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posted at 22:29:48

なんでこうインフルエンサー教員たちは掛け算順序やハジキなどに代表される質の悪い教員の存在には触れないの？

そしてこういうツイートに賛同の声が集まるTwitter教員界隈がほんまにキモい twitter.com/ikuji_takuto/s...

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posted at 22:23:42

#統計実際に、各nごとに有意水準α_nを設定して、ベイズ因子を使った検定と通常のP値を使った検定をほぼ一致するようにできる場合があることのデモンストレーションが以下のリンク先にあります。

こういうことができることは渡辺澄夫さんの教科書を読んでいる人達ならよく知っていると思います。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 22:14:56

山口貴士 aka無駄に感じが悪いヤマベン @otakulawyer

#統計正則モデルでの漸近論は、ベイズ因子を使ったベイズ検定に関するP値を使った統計学とベイズ統計の漸近的一致も含んでいます。

ただし、ベイズ検定のP値を使った検定での正しい対応物は「有意水準をnと共に適切な速さで単調に0に収束するようにした場合の検定」になります。有意水準を動かす。

タグ：統計

posted at 22:08:33

日本脱カルト協会　@JSCPR1995 のカルト問題に取り組む第一線の精鋭が執筆した書籍。kindle 版もあります。よろしければ、@JSCPR1995 のツイッターアカウントもフォローしてください。弁護士とは違う視点からの情報発信があります。RT
www.amazon.co.jp/dp/B018VE46Y2/...

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posted at 22:07:51

#統計シンプルなモデルでは、

最尤法経由でP値を使うことと
ベイズ統計を使うことの
標本サイズ→∞での漸近的一致

は数学的に証明されていることなので(渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』第3章を参照せよ)、そういう場合に解釈の違いにこだわるのは意味がないです。

タグ：統計

posted at 22:05:26

ファインマンbot @feynmannnn

権威は真実が何であるかのヒントにはなるかもしれませんが、それは断じて情報の源ではありません。自分の観察が権威ある意見に反する場合は、できるだけ権威のほうを無視すべきです。

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posted at 22:02:18

#統計仮説のP値と事後分布で仮説が成立する確率の近似的一致についての知識と真っ当なP値の使い方を組み合わせれば、事後分布で仮説が成立する確率の取り扱いでやってはいけないことも分かります。

解釈をベイズにすればP値では不正行為とされていたことも許されるいうような言説は極めて有害。

タグ：統計

posted at 22:01:37

#統計

　仮説 Δ ≥ Δ₀ の片側検定のP値

のベイズ統計での対応物は

　事後分布で仮説 Δ ≥ Δ₀ が成立する確率

になり、シンプルなモデルで十分に標本サイズが大きければ、これらは近似的に一致することが多いです。

タグ：統計

posted at 22:01:35

#統計

仮説 Δ = Δ₀ の両側検定のP値の正しいベイズ的類似物の定義を

❌事後分布で仮説 Δ = Δ₀ が成立する確率

とするのは誤り(常に0になる)。正しい定義の1つ(他にもある)は、大雑把に言えば、

⭕️片側検定のP値のベイズ的類似物の2倍

になります。両側検定のP値の定義の仕方の基本に戻るだけ。

タグ：統計

posted at 21:53:13

#統計

 github.com/genkuroki/publ... に追加した解説のスクショ。

仮説 Δ ≥ Δ₀ の片側検定のP値のベイズ的類似物は事後分布で仮説 Δ ≥ Δ₀ が成立する確率になります。

一方、仮説 Δ = Δ₀ の両側検定のP値の正しいベイズ的類似物の定義は非自明になります。添付画像③を見て下さい。これ、重要。 pic.twitter.com/TTgTcglVnK

タグ：統計

posted at 21:49:38

@yujitach

今学期の期末レポートの投稿時間のヒストグラムです。人は何故締切ギリギリにならないと提出しないのか... ちなみにこれまでの担当講義の同様のデータはこちら: member.ipmu.jp/yuji.tachikawa... pic.twitter.com/Dvzo8T2LHS

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posted at 21:47:50

伊勢田哲治 @tiseda

@sakura_osamu 少し前から不穏なうわさはあったのですが、今日これが決定事項で部外秘でもないということを確認しましてツイートしました。決定に関わった方たちは影響の大きさをよく理解しておられなかったのかと思います。

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posted at 21:39:28

片岡剛士（Goushi Kataoka） @kataokagoushi

#統計 #Julia言語

件のACCEPT論文のプロットの再現の見た目を少しだけ本物に近付けました。日本語の解説も追加した。

通常のP値とそのベイズ的類似物を同時プロットしているのですが、ぴったり重なっていて区別がつきません。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/CirnAm0k6x

タグ： Julia言語統計

posted at 21:36:47

（お知らせ）報道でも出ています通り、本日付けでPwCコンサルティング合同会社チーフエコノミストに就任しました。エコノミスト業務に加え、様々な仕事を行っていく予定ですのでよろしくお願いします。

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posted at 21:17:33

としゅきー™ @toshchy

function dodosuko()
arr = ["ドド","スコ"]
hist = UInt16(0)
while (hist & 0x8fff) != 0x0777
i = UInt16(rand(0:1))
print(arr[i+1])
hist = (hist<<1) | i
end
println("ラブ注入♡")
end
@ time dodosuko()

Juliaで書くとこうかな。 twitter.com/Sheeeeepla/sta... pic.twitter.com/peNkFIm6c4

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posted at 21:01:03

sekkai @sekkai

詳細は追ってご報告いたしますが、親身になってご対応下さった顧問弁護士の先生、応援をしてくださった皆さまの力なしには得られなかった判決だと思います。誠にありがとうございました。

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posted at 19:22:01

sekkai @sekkai

コロラド博士こと牧田寛氏 @BB45_Colorado に対して提起していた、Twitter 上の投稿に関する名誉毀損裁判について、2022年7月28日、同氏に55万円の支払を命じる内容の判決が言い渡され無事勝訴となりましたので、この度ご報告いたします。

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posted at 19:18:58

Dr. すきとほる | 疫学専門家 @iznaiy_emjawak

陰山英男のこんなのもある。

数学の理解不足じゃなく、単に男女どちらになるかは独立事象であること（考えて分かることではない。監察結果を知れないとならない）を知らなかった可能性もある。
twitter.com/musicisthebest...

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posted at 18:57:04

@genkuroki ご助言くださりありがとうございます、非常に勉強になりました。
また、元ブログでも黒木先生の一連のツイートを引用させていただきました。

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posted at 17:53:51

佐倉統 @sakura_osamu

@tiseda まじですか！　センター廃止のことはうかがっていましたが、業務自体が廃止とは……。日本の遠隔教育やOCW関連全体にとっても相当衝撃が大きいと聞いています。発展性のある領域だと思うんですが……。

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posted at 17:44:36

伊勢田哲治 @tiseda

京都大学にとってかなりなボリュームの知的資産がここに積み上がっているのでどこかでブレーキがかかるだろうと思っていたのだが、まさかの決定でかなりショックをうけている。

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posted at 16:56:52

伊勢田哲治 @tiseda

Ryohei Yamamoto@福島某所 @so_flat

京都大学の教育に関する情報共有・情報発信をしてきた高等教育研究開発推進センターが９月末で廃止されるとのこと。組織としては廃止されるとしても業務は移管されて残るのだろうと思っていたら、OCWやMOOCやCONNECTも含めてほとんどの業務がそのまま廃止の予定だという。
www.highedu.kyoto-u.ac.jp

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posted at 16:53:12

騒いでたら黒木先生が解説してくれるのではと思っていました。ありがとうございます。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 15:55:31

#統計

❌尤度が大きいなら尤もらしい
↑
これはひどい誤り

標準正規分布と未知の正規分布が半々で混ざっている混合正規分布の標本分布モデルでは、ある値以上では、尤度を大きくすればするほど尤もらしさは失われる。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/PxmJW7tKmv

タグ：統計

posted at 15:26:45

#統計特殊な初期値を採用しない限り、数値的な最適化で t = log σ → -∞ となることは起こらないので、以上の話を数値計算で確認するときには注意。

タグ：統計

posted at 14:21:30

#統計

標準正規分布と未知の正規分布が半々で混ざっている
混合正規分布モデル

で

最尤法は破綻

しますが、尤度函数をローカルマキシマムにするパラメータ値を推定値として採用すると、結構良さげに推定可能です。

t = log σが-∞にぶっ飛んで行かないように最適化を実行すればよい。

タグ：統計

posted at 14:19:08

訂正 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 14:12:46

#統計訂正

❌p(x|μ, t) = 0.5 N(x) + 0.5 N((x-μ)/exp(t))

⭕️p(x|μ, t) = 0.5 N(x) + 0.5 N((x-μ)/exp(t))/exp(t)

または

⭕️p(x|μ,t) = 0.5 pdf(Normal(0,1),x) + 0.5 pdf(Normal( μ,exp(t)),x)

今までずっと"/exp(t)"を書き忘れていた。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 14:11:58

みんな、猫や犬に見えていることがわかってわろた！🤣 twitter.com/sciencenature1...

タグ：

posted at 14:03:23

#統計

 journals.sagepub.com/doi/10.1177/02...
Discuss practical importance of results based on interval estimates and p-value functions, not only on point estimates and null p-values
Valentin Amrhein Sander Greenland
First Published June 3, 2022

の私による紹介
↓
twilog.org/genkuroki/sear...

タグ：統計

posted at 13:50:23

#統計件の論文 arxiv.org/ftp/arxiv/pape... のケースでは、通常の信頼区間とそのベイズ的な類似物は数値的によく一致し、そのことは件の論文の中でも指摘されています。

添付画像の図でもほぼぴったり一致している様子が見えます。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/85cLVIsCDo

タグ：統計

posted at 13:43:00

#統計件の論文を読むよりもロスマンさん達の議論をフォローする方がずっと生産的だと私は思いました。

ロスマンさん達の有名な疫学の教科書の共著者の一人であるグリーンランドさんが共著者になっている最近の次の論文は短くて分かり易いと思います。

journals.sagepub.com/doi/10.1177/02...

タグ：統計

posted at 13:38:54

#統計私が書いた #Julia言語版では、ロスマンさん達の疫学の教科書でもすすめている両側検定のP値函数もプロットしています。

ロスマンさん達も閾値を決めて二値的な判断をすることにこだわることのバカらしさについてよく語っていると思います。

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

タグ： Julia言語統計

posted at 13:34:49

#統計数学的に値が(実践的には無意味な差を除いて)一致することが分かっている場合なので、「頻度論vs.ベイズ」的な解釈論が無意味であることは明瞭です。

この場合にもその手の解釈論に意味があると思っている人達は、「3×4はマルだが、4×3はバツになる」と言っているような人達の同類です。

タグ：統計

posted at 13:31:11

#統計

【途中でベイズの話も論文中に出てきましたが、「真値がXを上回る確率」って、頻度論じゃなくてベイズ界の話を前提にしてるって理解でいいんでしょうかね？】

への正しい解答は

この場合にはそういう「頻度論vs.ベイズ」的な解釈は時間の無駄

です。続く

twitter.com/iznaiy_emjawak...

タグ：統計

posted at 13:28:36

#統計件の論文がやっていることは、2つの二項分布モデルにおける比率の差の片側検定のP値函数をベイズ統計の方法を使って計算してプロットしているだけです。

そのプロット結果は通常の片側検定のP値函数とほぼぴったり重なり合います。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/doWAU9COkW

タグ：統計

posted at 13:26:35

#統計非常に残念なことに、こういう事実を隠して、「頻度論vs.ベイズ主義」のようなくだらない議論を始める立派な経歴を持つ困った人達がベイズ統計の宣伝を行っている場合が非常に多い。

まずは、こういう基本的な場合に、通常のP値がベイズ統計の事後分布を使っても計算できることを学ぶべき。

タグ：統計

posted at 13:25:06

#統計 2つの二項分布モデルに関する正規分布近似を使ったP値とベイズ統計におけるおとなしめの事前分布の事後分布を使って作ったP値の類似物はサンプルサイズが十分に大きければ数値的にほぼ一致します。

これは、通常のP値をベイズ統計の方法を使って計算できることを意味しています。

タグ：統計

posted at 13:25:06

#統計

件の論文 arxiv.org/ftp/arxiv/pape... がやっていることは、通常のP値とそのベイズ的類似物が数値的によく一致する場合に、片側検定のP値のベイズ的類似物をプロットしているだけです。

詳しくは #Julia言語で書いたソースコードを見て下さい。
↓
github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/7GwKkV6HMY

タグ： Julia言語統計

posted at 13:19:59

#統計率直に言ってくだらない内容の論文でした。 arxiv.org/ftp/arxiv/pape... に読む価値はないです。

新しいことは何も書かれていない。

しかし、反面教師として学べることは色々あります。
↓
github.com/genkuroki/publ...
通常のP値とBayes的な類似物がほぼ一致する場合
↓
添付画像

解説に続く。 twitter.com/epidemia_jp/st... pic.twitter.com/66JtG7a4IA

タグ：統計

posted at 13:17:17

＞滝井章理論で言えば、10％割引券が10枚あればタダになるのだろうか。これは凄い。数学界に旋風を起こす新理論だ。

「10％割引券が10枚あればタダにする」というサービスは可能。数学関係ない。

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posted at 10:23:19

こんな人が算数教育界の権威となっていることに驚く。（噓。算数教育界の重鎮が数学出来ないことは以前から知っていた。驚かない）

一方、この記事書いた人も良く分かっていなさそう。

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posted at 10:22:18

山口貴士 aka無駄に感じが悪いヤマベン @otakulawyer

【炎上】滝井章教授「一つの機能につき1/10で故障する場合、機能が10個あれば10/10で故障する」 | netgeek netgeek.biz/archives/123943

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posted at 10:20:14

統一協会を反社会的な団体であると呼ぶことに躊躇はいらない。統一協会は布教教化過程・資金集め・主要な宗教儀式の全てについて組織的な違法行為とする司法判断が積み重なっている。千万単位、億単位の賠償を命じる判決も幾つもある。刑事事件の有罪判決も二桁以上ある。こんな宗教団体は他にない。

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posted at 10:16:05

Shoko Egawa @amneris84

テレビ局は、過去の安易な番組作りがオウム真理教にお墨付きを与えたり、サブカルとしての地位を与えたりしたことを思い出し、責任ある放送をして欲しいと思います。 twitter.com/otsujikanako/s...

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posted at 09:45:27

#統計 p(x|μ,σ)=0.5N(x)+0.5N((x- μ)/σ) (N(x)は標準正規分布の密度函数)というモデルは以下のような場合に使える。

* 母集団は既知の正規分布と未知の正規分布が半々で混ざってできているっぽい。未知の正規分布の側をデータから推定したい。

たったこの程度のことで単純な最尤法は破綻する。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 08:51:32

Corb @corb555

@9s_fora @Sciencenature14 I already have that photo. I could have saved NASA millions. pic.twitter.com/3K5oOimWT1

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posted at 08:46:05

#統計以下のリンク先に話は、

等分散で無さそうな場合に
Studentのt検定を使っている論文をリストアップして
注意と警告を行う

ときに

2つの標本サイズがほぼ等しい場合であれば
結果的に問題がなかった可能性もある

という使い方をできます。

ただし、補正無しで多重検定をやっていたらアウト。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 08:44:23

#統計哲学方面からの統計学を害する行為は、主に「Royallの3つの問い」について宣伝している人たちによって行われているように見えます。

これ社会的な信頼度が高い人が宣伝している場合があるので要注意です。

統計学の哲学で有名なMayoさんも、「Royallの3つの問い」の見方を拒否しています。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 08:21:26

#統計尤度だけに頼る統計分析が破綻するような統計モデルはこのように簡単に作れる。しかもこの手の話は結構有名。

❌尤度はもっともらしさを意味する。

❌尤度は証拠を意味する。

⭕️尤度はモデルのデータへの適合度の指標としては使える場合が多い。

⭕️尤度を最大化しない方がよいモデルもある。

タグ：統計

posted at 08:14:33

しまほっけ @ShimahokkeU

突然おすすめに出てきた理由が謎だけど、面白くて全部見ちゃった。統計やってた大学生の頃に知りたかった内容。

ゲームの検証でも信頼区間とP値出してる人が居るけど、前提条件こそが重要だよね。
youtube.com/watch?v=vz9cZn...

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posted at 08:12:47

#統計 p(x|μ,σ)=0.5N(x)+0.5N((x- μ)/σ) (N(x)は標準正規分布の密度函数)というモデルでは、「尤度はモデルのデータへの適合度の指標」という見方も苦しくなっています。

この場合の尤度はμをデータ中の数値のどれかx_iに設定し、σを0に近づければいくらでも大きくなる。

タグ：統計

posted at 08:10:33

#統計 p(x|μ,σ)=0.5N(x)+0.5N((x- μ)/σ) (N(x)は標準正規分布の密度函数)というモデルの採用は、母集団が

半分は標準正規分布
残りの半分は未知の正規分布

で構成されているとみなすことを意味しています。こういう一見単純に見えるモデルで最尤法は破綻し、事前分布を使う方法はうまく行く。

タグ：統計

posted at 08:07:37

#統計統計モデルをp(x|μ,σ)=0.5N(x)+0.5N((x- μ)/σ)の標本分布としたとき、データの数値x_1,…,x_nに関する尤度函数の最大化は、μ=x_i, σ=0の∞になって、文字通りの尤度最大化は破綻します。

しかし、事前分布または罰則項による正則化でσが0に近付けなくすると意味のある推定ができるようです。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 08:04:17

新潟大学医学部小児科学教室 @Niigata_u_ped

#統計仮に最尤法が使える場合に制限しても、尤度は、「統計モデルのデータの数値への適合度の指標の1つ」としては使えても、証拠の指標としては不適切です。オーバーフィッティングの問題がある。

制限無しだと最尤法が破綻する場合もあるので、尤度を証拠だと言い張るのは相当におかしい。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 07:43:38

"BA.5" が流行してから子どもの感染者が急増し、入院が必要になる、重症化する子どもが増えてしまっています

以前から使われている新型コロナの重症度の定義や一般の方の持っているイメージと実際に起きていることの相違が大きく、入院が必要な子どもも定義上「軽症」にかなりの数が入ってしまいます twitter.com/kosuke_yasukaw... pic.twitter.com/yvAeUp4Lmj

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posted at 07:36:54

#統計尤度を証拠だと言っている人達の問題は

www.google.com/search?q=%22%E...
"証拠" "尤度" を検索

した方が分かりやすいです。

エリオット・ソーバー著『科学と証拠-統計の哲学入門-』

の悪影響が大きい。

こういう本に知的ステータスの高さを与えている人達の問題があることが分かります。

タグ：統計

posted at 07:35:45

#統計「正規性検定をすることも必要かもしれません」と書いてしまっていることはアウト。

「ほぼ正しい」ことを言う人であっても、悪しき伝統側にバイアスがかかっている解説をしていることが多く、理解度については非常に疑わしい感じ。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 07:22:54

Vincent @PhilaMathia

@CommanderTorenn @Sciencenature14 pic.twitter.com/n6DX0FaoyU

タグ：

posted at 07:18:12

مطر @emadmutter

@Sciencenature14 Full picture: pic.twitter.com/fEnj2w1fpn

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posted at 04:48:50

Keep Igbo Alive @keepigboalive