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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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Favolog ホーム » @genkuroki » 2022年08月09日
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2022年08月09日(火)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 ベイズ統計の事後分布のグラフも作りました。

添付画像が事前分布です。(かなりテキトーに設定した)

サンプルを生成させた分布がGamma(10,1)なので、μ, σ²の真の値はどちらも10です。

続く

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/o2xB6bSXaZ

タグ: 統計

posted at 00:29:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 添付画像がサイズ10のサンプルの事後分布の例です。

事後分布が真の値(10, 10)の近くに集まってきている。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/6NPz2Xbxgb

タグ: 統計

posted at 00:31:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 サイズ10のサンプルの場合の

μの事後分布



σ²だけを動かして最大化した尤度の値

を同時プロット。尤度の側は適当に正規化してあります。

サンプルサイズ10の時点でかなりいっちしている! pic.twitter.com/Lq0Htkkgun

タグ: 統計

posted at 00:33:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 サンプルサイズ20の場合。グラフ上で

ベイズ統計でのμに関する事後分布



各μごとにμを固定して最大化した尤度

がぴったり重なって来ている! pic.twitter.com/KghG6yV2cs

タグ: 統計

posted at 00:36:21

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 サンプルサイズ40ではさらによく一致

この場合にはサンプルサイズ20程度で、以下の3つのどれを使っても結果は同じになると言って良さそうなことが分かりました。

* t検定のP値
* 尤度函数の各μごとにμを固定した最大化
* ベイズ統計でのμに関する事後分布

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/4LybsE2JBG

タグ: 統計

posted at 00:39:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 このように、統計学入門の教科書でよく解説されているシンプルな統計モデルの場合には、ある程度標本サイズが大きければ、データの数値とモデル+パラメータ値の整合性の指標として、

* P値函数
* 尤度函数
* ベイズ統計での事後分布

のどれを使っても(ほぼ)同じ結果が得られます。

タグ: 統計

posted at 00:44:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 P値を使う統計学とベイズ統計が全然違うものに見えてしまいがちな理由は、

①P値を使う統計学で統計モデルについてきちんと教えていない。
②尤度についても正確に説明していない。
③P値函数のグラフを見せようとしていない。
④主義の違いで説明しがち。

だと思います。

タグ: 統計

posted at 00:49:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 データの数値と統計モデル+パラメータ値の整合性を測るための道具として、

* P値函数
* 尤度函数
* 事後分布

は3点セットだと覚えておけば、使える道具を増やし易いと思います。

そして、このスレッドで示した例は「ロゼッタストーン」のようなものだと思えます。

github.com/genkuroki/publ...

タグ: 統計

posted at 01:01:29

河合祐介 @tkawai18_tkawai

22年8月9日

ある本を最初のところだけ読んだが、これがすごくしっくりくる感じ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 04:39:18

つるじろう @tsurujiro_drago

22年8月9日

@genkuroki 普通の数と行列の違いを理解していない人が多いですね。
理解していない人は、行列の話をするべきではないですね。

タグ:

posted at 07:01:52

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

22年8月9日

内藤誉三郎、こんなところでその名前を目にするとは。#超算数 では1858年指導要領関係で取り上げたことがあります。ちなみにウィキペディアja.wikipedia.org/wiki/%E5%86%85...。官僚からゴリゴリの保守政治家になったようですね。

タグ: 超算数

posted at 08:44:15

富士見坂 @Te393098

22年8月9日

@kuwamitsuosamu @samakikaku @breathingpower 初めまして😊ありがとうございます
私も疑問に思ってました「EM否定、裁判まで行かなくても地元信者ともめて校長降参」になってるのではないかと
>プールへの自家培養したEM菌散布をOKし今後のEM菌散布の予算の見積もりを依頼した校長先生、事前に調べることをしなかったの?
www.gohongi-clinic.com/k_blog/1164/

タグ:

posted at 08:49:29

富士見坂 @Te393098

22年8月9日

@kuwamitsuosamu @samakikaku @breathingpower 校長先生に自家培養EMを渡した「上流域に暮らすEM婦人」は岐阜県(又は近郊に)お住まいでしょうか🤔
市外局番058。

「おたまじゃくし大量発生💖」の投稿日が2月28日で昨年撒いて「おたまじゃくし」は、時系列がヘンな文章

見積依頼ということはEM婦人はEM販売もしてる様子

cafeohana.exblog.jp/16446058/

タグ:

posted at 09:11:33

富士見坂 @Te393098

22年8月9日

@kuwamitsuosamu @samakikaku @breathingpower 2回目の掃除では「おたまじゃくし大量発生」してても、わからないわ。

05/24
今日はプール掃除を頑張りました。
追川消防団の方々が22日に清掃をして下さっていた
消防団の方が「プールがきれいでした。今年は、EM菌を入れたんですか?」と質問
cms.miyazaki-c.ed.jp/1820/blogs/blo...

twitter.com/breathingpower...

タグ:

posted at 09:41:01

富士見坂 @Te393098

22年8月9日

@kuwamitsuosamu @samakikaku @breathingpower 別の学校の例

>平成18年5月のプール清掃時に排水が少し良くなったと報告をいただきました。
それまでは金曜日に排水口を開け、月曜日に清掃する時に、まだプールの水が抜けておらずバケツリレーで水を汲み上げる必要があったのに今回はその必要が無かったということでした
ultraman1430.blog.fc2.com/blog-entry-35....

タグ:

posted at 09:47:02

富士見坂 @Te393098

22年8月9日

@kuwamitsuosamu @samakikaku @breathingpower EMニュースは「米国の企業では、プールや池、水族館の水質の管理にEMが活用されています。」と、
すでに終了してるリンク先を証拠に紹介してる始末。

日本の企業(が後援してるではなく企業として活用してる例)や水族館のEM活用事例は無い、と思ったら
日本にはシャボン玉石けんがありましたね。 pic.twitter.com/FRl1yqwEHZ

タグ:

posted at 10:09:29

ジョンお兄さん改 @YoSayTouchGot

22年8月9日

海外の院生(多分論文のURL見て来た?)に、githubのjuliaのコードにstar付けられてるので、どっかのタイミングで非線形応答のコードを整理しないとな、、、
LTの空き時間とかかな

タグ:

posted at 10:13:14

. @batmancurated

22年8月9日

open for a surprise, double date edition! pic.twitter.com/08E0H9dEbf

タグ:

posted at 10:34:47

富士見坂 @Te393098

22年8月9日

@kuwamitsuosamu @samakikaku @breathingpower 環境省は総合政策として「こどもエコクラブ事業」
・環境を大切にする心を育んでいくことを目的

2008.2.18
「こどもエコクラブ全国フェスティバル in 北九州」

後援
文部科学省/厚生労働省/福岡県教育委員会
北九州市教育委員会

協賛
シャボン玉石けん(株)
www.env.go.jp/press/9353.html

タグ:

posted at 10:35:36

富士見坂 @Te393098

22年8月9日

@kuwamitsuosamu @samakikaku @breathingpower 実験の結果報告はされてないようですが
文部科学省の「心を育んでいく教育」にすり替わっていくのですよね

2021.8.20
<産学官連携でシャボン玉石けん初の実証実験プロジェクト>生活排水の環境及び生物への影響に関する実証実験プロジェクトを福岡県宗像市にて9月より開始
prtimes.jp/main/html/rd/p...

タグ:

posted at 10:40:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 以上では平均に関する推定や検定については、P値函数、尤度函数、事後分布のどれを使っても大差ないことを示しました。比率に関する推定や検定でも同様です。

以下のリンク先ではこのスレッドで扱わなかったBayes因子とP値の関係を示しています。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 10:44:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 Bayes因子の大きさに閾値を設けて判断することは、通常のP値を使う検定の側では、有意水準αを標本サイズnの単調減少函数になるようにした場合に対応しています。

標本サイズnを大きくしたとき、有意水準が低くなるようにした場合が、ちょうどベイズ検定に対応。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 10:46:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 P値とベイズ統計の関係は、その間に尤度を挟むことによって導かれます。

そのときの大事な前提は、尤度函数が単峰型になって、最尤法で非常にうまく行くということを仮定することです。

統計学入門の教科書によくある推定や検定で使われている統計モデルではその仮定が成立しています。

タグ: 統計

posted at 10:50:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 「尤度函数が単峰型になって最尤法が非常にうまく行く」という仮定が成立していない場合には、当たり前のことですが、最尤法とベイズ法のあいだで違いが生じます。(最尤法があまりうまく行かない場合の比較なので当然)

そういう場合には事前分布を使うベイズ法に軍配が上がります。

タグ: 統計

posted at 10:52:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 「尤度函数が単峰型になって最尤法がうまく行く」場合にP値函数、尤度函数、事後分布のどれを使っても結果に大差はないという事実は、算数での「3×4と4×3を区別することに意味はない」という段階に似ています。

最尤法がうまく行かない場合は「行列ではかけ算の順序に注意が必要」に似ている。

タグ: 統計

posted at 10:55:11

たぬ吉とあきぼうとさやぼう @ponpokopontanu

22年8月9日

うまく隠れてるつもりのたぬ吉👶🎶💕 pic.twitter.com/Exuw9eiNWX

タグ:

posted at 10:55:14

@rna

22年8月9日

引用元を明示して、引用に改変がないことを保証して、アクセシビリティにも配慮して、なるべく書くのも読むのも簡便に、っていう真っ当な要求を満たそうとすると引用RTになっちゃうんですよ。それをリアルタイムに通知飛ばすアーキテクチャに改変したTwitterが悪いと思う。

タグ:

posted at 10:57:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 しかし、統計学の状況の方が数学的に圧倒的にややこしい。

そのせいで、P値を使う方法とベイズ統計の方法のどれとどれを比較するのが正しいかを数学的に認識できずに、おかしな議論を安易にしてしまう風潮が生まれてしまっている。「3×4と4×3は違う」と同類の悪しき議論。

タグ: 統計

posted at 10:57:48

KokyuHatuden @breathingpower

22年8月9日

@Tei393098 @kuwamitsuosamu @samakikaku 文部科学省は「世界最大の江戸しぐさ普及団体」という指摘がありますが、ユネスコスクールの状況を見ると「世界最大のEM菌普及団体」と言えるかもしれません。htn.to/2t1aU3JNTw

タグ:

posted at 11:00:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

@hamada30137146 #統計 この話題では、「不偏推定量にして何がうれしいの?」という疑問に答えなければ、疑問は全然解消しないと思いました。

特にn-1で割るとσ²に不偏推定量になることを一所懸命理解した人ほど「こんなに頑張って計算して何がうれしいの?」と感じると思う。続く

タグ: 統計

posted at 11:09:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

@hamada30137146 #統計 「不偏推定量にして何がうれしいの?」という質問への正直な答えは、「不偏分散が分散の不偏推定量であること自体は大してうれしくない」だと思います。

ここを大学の先生の側が正直に言わずに、とてもうれしいことであるかのような態度をとるから、みんなスッキリしない気持ちになる。続く

タグ: 統計

posted at 11:12:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

@hamada30137146 #統計 統計学入門の教科書で正直な説明がされていないことの多くは、より進んだ教科書を読めば解消します。

不偏性に関する正直な話は、すでに紹介しましたが、例えば、

竹村彰通『新装改訂版 現代数理統計学』
第7.4節「不偏推定の問題点」pp.135-139

に書いてあり、読む価値があります。

タグ: 統計

posted at 11:19:24

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

@hamada30137146 #統計 不偏性が大してうれしい条件でないのに、不偏分散を使うという慣習ができた理由については、歴史について調べないと分からないことだと思います。

考えられる1つの理由はよく使われて来たt検定などとの関係です。t検定とは補正無し標本分散よりも不偏分散の方が相性がよいと思います。

タグ: 統計

posted at 11:22:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

@hamada30137146 #統計 検定や区間推定の結果は多くの人が報告するものなので、結果を比較し易くするために、みんなで同じ流儀で計算する慣習を作ることは十分に合理的です。

そういう文脈では、t検定との関係で不偏分散を使う慣習を作ることには十分な合理性があると思います。

タグ: 統計

posted at 11:25:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

@hamada30137146 #統計 不偏分散がよく使われている理由は、数学的合理性や科学的合理性ではなく、複数の研究者達がコミュニケーションを円滑にするために作り上げた慣習にあるのだと私は思います。

そういう社会学的な話について詰めた議論をしてくれる人がいるととてもありがたいと思っております。

タグ: 統計

posted at 11:28:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

@hamada30137146 #統計 竹村彰通『現代数理統計学』第7.4節「不偏推定の問題点」にはこんな感じのことが書いてあります。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/XGtlCIiNmW

タグ: 統計

posted at 11:38:36

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 教育分野で起こりがちなことは、

①Aという慣習ができあがる。

②その慣習について教えければいけない人達が出て来る。

③単なる慣習に特別な価値があると教える人が出て来る。

④グダグダになる。

例:A=補正無し標本分散よりも、不偏分散を主に使うこと twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 12:27:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 私は統計教育がらみのキーワードでよく検索しているのですが、「数学の中で仮想的にしか計算できない不偏分散の期待値が未知である真の分散に一致する」というだけの話について、まるで「不偏分散を使った方が分散推定の誤差が平均的に小さくなる」かのように示唆するアウトな説明をよく見る。

タグ: 統計

posted at 12:31:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計どちらかと言えば、「不偏にすると平均的に誤差が小さくなる」よりも、「不偏にすると平均的に誤差は大きくなる」の方が正しい場合が多いのに(トレードオフの関係になっている場合が多いのに)、不偏性が期待誤差を小さくするかのように聞こえる説明をするのは非常にまずい。

タグ: 統計どちらかと言えば

posted at 12:35:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 昔からよく読まれて来た竹村さんの教科書でも、不偏性が強くこだわるべき条件ではない理由が具体例を示すことによって説明されています。

もっと普及させた方が良いのは、不偏性への不合理なほど強いこだわりを潰すために必要な知識だと思います。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 12:40:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 不偏性へのこだわりを捨てれば、一様最小分散不偏推定量(UMVUE)は、不偏推定量達だけが住む狭い村(人口が1人の村が典型的!)の中だけで最良のものに過ぎないこともわかります。

地元にヤンキー俺1人!だから、地元で俺最強!(笑)

これ、UMVUEの具体例の作り方で役に立つ知識です。マジで。

タグ: 統計

posted at 12:46:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 竹村さんの本での、(7.38)式で定義されたμ̂²がμ²のUMVUEになっていることの証明でも「地元にヤンキー俺ひとり!だから地元で俺最強!」論法を使っています。同書p.133の定理7.2を参照。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 12:54:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 竹村さんが「不偏推定の問題点」の節の以下のリンク先で引用していない部分で、Stein推定の話も紹介しています。

Stein推定は、最尤法がひどいオーバーフィッティングを引き起こす場合に、事前分布の使用でその害を緩和できるという話になっています。

詳しい解説→ nbviewer.org/gist/genkuroki... twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 13:17:44

sako @SSako86

22年8月9日

理学修士(数学)の人が掛け算に順序があるっていう方が衝撃の事実。
(嘘、えっ?その経歴でっていう人は時々いる) twitter.com/keijuku_nakats...

タグ:

posted at 14:38:29

さかき @KsakakiFunassi

22年8月9日

Julia でのプロットに嵌っている

タグ:

posted at 16:54:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 #Julia 母平均の検定・推定のt-testとベイズ法の比較を拡充した。

以下の添付画像の場合には、サンプルサイズm=80で通常のt-testから来る予測分布とベイズ法による予測分布はほぼ一致している。

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

タグ: Julia 統計

posted at 17:49:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 サンプルはガンマ分布Gamma(10,1)で生成している。真の平均と分散がともに10の場合になっている。

サンプルサイズm=10では、2×2に並べた右下の予測分布のグラフはt-testとベイズでかなりずれている。

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

タグ: 統計

posted at 17:52:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 サンプルサイズm=20

ベイズ法の側の予測分布は事後分布で正規分布の平均を取ったもの。

t-test側の予測分布は、パラメータμの確率的揺らぎの影響を入れたものになっている。(正規分布のパラメータを最尤法で決めたものではない)

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/No6ywK7HNU

タグ: 統計

posted at 17:55:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 サンプルサイズm=40 (倍々に増やしている)

右下の予測分布の違いが小さくなって来ており、色々一致してきている。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/mzdYXc2i6X

タグ: 統計

posted at 17:57:24

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 サンプルサイズm=80

ここまで一致すれば、

 t検定とベイズ法は同じことをやっている

と言って良いと思う。

右下の予測分布は真の分布(今の場合はGamma(10,1))にKL情報量の意味で最も近い正規分布に近付きます。正規分布モデルではこうなる。 pic.twitter.com/POgi7ickrE

タグ: 統計

posted at 18:00:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 通常の検定や推定の代わりに、ベイズ統計の方法を使っても、本質的に同じことをやっていることになる場合が結構あります。

そういう場合にベイズ統計を使って新しいことをやっているかのように見せる論文が出ている場合があるので要注意。色々ひどいことになっている感じ。

タグ: 統計

posted at 18:03:18

積分定数 @sekibunnteisuu

22年8月9日

こんな認識の人が大学院数学出身だと言うことに衝撃 pic.twitter.com/FTOs9CqgMd

タグ:

posted at 18:14:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 自分で、正規分布のベイズ法の実験に必要な公式集が

nbviewer.org/github/genkuro...
正規分布の共役事前分布(正規ガンマ分布)

にあります。ベルヌイ分布モデルのベイズ法の公式集は

nbviewer.org/gist/genkuroki...
Bernoulli分布モデル

にある。WAIC, LOOCV, free energy, WBICの公式も全部書いてある。

タグ: 統計

posted at 18:15:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 通常の検定や推定の代わりに、ベイズ統計の方法を使っても、本質的に同じことをやっていることになる場合が結構あるという事実を知ることは、ベイズ統計の習得の障碍を1つ減らすことになると思います。

統計学入門の教科書にあるような場合の統計分析はベイズ統計で代替できます。

タグ: 統計

posted at 18:19:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 ただし、t検定やそれに付随する平均の信頼区間、二項検定と比率の信頼区間、ABテスト、などについては、ベイズ法を使っても(標本サイズが十分大きい場合には)新しいことはできません。そこは正直に言う必要がある。

ベイズ統計が真に威力を発揮するのは別の場合になります。

タグ: 統計

posted at 18:22:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 ベイズ統計が真に威力を発揮しない場合にも、ベイズ統計の方法を使うメリットはあります。

数学的技巧を使って作った公式を用いて実装された特別な統計パッケージを使わずに、「ベータ分布の乱数を100万個ずつ生成すれば簡単にチェックできるよ」のようにできたりします。


twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 18:31:31

UFO教授 (藤木文彦 Fumihiko @UFOprofessor

22年8月9日

@sekibunnteisuu どうして数学科を出られたのか不思議ですね。入る方は、偶然入れる事はあるでしょうけど。

タグ:

posted at 18:34:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計

以下のリンク先の例は本質的にABテストと同じです。

以下のリンク先のようにベイズ的なモンテカルロ法でリスク比の区間推定を行った結果は、通常のP値を使う方法での信頼区間とよく一致します。

ベイズ統計を使っても同じことしかできない場合になっている。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 18:40:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 ベイズ統計を使っても通常の信頼区間と同じ結果になる場合なのに、一部に、ベイズ主義に関する予備知識がないと理解できない統計分析法を使っているかのように誤解しているように見える人達がいました。

こういう社会的に重要そうな事柄の判断でそういうことを持ち込まれるとマジで困る。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 18:43:30

台風 @taifu21

22年8月9日

@MjUx3HgaZMTmPOx @LimgTW @keijuku_nakatsu 【日本人は
1つ分✕個数と書くことが多いから
1つ分✕個数と書くようにしようか
と説明しています】

何故そんなすぐばれる嘘をついてまで
児童の実生活を否定し、
掛け算の順序を押し付けようとするのですか?

日本ではどちらの順序も流通していますよ?
twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 18:45:09

みみ @doublecovering

22年8月9日

黒木先生こんにちは。
最近統計を勉強しはじめたばかりの者なのですが、p値について調べていたところ、
www.nri.com/jp/knowledge/g...の記事が検索上位に出てきました。この記事内での回帰分析結果の検定の流れ(特に7.と記されている結末)は誤りだと思うのですが、ご見解いただけませんでしょうか。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 18:56:18

ishogaki @ishogaki

22年8月9日

JuliaでMPI使った並列計算で性能出ないと悩んだ件。なんでこんなこと起きるか情報いただけるとうれしいです。
qiita.com/ishigaki/items...

タグ:

posted at 19:06:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

@doublecovering #統計

www.nri.com/jp/knowledge/g... をクリックした途端に以下の添付画像の説明が見えたので、これはひどいと思いました。

こういうクズページを参考にしてはいけないと思いました。

でも、この手のゴミは検索すれば山のように見つかると思う。

あと、回帰分析ではまず散布図をプロットしないとダメ。 pic.twitter.com/xo9aWd913F

タグ: 統計

posted at 19:10:10

Rui Ueyama @rui314

22年8月9日

ジャンプの邪魔をするクロ pic.twitter.com/Hd5wPH9YjW

タグ:

posted at 19:11:38

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

22年8月9日

振り返ると、このJulia旅行はめちゃくちゃプロダクティブで、2週間ほどの滞在で18 commitsと15 PRをJuliaLang/juliaに上げることができた。久々の旅行は楽しい反面慣れてなくて、帰国した後にちょっとメンタルがバタついたけどもう落ち着いた。次に行くときはもう大丈夫そう。
github.com/aviatesk?tab=o...

タグ:

posted at 19:35:05

みみ @doublecovering

22年8月9日

@genkuroki ありがとうございます。
黒木先生にお聞きしてよかったです。

タグ:

posted at 19:35:25

積分定数 @sekibunnteisuu

22年8月9日

@tomoak1n @Yta8Ntion1FKvR0 @golgo_sardine @keijuku_nakatsu やり方覚えるのが算数、などと言っているのですね。

ダメだこりゃ~ pic.twitter.com/m2JWSWhhsU

タグ:

posted at 20:19:28

経済学101 @econ101jp

22年8月9日

グローバル・サプライ・チェーンと戦争 (2022年6月9日) econ101.jp/%e3%82%b0%e3%8...

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posted at 20:28:48

どーん_なう @dawn_now

22年8月9日

夜、汗でTシャツがドロドロになるので、今季初の自室冷房で
28℃まで下げたが、棋力は向上しないようだ。 🥴

「 [ 5路 Lv1 ] 8対11で敗北しました。」 0勝131敗

#ぷよ碁
#囲碁

puyogo.app/rp?kf=QjMkNCIy...

タグ: ぷよ碁 囲碁

posted at 20:33:48

TaKu @takusansu

22年8月9日

nieru.net/TaKu/10/4
市川 伸一氏は低学年,中学年では、【理解を重視した学習方略を使用】していないような発言をしています。
それの亜種(発達段階の悪用)のように思えます。
#超算数 ではありがちなのかもしれません。
twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ: 超算数

posted at 20:45:11

Masa @akazaru

22年8月9日

ギリギリで勝てたw [7路 Lv2]22対21で勝利しました。 puyogo.app/rp?kf=RGVkY2JT... #ぷよ碁

タグ: ぷよ碁

posted at 21:10:03

河合祐介 @tkawai18_tkawai

22年8月9日

相変わらず、こういうデタラメなことを言う人が現れて。
指導要領なんて公開されてるんだからでたらめ言う前にググりましょう pic.twitter.com/MW0iyVLi3A

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posted at 21:29:45

TaKu @takusansu

22年8月9日

@E_Fessenden @sekibunnteisuu @tkawai18_tkawai 「3×4=3+3+3+3」であって「3×4=4+4+4」ではないというのは、等号をどう認識しているのだろう。

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posted at 21:58:30

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

22年8月9日

@takusansu @sekibunnteisuu @E_Fessenden @tkawai18_tkawai 「認識」って何それ美味しいの?世の中はルールなんだよ♬ とか言いつのるのだろうなぁ。

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posted at 22:09:32

Limg @LimgTW

22年8月9日

@takusansu @genkuroki @E_Fessenden @sekibunnteisuu @tkawai18_tkawai 計算結果が同じなだけで、"意味" ってのが異なるらしい。

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posted at 22:18:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 P値函数・尤度函数・事後分布のどれかについて考えるときには、発想を「成立する確率」や「含まれる確率」から「データの数値との整合性」に切り換えることが重要。

それら3つを比較するときには、発想を「ぴったり等しい」から「近似的に等しい」(標本サイズ→大)に切り換えることがポイント。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 22:23:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 実際の使用時のサンプルサイズで実践的に無視できる程度の違いが出なければ実質的に同じと考えられることを忘れないことが重要。

違うもの達を、「ぴったり等しいかどうか」という発想で、しかも実践的にはあり得ないくらい小さな標本で比較するのは、ダメな考え方。

これ、よく見ます。

タグ: 統計

posted at 22:26:48

河合祐介 @tkawai18_tkawai

22年8月9日

@LimgTW @takusansu @genkuroki @E_Fessenden @sekibunnteisuu 更におかしな予備校講師が参加でカオス。乙ですw

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posted at 22:56:53

TaKu @takusansu

22年8月9日

@LimgTW @genkuroki @E_Fessenden @sekibunnteisuu @tkawai18_tkawai 「3×4=3+3+3+3」や「3×4=4+4+4」は正しいが、「3×4」と「3+3+3+3」は"意味"が同じで、「3×4」と「4+4+4」は"意味"が異なる?
私には想像出来ない世界w

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posted at 22:59:55

Limg @LimgTW

22年8月9日

@takusansu @genkuroki @E_Fessenden @sekibunnteisuu @tkawai18_tkawai この方はいわゆる掛け算の順序とも違う意味付していることに注意。問題視されている掛け算の順序を把握してない可能性が高いです。これはこれで問題だが、別問題として切り分けた方が吉。 twitter.com/limgtw/status/...

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posted at 23:04:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 Aさんに0<p<1を満たすpを選ばせて(秘密にしておく)、rand()函数をn回実行させてp以下の値が出た回数kを報告してもらったとします。

仮にn=2回中k=1回がp以下だったとしましょう。

このとき、Wilsonの95%信頼区間は [0.09453, 0.90547]

この区間にpが含まれる確率は95%か?続く

タグ: 統計

posted at 23:41:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 実はAさんは0.5から1.0の間の数を選んでいる確率が高いことが分かっていたとします(Aさんの癖)。

そこで、事前分布をBeta(7, 3)に設定することにします(添付画像)。

さらに話を簡単にするために、実際にAさんはこの事前分布に従ってpの値をランダムに決めると仮定しましょう。続く pic.twitter.com/dFYnrmhukL

タグ: 統計

posted at 23:45:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 そういうAさんが「n=2回中k=1回がp以下だった」と報告して来たなら、pの事後分布は

Beta(7+k, 3+n-k) = Beta(8, 4)

になります。

pが含まれる確率が95%の区間は例えば [0.39026, 0.89074] と作れる。

以上の結果のまとめ
pic.twitter.com/f6BjPE0W7Q

タグ: 統計

posted at 23:49:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 以上の設定で、Wilsonの95%信頼区間にpが含まれる確率は95%では全然なくて、98.5%になります!

確かにこの場合には、「95%信頼区間にpが含まれる確率は95%だ」と言うことは、「近似的に」という但し書きを付けても言い難いです。続く pic.twitter.com/KmMlyOrjYQ

タグ: 統計

posted at 23:52:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年8月9日

#統計 しかし、Aさんが思い浮かべた数pを本気で推測したい人がサンプルサイズをn=2にすることはあり得ません。以上のストーリーは実践的ではありません。

あなたならばAさんに何回rand()を実行させたいでしょうか?続く

タグ: 統計

posted at 23:54:55

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