黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2022年08月13日

2つめのnote記事です！！！
「プレイヤーAがプレイヤーBより強い確率」をベイズ推定で考える方法について書きました！

【麻雀】安定段位をベイズ推定する｜一方通行 @ippou1000 #note note.com/ippou1000/n/nf...

タグ： note

posted at 22:52:55

極上のスイーツ @sweetroad5

浅草や鎌倉、京都など全国的に展開しているお店「芋ぴっぴ」の、糖度50度以上の熟成焼き芋にカスタードをたっぷりのせて表面を炙った「焼き芋ブリュレ」✨ pic.twitter.com/ggQC6Kosio

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posted at 22:04:13

Yuki Nagai @cometscome_phys

@physics303 こんなのもあるみたいですね。

qiita.com/msekino/items/...

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posted at 21:40:10

yudai.jl @physics303

SVDもFull SVDはいらないと思うので，arpackに直そう．

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posted at 21:31:07

yudai.jl @physics303

多少，無駄なコードを書いている気もするのでもっと良い実装があれば知りたい．．

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posted at 21:29:48

yudai.jl @physics303

実装できた！実験は白黒画像410枚をランク(4,6,100)で分解して再構成して，もとの画像と比較している様子．

丸一日かかってしまった．．．今はランクを決め打ちしているけど，明日はちゃんとtruncated-SVDになるように修正しよう．
arxiv.org/abs/1606.05535 pic.twitter.com/X7BuGctcw3

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posted at 21:29:47

極上のスイーツ @sweetroad5

浅草や鎌倉、京都など全国的に展開しているお店「芋ぴっぴ」の、糖度50度以上の熟成焼き芋にカスタードをたっぷりのせて表面を炙った「焼き芋ブリュレ」✨ pic.twitter.com/EtXWXv0BdG

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posted at 21:29:31

twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 20:13:21

#統計私の経験では、権威的に昔から普及しているその手の基準は当てにならないことが多いように思えます。

自分でJuliaなどに計算させてチェックしないと信用できない。

ついさっき分割表に関するCochran規準は正しくない権威的な俗説であることの説明を書きました。 twitter.com/dannchu/status...

タグ：統計

posted at 20:12:30

#統計そして、効果量の指標として、

* 比率の差
* 比率の比
* 比率のオッズ比

などが考えられるが、これらの信頼区間の計算とP値の計算を整合的にしておかないとまずい。

Rで満足できるパッケージが見つからない。

#Julia言語では自分で実装した。

どこかのタイミングでパッケージ化したい。

タグ： Julia言語統計

posted at 20:06:59

#統計あと、分割表についてはχ²検定であってもFisher検定であっても、効果量の指標についての信頼区間を必ず計算するべきです。「効果なし」という仮説のP値だけに頼るのは非常にまずい。
↓
journals.sagepub.com/doi/10.1177/02...

タグ：統計

posted at 20:03:36

#統計検出力のプロット。対数スケールの横軸はパラメータとしてのオッズ比。

Fisher検定を使うと検出力は下がる。

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

タグ：統計

posted at 19:59:53

#統計 Binomial(80, p=0.4)×Binomial(80, q=0.4)でデータを生成したときに、仮説p=qが名目有意水準αで棄却される確率のグラフ。

Fisher検定だと、有意水準5%なのに3%よりちょっと大きめの確率でしか棄却されない。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/2z33PVH3Wq

タグ：統計

posted at 19:59:50

#統計お勧めの文献はこれ

www.jstage.jst.go.jp/article/dds/30...
連載第3回
医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較
朝倉こう子・濱﨑俊光

Cochran規準の俗説の権威に従わずにコンピュータで確認してから、どうするべきあるかを解説している。

科学的であるためにはこうでなければいけない。 pic.twitter.com/ZVfAbynq6u

タグ：統計

posted at 19:40:23

#統計【データ数が5以下のセルが一つでもある分割表では、フィッシャーの直接確率検定を推奨】という説が証拠となる計算結果を示さずに、天下り的に主張されていることが多い。

こういう傾向は無くして行かないとまずいと思った。

なによりも証拠を示さない態度がまずい。

github.com/genkuroki/publ... twitter.com/bbiostatistics... pic.twitter.com/K3cTOdG5GX

タグ：統計

posted at 19:40:20

#超算数また、【
iii) 「為す」*すことはできるだけ能率的にしたい。…*「為す」ということは、心理学的な意味においては、抽象的な思考も含んでいる。
】(65)とも。抽象的な決まり文句ではあり、数学と算数は違うと言い抜けることもできるだろうが、増加と合併を操作的な活動で学ぶこととは乖離。

タグ：超算数

posted at 19:37:40

Julia日本語記事まとめ @julia_kizi

#超算数ちなみに坂間氏、中学校教員時代には【生徒の学習を能率化してやる】(69)ことを願っていた。
坂間利昭「個別指導をするにあたって」『算数と数学』復刊第9号 (1954年5月、原稿日付: 1953年10月10日)、65-9ページ。dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid...

タグ：超算数

posted at 19:37:39

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
 qiita.com/kimseok1973/it...👈

タグ： Julia日本語記事 Julia言語

posted at 19:10:23

#超算数 5ページの教科書工程表によれば、1980年4月に使用開始の教科書を規定する文部省の諸規則は1977年以前に成立していなければならないことになる。可能性としては正式に成立する以前に役人から出版社へのレクのようなものがあったとしたら、数ヶ月程度先行するか。関与は教科調査官時代だろう。 pic.twitter.com/JUVfOkE1SS

タグ：超算数

posted at 17:58:50

#超算数つぶ二さんに教えてもらったがtwitter.com/tsubu_02/statu...、
坂間利昭「新しい教科書の誕生」『日本数学教育学会誌』第62巻 (1980年) 第4号、3-6ページ。doi.org/10.32296/jjsme...
によれば、このような提案は【改善調査委員会】から文部省になされたと思われる。当時の所属は初中局。

タグ：超算数

posted at 17:48:24

#超算数坂間は、どのような資格でかは不明ながら、教科書検定課に一連の提案を行い(43)、その一部が教科書検定基準や検定基準実施細則に反映されたという(45)。大判化の時期と坂間の経歴を照らし合わせる必要がある。

タグ：超算数

posted at 17:39:02

@tsubu_02 #超算数坂間の半公式解説本にも遺稿集にも、現代化自体は1977年指導要領でも維持されるべきと答申された胸記述が。だから数学を生み出す方針の存置は理解可能。ただし、「どう」生み出すのかが死活的に重要でしょう。増加と合併を区別してどんな【将来の方向】があるのかtwitter.com/temmusu_n/stat...？

タグ：超算数

posted at 17:30:53

#超算数 1年生の算数教科書が大判化することの意義は、操作的な活動にある。A5判型では教科書のイラストの上におはじきやブロックを乗せて操作を行うことが難しかったらしい(44)。

タグ：超算数

posted at 17:25:01

つぶ二 @tsubu_02

@temmusu_n なお、坂間氏は都立大泉高校(都立西高校の次グループくらいの進学校)の教諭でした。

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posted at 17:24:02

#超算数【それ[操作的な活動重視]は、教科書の大判化（後述）によって実現され、今日に及んでいる。】(41)とあることからも、坂間の教育観における教科書の重要性が知られる。大判化とは教科書の判型が緑表紙本以来のA5からB5へと変わったことをさし、坂間自身は1年生での大判化を達成したと述べる。

タグ：超算数

posted at 17:21:10

つぶ二 @tsubu_02

@temmusu_n この時の指導要領で現代化からゆとりへと変化しましたが、どちらも数学を生み出すとの中島氏のテーゼは変わってませんね。
www.jstage.jst.go.jp/article/jjsme/...

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posted at 17:20:47

#超算数【それは、教科調査官の地位の問題であり、教科書から「集合」という言葉を追放するためであった。】という記述、地位の問題に言及する意味は不明。後半は坂間氏が当指導要領の直前(兼任したのか？)及び当指導要領有効期限内に、教科書調査官になったことと併せて理解すべき記述だろう。

タグ：超算数

posted at 17:06:10

The Oware Society @Oware_Society

Ce clip présente le match final du match de grande finale entre Apkemon Souradjou et Orou Casimir du Tournoi De L'Independence Du Jeu Awale Dans La Commune De Bassila, qui a eu lieu le lundi 1er août 2022

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posted at 17:00:32

The Oware Society @Oware_Society

This clip features the final game of the grand finale match between Apkemon Souradjou and Orou Casimir of the Tournoi De L’Independence Du Jeu Awale Dans La Commune De Bassila, which took place on Monday 1st August 2022 pic.twitter.com/JteKSjre4x

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posted at 17:00:30

#超算数合併と増加については【算数という教科は児童の発達段階から見て低学年に時間が増加されても、中学年で扱う内容を繰り上げて指導することができないのである。…そこで、操作的な活動を重視して具体的な体験をさせることを推進した。】との記述が重要。余分な時間を持て余していたのか？

タグ：超算数

posted at 16:57:08

#超算数ちなみに第1委員会の課題は「小学校低学年における教科構成等のついて」だった(同)。坂間は理科、社会についての答申に着目し、次回指導要領における生活科創設に繋がったと述べている。同委の算数関係の活動は記述がないが、ここにも増加と合併の区別に関連する内容があるかもしれない。

タグ：超算数

posted at 16:50:20

#超算数即ち指導要領から「集合」の語を放逐したのは、教育課程審議会だった。当時の教育課程審議会に設けられた課題別委員会のうち「第2委員会」の担当した課題は「小・中・高等学校の教育内容の一貫性及び水準について(算数、数学を中心にして)」であった(36)。実質的には現代化を審議したとみる。

タグ：超算数

posted at 16:50:20

#超算数 41ページには、前指導要領にあった集合の概念が徹底的に排除される様子が描かれる。集合という語さえ【使用してはならないとなった】ことの意味は、直上のツイの通り、教育課程審議会答申(中央省庁改組以降は中教審答申)と指導要領が並行して作成される事実に基づいて理解されるべきである。 pic.twitter.com/IrJCrnBI4s

タグ：超算数

posted at 16:50:19

#超算数坂間氏本人の回顧による1977年指導要領
坂間利昭「学習指導要領作成の背景と課題: 昭和52年の改訂を例として」『無限を求めて』2016年 (原稿日付: 2005年2月1日)、35-48ページ。
40頁に教育課程審議会答申の前から指導要領作成がスタートすること、教科調査官の影響力が大きいことがある。。 pic.twitter.com/Q35qVza5IG

タグ：超算数

posted at 16:50:18

wakuwaku3 @covidacc

元ネタはこちら
じゃあ、カタールのこれなんだというと
カタールは色々な調査がありますが非常にワクチン前から抗体保持率が高く(図１)一方で多くの陽性を検出できてないという特殊な点があります
twitter.com/j_sato/status/... pic.twitter.com/UlGTU6kGDw

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posted at 16:26:17

#統計だから、Stanに与えた「モデル」の記述だけからWAICなどを計算してくれるパッケージを安易に使うとほぼ確実にWAICなど(交差検証を含む)を誤用してしまいます。

多くの場合に大量の数値積分の計算が必要になる。

脱線した。

タグ：統計

posted at 16:23:31

#統計 WAICなどをベイズ統計で使う場合には、予測分布の概念が結構鬼門になっていて、Stanなどに与える「モデル」の記述からは予測分布は一意に決まりません！

WAICは予測分布の予測の平均的良さ(小さい方が良い)の指標なので、WAICは予測分布の定義を決めないと決まらない。続く

タグ：統計

posted at 16:23:29

knxm @knxm

統計・機械学習の理論を学ぶ手順 qiita.com/kueda_cs/items...

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posted at 16:15:26

#統計 P値を使う統計学側での適切な予測分布の定義は非自明です。

以前の私は、最尤推定値をモデルの確率分布のパラメータ値に代入したものを予測分布の定義だとして良いと誤解していました。それだと、パラメータの点推定の確率的揺らぎが予測分布に全く反映されておらず、よろしくないです。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 16:14:27

#超算数坂間利昭氏(1930-2008)の略歴 (78)
坂間利昭『無限を求めて』坂間賀世子・酒井義知編東京、弘報印刷出版センター、2016年。
による。遺稿集を編集したのは坂間の子と孫。1951年指導要領執筆陣が1910年前後生まれ、1958年・1968年指導要領の中島健三が1921年生まれ。坂間は第3世代といえよう。 pic.twitter.com/8wumZWhM7e

タグ：超算数

posted at 16:09:55

#統計 1標本のt検定と正規分布モデルでのベイズ法の比較。

t検定の側でも予測分布(予測区間に対応する分布、最尤推定値を正規分布のパラメータに代入したものとは違う(重要))を定義して、ベイズ法の予測分布(事後分布で正規分布の平均を取ったもの)を比較しています。2×2の右下。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 16:09:20

#超算数各学習指導要領における授業時数(正確には学校教育法施行規則の別表1が定めるが指導要領に対応して改訂される)の表があったので参考にリンクをつける。1947年と51年の授業時数は指導要領にパーセンテージで記述されているので、算出の根拠を知りたいところではあるteachforjapan.org/entry/column/2...。

タグ：超算数

posted at 16:08:31

Julia日本語記事まとめ @julia_kizi

#統計細かい話2

事後ベータ分布の正しいパラメータ値は(x+a, n-x+b)です。

speakerdeck.com/ueniki/beizuto... pic.twitter.com/KIUAuSYSrm

タグ：統計

posted at 16:01:51

新しい記事がZennにアップされました！#Julia言語　 #Julia日本語記事
 zenn.dev/dannchu/articl...👈

タグ： Julia日本語記事 Julia言語

posted at 16:00:09

#統計細かい話

共役事前分布の例がおかしい。

正規分布の共役事前分布は正規逆ガンマ分布。

ポアソン分布の共役事前分布はガンマ分布。

speakerdeck.com/ueniki/beizuto... pic.twitter.com/9MphYbsE1I

タグ：統計

posted at 15:59:54

#統計 P値に関するASA声明 www.biometrics.gr.jp/news/all/ASA.pdf の翻訳者の佐藤俊哉さんはP値と信頼区間の正しい使い方に関する講義 youtu.be/vz9cZnB1d1c でASA声明を利用しまくっています。

P値に関するASA声明をP値の使用を否定している文献であるかのように引用する行為は、統計学教育を邪魔しています。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:38:27

wakuwaku3 @covidacc

宮澤大輔氏/j_sato氏の反ワク誤解釈コンビの残る数少ないワクチン逆効果噂話の牙城「カタールで7-9カ月目位に発症予防有効性が一時的に-10%程,ADEだ」という話
検査をまあまあする国で既感染を除き十分な観察期間をとった7個の研究でいずれも負の効果は再現できず反ワクの願い通りにはいかないようです pic.twitter.com/z1Rl7FZStp

タグ：

posted at 15:27:33

#統計「効果は○○である」(○○は具体的な数値)のP値もオールオーバーで求めた結果(もしくはP値函数全体)は、効果を意味するモデルのパラメータの事後分布とほぼ同じ情報を持っています。

個人的にはP値の使い方がベイズ統計に近付いて来ていると思っています。

タグ：統計

posted at 15:19:59

#統計 P値の使い方に関する最前線の議論は最近の論文

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

で読めます。これは短くて非常に分かり易いのでおすすめ。

「効果はない」という仮説のP値だけではなく、「効果は○○である」(○○は具体的な数値)のP値もオールオーバーで求めた方が良いと提案しています。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:17:00

#統計添付画像は件のスライド

speakerdeck.com/ueniki/beizuto...

より。この引用の仕方だとP値に関するASA声明がまるでP値の使用を批判するために書かれた文献のように誤解させてしまいます。実際にはP値の誤用を批判し、P値を正しく使うために役に立つ内容になっています。
↓
www.biometrics.gr.jp/news/all/ASA.pdf pic.twitter.com/qC0NwTwaWm

タグ：統計

posted at 15:13:11

#統計件のスライドでは、渡辺澄夫さんを味方側に引き入れようとする行為は、渡辺澄夫さんが繰り返し否定して来た考え方を渡辺澄夫さんが肯定しているかのように見せる行為になってしまうので非常にまずいです。

他にもまずい引用があります。続く

タグ：統計

posted at 15:06:31

#統計再掲になりますが、添付画像①は件のスライド

speakerdeck.com/ueniki/beizuto...

より。②③は渡辺澄夫さんの

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...

での説明。 pic.twitter.com/3UJuBXJhmk

タグ：統計

posted at 14:58:55

Juliaで二項分布を正規分布・ポアソン分布で近似する｜清水団 zenn.dev/dannchu/articl... #zenn

タグ： zenn

posted at 14:53:03

#統計件のスライドで渡辺澄夫さんの言葉を引用するならば、件のスライドの内容がもろに主義に基く統計学の話になっていることが、渡辺澄夫さんの発言群と真っ向から対立することになることがわかるような引用にするべきでした。

タグ：統計

posted at 14:49:39

#統計件のスライド全体を見れば、もろに俗な「主義に基く統計学」の話をしていることは明らかで，スライドのこのページにおける渡辺さんの言葉の部分的な引用は読者に「主義」を積極的に使ってよいと渡辺澄夫さんが言っていたと誤解させる危険性があります。

speakerdeck.com/ueniki/beizuto...

タグ：統計

posted at 14:43:50

#統計

添付画像は watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab... より。

回答1の【好きな主義と好きな方法を使うことができます】は「主義に基く統計学を好きに使ってよい」という意味ではありません。

回答2、3で「主義」を赤字にして否定して【数理科学が必要】【数理科学へ進みましょう】と書いてあります！ pic.twitter.com/d6rfHLLIqZ

タグ：統計

posted at 14:39:36

#統計ただし件のスライド自体も加害行為になっている。

【好きな主義と好きな方法を使うことができる】とリンク先PDF p.5の言葉を引用しているのですが、その次のページの

【推測に「主義」は不要です。
推測を当てるには数理科学が必要です。】

も引用しないと意味が変わってしまいます！ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 14:34:52

#統計このスレッドでは「頻度主義vsベイズ主義」の勉強会のスライドを問題にしてしまいましたが、本当に責められるべきなのは、おかしな考え方に知的ステータスを与えて広めている大学の先生達です。

算数教育の問題の高等教育版だと言っても良いと思う。

タグ：統計

posted at 14:14:27

#統計大学の講義でも、このベイズでないと言われている肖像画を講義資料の中で使用している困った先生が相当数いるものと思われます。

学生の側は

>それは本当にベイズなんですか？

>内容の理解と無関係な怪しげな肖像画を引用するのはやめてください。

とはっきり言うべきです。

タグ：統計

posted at 14:09:56

#統計ベイズ解説ワールドで最も滑稽な話の1つは、ベイズではないと言われている肖像画をベイズの定理の解説時に引用するおかしな人達が沢山いること。

添付画像は ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%88... より。【疑わしい】とはっきり書いてある。

詳しくは→ www.york.ac.uk/depts/maths/hi... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/7VsJ9zKxfk

タグ：統計

posted at 14:05:48

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

#統計訂正

❌所謂得意モデル
⭕️所謂特異モデル twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 13:30:00

トンデモ算数の背景には心理学の悪影響がある気がする。
心理学一般が悪いというわけではなく、エセ科学的な・・・ twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ：

posted at 13:28:41

#超算数

「あわせていくつ　ふえるといくつ　指導案」でググると、こういうくだらない授業案がすぐに見つかる。

「おかしな教員がおかしな授業をしている」のではない。こういう授業が望ましいとして、推奨されている。

教員はこんなのサボタージュすべき。
kyoiku.sho.jp/154066/

タグ：超算数

posted at 13:17:57

#統計 P値とベイズ統計の間の相互辞書を作る作業によって、どういう場合にベイズ統計が強いかも理解し易くなると思います。

「ベイズ統計が弾圧されていた！」とか「ベイズ主義バンザイ！」と叫ばなくても、コンピュータで遊べる数学的モデルの性質を見ればベイズ統計の素晴らしさが分かります。

タグ：統計

posted at 13:17:38

稲叢・晴渡る @Inamura_sky

こういうのがコスプレの醍醐味
#c100 #コミックマーケット100 pic.twitter.com/ejz7YeryHG

タグ： c100 コミックマーケット100

posted at 13:14:38

#統計以上とは別に、最尤法がうまく行くための条件「尤度函数が単峰型になっている」が崩れている場合(所謂得意モデル)の場合にも、ベイズ統計が強いです。

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。

タグ：統計

posted at 13:14:05

#統計パラメータに関する罰則項を対数尤度の-1倍に追加する「正則化」がうまく行く例はたくさんあります。コンピュータでも簡単に試せる。

「主義」については一切触れずに、データサイズとの比較できるパラメータ数が非常に多い場合には適切に事前分布を使った方がよい、という話をできます。

タグ：統計

posted at 13:11:52

#統計最尤法がうまく行かない場合の歴史的に有名な例はStein推定の場合です。データの数値の個数とモデルのパラメータの個数が同時に大きくなるような場合には、最尤法の漸近論は使えません。

事前分布でオーバーフィッティングを抑え込んだ方が推定の誤差が小さくなる。

タグ：統計

posted at 13:08:48

#超算数　引き算も似たり寄ったり pic.twitter.com/T7fV4hqsCg

タグ：超算数

posted at 13:08:04

#統計しかし、それと同時に「ベイズ統計を使わざるを得ない」と感じさせるような例もたくさんあることに気付きます。

P値とベイズ統計の間の翻訳辞書作成の肝は最尤法がうまく行っていること。

だから、最尤法がうまく行かない場合には、辞書作りは破綻します。そういう場合にベイズ統計は強い。

タグ：統計

posted at 13:06:00

#超算数　
●●→　←〇〇〇〇〇　などとノートに書かせる。
当然、合併と増加で書き分けるように、となるんでしょうね。最悪。 pic.twitter.com/y5XQ2iymK3

タグ：超算数

posted at 13:03:14

#統計間に最尤法を挟んでのP値とベイズ統計の間の辞書作りをして行くと(そのとき必ずコンピューで例を作りまくること！)、「主義」について考えることそのものがアホらしくなります。

「どちらを使っても(適切な翻訳を通して)同じ」と言える場合が多数あることを非常によく納得できるはずです。続く

タグ：統計

posted at 13:03:04

#統計 P値の側として最尤法の漸近論を基礎とするP値(特に対数尤度比検定、スコア検定)を採用すると、P値を使う話とベイズ統計の話のあいだの相互翻訳の辞書を作れます。

P値とベイズ統計の間に最尤法を挟むわけです。続く

タグ：統計

posted at 13:00:30

#超算数　
学校図書の最新版見たけど、さらに劣化している。

このページだけで、ブロック操作や書き順などトンデモ算数が凝縮されている。 pic.twitter.com/uUGFJTkhiA

タグ：超算数

posted at 12:58:58

#統計 P値を使う話とベイズ統計の話の間にn→大で通用する翻訳を作るときには、渡辺澄夫著『ベイズ統計の理論と方法』の第3章を参考にするとよいです。

pp.80-82の例9と注意31では、AIC, BIC, 通常の検定のn→大での様子を比較しています。(BICの話は近似的にベイズ因子の話になる。)

タグ：統計

posted at 12:56:50

#統計二項分布モデルのようなシンプルなモデルでは。ベイズ因子に定数の閾値を設けることと、通常の検定でnと共に有意水準を単調減少させることは、近似的に同値であることも示せます。

このようにP値とベイズ因子のあいだも相互翻訳可能になっている。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/SdCZfbNxv8

タグ：統計

posted at 12:42:48

Emi E. Nakayama　MD, @EmiNakayama7

お子さんなどでオミクロンBA.1に感染してしまった方は、それで免疫がついたと思わずに、ワクチン接種をしてS抗体を高く保つようにしてください。

まだワクチン接種ができない乳幼児を守るために、ワクチン接種と「三密回避」で今の流行の早期収束にご協力をお願いします。(コクーン戦略）36/36

タグ：

posted at 12:40:40

昨年末の二週間の完全絶食中に見たら精神的に死んでたと思う。 twitter.com/sweetroad5/sta...

タグ：

posted at 06:13:10

#統計「主義思想哲学が異なる全く別の○○」のような言説にある程度以上の経験を持った人は騙されないものだと思いますが、そうなっていない分野があるようで、一体どうすればよいのだろうかと思います。

タグ：統計

posted at 06:10:01

#統計「上位互換」は少々言い過ぎなのですが、「主義思想哲学が異なる全く別の統計学」というような明らかに馬鹿げた考え方に陥るよりは、「上位互換」というような方向から攻めて行った方が良いように思えます。

タグ：統計

posted at 06:09:59

#統計個人的な感覚では、通常のP値や信頼区間を使う統計学についてはP値函数 twilog.org/genkuroki/sear... の言葉でせいりしており、シンプルなモデルでのP値函数と事後分布の関係から、ベイズ統計は

❌別の統計学

ではなく、

⭕️上位互換な統計学

だと思う。事前分布という新しい道具が増えている。

タグ：統計

posted at 06:05:54

#統計 #Julia言語

上で使った github.com/genkuroki/publ... では、

* 単峰型連続分布のHDI (highest density interval)
* 単峰型連続分布の密度函数の左側と右側の逆函数

の実装例があります。

タグ： Julia言語統計

posted at 06:01:39

#統計「主義」に基く統計学は高等教育を受けた人が知的能力を劣化させる最も簡単な手段になっているのではないか？

タグ：統計

posted at 05:55:08

#統計「主義」で統計学を分類するとどうしてもこういう滑稽な話になってしまいます。

豊田秀樹さんの所謂『瀕死本』では、P値を捨てて「仮説が正しい確率」を使おうと提案しているのですが、その「仮説が正しい確率」は数学的には片側検定のP値に一致しているのだ。

P値を捨ててP値を使おう！🤣

タグ：統計

posted at 05:53:48

#統計こういう感じで、ベイズ主義とか言っている人は「自分自身は頻度主義を捨ててベイズ主義に従っている」と信じているのかもしれませんが、よく使われている平坦事前分布の下での実際の計算結果は捨てたはずの頻度主義者の信頼区間と実質的に同じものに過ぎないのです。

タグ：統計

posted at 05:51:00

#統計しかも、数学的に、そのベイズ版信用区間は、通常の信頼区間にほぼ等しく、ベイズ統計の方法を使った通常の信頼区間の近似計算をしているともみなせます。

だから、「ベイズ主義とか言っているけど、あなたが計算したその区間は通常の信頼区間とほぼ同じものだよね」とも言われてしまう。

タグ：統計

posted at 05:48:46

#統計例えば、事後分布を使って「このベイズ版の95%信用区間にpが含まれる確率は95%である！」と言っても、「はいはい、それは数学的フィクションであるモデル内確率分布の事後分布で測った確率ね。現実との関係は別に証拠を示しながら説明してね」と言われてしまいます。続く

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posted at 05:46:05

#統計確かに「全てが確率分布であーる！」的なのりのベイズ統計は分かり易くて扱い易いのですが、事後分布はモデル内確率分布に過ぎず、数学的フィクションであるモデル内での確率になっているからといって、データとの整合性の指標として特権的な地位が得られるわけではありません。

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posted at 05:43:25

#統計定義が全然違っていても、相互翻訳可能で、翻訳結果は近似的によく一致してしまう。こういうことは、数学の世界では結構あります。

ぴったり一致するケースでは「3×4=4×3」が有名。

ぴったりは一致しないがよく一致する場合は上で例を示した。

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posted at 05:40:45

#統計以上の3つを重ねてプロットするとこうなる。

平坦事前分布の場合に3つは非常に近くなります。

この3つの函数達の値は「パラメータ値pとデータの数値(n回中k回)の整合性の指標」になっています。

P値を適切に変換すると事後分布とほとんど一致してしまう。 pic.twitter.com/1RgPxpFTUs

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posted at 05:38:13

#統計二項分布モデルでのPearsonのχ²検定における事後分布の対応物も、対数尤度比とPearsonのχ²統計量が漸近的に同値であることに注意すれば自然に作れます。 pic.twitter.com/6mAxbWd8fW

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posted at 05:35:11

#統計二項分布モデルでは、対数尤度比のχ²検定における事前分布の対応物は尤度函数です。それを正規化したものは、平坦事前分布の事後分布と同じものになる。

しかし、この場合の95%信頼区間は正規分布近似を使っているのでベイズ版95%信用区間と定義が異なり、この場合には微小に違うものになる。 pic.twitter.com/6IIli4ZTNX

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posted at 05:32:47

#統計二項分布モデルでの平坦事前分布に関する「20回中6回あたりが出た」というデータの事後分布postとベイズ版の95%信用区間。 pic.twitter.com/W2OQMVJYuH

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posted at 05:28:39

#統計こういうことを言葉で説明するだけだとダメだと思うので、コンピュータで例を作ってみました。

二項分布モデルの場合の通常の検定と事後分布の比較
github.com/genkuroki/publ...

通常のP値として、対数尤度比のχ²検定とPearsonのχ²検定のP値函数を考え、それらを事後分布と比較できるように変換。

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posted at 05:26:04

#統計最尤法の漸近論を使えば、P値と尤度と事後分布の密度函数の値を相互変換して比較することができる。

尤度函数と事後分布は本質的に事前分布倍の違いしかないので容易に比較できる。

尤度函数を使った最尤法から派生するP値函数の標準的な構成法があって、それによって尤度とP値が結び付く。

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posted at 05:21:40

#統計 P値、尤度、事後分布の密度函数の値はシンプルなモデルにおけるモデルのパラメータ値とデータの数値の整合性の3大指標だと言ってよいと思います。

それらはシンプルなモデルでは、ある適切な方法で比較することができます。続く

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posted at 05:17:22

#統計モデルのパラメータθについての「θ=θ₀」という仮説のデータの数値との整合性の指標の1つがP値です。他にもそういう整合性の指標として、尤度や事後分布の密度函数の値があります。

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posted at 05:15:35

#統計普通のP値や信頼区間を使う統計学でも、モデルのパラメータ値についての仮説がどの程度正しそうかを見積もろうとします。

そういう当たり前のことさえ知らずに、豊田さんや大塚さんのおかしなことがたくさん書いてある本を読むからダメになってしまったのか？

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posted at 05:12:41

#統計現実には対応物がなくても構わない事前分布について、現実での対応物を決めなければいけないことにすると、おかしなことになります。

事前分布が事前の主観的信念だと解釈しなければいけないというような相手にする価値がない馬鹿げたことを言うようになる。

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posted at 05:07:11

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#統計実際には、未知の定数をモデル化するときに、モデル内部では現実における定数が事前分布に従って確率的に揺らいでいるとしてよいのです。

モデルは数学的フィクションなので現実とは違っていてもよい。

そういう非現実的なモデルを使っても適切に推論推測推定をできるのがベイズ統計。

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posted at 05:04:45

#統計日本では、このデタラメを心理統計の人達がこぞって広めたという印象がある。

頻度主義であろうがベイズ主義であろうが、S市の中3男子全員分の平均身長は定数だと思ってよい。

袋の中に赤い玉がm個と白い玉がn個入っているときm/(m+n)も確率的に揺らがない定数。続く

speakerdeck.com/ueniki/beizuto... pic.twitter.com/GxYC3ZTgpq

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posted at 05:01:22

#統計現実のリスクに立ち向かいたいなら、そういう代物じゃない数理科学的な基礎を持つベイズ統計を使うべきです。

サヴェジさんも、そういう代物のベイズ統計は「小さな世界」でしか通用しないと言っていたらしい。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 04:54:24

#統計主観期待リスク最小化を基礎とする教科書的な主観ベイズでは、事前分布+パラメータ付き確率分布で記述されたモデルにおけるデータの生成のされ方__しか__考えず、そのモデル内部で(現実には通用する根拠が皆無に)期待リスク最小化を行います。

続く

speakerdeck.com/ueniki/beizuto... pic.twitter.com/GlXD7FwwsC

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posted at 04:54:23

#統計 p.145には

【頻度主義の不偏推定のようなややこしい理論は必要ない】

と書いてあった。

「不偏推定のようなややこしい理論」！！！！！

さすがにこれはつらい。学部レベルの統計学を勉強し直すべき。

speakerdeck.com/ueniki/beizuto... pic.twitter.com/Q6kL617ixF

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posted at 04:43:41

#統計怪しげなベイズでないらしい肖像画をベイズ本人であるかのように引用できてしまう時点で、ベイズ統計云々以前に非常識でダメな人だと判断されても仕方がない。

こういうことを一部の大学の先生達が率先してやっているせいで、大学卒業生も真似しているように見える。

高等教育の暗黒部分。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 04:34:38

#統計あと、渡辺澄夫さんの

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...

を引用するなら、「好きな主義～を使う」のではなく、添付画像②の

【推測に「主義」は不要です。
推測を当てるには数理科学が必要です。】

に従うべき。

「主義」による統計学の整理は有害です。

speakerdeck.com/ueniki/beizuto... pic.twitter.com/JNXzqfWYZV

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posted at 04:31:16

#統計

豊田本をあんまり参考にしない方がよいです。

部分的な引用によって、ASA声明をP値への批判文献のように見せるのは非常にまずい。こういう印象操作をしちゃダメ。

speakerdeck.com/ueniki/beizuto... pic.twitter.com/AtE2JTPG8c

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posted at 04:31:08

#統計ベイズではないらしい(そもそもベイズである証拠もない)肖像画を引用していたら、その解説がダメだとみなして大丈夫と言うのが私の経験則。

どうして無駄にこういう怪しげな肖像画を引用する？

speakerdeck.com/ueniki/beizuto... pic.twitter.com/aT7jrIZQzm

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posted at 04:23:22

#統計あと、文献を引用するときには、できるだけ著者名も書くようにして欲しい。

頑張っているのはわかるが、色々なことについて適切んし指導抜きになっているので、相当にまずいことになっている。これはつらい。
↓
speakerdeck.com/ueniki/beizuto...

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posted at 04:14:37

#統計ベイズ統計に勉強で参考にするときには批判的態度を崩すべきでないのは、

①豊田秀樹さんが書いたベイズ統計本
②『異端の統計学ベイズ』のような煽り本
③「Royallの3つの問い」とか書いてある統計学の哲学本

あと、

④ベイズ本人でなさそうな肖像画を引用している本全般

タグ：統計

posted at 04:08:33

#統計有害な本を読んで「あんれまあ」と思わずに、受け入れて、しかもそれを勉強だと誤解するとおかしくなる。

この勉強法はまずい
↓
qiita.com/ueniki/items/d...

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posted at 04:03:54

非公開

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posted at xx:xx:xx

まとめ

正規分布とポアソン分布の近似基準が判然としないので，何か書いてある書物があれば教えてほしいです。
(8/n　終わりです)

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posted at 00:57:49

二項分布B(n,p)でP(X≦k)の確率を近似的に求める。（その4）

n=10000，p=0.01，k=80，np=100，npq=99

○　二項分布
○　ポアソン分布

#julia言語
(7/n) pic.twitter.com/ctqyi6sVXq

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posted at 00:57:12

二項分布B(n,p)でP(X≦k)の確率を近似的に求める。（その3）

n=400，p=0.01，k=2，np=4，npq=3.96

×　二項分布
○　ポアソン分布

#julia言語
(6/n) pic.twitter.com/IYo7XhwzVM

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posted at 00:56:04

二項分布B(n,p)でP(X≦k)の確率を近似的に求める。（その2）

n=8，p=0.5，k=3，np=4，npq=2

×　二項分布
×　ポアソン分布

#julia言語
(5/n) pic.twitter.com/CboJQUWtsK

タグ： julia言語

posted at 00:55:03

二項分布B(n,p)でP(X≦k)の確率を近似的に求める。（その1）

n=720，p=1/6，k=100，np=120，npq=100

○　二項分布
×　ポアソン分布

#julia言語
(4/n) pic.twitter.com/oEjC4AanBV

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posted at 00:54:00

ポアソン分布の一般的近似基準は次の条件を満たすことのようです。

n>50 かつ p<0.1

www.math.s.chiba-u.ac.jp/~yasuda/statEN...
（このサイトの一般的近似基準では『正規分布ではなくポアソン分布を利用するときの基準』
ではないかと推測します。『n>50 かつ np≦5』としていました。）

(3/n)

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posted at 00:52:44

正規分布の近似基準は3つの条件のうち少なくとも1つを満たすことのようです。

① min(np,nq)>10
②0.1≦p≦0.9 かつ npq>5
③npq>25

atarimae.biz/archives/7922
(出典：統計分布ハンドブックと書いてありました。)

(2/n)

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posted at 00:52:24