黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2022年09月13日

それ、めっちゃほしい。 twitter.com/kamo_hiroyasu/...

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posted at 23:23:42

金田雅司(Masashi KANETA) @Kaneta

#統計この手のベイズ統計の場合も含めた漸近挙動の関係について教科書で学びたい人にとっては、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』が最良の教科書だと思います。例えば、そのpp.80-83ではAICとBICと通常の検定が比較されています。BICの場合の話を定数項まで精密化すればベイズ因子の話になる。

タグ：統計

posted at 23:22:43

これは本当にそうで、経験を問うようになったら、金持ちそして都市生活者に有利。そして、まっとうな大学のAO入試では、経験ではなく、5教科全体ではだめでも該当する分野（物理学科ならば、物理と数学）が突出して出来る人を見ている。 twitter.com/xbeardedpapa/s...

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posted at 23:21:51

#統計互いに異なる方法であっても、漸近挙動的に等価な場合には、互いに近似的な翻訳が可能になってしまうので、「主義思想哲学が全然違う」と言い張っても、それこそ単なる主義で科学的でも合理的でも論理的でもないことが明瞭になってしまうだけです。

タグ：統計

posted at 23:20:08

#統計ベイズ因子を使う検定は、モデルがシンプルな場合には有意水準αをnについて単調減少するようにしてより保守的な検定を行うことと漸近的に等価だったりするので、モデルがシンプルな場合にはベイズ因子を使ってもP値を使う統計学と本質的な違いが出るわけではない。違いは有意水準の取り方だけ。

タグ：統計

posted at 23:17:26

#統計マニアックなちょっと怪しい話を書くと、二項分布モデルでの事後分布で「片側確率の2倍」でP値の類似物を定義するとき、そのP値と通常のP値を近付けるためには、事前分布として Beta(1/3, 1/3)を採用するとよいようです。

Beta(a,b)の中央値はおおよそ(a-1/3)/(a+b-2/3)になる。

タグ：統計

posted at 23:13:38

ゆう＠簿記1級を目指す @IqkcSp4HYk1YOSp

#統計 #Julia言語たとえば、2×2の分割表の場合にベイズ統計の方法を使っても通常のP値を使うのと大して変わらないことを示すために、

* リスク差
* リスク比
* オッズ比

のベイズ版P値函数の実装例を

github.com/genkuroki/publ...

に作り、通常のP値と比較するプロットを作ってみました。 pic.twitter.com/6vO4JFBmnR

タグ： Julia言語統計

posted at 23:10:40

@yoshi_suke_blog 個人的に、一様分布の順序統計量考えるだけで、ベータ分布作れるのもありがたくて好きです！

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posted at 23:04:31

Tom @Tom_Lumber

国民全体の奉仕者として公共の利益の為に勤務すべき責務を深く自覚し～不偏不党公正に職務の遂行に当たる・・・って宣誓に反しちゃおりません？
そういう政策考えた頭脳の皆さん！

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posted at 22:51:45

Tom @Tom_Lumber

ハガネの連勤術師 @hgn_no_otaku

「全額じゃありません」とか、「結局移して使うなら利便性の向上です」とかレスきてるけど、一定の審査してるとはいえ、国の政策が円という通貨以外の特定の企業の発行する代物に乗っかって行われることや、国民の財を誘導すること自体が、とんでもないレベルでの企業への利益供与だろが！

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posted at 22:39:28

@Pp9TBPeDZvsElyg @twinklepoker @youthfuldays072 @Yta8Ntion1FKvR0 @uKi2wQXyG7rx3gL @sekibunnteisuu @takusansu @taifu21 @Nijntje_Nijntje 真偽が明確に決まらないものに対して「緻密な論証」とか言うのが頭悪いんだよな

この採点が教育的に有害なのは「全く正しい式が減点されてる」で判断できる。お前が馬鹿すぎて「ルール説明があれば問題ない」って感じるだけ。馬鹿を説得するのは無理 pic.twitter.com/oPyFQiDi06

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posted at 22:38:04

The Julia Language @JuliaLanguage

"From Common Lisp to Julia" by Michael Fiano #JuliaLang

forem.julialang.org/mfiano/from-co... pic.twitter.com/RZfVh5AIkh

タグ： JuliaLang

posted at 22:00:04

Tom @Tom_Lumber

『給与は原則として通貨で支払われるべき』（労働基準法）
ペイだのポイントは通貨じゃねーんだよ。こういうの通したら駄目だろ。世の中どこまでおかしくするつもりだよ。
「○○ペイ」で給与支払い可能に　残高上限100万円、厚労省方針：朝日新聞デジタル www.asahi.com/articles/ASQ9F...

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posted at 21:05:41

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

Twitterで誤って間違ったことを書いてしまった時、間違いが広まるのを防ぐには削除するしかないのはなんとかしてほしいです。自分のTWに上から「これは間違い」と朱書する機能がほしいです。証拠隠滅する気はないので後で書き換える機能はなくても困りません。

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posted at 20:48:14

諸遊戯 @shoyugi

猫スペースきぶん屋　阪本一郎 @nekocafekibunya

なにか相手を説得しようとするときに、説得力を増そうと語源をもってくるのは、異常煮か馬鹿かどっち❓

うんちくの話としてそれやってるなら歓迎だけど自覚ないやついるよね

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posted at 20:46:12

行動範囲が広くなってついにソファに登れるように💓 pic.twitter.com/C8hMTIlCJR

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posted at 20:45:58

#統計しかも、シンプルなモデルではベイズ統計を使ってもP値を使うのと大した違いがないというちょっと計算すれば誰でもすぐに確認できることに無知な人が増える理由は、

❌ベイズ統計は異なる主義思想哲学に基く全く別の統計学だ

という方向に積極的に誤誘導している人達がいるから。

タグ：統計

posted at 20:40:27

#統計以上で紹介した2つのarticlesで指摘されている問題は、ベイズ統計の方法を使っても解決されないことにも注意。

この辺もひどいことになっていて、シンプルなモデルではベイズ統計を使っても、普通にP値を使うのと大した違いがないという事実に無知な人があまりにも多い。

タグ：統計

posted at 20:36:40

#統計以上の意味での

　compatibility

の日本語訳の仕方にはまだ悩んでいて、

❌互換性

は意味が違うので全然ダメだと思うので、

　両立性

と訳していたのですが、気楽には

　相性の良さ

と訳したいように思っています。しばらく揺れるかも。

タグ：統計

posted at 20:32:56

osenbei302 @osenbei302

地味にソトマワリって普通の囲碁用語かと思ってたw twitter.com/akapemygo/stat...

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posted at 20:30:31

GIGAZINE(ギガジン) @gigazine

見えるはずの点がどうしても見えない不思議な視覚のトリック画像が世界中で話題(2016)
gigazine.net/news/20160913-...

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posted at 20:30:20

望月紅葉さんと幸せな家庭を築きたい @momiji_fullmoon

DNNに乱数つっこんだら実データっぽいものが生成できますみたいな説明，滅んでほしい twitter.com/momiji_fullmoo...

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posted at 20:30:14

データを生成できるから生成モデルみたいな雑な説明、滅んでほしい

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posted at 20:29:18

#統計次の2つを厳密に区別できているかをみれば、基本的なことを理解しているかが結構わかるような気がします。

❌「違い無し」を意味する帰無仮説のP値を1つだけ計算して統計的に有意か否かに特別にこだわる

⭕️「違いは○○である」という仮説のP値達を計算してcompatibilityの様子を調べる

タグ：統計

posted at 20:28:44

や，でも病的な例を除けばヘッシアンの特異性と接錘の部分モデルが特異点を持つことが同値だったりするのか……？

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posted at 20:26:50

この本の正則条件はWaldのそれそのものでもっと細かい条件が出てきてますね

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posted at 20:25:27

特異モデルの統計学見直して見比べてみる限り，最尤推定量の漸近正規性がどこでうまくいってどこで破綻するかという文脈だと特異学習理論とは別のクラス分けの仕方になるっぽいな

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posted at 20:24:24

#統計

❌「統計的有意！」とか「統計的に有意でない！」と自信過剰に言うこと

が常識的に否定されているだけなのに、それと

⭕️P値を使うこと

の区別がついていない人達が結構沢山いて、まるでP値の使用自体が非難されていると誤解している場合が結構多い。

www.nature.com/articles/d4158... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/fpWq1akl2B

タグ：統計

posted at 20:23:56

#統計続き。その意味でのcompatibility(データの数値とモデル+パラメータ値の相性の良さ)は、例の800人の科学者が統計的有意性を科学研究で安易に使うことに反対する提案に証明した件 www.nature.com/articles/d4158... でもキーワードの1つになっています。

タグ：統計

posted at 20:16:39

#統計上で紹介した論文 journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... のキーワードの1つはcompatibility (データの数値とモデル＋パラメータ値の相性の良さ)です。

続く

タグ：統計

posted at 20:16:38

非公開

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posted at xx:xx:xx

Ryoma Sin'ya @sinya8282

MRTT…
(麺類食べたい…) pic.twitter.com/ThmuaOF5RB

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posted at 20:15:43

@yujitach

娘がそれ系の音楽をしばしば聴くので自動でサジェストされたのだと思う。僕の携帯は画面が割れたのを非純正品と取り替えてからしばしばポケットの中で反応する。勝手な人にメールを書こうとしていたりして困る。まだ送られたことはないけれど。

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posted at 20:13:00

@yujitach

帰り道、なぜかポケットの中の携帯が勝手に作動して、なぜかハートキャッチ(?)プリキュアの音楽が爆音で鳴り始めた。丁度下校途中の高校生たくさんの横を歩いていたので恥ずかしくなり慌てて止めたのだが、隣にいた女子高生二人が「プリキュアだったね」とあまり蔑まない声で言っていたので安心した。

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posted at 20:13:00

統計たん @stattan

@389jan そうなんですか。具体的にどんな感じの状況なんですか？(GMMとかで良くある？)

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posted at 20:11:01

もうちょっと具体例書いてたドキュメントあった気がするんだけどどこやろ

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posted at 20:10:29

こ　れ　だ
Ref. watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab... pic.twitter.com/GJVt5fxZfe

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posted at 20:10:01

#統計「違い無し」という仮説のnull P値を計算するだけでは不十分という話
↓
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 and Sander Greenland
2022

タグ：統計

posted at 20:09:45

#統計このツイートの直上では「違い無し」を意味する帰無仮説のP値を1個だけ計算するあの悪しき「有意差検定」に限定した話をしばらくしてしまったが、

github.com/genkuroki/publ...

では、リスク比とオッズ比が1以外の場合にP値を一般化し、「違いは○○である」という仮説のP値も計算可能にしてある。

タグ：統計

posted at 20:04:59

識別不能と特異は厳密には違うんだけど，数学的なステートメント思い出せない

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posted at 20:00:47

ならないことも普通にありますね twitter.com/stattan/status...

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posted at 19:59:45

統計たん @stattan

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

モデルが識別できないとき、事前分布を入れたら識別できるようになるの？(よく分かってない人

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posted at 19:56:56

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

小学校の算数の教科書を見ると、定義では正方形が長方形であるのは明確なのに、
正方形・長方形と並べて書いてある場合が多い。

＃超算数 twitter.com/kamo_hiroyasu/...

タグ：超算数

posted at 19:38:30

内田樹の妄想が酷いなあ。
ダメな陰謀論。
思想研究の売れっ子の頭のレベルはこんなもんだろう pic.twitter.com/LLKL8wep7C

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posted at 16:51:24

探究 @sekai_tankyu

例えば職場に対する強い拒否感を覚えて休職する旨を管理職に伝えた時、「毎日5分でもいいから頑張って来て」とか言われたら教員はどう思うだろうか。 twitter.com/ict090/status/...

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posted at 16:50:34

#統計どこかで「χ²検定ではYatesの連続性補正を使うべきではない」と書いたはず。その根拠は、Yatesの連続性補正版は片側確率の2倍版のFisher検定の良い近似になっているので(添付画像を参照)、最初から片側確率の2倍版のFisher検定を使った方が良さそうに見えるからです。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/RCcQHI5OXg

タグ：統計

posted at 16:30:55

#統計検定論のイロハのイは、第1種の過誤の確率と検出力という2つの確率をコントロールすることです。

2×2の分割表の独立性の検定法についても、イロハのイに戻って、比較すればよい。

そういう基本に戻らずに「昔からそう言われている」ことを理由に正しいと信じてしまうことは非科学的な態度。

タグ：統計

posted at 15:57:02

#統計しかも、Fisher検定での検出力が下がり方は標本サイズが小さい場合にはさらに悪化する。

Fisher検定には、第1種の過誤の確率を確実にかつ完璧にα以下にできる(数学的にそうなるように構成されている)という利点がある。欠点はこの裏返しである。

どの道具を使っても良いことばかりではない。

タグ：統計

posted at 15:43:40

#統計 Fisher検定では、第1種の過誤の確率が完璧に名目有意水準α以下になることを達成するために、標本サイズ100+160であっても、第1種の過誤の確率はαよりかなり小さくなる。

その結果、Fisher検定では標本サイズ100+160でも検出力(power)が下がる。続く

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/6yZIgI8QDR

タグ：統計

posted at 15:43:39

#統計続く。その欠点の影響はかなり大きく、標本サイズを100+160程度にしても目立つほど大きい。標本サイズが小さい場合にはさらにこの欠点は悪化する。

そして、さらに、片側確率の2倍版のFisher検定では、悪くなる度合いが拡大される。

Fisher検定についてはこういう事実を正直に伝えるべき。続く

タグ：統計

posted at 15:37:51

#統計 Fisher検定では、確実に第一種の過誤の確率を名目有意水準α以下にするためには、必然的に条件付き確率分布の超幾何分布に帰着する必要があるという数学的な結果を基礎とする検定である。

しかし、その方法は「α以下にする」のは確実だが、「αから離れる」という欠点を持っている。続く

タグ：統計

posted at 15:37:50

#統計続き。このグラフを始めて見た人は驚くことがある。

驚く理由は、Fisher検定はFisherの正確検定(Fisher's exact test)と呼ばれ、実際に超幾何分布における確率を正確に計算し、Pearsonのχ²検定やWald検定は不正確な正規分布近似を行なっていることを知っているから。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/5RbxZVSb26

タグ：統計

posted at 15:32:27

#統計続き。Fisher検定達とは対照的に、正規分布近似を使っているPearsonのχ²検定とWald検定では、第1種の過誤が起こる確率のプロットがほぼぴったり45度線に乗っており、その意味でそれらはFisher検定よりも「正確」に見える。続く

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/6TzQKVwCh1

タグ：統計

posted at 15:32:25

#統計添付画像は標本サイズが100+160で独立性の帰無仮説が成立している分布で分割表のデータが生成されているときに、帰無仮説が名目有意水準αで棄却される確率のグラフ。

Fisher検定ではその確率が名目有意水準αよりかなり小さくなっており、その意味で「不正確」である。

github.com/genkuroki/publ... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/nMhFkjtXda

タグ：統計

posted at 15:27:09

#Julia言語

Juliaプログラミングにおける大規模なALMA閲覧システムへの挑戦 youtu.be/Zs3cMiiQAuE @YouTubeより

タグ： Julia言語

posted at 14:54:49

キャルちゃん @tweetnakasho

Juliaで開発したMHD計算コードをマルチスレッド対応にする機運が高まりました🥹 pic.twitter.com/CSVJk1Gul7

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posted at 11:24:44

sako @SSako86

多くの人が言っているように、子供のことより担任の面子を重視する考えがひどいというのはその通り。
一方、「面白い授業」っていうのが某youtuberがやっているようなものだったら、まともだけど「面白くない授業」をやっている担任からしたら迷惑かも。 twitter.com/Cill_taQ/statu...

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posted at 11:22:57

山吹オルカ @YamabukiOrca

「行動制限はしない」と言い出した時から、「この政権は『極力感染リスクを減らす』より『感染対策と経済活動のバランスを重視する』つもりなんだな」というのは伝わってきたし、絶対反対！ではないんだけども、「なぜそうするのか・それで何が見込めるのか」を説明してくれい。

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posted at 10:10:52

山吹オルカ @YamabukiOrca

「療養期間を7日に短縮」というのは、「7日経ったら感染させないことがわかりました！」ではなくて、
「療養期間が終わっても感染の可能性はあるから感染対策を徹底してほしいけど、10日休む対応を続けてると社会機能を維持するのが大変だから、一番リスクが高い時期だけにするよ」なんよね。 pic.twitter.com/2MAOfd6Be6

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posted at 09:48:38

よこえもん @yokoemon2112

昨夜は有名人の富谷さんと Julia に関する研究打ち合わせ、もとい飲み会をした。色々な話が出来て楽しかったし、今後一緒にやる話もできて最高だった。

楽しく飲んでたら、お店の人からインスタ上げたいから写真撮っていいかと頼まれた。出張の証拠になるので快諾した😊 pic.twitter.com/j50vTvmUGh

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posted at 09:34:22

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posted at xx:xx:xx

あと、統計学はどうせコンピュータ経由で使うに決まっているので、コンピュータで計算して視覚化することもやっておいた方が良いと思う。

計算や証明を手で書くだけでは理解できないこともあります。

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posted at 09:15:02

既存の問題の解答例をまとめること自体も勉強になるとは思います。

そして、そういう手間のかかることをやるなら、「マルをもらえる答案」を超えた内容のまとめを作った方が得だと思う。

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posted at 09:13:11

既存の問題の解答例をまとめるときには、問題文にやれと書いてあることを超えた何かについてもまとめてしまう方が理解度が容易に深まります。

一般化
特殊化
類似の問題
などなど

そういう作業はやればやるほどスムーズになります。

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posted at 09:10:48

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Yuichiro Minato @MinatoYuichiro

意外と基礎的なことを知らない人も多いので、めちゃ基本的なことを書いてみました。慣れてない人はflask+GET/POST処理だけでjavascriptを使わずにアプリづくりもいいかもしれません。

量子コンピュータアプリの作り方（Python+Javascript編） by Yuichiro Minato | blueqat blueqat.com/yuichiro_minat...

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posted at 09:05:05

こういう一般論をどれだけ言っても実際には伝わることはないので、数式を手で書いてまとめる作業や、コンピュータで計算・視覚化することの実演を繰り返しています。

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posted at 09:03:49

試験問題を解くためには直接役に立たないかもしれませんが、コンピュータで色々計算して、視覚化してみることも有効だと思います。

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posted at 09:01:16

「理解してしまうと一挙に楽になること」の経験の繰り返しになれば良いのですが、既存の問題を単に解くだけだとそのようにはならない。

出された問題にやれと書いてあること以上の作業をやる必要があります。

マルをもらえる答案を書くだけの段階よりもずっと上の世界がある。

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posted at 08:59:56

統計検定1級や準1級を受験するレベルまで来た人であっても、勉強の仕方が「既存の問題を解くこと」一辺倒になりがちな理由は、大学受験のための数学の勉強の仕方がそうなっていて、大学入学後も多くの人が修正できていないからだと思いました。

そういう勉強の仕方だと潜在能力を出し切れなくなる。

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posted at 08:56:21

#統計統計学入門がらみの用語で検索をかけると、統計検定○○級の受験勉強の様子も見えて来るのですが、勉強の仕方が「問題を解くこと」一辺倒になっているという印象があります。

それだと、理解を深めることにならず、過剰に覚えなければいけないことが増えて、無駄に苦労しそうだと思いました。

タグ：統計

posted at 08:50:47

【なみお】 @wavemomchan

水先＠囲碁RPG開発版公開中！ @akapemygo

お客様そちらのお水はデカール貼るために持ってきたお水でして...

お、お客様...

お客様....... pic.twitter.com/0QgJfmD0Kl

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posted at 07:51:00

@rikunoraigoigo 梶原用語は語感も良くて、口に出して読みたくなりますよね。

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posted at 05:51:52

りくのら @rikunoraigoigo

@akapemygo ニイトビだけどニッピラとは、日本語の音韻変化を駆使されてますね

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posted at 05:43:46

Manning Publications @ManningBooks

Are you interested in learning about agent-based modeling in #JuliaLang?

An article by @BogumilKaminski, author of Julia for Data Analysis.

#datascience #dataanalysis
medium.juliazoid.com/julia-tutorial...

タグ： dataanalysis datascience JuliaLang

posted at 05:01:33

Julia News @julialang_news

Why Julia 2.0 isn’t coming anytime soon (and why that is a good thing) www.juliabloggers.com/why-julia-2-0-... #juliabloggers

タグ： juliabloggers

posted at 03:26:16

Richard McElreath @rlmcelreath

@NisargPDesai7 I won't promise, because they will be chalk-on-slate math lectures, and I am not sure I can film them well enough. But I will try.

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posted at 03:02:33

Nisarg Desai @NisargPDesai7

@rlmcelreath To clarify, would game theory lectures be available online at a later point?

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posted at 03:00:50

The Julia Language @JuliaLanguage

"Publishing Julia Notebooks with Docker and GitHub Actions" by Wen Wei Tseng #JuliaLang

forem.julialang.org/sosiristseng/p...

タグ： JuliaLang

posted at 02:00:30

Stefan Karpinski @StefanKarpinski

@OfficialLoganK @KZiemianFVT @JeffBezanson Also: you should almost definitely be using the latest stable release (currently 1.8), not LTS (currently 1.6). Unless you are working somewhere that upgrading Julia versions is a huge bureaucratic process, just keep your Julia up to date. We're very careful not to break things

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posted at 02:00:00

檜田相一 @facies_

私は東北大のノンセクト系学生運動資料を漁っているのですが、そこでは「全国民が大学に通えるようにすること」が明確に学内闘争の究極的目標に据えられているんですよね。

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posted at 01:58:16

檜田相一 @facies_

「学生運動は実家の太い陰キャの青春」に対して左翼がまず言うべきは、変な揶揄や開き直りではなく、学生運動は何よりもまず学費値上げ反対闘争であり、学内の不正糾弾であり、そしてそれは究極的には全人民に開かれた公共圏の実現が目指されていたと言うべきでしょう

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posted at 01:53:53

Stefan Karpinski @StefanKarpinski

@OfficialLoganK @KZiemianFVT @JeffBezanson No guarantees, but 1.0 was LTS for three years. The release process is detailed here: julialang.org/blog/2019/08/r...

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posted at 01:53:49

#統計上の説明だけだと、片側確率の2倍版の(Clopper-Pearson型の)P値は検出力が劣るので、Sterne型のP値との比較で良い所が何もないように思えますが、Sterne型のP値函数には連続にも(広義)単峰型にもならないという欠点と、効率的な実装が面倒だという欠点があります。

タグ：統計

posted at 01:22:21

Hauke Schulz @meteo_hauke

Making @Julia_lang packages directly installable via conda will make the UX even better and might become available soon 🎉 Join the discussion at github.com/conda-forge/ju...

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posted at 01:11:36

Hauke Schulz @meteo_hauke

Wrapping @JuliaLang with @python is definitely an adventure. Xbitinfo uses the same approach as PySr github.com/MilesCranmer/P... around @MilesCranmer and installs the julia packages during the module import.

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posted at 01:11:35

#統計現代なら、コンピュータの性能も高くなっているし、高速計算を気楽に行うための道具(要するに #Julia言語)もあるので、この手の計算を本当に気軽にできてしまいます。

そうでないと時代に広まった「定説」については、現代においては、気楽な計算でチェックする必要があると思います。

タグ： Julia言語統計

posted at 00:37:02

#統計 Fisher検定で検出力が落ちる理由は、有限離散性の悪条件がひどくなる超幾何分布に条件付き確率分布を取ることによって引っ越してしまっているからです。

その悪影響の荷重平均が、Fisher検定のP値の分布に現れています。

タグ：統計

posted at 00:32:50

#統計 #Julia言語

(2)の標本サイズが30+48の場合。

この場合の検出力は

Fisher (CP, 片側確率の2倍) < Fisher (Sterne, fisher.test) < Wald ≈ Pearson χ²

です。Waldも悪くないです。Fisher(CP)はやはり検出力で劣ります。

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

タグ： Julia言語統計

posted at 00:29:11

#統計以上の、標本サイズが10+16の場合には、Wald検定は全然ダメでしたが、標本サイズを少し大きくするとχ²検定にかなり近付きます。

github.com/genkuroki/publ...

(1)の標本サイズが30+48の場合
↓ pic.twitter.com/ZpbAW6tlK5

タグ：統計

posted at 00:29:09

#統計こういう計算をやっていれば、小標本では、χ²検定ではなく、Fisher検定を使うと、第1種の過誤の確率が名目有意水準よりもかなり低くなるし、検出力も下がる、と警告できるわけです。

その犠牲を払うメリットは、第1種の過誤の確率が確実に名目有意水準以下になることです。

タグ：統計

posted at 00:29:08

#統計片側確率の2倍版のFisher検定(Clopper-Pearson版)は、Rのfisher.testのFisher検定(Sterne版)よりも、検出力は下がります。

そして、Rのfisher.testのFisher検定(Sterne版)は、連続性補正無しのχ²検定よりも検出力が下がることが多いです。

タグ：統計

posted at 00:29:07

#統計 (2)の例

データがBin(10, 0.837)×Bin(16, 0.3)で生成されている場合の、検出力の比較、

α=5%での検出力は、この場合には、

Wald < Fisher (片側確率の2倍) < Fisher (Rのfisher.test) < χ²検定

となっています。

Waldは小標本ではダメです。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/cvP8cTdIjs

タグ：統計

posted at 00:29:07

#統計 4つの検定法の中で、Pearsonのχ²検定の「P値がα以下になる確率」のみが、名目有意水準αに近い値になっています。

片側確率の2倍版のFisher検定(CP)の場合は名目有意水準αよりもひどく低くなっています。

片側確率の2倍版のFisher検定(CP)の「誤差」はこの意味で非常に大きい。続く pic.twitter.com/LTuDswkXn6

タグ：統計

posted at 00:29:05

#統計 #Julia言語 (1)の例

Bin(10, 0.3)×Bin(16, 0.3) (独立性条件を満たす)でデータが生成されているときに、P値がα以下になる確率のグラフ。

Wald検定とFisher検定(Sterne版=Rのfisher.test)は低過ぎ、片側確率の2倍版のFisher検定(Clopper-Pearson版)はさらに低い。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/NmG4Xda6hf

タグ： Julia言語統計

posted at 00:29:03

非公開

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posted at xx:xx:xx

Julia News @julialang_news

Why Julia 2.0 isn’t coming anytime soon (and why that is a good thing) logankilpatrick.medium.com/why-julia-2-0-... #hackernews

タグ： hackernews

posted at 00:12:01

fuji.t @celaeno4

タグ：はじめての神経回路シミュレーションスパイキングニューラルネットワーク

こう見ると、8 : 2 の割合ってやはり理にかなってるんですねー。
#はじめての神経回路シミュレーション
 #スパイキングニューラルネットワーク

posted at 00:03:41

#統計実際にそういう計算をして視覚化するための函数を

github.com/genkuroki/publ...

に作っておきました。#Julia言語

タグ： Julia言語統計

posted at 00:03:36

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#統計独立性検定なら、

(1)独立性の帰無仮説を満たす確率分布に従ってランダムに生成された仮想的なデータによって帰無仮説が棄却される確率が名目有意水準αにどれだけ近いか。

(2)検出力はどれが高いか？

などについての確認が必須。続く

タグ：統計

posted at 00:03:36

#統計検定法の性能を測る客観的な指標を計算して比較してみるという段階を踏まずに、独特の主義的な発想でそういうことを言われたら、「証拠は？」と質問してみるべき。続く

タグ：統計

posted at 00:03:36