黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2022年09月22日

Just 2 days of #CuriousAboutCode quizzes left this week!

Can you make a dict that groups words by their 1st letter?

Each key is a letter and its value is a vector of words starting with that letter.

Both #JuliaLang and #Python solutions are welcome!

Or any language, really… pic.twitter.com/q9Af1PewLw

タグ： CuriousAboutCode JuliaLang Python

posted at 23:55:12

Windows11 22H2にアップデート後、各種設定が初期化される | ニッチなPCゲーマーの環境構築Z www.nichepcgamer.com/archives/updat...

タグ：

posted at 23:43:48

#超算数「失敗をしかる」のではなく、「子供とのコミュニケーションの中でさりげなく実演して見せることによって良い影響を与えようとする」のように、子供にとって優しい教え方をして欲しいと思います。

タグ：超算数

posted at 23:41:05

地方からの大学進学で最も重要なファクターはお金です。

自宅から通える所に自分に適した大学がない場合には、大学に払う授業料以外に、親元を離れて暮らすための生活費が巨大で非常に大変です。

お金で解決できる不公平は解消する方向に社会が進んで行って欲しいと思います。

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posted at 23:29:34

#統計他人に何か(RやJulia)を使ってもらうときには、環境整備の仕方を教えるのがとにかく面倒という印象がある。

タグ：統計

posted at 23:15:40

#統計他人にRの環境を整えてもらうためにC++(g++)も使えるようにする方法も教えるのはちょっと面倒だと正直感じます。

Juliaならば公式バイナリを入れるだけでもかなり使えます。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 23:15:39

#統計統計学については、勉強のために自分で実装するのではなく、既存のパッケージを実務ですぐに使うのであれば、現時点ではJuliaよりRのほうが良いように思えます。

ただし、Juliaでの統計分析環境や解説はこれから2～3年かけて整備されまくる可能性もあります。個人的には結構楽しみです。

タグ：統計

posted at 23:10:44

#統計あと、RでStanを使える環境を整えるよりも、JuliaでTuring.jlを使える環境を整えることの方が楽かもしれません。

しかし、よい解説はStanの側がずっと多いです。

(Juliaをすでに使える人にはTuring.jlはものすごく便利なはず)

タグ：統計

posted at 23:10:43

#統計しかし、すぐに実務を始めるという使い方ではなくて、各種の統計分析法を自分で実装しながら統計学の勉強をするというのであれば、Juliaは非常に使い易いと思います。

Juliaならば重い計算が必要な方法であってもC/C++やFortranを使わずにすみます。

タグ：統計

posted at 23:10:43

#統計私はPythonのコードはほとんど書かず、Rのパッケージは結構使っていて、Juliaはたくさん書いています。

統計分析の実務をすぐに始めたいなら、JuliaよりもRの方が便利なことが多いように思えます。Rの統計がらみのパッケージの層の厚さはすごいと思います。

タグ：統計

posted at 23:10:41

lestroarmonico @mathraphsody

Ana Caraiani, ラングランズプログラム，志村多様体の理論への貢献でブレークスルー賞を受賞．
#AnaCaraiani #BreakthroughPrize #LanglandsProgram #ShimuraVariety twitter.com/brkthroughpriz...

タグ： AnaCaraiani BreakthroughPrize LanglandsProgram ShimuraVariety

posted at 22:53:20

積分定数 @sekibunnteisuu

Togetter（トゥギャッター） @togetter_jp

よくわからん意見。bio を見て妙に納得。 twitter.com/ufOs5q5wGxmil1...

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posted at 22:50:38

「日本人『食用サボテンおいしくない』ノパルガチ勢のメキシコ人がすごい勢いで伝えた適切な調理法「刺身じゃねぇ！」」togetter.com/li/1947792
がきてるみたいっ。別に気にならないけどねっ。・・うそ。作成者:@nekome006

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posted at 22:03:06

#統計 Wilcoxon-Mann-Whitney検定を誤用せずに(もしくは概ね適切な使用になっていることを保証しながら)使うことは難しいです。

その代替になりそうなBrunner-Munzel検定については私のツイログを参照。
↓
twilog.org/genkuroki/sear...

タグ：統計

posted at 21:59:23

#統計紙とペンによる議論で正しいことを確認するには高い数学的スキルが必要です。

しかし、コンピュータによる数値的確認であれば、それよりもずっと楽にできます。

どうせ統計学はコンピュータ経由で使うことになるので、コンピュータの使い方もついでにマスターしてしまうのがよいと思います。

タグ：統計

posted at 21:52:53

#統計教科書の説明の仕方が悪く、安心して読めそうな教科書が見当たらないという問題がある。

現状では、教科書を読むときには、自力で正しいことを確認できないことはすべて間違っている可能性があるという立場で勉強する必要があると思います。続く

タグ：統計

posted at 21:52:52

#統計 2つの母集団分布の平均や中央値や分散が等しくても、尖度に大きな違いがあるとWilcoxon-Mann-Whitney検定では有意差が過剰に出易くなります。

「2つの分布が等しいという仮説の検定」と言わずに、「中央値」という用語を持ち出すとその点が誤解されやすくなります。

タグ：統計

posted at 21:45:27

#統計その強い仮定を置かなくても、Wilcoxon-Mann-Whitney検定は「2つの母集団分布は等しい」という仮説の検定にはなっています。「中央値」を持ち出すミスリーディングな説明をせずに、「2つの母集団分布は等しい」という仮説の検定であると素直に説明すれば間違わずに済みます。

タグ：統計

posted at 21:42:44

#統計実践的には

　WMW検定は中央値に関する検定ではない

と説明するべき。

なぜならば、「2つの母集団分布は平行移動の違いを除いて等しい」という極めて強い条件を現実の母集団で保証することは困難であり、Wilcoxon-Mann-Whitney検定は危険な状態で使われることが多い検定とみなされるから。

タグ：統計

posted at 21:40:25

#統計補足。「2つの母集団分布は平行移動の違いを除いて等しい」という極めて強い条件の下では、確かにWilcoxon-Mann-Whitney検定を「中央値の検定」ともみなせますが、その説明はミスリーディングになり易いので廃止するべきだと思います

続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 21:40:24

#統計以下のリンク先の添付画像のような検定法選択フローチャート的な(悪しき)考え方に沿って説明してある教科書はまずい。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 21:31:05

#統計よく言われているように思うことは

* 実践的に無意味に近い効果しかないのに、有意差を出しても大してうれしくない

とか

* 点推定・区間推定・その他から無視できないだけリスクが増える可能性が示唆されているのに、有意差が出なかっただけではリスク増加がないことにするのはまずい

とか。

タグ：統計

posted at 21:27:32

#統計強く否定されていることは、有意差検定を用いること自体ではなくて、有意差検定の結果だけで結論に自信過剰になることのように見えます。

そして、効果量をどのように測るかさえ決めずに有意差さえ出せれば良い的な考え方をすることも徹底的に批判されている。

確かにどちらも有害に見える。

タグ：統計

posted at 21:21:37

#統計その代わりに、教科書を全面的に書き直す必要が生じるでしょうが。

タグ：統計

posted at 21:18:21

#統計あと現代的なP値の正しい使い方に関する議論を読むと、そもそも「どの有意差検定を選択するか」という考え方そのものが科学的に有害であるという議論が有力になっているように見えます。

そういうことに関する問題も統計検定の試験で出すのは非常に良いことだと思います。

タグ：統計

posted at 21:18:20

#統計このスレッドに書いたような検定の使用可能条件に関する正確で詳しい説明が、伝統的に教科書から欠けていることは結構大問題なので、すでに教科書を書いた人はどこかで訂正や改訂すると良いように思えます。

タグ：統計

posted at 21:15:12

#統計 2つの標本のサイズをm,nとするとき、Welchのt検定で使う自由度νは min(m,n)-1 以上 m+n-2 以下になります。Studentのt検定で使う自由度はm+n-2なので、νはそれ以下になる。

mとnが等しいときにはνはm+n-2に近くなり易く、mとnが大きく異なるとνは小さくなり易くまります。

タグ：統計

posted at 21:12:59

吉川真人 @mako_63

serababyのアカウントはこちら👇
面白いので結構ハマる pic.twitter.com/2IvPtjeMvi

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posted at 21:08:11

吉川真人 @mako_63

中国SNSのREDで大人気のserababy
喋り方はゆーこすの関西弁って感じでメイク術や無印の紹介。フォロワー17万人を超え、毎回数千のいいねがついてる。中国語一切話さずにここまでたどり着いてるのでこれから参入する非モデル枠のロールモデルと言えます。 pic.twitter.com/DY472g7xuJ

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posted at 21:06:41

ひろ @su_studyaccount

@genkuroki 詳しくご指摘してくださりありがとうございます🙇‍♂️
私もまだまだ理解不足でした。
公式の本ですが、致命的な間違いもあるのですね、、。

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posted at 20:14:39

#統計 2つの標本のサイズmとnが等しいならば、Welchのt検定とStudentのt検定で使うt統計量が等しくなるので、それらの違いはt分布の自由度をどう選ぶかだけになり、違いはほとんどなくなります。

m=nならWelchのt検定では使う自由度はStudentのt検定で使う自由度のm+n-2に確率的に近くなり易い。

タグ：統計

posted at 19:53:46

#統計昔は、Welchのt検定を使わずに、等分散を仮定するStudentのt検定を使っているせいで結果の信頼性が落ちているように感じられる報告が結構生産されていたはずです。そのような場合であっても、2つの標本サイズがほぼ同じなら安全な状況になっています。

タグ：統計

posted at 19:50:51

#統計ついでに述べておくと、等分散を仮定するStudentのt検定も正規母集団の仮定がなくても、標本平均の分布の正規分布近似が成立していれば使えます。

そして、Welchのt検定との関係で、等分散でなくても、等標本サイズであれば概ね使用可能です。

タグ：統計

posted at 19:50:50

#統計次の誤解も普遍的です。

❌Wilcoxon-Mann-Whitney検定はノンパラメトリック検定なので母集団分布に仮定を設けずにいつでも適用できる

この誤解が原因で多くの人達がWMW検定を誤用しまくっている疑いがある。

タグ：統計

posted at 19:45:47

#統計

⭕️Welchのt検定は、2つの母集団から取得した標本の標本平均の分布が中心極限定理によって正規分布でよく近似されていれば、おおむね使用可能になる

が正しい理解の仕方です。

Welchのt検定を使うためには、分布ごとに中心極限定理がどの程度のnで十分効いて来るかを知っておく必要がある。

タグ：統計

posted at 19:44:02

#統計

❌Welchのt検定は2つの母集団分布が正規分布でなければ使えない

という誤解も普遍的です。多分これも教科書が悪いのだと思います。

教科書の著者達には「ミスリーディングな説明をしてごめんなさい」というアナウンスを出して訂正する社会的責任があると思います。

タグ：統計

posted at 19:41:02

#統計母集団分布に仮定を設けるのはノンパラメトリック検定でもパラメトリック検定でも同じことです。その仮定が互いに違うだけ。

タグ：統計

posted at 19:38:42

#統計粕谷さんが20年以上前にWilcoxonの順位和検定(=Mann-WhitneyのU検定)の誤用について調べた結果を見ると、誤用はかなり普遍的だと思われます。

kasuya.ecology1.org/stats/utest01....

タグ：統計

posted at 19:36:50

#統計 Wilcoxonの順位和検定を適切に使っていることを保証するためには、2つの母集団分布が平行移動の違いを除いて等しいことを保証する必要があります。

通常のケースでそれは不可能なので、適切な使い方になっていない可能性が残ります。

タグ：統計

posted at 19:33:26

#統計青線の部分には、ノンパラ検定では母集団分布に仮定を設けないと説明している。その説明はひどく間違っています。

実際、Wilcoxonの順位和検定の説明では2つの母集団分布の形が同じ(平行移動の違いを除いて等しいという意味)とおっそろしく強い仮定をしています。この仮定は正しい。

続く

タグ：統計

posted at 19:33:26

#統計参考になります。

なるほど、準一級のワークブックにこういう書き方がしてあるせいで、ノンパラメトリック検定について誤解する人達が継続的に生産され続けているのか！

青線と橙線及び青字と橙字は私による。

Wilcoxonの順位和検定では、母集団分布について非常に強い仮定を使います。 twitter.com/su_studyaccoun... pic.twitter.com/tUkFHTqoVM

タグ：統計

posted at 19:26:25

大学進学についての地方ごとの不公平が酷いことになっているように見える。

すべての地方で東京と同レベルの進学率になってもよいと思う。 twitter.com/kikumaco/statu...

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posted at 19:05:51

Lumedia @Lumedia_2022

健康診断で「血糖値が高い」という結果が出たらドキッとしますよね😵

「血糖値が高い＝糖尿病？」と不安に思われるかも知れません。

血糖値の検査結果の読み方や糖尿病の診断について糖尿病内科医が解説します！

lumedia.jp/?p=2493

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posted at 18:00:03

飯田泰之 @iida_yasuyuki

そして円で見た差益（円買い介入は外為特会のドル資産を売却する）がでるので財源確保の好機ととらえたとも考えられる。。。けどそもそも現時点では財源制約ないんだから意味がない

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posted at 17:37:51

飯田泰之 @iida_yasuyuki

ギリギリ合理的に解釈するとスイス・イギリスの政策変更を受けて投機的な円安が進むおそれに対応した。。。ということなんだろうけど，そもそも基調としての円安は別に一過性の投機によっておきてるわけじゃないよ

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posted at 17:35:25

非公開

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posted at xx:xx:xx

飯田泰之 @iida_yasuyuki

無意味なことを。。。

→政府・日銀、24年ぶり円買い介入　急激な円安阻止へ: 日本経済新聞 www.nikkei.com/article/DGXZQO...

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posted at 17:22:19

@sekibunnteisuu 二項分布は、ベルヌーイ試行を繰り返すとき、試行回数n回中の成功回数kの分布。

負の二項分布は、ベルヌーイ試行を繰り返すとき、成功回数がちょうどk回になるまでの失敗回数mの分布。

最初のn回中の成功回数がk以上⇔ちょうどk回成功するまでの失敗回数はn-k以下

に対応する確率の関係式がある。

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posted at 17:18:41

毎日新聞 @mainichi

ワクチン巡り鳩山由紀夫元首相がまた誤情報　専門家「影響大きい」
mainichi.jp/articles/20220...

今回の投稿内容の真偽について、WHOは毎日新聞の取材に対し「安全なワクチンは、新型コロナに起因した重症化や入院、死亡に強い予防効果を発揮している」などとメールで回答し、事実上否定しました。

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posted at 17:15:00

非公開

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posted at xx:xx:xx

@sekibunnteisuu 全部合わせると、ベータ分布との関係から、二項分布の累積分布函数と負の二項分布の累積分布函数のあいだの関係が得られ、ベルヌーイ試行に戻れば、確率論的直観によって当たり前の関係式であることもわかります。

よく知られている展開を有限項で切ったときの相対誤差の取り扱いは相当に生産的！

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posted at 16:43:19

@sekibunnteisuu 1 = (p+(1-p))^n の二項展開から二項分布が得られ、全確率の1を部分和で近似したときの誤差項を積分で書くと、二項分布とベータ分布の関係が得られます。

p^{-a}の場合からは、負の二項分布が得られ、結果的に負の二項分布とベータ分布の関係が得られます。

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posted at 16:41:16

@sekibunnteisuu exp(x)の有限項で切ったTaylor展開の相対誤差をxの函数とみて、それを積分で書くという計算が、「生産的」であることに気付くと、類似の計算もやってみたくなるはず。

1 = (p+(1-p))^n の二項展開(有限項)

とか

p^{-a} = (1 - (1-p))^{-a}の二項展開

とかでも同じような計算をできます。

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posted at 16:39:27

#統計そのように程度問題として常に考えることをそのまま統計学使用時にも行えば、統計学の誤用を多くの場合に普通な感じで避けることができるように思えます。

「統計学でも科学の常識に従えばよい」というようなことを繰り返し言って来たが、その内容について少し詳しく説明してみた。

タグ：統計

posted at 14:45:36

#統計安易に「ニュートン力学は間違っていた」と言うのではなく、ケースバイケースで「この場合にはニュートン力学を使った予測は～程度外れるだろう」のように考え、外れる程度が実践的に無視できるなら、その場合については「ニュートン力学は正しい」とみなして対処して問題ないと考えるのが普通。

タグ：統計

posted at 14:45:35

#統計この辺は現実社会において非常に重要で、科学に詳しい人が「確かにその可能性もゼロではない」とついつい言ってしまったせいで、2値的にしか考えることができない非科学的な人たちとの間で巨大なコミュニケーションギャップが生じたりする問題と関係している。😅

タグ：統計

posted at 14:34:32

#統計単純な真偽ではなく、値や量に関する程度問題だと考えることが普通だと分かっていれば、「ニュートン力学は間違っていた」と安易に言えるはずがないのです。

タグ：統計

posted at 14:34:31

理間高広（C102日曜西そ13a"St @Rima_tk

#統計「すべてのモデルは間違っている」は視界を統計学から科学全体に広げれば当たり前の話になる。

2値的な考え方をする半可通が「ニュートン力学は間違っていた。アインシュタインの相対性理論が正しかった」のようなことを言うことに、いつもいらつかされている科学ファンは多いと思う。

タグ：統計

posted at 14:34:30

#多機能計算機的お手軽プログラミング言語　って自分もいつも探し回って放浪してる感があるから、Julia言語、試してみようかなあ…＞RT

タグ：多機能計算機的お手軽プログラミング言語

posted at 14:25:38

#統計仮説1,2,…,Nが真である(主観)事前確率を考えることから出発するベイズ統計の説明も2値的な見方に分類される。

事前分布は任意とし、連続的なパラメータが含まれる統計モデルの漸近挙動を利用するというような、例えば渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』に書かれている考え方の方がより適切。

タグ：統計

posted at 14:21:07

#統計統計学を使うときには、「命題の真偽」というな2値的な見方で考えるのは恐らく極めて不適切で、「どれだけどの程度違うか」のような量的な考え方をする方が適切な場合が多いと思う。

「有意差検定」は2値的な見方に分類され、連続的な値が持っている情報をフルに活用しようとする方がより適切。

タグ：統計

posted at 14:16:08

#統計もしかしてBrunner-Munzelの論文の解説の需要もあったりする？解説がなくても読める人にしか需要がないような気がしています。

タグ：統計

posted at 14:08:36

#統計そのようにして、上手いこと中心極限定理を使えるようにできれば、Welchのt検定と同様の方法でt分布を使った補正も可能になり、色々うまく行くというのがBrunner-Munzel検定の仕組みです。

Brunner-Munzelの原論文は読む価値があります。
↓
www.researchgate.net/profile/Edgar-...
(なぜかここで読めた)

タグ：統計

posted at 14:05:26

sako @SSako86

もちろん、大学の教授が言っているから正しいという意味ではない。

タグ：

posted at 14:04:21

sako @SSako86

これ、ベネッセだけが批判されているけど、youtubeの方を見ればわかるように、産業能率大学の教授が元なんだよね。 twitter.com/benesse_hs_inf...

タグ：

posted at 14:00:41

#統計WMWやBrunner-MunzelではU統計量

U = Σ_{i,j} h(X_i, Y_j)
(h(x,y) := 1 if x<y, 1/2 if x=0, 0 otherwise)

を使います。

X_i,Y_j達が独立でも、h(X_i,Y_j)達は独立にはならないという問題を解決する必要があり、その解決によって、F(Y_i),G(X_i)への中心極限定理に帰着可能になる。

タグ：統計WMWやBrunner

posted at 13:57:19

#統計訂正：BM検定のP値の計算では、条件

　P(X<Y)+P(X=Y)/2=1/2

だけではなく、X,Yの累積分布函数をそれぞれF,Gと書いたときの中心極限定理による

　F(Y_1),…,F(Y_n)の標本平均の分布の正規分布近似
　G(X_1),…,G(X_m)の標本平均の分布の正規分布近似

も使います。ここが巧妙な所。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 13:57:18

前田敦司 @maeda

大和田克@中小企業診断士勉強中 @SuguruOWADA

オーストラリア中銀が債務超過に。浜矩子氏や藤巻健史氏あたりが正しいなら豪国債は暴落、豪はハイパーインフレのはずだが…ブロック副総裁 “お金を生み出す能力があるため支払い不能にはならず業務に支障はない” / “豪中銀、債券購入で多額損失　純資産価値マイナス” htn.to/wNhHGFhj8m

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posted at 12:45:44

バリカタのちゃんくの @Barikata1984

階層ベイズモデルを扱います。 #はてなブログ #Julia #JuliaLang #統計学 #ベイズ統計学
Juliaを使ってみる(20/X)：階層ベイズモデル - 「大人の教養・知識・気付き」を伸ばすブログ
power-of-awareness.com/entry/2022/09/...

タグ： Julia JuliaLang はてなブログベイズ統計学統計学

posted at 12:00:03

牛マンボウ博士＠博ふぇすD24/C102 @manboumuseum

@luke4212 う〜ん、もし別の言語追加するなら Julia がいいかな〜住みやすいのは確かよね。移民が多いから英語がネイティブ相当でないのは当たり前、アジア系スーパーめっちゃあるから値段に目を瞑れば極端な我慢もしなくていい

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posted at 10:52:31

バズってきたので宣伝します！　
研究者も個人活動の時代で、ファンティアで研究カテゴリーでも需要あるという事を知らしめしたいので、良かったら無料プランでもチャンネル登録して下さると嬉しいです

あと良かったら同人グッズも売っています＞＜
home.tsuku2.jp/storeDetail.ph...

fantia.jp/fanclubs/26407

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posted at 10:15:03

vochicong @vochicong

これでsnapも使えるようになり、snap install julia行けるようになるかな
forest.watch.impress.co.jp/docs/news/1441...

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posted at 09:50:44

内村直之 @Historyoflife

牛マンボウ博士＠博ふぇすD24/C102 @manboumuseum

伊藤清先生の章では、確率論が伊藤の公式に発展して、さらに株予想に使われたブラックショールズ公式に行き着くことにも触れています。伊藤先生はアカデミックな興味のみで、実利には関心がなかったとか。そのほか、数論についても伊原康隆先生を中心として描いています。 twitter.com/nippyo_ogiwara...

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posted at 09:22:51

TV「マンボウは3億の卵を一度に産み2匹しか生き残りません」

私「3億の卵産むかわからないし、2匹はデタラメです」

TV「…諸説あります」

私「いや、諸説じゃなくて、論文にそう書いてます…」

繰り返されるこのやり取りを終わらせるために改めて解説しました( ◠‿◠ )

withnews.jp/article/f02209...

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posted at 08:22:17

黒田　健 @take96igo173

三人のお写真がとても素敵でした。デッサン、そっくりです✨　内容も濃くて読み応え十分❗「頭が良いとは？」に対する謝先生の回答や上野先生の「嫌いな言葉」が特に印象的。そしてオチが最高でした🤣 twitter.com/twi_mako/statu...

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posted at 08:00:40

それにしても、NHKプラスが私のデバイスで急にみられなくなったのはなぜなのでしょう…（泣）

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posted at 03:02:27

逆に言えば、ロシアが戦っているのはウクライナだけではなくNATO全体なのだ、という立て付けにしなければ、部分動員導入の説明が付かない…ということでは。

とりわけ、ウクライナによる東部の反転攻勢を完全に無視してロジックを組み立てるなら、こうならざるを得ないのは理解できます。

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posted at 03:01:28

なので、「ネオナチ征伐」という極めて限定的な特別軍事作戦だったはずなのに、部分動員に至らなければならなくなったのは、ウクライナの背後には米欧諸国がついており、ロシアは米欧諸国と戦っている。まさかウクライナなんかに半年も悩まされているわけではない…という理屈です。

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posted at 02:56:29

こうも言っていますね。ウクライナ政府は和平に前向きな時期もあったけれど、それは西側のお気に召すような内容ではなかったので、西側に和平を反故にするよう差し向けられたと。

…少なくともロシアの理屈づけとしては、そういうことにしなくては一貫性が保てません。 pic.twitter.com/6EOS6Orpo5

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posted at 02:53:10

SJチャンネルもNHKプラスもみられないので、どの程度私が力説したポイントをOAで入れて下さったか分からないのですけど、この演説、「なぜ部分動員しなければならないのか」の理屈づけがひとつのポイントだったと思います。
つまり「すべて米欧諸国のせい」。

en.kremlin.ru/events/preside...

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posted at 02:51:35

JuliaHub @JuliaHub_Inc

‘How Julia ODE Solve Compile Time Was Reduced From 30 Seconds to 0.1’ - This article was published in SciML, for details click here sciml.ai/news/2022/09/2...
#julialang #SciML

タグ： julialang SciML

posted at 02:15:46

Naoki_O @nananao2236

そんな、超算数教師みたいな理屈を捏ねるのは富山大のSTS人でないか？

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posted at 01:37:16

@sekibunnteisuu eˣのx=0でのTaylor展開について知ったら、有限項の和の相対誤差を当然知りたくなるはずで、そのとき運良く当然やるべき計算を素直にやると、ポアソン分布とガンマ分布の関係が自然に出て来てしまいます。

ポアソン分布とガンマ分布の関係は確率論的に自然な解釈があります。

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posted at 01:34:19

@sekibunnteisuu さらに色々余得がついて来て、

　-f(x) = 1 - e⁻ˣΣ_{k=0}^{n-1} xᵏ/k!

はx>0なら、0と1の間の数になり、Poisson分布の累積分布函数を1から引いたものになり、f(0), f'(x)の計算から得た別の表示(積分表示になる)は、ガンマ分布の累積分布函数になります。

タグ：

posted at 01:31:25

@sekibunnteisuu その辺は、

　eˣのx=0でのTaylor展開の最初のn項の和

によるeˣの近似の相対誤差

　f(x) = e⁻ˣΣ_{k=0}^{n-1} xᵏ/k! - 1

についてf(0)とf'(x)を計算すると綺麗になり、しかもTaylor展開を有限項で打ち切ったときの相対誤差なので「当然やるべき計算」ということにもなってくれます。

タグ：

posted at 01:29:08

Jacob Quinn @quinn_jacobd

Oh man, have I been waiting for this blog post! Eager to learn how to improve my #JuliaLang package experiences for users. twitter.com/ChrisRackaucka...

タグ： JuliaLang

posted at 01:18:52

Mehmet Hakan Satman @mhsatman

From now on, I am officially using #JuliaLang and JuMP in my Operations Research master courses. Students are also excited and happy solving a wide set of optimization problems using a single interface 🎈🙃

タグ： JuliaLang

posted at 01:17:40

Ｔ.まこ @twi_mako

anan No.2316 9/21発売
『"すごい人"の頭の中を大解剖。』のコーナーに謝依旻先生、藤沢里菜先生、上野愛咲美先生の対談が掲載されています✨
写真は載せられないのでイラストでと思いましたがあまり似せられずすみません😢
興味のある方は是非お手に取って内容と写真をチェックしてみてください😃 pic.twitter.com/VC9G2mY3pf

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posted at 00:57:28

NOAA Ocean Explorati @oceanexplorer