黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2022年10月19日

とても可愛らしいアイコンなのでついつい無断で使用してしまいました。
不快な思いをさせてしまい申し訳ありませんでした。私は反省すべきだと思います。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 23:34:07

haireriah @haireriah

これは納得がいかんだろうなぁ・・・

アメリカの算数テストの採点に「納得がいかない！」と非難が集まる labaq.com/archives/51945... @lbqcomより

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posted at 23:31:42

@nekonyannyan821

私のアイコンを私に無断で使用しているので、ツイッター社に報告致しました。 pic.twitter.com/2aBGtaz2qx

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posted at 23:17:02

#統計ベイズ因子と通常のP値を使う検定の間の関係は、本質的に渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の第3章に書いてあるとみませます。明示的には書かれていませんが、そこに書いてある数学から出る。

タグ：統計

posted at 22:54:27

#統計互いに近似的な翻訳が可能な2つの道具PとBについて、「Pは使ってはいけない。Bを使うべきである」という主張を言葉巧みに述べることに恥じない人達を我々の社会はどう扱えば良いのでしょうかね？

この辺の問題は算数教育でのかけ算順序問題に似ています。

タグ：統計

posted at 22:51:34

#統計標本サイズが大きくなることが分かっている場合には、ベイズ因子を使っていないP値ユーザーであっても検出力を下げ過ぎないように気を付けながら有意水準を下げたりしますよね。

ベイズ因子を使うことはそれに似ています。

どちらにしても検出力が下がるトレードオフに注意が必要。

タグ：統計

posted at 22:47:43

#統計関連

github.com/genkuroki/publ...
Poisson分布モデルでの対数尤度比検定のP値とBayes因子の関係

Bayes因子を使ったBayes検定での同一の閾値に近似的に対応する有意水準は標本サイズnも単調減少函数になるという性質は普遍的に成立しています。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 22:43:01

#統計私は結構な頻度でベイズ統計が非常に優れた道具であることについて、#Julia言語による数値的確認を根拠に、さりげなく、繰り返し説明しているつもり。

その立場から見ると、主義や原理でベイズ統計が優れていることにしようとしている人達はベイズ統計について誤解を広めているように見える。

タグ： Julia言語統計

posted at 22:35:17

#統計ときどき、P値について無知に見えるベイズ主義的な人達が、P値ではなくBayes因子を利用するべきだと言葉巧み語っているのを見るのですが、P値との対応関係やトレードオフについて正直に説明しているのを見たことがありません。

タグ：統計

posted at 22:35:17

#統計要するに、Bayes検定はP値を使った通常の検定に近似的に翻訳可能であり、nを大きくしたとき、Bayes因子による検定はより小さな有意水準を採用することと近似的に同値であり、検出力を犠牲にすることになるトレードオフが伴うということです。

nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/QOnMRnYrCn

タグ：統計

posted at 22:35:16

#統計同一のBayes因子に近似的に対応するP値のグラフ。

同一のベイズ因子の値に対応するP値はnについて単調減少函数になります。

nを大きくすると、Bayes factorを使ったBayes検定はどんどん保守的になり、検出力も下がって行きます。

nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/5kY8zF50dl

タグ：統計

posted at 22:35:13

#統計

青実線=ベイズファクター経由で近似計算したP値
橙破線=WilsonのP値函数

検定で重要になる小さな値になるところでよく一致し、nを大きくすると値が小さくないところでもよく一致するようになります。

Bayes factorとP値の間の近似的翻訳はうまく行っています。

nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/Pc1Kpnoujw

タグ：統計

posted at 22:22:04

#統計二項分布モデルの場合のWilsonのP値と一様事前分布とpに台を持つデルタ事前分布のBayes因子の近似的対応関係の導出。易しい計算です。

#Julia言語
↓
nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/UmOcvK4ySu

タグ： Julia言語統計

posted at 22:18:39

#統計上の方では、二項分布モデルの場合に通常のWilsonのP値函数と一様事前分布の事後分布の間の近似的な翻訳方法について解説しました。

「Bayes統計と言えばBayes因子を扱わなきゃダメでしょう！」と考えた人のために、P値とBayes因子は互いに近似的に翻訳可能であることも示しておきます。続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 22:18:37

Homie O'Morphism @hayden_wlog

pic.twitter.com/BpVSwTa5bO

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posted at 21:27:16

とし @toshi07082016

アメリカの算数テストの採点に「納得がいかない！」と非難が集まる labaq.com/archives/51945... @lbqcomより

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posted at 21:01:24

TaKu @takusansu

知念実希人　物語り @MIKITO_777

@temmusu_n @genkuroki @nabekichi32 #超算数中学数学のグラフも上げておきます。
他の幾つかの項目も含めた表計算用ファイルは、↓からダウンロード出来るようにしておきました。
nieru.net/TaKu/9/9 pic.twitter.com/ZMCY9M1I2k

タグ：超算数

posted at 20:20:11

ぼびらこたまpart3 @part329310623

従来株ワクチンからオミクロン対応ワクチン接種の間隔の、
5ヶ月→3ヶ月への短縮が正式に決まりました。

これにより、大部分の方が年内にオミクロン対応ワクチン接種が可能になります。

感染拡大が懸念される冬前に、どうか積極的な接種をお願いいたします。
www3.nhk.or.jp/news/html/2022...

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posted at 19:25:09

アメリカの算数テストの採点に「納得がいかない！」と非難が集まる labaq.com/archives/51945... @lbqcomより

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posted at 19:09:43

ろぼ @i_robot_robbie

アメリカでもあるんだ・・・。

アメリカの算数テストの採点に「納得がいかない！」と非難が集まる labaq.com/archives/51945... @lbqcomより

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posted at 18:43:12

積分定数 @sekibunnteisuu

種の周りが美味しいから、種ごと入れる。

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posted at 18:29:49

積分定数 @sekibunnteisuu

熟柿シャーベット、冷凍前 pic.twitter.com/R282hErXKM

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posted at 18:27:45

森山憲一 @kenichimoriyama

二子山西岳の熊襲撃動画の「登山者と熊」さんに詳しい話を聞くことができました。かなり珍しい事例なのでぜひ読んでください。最後に大事なメッセージもあります。

クマが上から飛んでくる衝撃動画「登山中に熊に襲われた」　現場の真相を取材 | PEAKS funq.jp/peaks/article/...

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posted at 18:16:38

kats @ka2i

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

アメリカの算数テストの採点に「納得がいかない！」と非難が集まる labaq.com/archives/51945... @lbqcomより
日本でも似たような採点あるよな。

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posted at 18:14:55

そうか、昨日10月18日は統計の日だったのか。

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posted at 17:32:53

この手の話題の怖いところは私のような素人にはまともな判断は難しいと思われること。

そして、印象操作のテクニックを使って他人を脅す人達の声が大きい。

なんらかの社会的仕組みでそういう人達が報いを受けるようになっていてほしいと思う。

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posted at 15:45:08

検索したらこういうのも見つかった。

www.jstage.jst.go.jp/article/jspen/...
胃瘻バッシングの結果、起きたこと
What happened after PEG bashing ?
西口幸雄
大阪市立総合医療センター消化器外科

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posted at 15:41:08

壱岐津礼 @ochagashidouzo

うちは父が脳梗塞で倒れた際に「食道に挿管しますか？」と尋ねられたのが最初で、その時点では一時的措置と認識していたし、実際、意識が回復してからは経口食の訓練も少ししていたけれども嚥下能力が回復しなかったので胃瘻になった（経口挿管の方が負担が大きい）

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posted at 15:30:18

月野羽美 @NastyMoonlight

難陀＠よみがえる犬神博士 @m_nahda

@nicetomeetlove @vanilla20190318 ご自宅でも胃瘻の方生活大丈夫ですよ〜
おかえりになる前に胃瘻の器具の消毒の為に哺乳瓶を消毒する時に使うミルトンみたいなのがあると便利です。

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posted at 15:29:01

@mph_for_doctors 母が脳梗塞で生死をさまよった後に退院(要介護5になりましたが)したとき胃瘻をしていましたが、すぐに不要になりました。
外すときも事前準備もなく、診断のときに「じゃあ外そうか」とその場で引き抜いて消毒しておしまいで、えっそれでおわりなの？？と驚きましたw

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posted at 15:23:46

HAYASHI Tomohiro @SokoranoKumasan

ファクトチェックには時事的な要素、話題に合わせる速度感も求められると思うのだけれど。

日本ファクトチェックセンターには、もう少し頑張ってほしいところ。

今のところ、社会から求められているものに全く応えられていないと思うので。

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posted at 15:23:11

HAYASHI Tomohiro @SokoranoKumasan

しかし先日の東京新聞「印象操作」記事が10月3日に出てから東電は即日反論、現代ビジネス記事は２日、WEDGE記事が９日、このコラムが約半月。来月には月刊正論記事も出る予定。

しかし、早期に情報提供しておいた日本ファクトチェックセンター @fact_check_jp からは今のところ何の動きも無し。 twitter.com/KumawithSake/s...

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posted at 15:21:04

K2 @Dr_ex_convict

@g_gafgarion そもそも胃瘻増設の点数10年くらい前に半分くらいになってラッシュ終わったのに、なんで今更こんなに話題に、、、。ひろゆきとかに入れ知恵してる医者が周回遅れの知識持ちだとしか思えないんですが。胃瘻増設も経腸栄養管理も点数くそ低いのに

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posted at 15:06:36

理一 @richitagu304

アメリカの算数テストの採点に「納得がいかない！」と非難が集まる labaq.com/archives/51945... @lbqcomより
…採点の…!?(^^;

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posted at 14:05:56

makoto @mako0079

日本よりも質悪いかんじねぇｗアメリカの算数テストの採点に「納得がいかない！」と非難が集まる:らばQ labaq.com/archives/51945...

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posted at 14:05:01

入院時にも楽しみがないといけないという当たり前のことに気付いた。

前日まで快適に暮らしていてもいきなり入院になることもある。

楽しみを得るために役に立つ手段に偏見を持たないように普段から注意しておきたい。

痛みや苦しさは思考力を奪うのでそうなる前に偏見を無くしておく必要がある。

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posted at 14:03:27

昨年末に前日まで普通に快適に暮らしていたのに、いきなりの激烈な腹痛で虚血性結腸炎で二週間絶食入院したときのことを思い出しながら読んだ。

非常に参考になりました。 twitter.com/earl_med_tw2/s...

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posted at 14:03:26

Kei Nishikawa @KeiNishikawa3

アメリカの算数テストの採点に「納得がいかない！」と非難が集まる labaq.com/archives/51945... @lbqcomより
これはひどい

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posted at 14:03:10

gcat @p2000gma

#followme #followback #BSC $BTC
アメリカの算数テストの採点に「納得がいかない！」と非難が集まる
labaq.com/archives/51945...

タグ： BSC followback followme

posted at 14:01:02

#統計潜在的なベイズ統計ユーザーはすでにP値の使い方をすでに知っている人達が多いはずなのに、主義にこだわる悪しきベイジアン達はP値の使用をやめさせようとして不合理な考え方をあたかも合理的であるかのように語りたがる。

これは前世紀に不毛な争いが起こった原因の1つだと思われる。

タグ：統計

posted at 13:45:48

#統計このスレッドを見ればわかることは次の2つ。

* 検定、点推定、信頼区間はばらばらに考えるのではなく、P値函数を使って統一的に理解した方がお得。

* 実際にそうすることは、ベイズ統計での事後分布の使い方を理解するためにも役に立つ。

タグ：統計

posted at 13:45:48

paix31415 @paix31415

サラリーマンの副業日記 @work202004

この国には、あるいはこの先生には、かもしれないけど、△という発想がないのかもね。
アメリカの算数テストの採点に「納得がいかない！」と非難が集まる labaq.com/archives/51945... @lbqcomより

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posted at 13:45:44

アメリカの算数テストの採点に「納得がいかない！」と非難が集まる labaq.com/archives/51945... pic.twitter.com/HQJg6vagUl

タグ：

posted at 13:42:15

#統計 P値の側の縦軸は

function pvalue2density(pval; n=20, k=6)
z = quantile(Normal(), 1 - pval/2)
pdf(Normal(), z) / std(Beta(k+1, n-k+1))
end

という函数で変換しています。Normal()は標準正規分布を表し、quantile, pdf, stdはそれぞれ分位点函数、確率密度函数、標準偏差。

タグ：統計

posted at 13:39:22

#統計 n=20, k=6 を n=100, k=30 に大きくすると、グラフ上ではほぼぴったり一致するようになります。

これを見れば、P値函数と事後分布の密度函数は同じように使ってよいことは明らかでしょう。

これはベイズ統計入門の1つの経路になりえます。

#Julia言語ソースコード↓
nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/1KxwnSVAbF

タグ： Julia言語統計

posted at 13:39:22

#統計通常のP値函数とベイズでの事後分布の比較は正規分布近似を通して行えます。添付画像は縦軸をある適切な方法で非線形にスケールした通常のP値函数と事後分布の密度函数の同時プロットです。かなり一致しています。

#Julia言語ソースコード↓
nbviewer.org/github/genkuro...
twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/YgkvgngNrm

タグ： Julia言語統計

posted at 13:39:21

健康オタクなクリリン @Sutacone

アメリカの算数テストの採点に「納得がいかない！」と非難が集まる labaq.com/archives/51945... pic.twitter.com/XViR4MyxOH

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posted at 13:28:52

tonluv @showmisu

アメリカの算数テストの採点に「納得がいかない！」と非難が集まる labaq.com/archives/51945... @lbqcomより

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posted at 13:24:27

らばQ @lbqcom

アメリカの算数テストの採点に「納得がいかない！」と非難が集まる : らばQ
labaq.com/archives/51945...

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posted at 12:53:20

HEYMUN @heymunmusic

@ArturiaOfficial MiniFreak - A MiniFreak with a Mighty Heart - My music video feat the MiniFreak is live
bit.ly/3ESjnGb the MiniFreak is a mighty synth, I love it. Thank you @CmimusicA for this gem #minifreak #arturiaminifreak #arturia pic.twitter.com/cR6Esk601J

タグ： arturia arturiaminifreak minifreak

posted at 12:50:38

#統計検定を使おうが、信頼区間を使おうが、科学的なお墨付きは得られない。

よく書かれた統計学の解説や実践的な応用の格好良いところは、科学的なお墨付きが得られないことを承知の上で、ベストな仕事をするためにあがく方法を教えてくれるところだと思います。

タグ：統計

posted at 12:42:44

#統計あと、モデル＋パラメータ値と観測データの数値の相性が良くても(compatibilityが高くても)、それは単に、妥当であるかどうか不明の物差しと偏りを含んでいる可能性があるデータの数値の相性が良いことを意味するだけであり、自信過剰になることを我慢する必要がある。

タグ：統計

posted at 12:42:44

#統計以下のグラフは2種類の物差しで「n=20回中k=6回成功」というデータの数値を測って得た結果だと解釈されます。 pic.twitter.com/R3nYlkZq1l

タグ：統計

posted at 12:42:43

#統計統計モデルはデータの数値を測る物差しのようなものです。

ケースバイケースで妥当な物差しが何であるかは変わる。

理想的な物差しが何であるかは統計学の実践的応用の場面ではわからないので、常に物差しがどの程度妥当であるかに気を使う必要があります。

タグ：統計

posted at 12:42:43

#統計 1つ前のツイートのグラフのベイズ統計での事後分布の密度函数版。

ベイズ統計での事後分布の密度函数はP値函数のように使えます。

P値函数の値の「次元」は確率で、密度函数の値の「次元」は確率密度であり、その点が違うことに注意。その違いに気を付ければ同じように使えます。 pic.twitter.com/AzNRL6bRTt

タグ：統計

posted at 12:30:29

#統計上のグラフを作り直した。

縦軸はP値なのですが、P値はデータの数値とモデル＋パラメータ値のcompatibility (相性の良さ、両立性)の指標の1つであると解釈されます。

次のツイートでこのグラフのベイズ版を見せます。

#Julia言語ソースコード
↓
nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/UmDzQboB1L

タグ： Julia言語統計

posted at 12:30:28

#統計二項分布モデルでのWilsonのP値函数は最尤法に付随するスコア検定のP値函数の典型例になっている。

「n回中k回成功」というデータから成功確率は最尤法でk/nに点推定される。以下の図ではn=20, k=6で点推定値はk/n=0.3になっている。

点推定値だけではない情報をP値函数から読み取れる。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/8MvRn6Afqp

タグ：統計

posted at 11:37:55

カボ(▼ｗ▼) ❖槍鯖 @kabochan_game

そういう誤解があるから胃瘻の問題を医療費の問題としてとらえて迷走してしまうんです。延命治療としての胃瘻を論ずる際にその誤認識があると極めて不毛な議論になります。本来議論すべきはその延命治療をするか否かのQOL等やACP（いわゆる人生会議）についてです。 twitter.com/earl_med_tw2/s...

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posted at 11:22:05

医療知識がない人が陥りがちな胃瘻に関する勘違い

・死ぬまで経口摂取は不可能
・死ぬまで腹⇔胃に穴が開いたまま

腹⇔胃の管を引っこ抜いてしまったら穴は塞がるからね… twitter.com/EARL_med_tw2/s...

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posted at 11:08:14

津川友介 @TsugawaYusuke

まだ誤解があるみたいですが、95％信頼区間は数多くの仮説を同時に検定しているので、単一の帰無仮説を設定する必要はありません。

詳しくは下記の2つの資料をご覧ください。

journals.sagepub.com/doi/full/10.11...

www.youtube.com/watch?v=vz9cZn...

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posted at 11:06:44

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

ついでに、この超高齢化社会の日本において、医療費に占めるいわゆる終末期高齢者の医療の割合はせいぜい数%。国の医療財源圧迫要因とは程遠いです。一方、米国は高齢者が増えてないのに医療費が増大していて、主たる要因は医療技術。「医療費の莫大な増加があるから胃瘻はやめるべき」は筋違い。

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posted at 11:04:21

安倍晋三が殺されたのは日本の経済政策にとって大変な損失だったんですよ。反緊縮派の重鎮として発言を続けてもらわなくてはならなかった。代われる政治家は当面いません。その間に財務省による緊縮と増税が進む。

「あべしね」の人たちには理解できないでしょう。理解する気もないでしょう

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posted at 10:56:00

終末期で胃瘻を希望される患者や家族は昔よりかなり減りました。ただ、胃瘻に対して過剰なマイナスイメージが持たれてしまっているのも事実で、その結果、「胃瘻はしないけど長期の経鼻胃管挿入で経管栄養する」という謎対応や、胃瘻併用下の嚥下訓練が行われていなかったりするのは残念な話です。

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posted at 10:50:30

このうち議論になるのは③のパターンで、延命処置とも言えるものです。逆に言えば①と②はそうではないので、胃瘻をまとめてよくないものとしてしまう議論はやめてほしいです。使い方の問題ですよ。 twitter.com/earl_med_tw2/s...

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posted at 10:45:04

胃瘻がなされる目的は主に3つ（繰り返すが肺炎予防のためではない）
①栄養改善をはかりながら嚥下機能訓練を行い経口摂取が可能となるまでの手段
②完全な経口摂取への移行が無理な患者で栄養状態を維持しつつ少量経口摂取を継続するQOL維持
③嚥下機能の恒久的低下により生命維持のための終末期医療

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posted at 10:43:17

maru @harioaska

谷川氏は「高齢の認知症患者に胃ろう手術を推奨する」などという趣旨の発言は一切していない。お前はどこからそれを読み取ったの？脳内？ twitter.com/hirox246/statu...

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posted at 10:38:02

胃瘻にするかどうかを患者や家族に説明する際に「肺炎予防のために」なんて絶対言っちゃダメですからね（あとで家族とトラブルになりますよ）。食物誤嚥対策と肺炎予防は別です。食物を誤嚥しなければ肺炎が起こらないわけではないです、不顕性誤嚥は普通に起こります。

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posted at 10:36:38

大阪が好きやねん#入管法改悪反対＠維新に @oosakahaoosaka

胃瘻が話題となってますが、主論点とはややずれるんですけどすごく引っかかる誤解を何度も見かけるので。胃瘻の目的を「肺炎予防のため」とするのは間違いですよ。胃瘻の主目的は肺炎を防ぐことではありませんし、そもそも胃瘻にしても肺炎は防げません。これ、医師の間でもかなり誤認されています。

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posted at 10:32:36

だんだん残念な人になっていく。 twitter.com/hirox246/statu...

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posted at 09:52:22

非公開

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posted at xx:xx:xx

清拭ひとり @imawanokiwano

ひろゆき氏、藁人形論法、本日2回目。
こういう人とは議論にならない。
twitter.com/hirox246/statu... pic.twitter.com/yrAXDJqHFZ

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posted at 08:55:55

清拭ひとり @imawanokiwano

ひろゆき氏による、藁人形論法の見本。
谷川氏が言っていないことをさも言ったかのようにして、それを批判する。 twitter.com/hirox246/statu... pic.twitter.com/SSW5Lr5l09

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posted at 08:47:30

木村尚也 @naoya_55_55

こいつ、人を馬鹿にしないとまともに話ができないのかな。

反対意見を言うと必ず馬鹿にするよね。 twitter.com/hirox246/statu...

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posted at 08:25:42

shumai89 @shumai89

結局この手法。毎度毎度、話を微妙にズラして言っても無い事を持ち出して論破したように見せかける。もう飽きたよ。アングラに帰りなよ。 twitter.com/hirox246/statu...

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posted at 07:25:10

ichigo @ichigo73161160

気象分野でも#Julialang の活用が進むととても嬉しい。 twitter.com/milankloewer/s...

タグ：

posted at 07:01:55

Hiroo Yamagata @hiyori13

このイギリス内務大臣、おまえら野党は無能だ、うちらを批判できた義理か、とわめきたててすごいが、その罵倒として Coalition of Chaos, Woke-arati, Tofu Eating と言ってる。最初の二つは (ひでえ言い草だが) 意味はわかるが、なんで豆腐が出てくるんだ？悪いニュアンスでもあるのか？ twitter.com/KarlTurnerMP/s...

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posted at 06:45:32

アメリカ英語をいじるイギリス人が面白すぎて腹痛いｗｗｗｗ youtu.be/RVIHPj5nHB4 @YouTubeより

タグ：

posted at 04:23:57

#統計ベイズ統計に関する正直な話は、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』やStatistical Rethinkingなどに載っています。お勧め！

特に後者は正直な話をRethinkingと称してしまくっている。

xcelab.net/rm/statistical...
→Chapters 1, 2 xcelab.net/rmpubs/sr2/sta...

タグ：統計

posted at 03:38:39

#統計統計学の使用時の自信過剰を防ぐことに奔走している人達の合理的な態度と比較すると、「ベイズ版の95%信用区間に真の値が含まれる確率は95%である」と言って良いことにしている人達の態度はあまりにもダメ過ぎてお話になりません。

そしてこれはベイズ統計自身の問題ではなく、人の問題。

タグ：統計

posted at 03:26:52

#統計さらに、Greenlandさん達が広めようとしているP値の「データの数値とモデル+パラメータ値のcompatibility」という解釈は、データが偏っていたり、モデルが妥当でなかったりと、様々な理由で失敗することに配慮した自信過剰にならない解釈になっています。
↓
journals.sagepub.com/doi/10.1177/02...

タグ：統計

posted at 03:22:22

#統計 P値と信頼区間の使い方に関する標準的見解では、背景にある統計モデルの前提が崩れることが普通によくあることをきちんと強調しています。

この点については、P値に関するASA声明 www.biometrics.gr.jp/news/all/ASA.pdf やその翻訳者の佐藤俊哉さんの講義 youtu.be/vz9cZnB1d1c を見て下さい。

タグ：統計

posted at 03:18:10

#統計人間性に問題がないとしたら、もしかして、「ベイズ版の95%信用区間には真の値が95%の確率で含まれる」と言ってよいとしている人達も、そこでの「真の値」は現実における何かの真の値だと信じているのかしら、と思うこともあります。

いずれにせよ、ろくなもんじゃない。

タグ：統計

posted at 03:12:48

#統計 P値や信頼区間に関する誤解の訂正が非常に活発であることと、「ベイズ版の95%信用区間には真の値が95%の確率で含まれる」と言ってよいとしている人達が一般人の誤解を訂正しようとしない様は対照的だと思います。

タグ：統計

posted at 03:12:47

#統計しかし、「ベイズ版の95%信用区間には真の値が95%の確率で含まれる」と言ってよいとしている人達が、そういう誤解の訂正に頑張っている様子を見たことがありません。

さすがにこれは酷いといつも思います。続く

タグ：統計

posted at 03:12:47

#統計続き。そういう統計学の誤用を誘発しそうな雑な誤解が生じているのを見たら、きちんと、「それは誤解。この場合の真値は、あなたが思っているような現実における何かの値ではなく、モデル内の事後分布にしたがってランダムに生成された仮想的な値に過ぎない」と訂正してあげるべきです。続く

タグ：統計

posted at 03:12:46

#統計私は「信用区間」「確信区間」についてよく検索をかけているのですが、多くの人が「95%信用区間は真値を95%の確率で含む」と素朴に信じてしまっており、数学的フィクションであるモデル内の事後分布でランダムに生成された値を95%で含むに過ぎないことを認識できていないように見えます。続く

タグ：統計

posted at 03:12:46

#統計そこは正直に、「ベイズ版の信用区間では真の値なるものを信用できる形で扱うことはできない」とはっきり言うべきだと思います。

要するに、事前分布を使うベイズ統計での統計モデルを原則として「モデルは常に間違っている。しかし有用な場合もある」という態度で熱かった方がよい。

タグ：統計

posted at 03:12:46

#統計「真の値」の定義を「事後分布に従ってランダムに生成される値」以外の意味でかつ「真の値」と呼ぶことがふさわしいものにできて、初めて、モデルの仮定が間違っていれば結論が狂うのような言い訳が意味を持ちます。

そういう丁寧な議論を見たことがない。続く

タグ：統計

posted at 03:12:44

#統計そもそも「ベイズ統計での95%信用区間は95%の確率で真の値を含む」の真の意味は「ベイズ統計での95%信用区間は事後分布に従ってランダムに生成される値を95%の確率で含む」という意味に過ぎません。

「事後分布に従ってランダムに生成される値」は「真の値」を呼ぶことは誤誘導扱いが妥当。

タグ：統計

posted at 03:12:43

ゆー @q_951

この卑怯な男のやり口が本当に不愉快。
『どこの文献に恒例の認知症患者に胃ろう手術を推奨』などと言ってないことを勝手に言い出しててめぇの都合のいい方向にもっていこうとする。
単に因縁つけて絡んでいるだけ。
『脳内？』っててめぇ自身のことだろうが。 twitter.com/hirox246/statu...

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