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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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Favolog ホーム » @genkuroki » 2022年10月20日
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2022年10月20日(木)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

@nekonyannyan821 アイコンを変えてくれてサンキュ!

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posted at 00:16:29

竹林 崇@脳卒中リハの専門家, 作業療法 @takshi_77

22年10月20日

すごないですか?肩を通すように入れて下の部分を脇で挟む構造の傘です。固定するのに脇をどれぐらい締める力が必要か試してみないと解らないですが、そんなに強い力が必要ないなら、片手が障がい等で使いにくい方も傘をさしつつ、片手で杖が使えたりするかも。一度試してみる価値ありそうな道具。 pic.twitter.com/QNVON97Xs3

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posted at 00:36:12

yamazaks @yamazaksv2

22年10月20日

@genkuroki うちの子の小学校の担任は、教える時は掛け順通りですが、テストや問題を解く時にはどちらで書いても丸を付けてくれます。また「きはじ」などの公式に頼らず、図や比を使う解き方で教えてくれています。

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posted at 00:44:48

@Yasuharu

22年10月20日

これはかわいそう/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... via @lbqcom

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posted at 01:55:00

非公開

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posted at xx:xx:xx

Massimo @Rainmaker1973

22年10月20日

Why is A4 paper called A4? 'Cause of #Math

A4 is 1/2 an A3, 1/4 of A2 & it’s 1/16 of A0 which has an area of 1 m² (but it isn’t a square).

They all have an aspect ratio a/b = √2, so each one can be scaled to other sizes without being distorted

[more: buff.ly/3TdKWOE] pic.twitter.com/a6Io3SqDIE

タグ: Math

posted at 02:19:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

ocwcentral.com
OCW Central

ocwcentral.com/about
【OCW Centralは大学によって無償で提供される教育資源であるOCW (OpenCourseWare) のポータルサイトです。 公益性の高い教育資源の保全とアクセス向上を目指し京都大学情報学研究科の学生有志により運営されています。】 pic.twitter.com/rNQmhceiIc

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posted at 02:32:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計

ocwcentral.com/subjects/01GB4...
聴講コース 臨床研究者のための生物統計学
3. 仮説検定とP値の誤解
佐藤 俊哉(医学研究科 教授) 2017-10-19 日本語 57m50s

タグ: 統計

posted at 02:36:00

平賀信一朗 @ Aberdeen; I @shiraga0516

22年10月20日

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... via @lbqcom

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posted at 02:54:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計

www.nature.com/articles/520612a
【Replacing P values with Bayes factors or another statistic is ultimately about choosing a different trade-off of true positives and false positives.】

以下のリンク先の話は偽陽性(有意水準)と偽陰性(検出力)のトレードオフ。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 02:59:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 「P値ではなく、ベイズファクターを使うべきである」のようなことが書いてある解説を読んで、安易に「勉強になった」と言ってしまうと恥をかくことになるので注意した方がよいと思う。

最低でもこのスレッドで示した計算例を理解できていなければ、「勉強になった」と言う資格がないと思う。

タグ: 統計

posted at 03:03:12

JuliaPackages @JuliaPackages

22年10月20日

New package: DynamicExpressions v0.1.0 announced #JuliaLang

DynamicExpressions: Blazingly-fast dynamic expressions

Registration: github.com/JuliaRegistrie...
Repository: github.com/SymbolicML/Dyn...

タグ: JuliaLang

posted at 04:48:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 最もシンプルなモデルの二項分布モデルの場合にベイズファクターがどうなっているかさえ理解していないようだと、ベイズファクターについてまだ何も理解していないことになる。この簡単な場合であればP値との関係にも気付くはず。

理解度ゼロの段階で「勉強になった」と言うべきではない。

タグ: 統計

posted at 07:49:57

Z-OUT:じじ @ZOUT_zeit

22年10月20日

@haireriah @lbqcom まさかの超算数輸出!?

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posted at 07:54:59

でえもん @GreatDemon1701

22年10月20日

@temmusu_n 総務的なポジションにいるのですが、「統計の日ポスター掲示のお願い」みたいな総務省からの文書が手元に届いたのが18日でした。一応貼りましたけどね。せっかくなのでしばらく放置です。

タグ:

posted at 08:07:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

A0版の面積が1 m²であることを知らなかった。

これを覚えておけばA4版のサイズを毎回ググる必要がなくなる。 twitter.com/rainmaker1973/...

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posted at 10:39:55

KRSK @koro485

22年10月20日

一つの研究から得られた結果をより広い(または異なる)集団に当てはめられるかという外的妥当性の問題についての良質なまとめ。

必要な仮定、外的妥当性が損なわれる原因、対処方法がまとまってある。自分の授業のリーディングに入れたいなあ。

www.annualreviews.org/doi/abs/10.114...

タグ:

posted at 10:42:46

KRSK @koro485

22年10月20日

www.krsk-phs.com/entry/external...

こんなブログを昔書きました。「アメリカ人のエビデンスだから日本人への一般化可能性はない」みたいな雑な議論で止まってしまう人には一読いただきたいです。

タグ:

posted at 10:44:03

はかせチャン @hshimodaira

22年10月20日

「信頼区間と仮説検定が関係ない」わけがないでしょう twitter.com/mph_for_doctor...

タグ:

posted at 11:36:19

亀吉@駁尊 @ichonan

22年10月20日

アメリカも日本と大して変わらんという感じで投下されてた新燃料が発端っぽい久々の #超算数 。あの界隈の人って、「理解する」という脳の機能が欠けてるんじゃないかという気までしてくる。

タグ: 超算数

posted at 11:39:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 対立仮説の概念は結構難しいです。

1. 最初に押さえておくべきことは、両側検定と片側検定における対立仮説は単独の仮説ではなく、仮説の集合になっていることです。

そういう場合には、対立仮説が単独の仮説の場合よりも話がややこしくなり、そのややこしさを甘く見ないことが必要。続く

タグ: 統計

posted at 12:29:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 モデルMのパラメータθに関する帰無仮説θ=aは「パラメータθの値はaである」という単独の仮説です。

両側検定における対立仮説θ≠aは

❌「パラメータθの値はaではない」という単独の仮説

ではありません!

大学学部生向けの入門書におけるこの辺の解説は酷いことが多いです。続く

タグ: 統計

posted at 12:29:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 正しくは、両側検定における対立仮説θ≠aは

⭕️a以外の値bに関する「パラメータθの値はbである」の型の仮説全体の集合

です。仮説の集合という考え方をせずに、パラメータ値b達の集合だと思ってもよいです。

タグ: 統計

posted at 12:29:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 2. 次に押さえておくことべきは、対立仮説はP値の計算では一切使用されず、P値の計算では帰無仮説下の統計モデルしか使われないことです。

対立仮説は無数にあるP値の定義(もしくは検定法)の検出力をコントロールするために使われます。続く

タグ: 統計

posted at 12:29:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 検定の計算の説明中に対立仮説を心の中に登場させてしまう誤解は結構あるように思えます。

タグ: 統計

posted at 12:29:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 「帰無仮説θ=aの下での統計モデル内で仮説θ=aが棄却される確率」が等しいなら、対立仮説集合中の仮説の検出力はできるだけ高い方がよい。

そういう意味でより高性能のP値の定義を採用するために対立仮説集合は使われ、P値の定義を確定させた後は帰無仮説のみを使ってP値を計算します。

タグ: 統計

posted at 12:29:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 仮説θ=aの検定法では、「仮説θ=aの下での統計モデル内で仮説θ=aが棄却される確率」が等しいなら、a以外の値b達について「仮説θ=bの下での統計モデル内で仮説θ=aが棄却される確率」(=検出力)は高い方がよいというのは、特別に習わなくても当たり前の考え方だと思います(ゆえに暗記は不要)。

タグ: 統計

posted at 12:29:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 こういう検定論のイロハのイに関することでさえ理解していない人が多い理由は、理解していない側に問題があるからではなく、入門書の解説に以上のようなことを書かないからだと思います。

タグ: 統計

posted at 12:29:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 あと、上の方のツイートで「統計モデル内で」という言い方をして、数学的フィクションである統計モデルを現実から完全に切り離していることにも注意して下さい。

検出力などは現実ではなく数学的フィクションである統計モデル内で定義されます。この辺も理解していない人が多いと思います。

タグ: 統計

posted at 12:29:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 複雑な現実にはどこに罠が隠れているかは分からないことが多いです。

データは常に偏っている可能性があり、データの取得法で解消できない偏りはモデルの工夫で対処する必要があるl

だから、統計モデルが妥当でなかったり、役に立たなかったりする可能性を常に心配する必要があります。

タグ: 統計

posted at 12:29:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 だから、「仮説θ=aの下での統計モデル内で仮説θ=aが棄却される確率」やb≠aのときの「仮説θ=bの下での統計モデル内で仮説θ=aが棄却される確率」は、現実にそのまま適用できる確率ではなく、数学的フィクションである統計モデル内でのみ通用する確率だと考える必要があります。

タグ: 統計

posted at 12:29:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 モデルと現実の混同は非科学的な考え方の典型例なので、1つ前のツイートに書いたことは科学的でありたいならば当たり前に守る必要がある。

現実においても有効だとみなされる結果を得たければ、統計モデルの妥当性(及びそれと表裏一体のデータの妥当性)について別に議論する必要があります。

タグ: 統計

posted at 12:30:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 現実とは無関係に計算される統計モデルの世界を認識できないと、帰無仮説についても対立仮説についても何も理解できなくなります。

両側検定(及び片側検定)の対立仮説は単独の仮説ではなく仮説の集合になるので、その点にも注意を払う必要があり、しかも検定の計算では使われません。

タグ: 統計

posted at 12:30:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 3. さらに、仮説の集合になる対立仮説云々について理解できなくても、大して困らなくしてくれるP値に関する説明の仕方が教育現場で普及している点にも注意を払うべきです。

これは数学的にややこしい議論が苦手な人にとって救いになります!続く

タグ: 統計

posted at 12:30:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 教育現場では、P値の定義は

帰無仮説下の統計モデルの確率分布によってデータの数値以上に極端な値が生成される確率またはその近似値

と説明されることが多いと思います。

これは、検出力が悪くないP値の定義を作る処方箋を大雑把に述べたものだとみなせます。続く

タグ: 統計

posted at 12:30:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 1つ前のツイートで述べたP値の説明の仕方のラインに乗れば、仮説の集合である対立仮説の取り扱いに触れずに、検出力の観点から悪くない検定法について理解することができます。

こういう上手な迂回路の開発は現実においては非常に重要だと思います。

タグ: 統計

posted at 12:30:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 帰無仮説と対立仮説についてはこのツイートを含むこのスレッド全体と、教科書を見直した方がよいかも。

両側検定での帰無仮説θ=aの対立仮説θ≠aは単独の仮説ではなく、仮説の集合 {「θ=bである」| b≠a } になります。数学的にはa以外のパラメータ値b全体の集合と同一視することがあります。 twitter.com/atp_cas/status...

タグ: 統計

posted at 12:39:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 信頼区間と検定の表裏一体性は以下を行えば理解できると思います。

①実数aに関する仮説「平均パラメータμ=a」の両側検定のP値を定義を調べる。

②μの95%信頼区間を集合

{ a∈ℝ | 仮説μ=aのP値は5%以上 }

として定義すると、これが標本平均±標準誤差の定数倍の範囲になることを証明する。 twitter.com/atp_cas/status...

タグ: 統計

posted at 12:48:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 理解に役立つ解くべき簡単な問題の別の例
twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 12:50:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 このスレッドの上の方では、言葉による説明を延々と書いていますが、実際に理解するためには、数学的に問題を設定してそれを解くという作業が必要になります。

実際にはそれだけでは足りず、コンピュータでの視覚化を色々やってみる経験がないとつらい。数学が一定以上得意であってもつらい。

タグ: 統計

posted at 12:53:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 そして何よりも、複雑な証明や計算をする練習をした結果が「なんか複雑なことをやった」という感想になってはまずくて、「なんだ、こんなに単純な話だったのか!」と言える方向に進むことが大事だと思う。

シンプルに理解する努力をしないと統計学の理解では比較的容易に詰んでしまう。

タグ: 統計

posted at 12:57:57

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

22年10月20日

@GreatDemon1701 おそらく、9日の国際郵便デーに出せば間に合ったはずですが、郵政も総務省の管轄下なの忘れてたんでしょうか。

タグ:

posted at 13:12:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 4. 検定の話が怖いと感じる人が多いのは、「白黒付けるための検定には厳しい前提が必要である」という事情があって、怖いことを言う人が多いからだと思います。

続く

タグ: 統計

posted at 13:21:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 そうならないようにするためには

(1) P値がα未満か否かを確認すること



(2) その結果を現実での意思決定で使うこと

を明瞭に分けて、(2)にのみ厳しい態度を取るスタイルを普及させるべきだと思います。(1)にクレームをつけたかのように思われる文句の言い方は禁止した方がよい。

タグ: 統計

posted at 13:21:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 P値がα未満か否かを確認することであれば、仮説や有意水準αを後出しジャンケンで決めても全然問題ないです。そういうことを禁止しちゃダメです。

しかし、そういう後出しジャンケンの結果を現実での意思決定で使うときには相当に注意して、信頼できない結果が得られたと考える必要があります。

タグ: 統計

posted at 13:21:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計

あなたの好きなようにデータの数値がどのように見えるか調べて良いですよ



重要な意思決定に使えるような結果を得ることは非常に難しいですよ

の両方を肯定する説明の仕方が好ましいと思います。

実際にはそういう優しさがない「警察」行為が多いので困ったことになっています。

タグ: 統計

posted at 13:21:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 ここからは個人的な意見なのですが、

検定という用語で表される過程の中に重要な意思決定の段階が含まれるかのように聞こえる説明

はこれからはやめた方がよいと思います。そして、P値の問題にこだわらずに、

重要な意思決定の仕方の問題

を別に扱う方がよい。続く

タグ: 統計

posted at 13:57:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 検定の段階では重要な意思決定を決してしないことにし、重要な意思決定の段階ではすべてを深刻に考え直すということにすれば、現実の統計学的ツールの健全な使い方の現実に近付くと思います。

タグ: 統計

posted at 13:57:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 そういう意味では、以下の非常に短い論文で分かり易く解説されているP値の「データの数値と統計モデル+パラメータ値のcompatibility(相性の良さ、両立性)」の指標の1つという解釈は結構スイートスポットを突いているように思えます。

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

タグ: 統計

posted at 13:57:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 検定の段階では決して重要な意思決定をしないことが普通になれば、検定の段階では後出しジャンケンを含む何でもありにしても害は無くなり、みんなをビビらせている「検定警察」行為は無意味になり、それに代わって重要な意思決定の問題に関するより本質的な議論の方をせざるを得なくなる。

タグ: 統計

posted at 13:57:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

まあ、現実には難しそうですけどね。

しかし、「検定警察」行為は不健全な行為かもしれないという意見が広まるのは良いことだと個人的には思っています。

私もこの機会にこれからは真剣に気をつけることにします。

私も今まで不健全な行為をして来た。

タグ:

posted at 13:57:51

亀吉@駁尊 @ichonan

22年10月20日

大抵の大手マスコミや大抵とまでは行かないだろうが日本の経済学者の相当部分って、 #超算数 のムラの人と同じレベルなんよな。

バーナンキ氏のノーベル賞受賞で露呈、日本の不健全な「経済ムラ」 日銀にとって「最も嫌われた海外からの批判者」(夕刊フジ)
#Yahooニュース
news.yahoo.co.jp/articles/85b7e...

タグ: Yahooニュース 超算数

posted at 14:02:21

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 実際、統計学的ツールの使い方を知っている人なら誰でも、データの数値を見てから、後出しジャンケンで仮説を決めて、検定の手続きを適用して、「なるほどこのデータでこの仮説は棄却され{る,ない}のか」のようにつぶやいた経験があると思います。

続く

タグ: 統計

posted at 14:07:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 そして、科学的に常識的な判断力があるなら、そのようにして得た結果から科学的お墨付きが得られたかのように考えたりすることは決してなく、その結果を用いて重要な意思決定をしてはいけないことも理解しているはずです。

こういう現実に検定に関する教え方を近付ける方がよいと思う。

タグ: 統計

posted at 14:07:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 「検定警察」行為を見たら、「もしかして検定の段階に重要な意思決定の段階を含めてよいと思っているのですか?」とみんなで質問するとよいかも。

正解は「単独の帰無仮説のP値だけで重要な意思決定をすることは馬鹿げている」です。

この正解と「検定警察」行為の整合性が問われるべき。

タグ: 統計

posted at 14:13:25

鎌塚 忠義 @kamayan1128

22年10月20日

StatsPlotsをつかって、タイタニックのデータをグラフ描画してみました。
#julia でグラフをプロットする-応用編1- programing.style/archives/610
#DataScience #julialang #statsplots #plots

タグ: DataScience julia julialang plots statsplots

posted at 14:17:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 これからは、

 ❌検定する仮説を後出しジャンケンで出してはいけない

のような検定警察行為をやめて、

 ⭕️検定時に重要な意思決定をしてはいけない
 ⭕️重要な意思決定をする場合には色々深刻に考える必要がある

の2つに問題を分解するように注意した方が良いように思えます。

タグ: 統計

posted at 14:21:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 後出しジャンケンの仮説を検定した時点では害が何も生じていないのに、それが責められているように見える検定警察行為は無用に一般人をビビらせるのでよくない。

重要な意思決定をする段階では深刻な害が発生する可能性があるのでそこは厳しくあるべきだという意見であれば常識的に響く。

タグ: 統計

posted at 14:42:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 (4) 「検定警察」行為の代替案 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 14:44:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#JuliaLang [ANN] DynamicExpressions.jl: Fast evaluation of runtime-generated expressions without compilation discourse.julialang.org/t/ann-dynamice...

タグ: JuliaLang

posted at 15:59:12

anou_kanbase @AKannbase

22年10月20日

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... via @lbqcom  この採点は何が問題で どうすればいいのか解らない様では生徒の親として子供を守れないから駄目だろ

タグ:

posted at 15:59:38

積分定数 @sekibunnteisuu

22年10月20日

@black_shirokuro @bearblanc 仮に指定していたら、そんな問題文自体がクソでしょうね。そんなクソな問題、〇をもらう必要がない。堂々とバツになるべき。

タグ:

posted at 16:53:55

積分定数 @sekibunnteisuu

22年10月20日

@kiyotoatrandam かけ算順序は、交換法則を教えたうえで、一方の順序をバツにするものです。

また、「授業で教えたことを身に着けているかどうかを見るためのテスト」ということ自体が批判されています。

タグ:

posted at 17:40:05

Tetsuya Zenko@水妖の音楽 @sizumerutera

22年10月20日

信頼区間と仮設検定が関係ないというのは、どういうつもりで言ったのか想像がつかない

タグ:

posted at 17:49:07

でえもん @GreatDemon1701

22年10月20日

@temmusu_n 依頼文を見たら「県」経由で届いていましたが、県の発出は9月下旬でした。なかなかスムーズにいかないようです。

タグ:

posted at 17:52:06

でえもん @GreatDemon1701

22年10月20日

@temmusu_n 統計の日という存在を知らせることはできそうです。

タグ:

posted at 17:53:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 ベイズファクターと最尤法に付随する対数尤度比検定(と漸近的に同値な検定)のP値の間の近似的対応はベイズファクターの側でラプラス近似を使えば一般的に得られます。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 17:53:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 だから、最尤法の漸近論を使ったP値や信頼区間がうまく行きそうな状況では、ベイズファクターとP値の間に近似的対応関係があると思って良い。

ただし、最尤法の漸近論を使ったP値や信頼区間がうまく行かない場合であっても、ベイズ統計の方法はうまく行きます。ここがベイズ統計の真に強い所。

タグ: 統計

posted at 17:57:51

堀内 真 @mk_hori

22年10月20日

特に後者が問題。 twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ:

posted at 18:24:28

淡中☆圏 @tannakaken

22年10月20日

こういう珍妙なものを作っている私ですが、次の土曜日の朝10時に、FabCafeTVというYoutubeチャンネルで放送される高次素材技術研究舎という団体の勉強会にゲストとして参加させてもらい、やってることや言葉や小説を素材にするモチベなどを話させていただきます。
www.youtube.com/user/FabCafeTV

タグ:

posted at 18:28:02

氷川竜介 新書「アニメの革新」発売中 @Ryu_Hikawa

22年10月20日

衝撃!
「空の大怪獣ラドン」4K修復に際して三原色分解(テクニカラー同様)の保存用モノクロポジ発見! 褪色のない映像をガイドに当時の正確な色を復元中!
と、東京現像所さんに取材させていただきました。
いままでタイトルバックはグリーンだと思い込んでましたよ、ははは。 pic.twitter.com/0Hs6Ajefo7

タグ:

posted at 18:56:00

ヤオキン【公式】かきもと やおき @yaokinz

22年10月20日

@Ryu_Hikawa LDで凄い綺麗な色彩だったのが、DVD、BDとがっかりする色彩だったので、とても楽しみです。

タグ:

posted at 20:11:00

Yossy @Yossy_K

22年10月20日

「理解できているかどうか」を「教えた通りのムーヴをしてるかどうか」でしか判断できないってのが問題なのよね。 twitter.com/kiyotoatrandam...

タグ:

posted at 20:13:32

Yossy @Yossy_K

22年10月20日

むしろ「教えたのとは違う方法で正解にたどり着いている」ほうが、「よく理解している」と判断できるのではないかという気がするし、「教えたのとは違う~」ってケースで喜ぶか嫌がるかで、指導者のタイプが大きく分かれるようにも思うわね。

タグ:

posted at 20:19:00

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

22年10月20日

ボスがワシより過激なJulia原理主義者で何でもJuliaで書いてる。

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posted at 20:44:09

Yossy @Yossy_K

22年10月20日

「『言われた以上の事ができる』のを期待」してんじゃないのよね。「言われたこと以上の事が『出来てる』ケースを無理に誤答とジャッジしない」だけで、特に面倒くさいことは無いし、周囲にも当人にも何の弊害も無いんだけども。

twitter.com/kiyotoatrandam...

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posted at 21:03:11

世界バズリズム @sokuhoulife

22年10月20日

フクロウはアイコンタクトを保ちながら頭を270°回転できる

pic.twitter.com/TY3csN14Gu

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posted at 21:04:29

ゑびす @yebisu_math

22年10月20日

掛け算の順番なんて理解する価値微塵もないし、数学の自由さ面白さが失われる弊害しかない。

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posted at 21:29:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

少し残っていたコーヒーを牛乳で薄めたやつが美味い。

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posted at 21:33:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 検定について勉強し始めた人が、「重要な意思決定には細心の注意を払うべし!」ではなく、「検定したい仮説を後出しジャンケンで選んではいけない!」というありがちだがミスリーディングな説明を忠実に守って、自然に目に入って来たデータの数値について検定法を試していないとすると勿体無い。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 21:47:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 統計好きな人は、目に入ったデータに自分が知っている方法を気軽に後出しジャンケン的に適用して結構遊んでいると思う。

そうしただけでは害は発生せず、謙虚であれば問題ない。

そうした結果から重大な事柄について結論を出せるかのように振る舞って初めて有害になるだけ。

タグ: 統計

posted at 21:47:51

ヤッシー @84yame1000

22年10月20日

高校生に数学を教えていて、
あー、しんどいなーと思うこと。

「問題を自分なりに解釈して、
自分の解けるやり方に落とし込んでいく」
ということが出来ない。

でもこれって、
小学校段階の算数に原因がある気がする。
「問題に対してその解き方まで指定する」
という教え方をしてはいけない。

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posted at 21:52:45

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

22年10月20日

ずっと前から気になってた FluxMPI.jl をプライベートの GCP の上で 動かしている.#Julia言語
特に難しいことをせず,MPI.jl と FluxMPI.jl 動作例を確認しただけだけれど.マシン環境≒お金さえあれば マルチ GPU 学習できるっぽい. pic.twitter.com/oNcxgkUkOw

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posted at 21:53:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 「検定する仮説を後出しジャンケン的に出してはいけない」を忠実に守らせるより、目についたデータの数値に後出しジャンケン的に検定を適用させてかつ「こういうやり方で出した結果の信頼性は低い」と言わせた方が教育的な感じがする。

せっかく出した検定の結果を過信しない癖をつけてもらう。

タグ: 統計

posted at 21:54:51

ヤッシー @84yame1000

22年10月20日

例をあげると、
「ax^2+bx+c=0という二次方程式が解を二つもつとき…」
という問題は解けるけど
「y= ax^2+bx+cのグラフが、x軸とふたつの点で交わるとき…」
と言われるとわからない。

「この問題は解き方を習ってないからわからない。」
と言ってしまう。

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posted at 21:57:04

ヤッシー @84yame1000

22年10月20日

小学校で、
「この問題は○○で解かないとバツになる」
みたいなことを刷り込んでいると、
そうなるんだと思う。

掛け算のテストだから足し算で解いたらバツにするとか、そういう類のやつ。

そもそも
「算数は問題解決の手段である」
という考えが抜けている気がする。

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posted at 21:59:49

ヤッシー @84yame1000

22年10月20日

この言い方は誤解が生まれますね。
「算数は問題解決の手段でもある」
のですが、もちろんそれ以外もあります。

小学校の先生には、そこそこの割合で
「算数は乗り越えるべき困難」
みたいな捉え方の人がいるんです。

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posted at 22:04:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 P値と信頼区間については、非常に短い論文である

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

を繰り返し勧めて来ました(添付画像がまとめになっている)。短くて読み易いので特にこれを繰り返し紹介しています。

この論文以外のも

stat.columbia.edu/~gelman/resear...

も短くて読み易いです。紹介に続く pic.twitter.com/rrP28MGPx1

タグ: 統計

posted at 22:48:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 これはベイズ統計やStanで有名なゲルマンさんたちの論文です。

stat.columbia.edu/~gelman/resear...
Selecting on statistical significance and practical importance is wrong
Blakeley McShane and Andrew Gelman
2022

タグ: 統計

posted at 22:48:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 このMcShane-Gelman 2022では、科学的な重要性を統計的有意性で判断することが誤り(この点は既にコンセンサスが取れている)なだけではなく、効果量の大きさで判断することも誤りであることが論じられています。

タグ: 統計

posted at 22:48:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 結果の重要性を、効果ゼロを意味する仮説のP値が小さいことだけで判断してはいけないのは個人的には当たり前すぎる話だと思います。

意味のある大きな効果量を持つか否かで結果の重要性を判断するのも非常に危ない。

タグ: 統計

posted at 22:48:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 添付画像はMcShane-Gelman 2022より。

小標本でP値が小さくなるのは効果の点推定値が大きくなる場合になります。だから「効果が大きいという結果が重要だ」としてしまうと公表結果にバイアスが生じてしまうという話です。 pic.twitter.com/DeUOtpkqkw

タグ: 統計

posted at 22:48:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 上の続き。

効果ゼロという仮説のP値が有意水準を下回るかとか、効果の点推定値が大きいというようなことだけで、重要性を判断するのではなく、ケースバイケースであらゆる事情を考慮して意思決定を行うべきであるという常識的な正論を述べている。

stat.columbia.edu/~gelman/resear... より。 pic.twitter.com/QuXmYj1zGY

タグ: 統計

posted at 23:32:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 こういう感じに、高名なだけではなく、読む価値があるものを書き続けている人達による統計学の使い方に関する提案を読んで得た私の感想。

統計学によって科学的お墨付きが得られるというような安易な望みは捨てて、普通に合理的な考え方に従って総合的に判断することが大事。

タグ: 統計

posted at 23:37:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月20日

#統計 以下のリンク先スレッドでは、「P値はダメなので、代わりにベイズファクターを使え」という意見は単なる主義の押し付けでしかないことを言語化してみました。

P値には慣れている人がベイズファクターについて理解していないという理由でなんか凄いものだと思ってしまうのはまずい。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 23:44:07

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