黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2023年01月24日

#統計誰か、以下について調べてみるべき：

* Welchのt検定もあるのに、どうしてStudentのt検定を使い続けようとする人達が長く生き残ってしまっているのか？

* どうしてWilcoxon-Mann-Whitney検定のような危なそうな検定が誤用の危険性を無視して無批判に使われて続けているのか？ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 00:13:50

#統計正規母集団の仮定が成立していなくてもWelchのt検定は多くの場合に使用可能なのに、特別な条件が成立していないと使用できないWilcoxon-Mann-Whitney検定の方を安易に使おうとする人達が、どうして21世紀現代になっても沢山存在しているのか？

タグ：統計

posted at 00:18:25

世良公則 @MseraOfficial

電気料金の値上は全てに価格転換される
加え与党内から防衛増税や消費税率を上げる話が

30年衰退した国力は更に悪化

国民負担の無い救済策を
玉木代表は提案され却下

残念でならない

通常国会
国会議員は的外れな議論で空転させず与野党越え、国、国民の為に尽力して欲しい

日本は本当に危うい

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posted at 00:22:53

#統計 do(X)のシンプルな定義を難しく考えている人達が多いように見えので解説を書いた。

因果図式で表された観察研究のモデルMからXへの矢印を全て削除したモデルをM_Xと書くとき、do(X)の定義は

P(Y|do(X),…) = (モデルM_XにおけるP(Y|X,…)).

モデルMにおけるP(Y|X,…)とは当たり前に違う。 pic.twitter.com/nfLw6bN5no

タグ：統計

posted at 02:25:52

#統計観察研究で得られるデータの数値の生成のされ方のモデルMと、仮にXの値を他の変数からの因果的影響を断ち切って強制的に設定したらどうなるかに関するモデルM_Xが違うのは当たり前の話。

「目的ごとにモデルを変える」という当たり前の考え方で済ませられることがわかれば概念的に易しくなる。

タグ：統計

posted at 02:32:40

#統計観察研究でのデータの値の生成のされ方のモデルにおいて、Xの値が他の変数の値に因果的に影響されて決まっていることはXに向けての矢印で表されているので、その因果的影響を断ち切ってXの値を自由に決められる場合のモデルにするには、Xに向けての矢印を全て削除すればよい。難しくない。

タグ：統計

posted at 02:36:10

#統計数学的フィクションであるモデル内であれば現実とは異なることを自由に考えられる。モデル内なら「仮に現実に観察された値とは異なる～という値だったらどうなるか」を幾らでも考えることができる。当たり前。

ただし、モデルの妥当性は別に確認する必要がある。これもいつものパターン。

タグ：統計

posted at 02:41:21

#統計 do(X)による条件付けは、観察研究でのデータの生成のされ方のモデルMからXに向けての矢線をすべて削除したモデルM_Xを作ったときの、M_X内で通常の条件付き確率分布の意味でのXによる条件付けでしかないです。

モデルを変えるべきときには変える。覚える必要皆無の当たり前の考え方に過ぎない。

タグ：統計

posted at 02:51:36

#統計観察研究でのデータの生成のされ方に関するモデルMに関する結果から、Xへの矢印をすべて削除して得られるモデルM_Xに関する結果が得られる場合があって、そういう場合には観察研究からモデルM_Xに関する結果が得られることになる。

実はこれだけのことでしかない。概念的には非常にシンプル。

タグ：統計

posted at 02:55:23

#統計「仮に現実の観察結果と異なる状況ではどうなっていたか」について考えるためには、モデルに中でならどうなっていたかを考えるしかない、と最初に言ってくれてかつ、モデルの定義も明瞭に述べてくれれば、「はい、終了」となるはずの話題が、主義思想に塗れた不明瞭な説明になっていたりする。

タグ：統計

posted at 04:23:18

#統計そういう感じでdo(X)の定義が不明瞭なままで先に進もうとするせいで、do(X)の定義から導かれる結果(モデルがシンプルなら自分で考えても容易に出せる結果)であるバックドア基準が天下り的に説明されている場合もある

タグ：統計

posted at 04:31:15

#統計簡単なモデルでdo(X)の定義に基いて地道に計算すれば、そのモデル内でバックドア基準の類がそれに関する知識が皆無であっても、自力で導けてしまう、というような説明をしないのは非教育的な説明の仕方でよろしくないと思う。

タグ：統計

posted at 04:31:17

#統計実際に使われることに多いシンプルな場合でなら、何も知らなくても導ける結果を、いきなり一つの「やり方」として天下り的に説明してしまうのは非常にまずい。

タグ：統計

posted at 04:31:18

#統計以下のリンク先でも部分的にやって見せていますが、元のモデルMとXに向けての矢印を削除したモデルM_Xにおける条件付き確率分布達がいつ一致するかを確認する作業を地道にやれば色々見えて来ます。

そういう地道な作業はdo(X)の定義を知っているだけで幾らでもできる。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 04:34:57

yamazaks @yamazaksv2

@Tiger23031169 @ssmnmkmn 現在小6の兄にも聞いたところ、よく覚えていないとのことでしたが「掛け算に順番なんてないよ、どちらでも同じだから」と答えました。
実は、二学期末の懇談会の時に、兄の担任と話した時には、連携している中学との勉強会で、掛け順を強制しないように言われていると伺いました。

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posted at 07:11:48

yamazaks @yamazaksv2

@Tiger23031169 @ssmnmkmn また、私の勤務先(私立中高一貫校)でアンケートを取ったところ、市内の小学校出身の生徒の9割以上が掛け順を知らない、もしくは習ってはいても、それでバツをつけられた記憶はないと答えています。県外出身の生徒の中には、掛け順でバツになった生徒がいました。

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posted at 07:16:34

yamazaks @yamazaksv2

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

@Tiger23031169 @ssmnmkmn また、「3本耳のウサギ」や「二本足のタコ」の話は、市内の生徒はほとんど知りませんでした。
県の小中高の理科の研究会でも、話題にしたことがありますが、その時にも「教える時には固定して教えているが、子どもはどちらで書いても正解にしている」と答えてくれた記憶があります。

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posted at 07:25:20

コロナ「5類」へ　専門家「賛成」多数　マスク緩和は慎重意見相次ぐ
www.asahi.com/articles/ASR1R...

感染症の類型とマスクは別ですからねぇ

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posted at 07:38:40

io302 @io302

『マスクだけで感染減るわけない』という方は、いつも新型コロナウイルスと比較されがちなインフルエンザウイルスの流行を見ればいい。

マスク生活はじまった2020年から激減してんのよ。『2023年コロナ前と変わらねえしｗ』ってクソリプ送る前に縦軸見ような

www.niid.go.jp/niid/ja/iasr-i... pic.twitter.com/0LHdYab9JO

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posted at 07:56:15

グレッグ @glegory

コロナは怖ろしい伝播性があります。
同じフロアーで他の病気の方の診療、検査、まして手術なんて絶対にできません。
隣りにコロナ部屋がある病院で手術したいですか？
ありえない。
だからこそ、行政上の指導がないと病院は機能しません。5類にすればコロナを診る医療機関が増える、はありえません。

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posted at 08:05:35

積分定数 @sekibunnteisuu

@yamazaksv2 @Tiger23031169 @ssmnmkmn twitter.com/Tiger23031169/...

どう言う意味で「よくない」のでしょうか？

A　どのクラスも駄目な教え方がなされている状態

B　1クラスだけいい授業が行われていて、他のクラスでは駄目な教え方がなされている状態

タイガーさんは、BはAよりもよくない、という認識なのでしょうか？

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posted at 08:20:10

モト@PPMMPP @29silicon

ファウチさんも言ってるぞ！

米ファウチ博士 “状況に応じてマスク着用の推奨継続すべき” | NHK www3.nhk.or.jp/news/html/2023...

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posted at 08:31:11

こなみひでお @konamih

同意見です。他国の状況もしっかり見てましたね。

日本のこれまでの新型コロナ対策については「『3密』の回避とマスクの着用が社会の中で比較的、定着したことが感染対策に有効だった」と評価

米ファウチ博士 “状況に応じてマスク着用の推奨継続すべき” | NHK www3.nhk.or.jp/news/html/2023...

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posted at 08:40:42

Yuta TASAKI @YutaTasaki

EARLの医学ツイート @EARL_med_tw

#Julialang
シンプルな例をつくりました。いい書き方をご存じの方、もしよろしければ教えていただきたいです。
gist.github.com/tagdtm/3d923b7... twitter.com/YutaTasaki/sta...

タグ： Julialang

posted at 08:41:26

コロナ禍初のインフルエンザ流行入りも患者数はコロナ前の12分の１に　22年12月 www.mixonline.jp:443/Default.aspx?t...

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posted at 09:07:46

ついてるコメントみると、やっぱり「ほかの5類と同じでいいんじゃ？」的なのが多いけど、学校保健安全法は感染症法とは別枠で、例えば同じ5類であっても、インフルエンザ、百日ぜき、麻疹、水痘、風疹など「全部、別々に出席停止となる期間／基準」が設定されてます。

elaws.e-gov.go.jp/document?lawid...

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posted at 09:29:43

つか、この学校保健安全法の中で、感染症法の１〜５類等とは独立に「一種、二種、三種」という「学校感染症」の分類を設けてある。

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posted at 09:31:52

過食B @motaberarenaiyo

まあすごい人ですよなナイチンゲール。 twitter.com/satsuki_nkmr/s...

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posted at 09:32:42

知念実希人　物語り @MIKITO_777

この辺りの法律は、元々、旧伝染病予防法の頃に、そっちと整合性とって作られた法律を、感染症法になってから調整したものなので、微妙に建て付けが悪い（今どきなら、もっと「このほか別途定めるもの」とかを組み入れて、冗長性持たせがちなので）
twitter.com/y_tambe/status...

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posted at 09:37:00

知念実希人　物語り @MIKITO_777

5類移行の目的について、専門家会議でははっきりと

『コロナに偏った医療体制を平準化すべきだ』

とその意図を述べていますね。

その通りで、コロナ禍で遅れていた悪性腫瘍の手術等を進めていくべきだと思います。

このようにCOVIDに対する医療リソースは削られます。

news.yahoo.co.jp/articles/d8f03...

タグ：

posted at 09:37:52

ここまではっきりと、

『COVIDへの医療リソースを減らす』

と専門家会議で明言されているのに、どうして

『これでどこでもコロナが診られるようになる』

と政治家が騒いでいるんだろう？

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posted at 09:43:16

んで、同様に「出勤停止については？」ってコメントも多いけど、それを決めるのが、本来の「感染症法」の役割なので。もちろん5類になったら制限なしです。 twitter.com/y_tambe/status...

タグ：

posted at 09:44:50

もともと、１類〜５類の分類だと「入院か、就業禁止か（ただしこれは調理でうつす危険のある3類感染症での飲食業の場合を指す）、規定なしか」のパターンしか想定してなかったので、新型コロナみたいに自宅療養とか例外的に扱うしかないんで（だから指定感染症や新型インフル等の別枠＋特措法で対処

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posted at 09:50:13

「5類がどうこうより、本丸は特措法の方」ってのはそういうことで。

タグ：

posted at 09:55:40

@AAsuka8596

@MIKITO_777 コロナ診られる医療機関が増える
と言ってたのは吉村知事や

その他一部の、マスク外そう系の政治家とかじゃないですかね、、、❓️🤔
www.sponichi.co.jp/entertainment/...

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posted at 09:58:53

砂___の___女 @vecchio_ciao

うちの長男（理系大学生物学専攻）も「一応教職取っとこうかな」と調べたら、高校農学科の免許しか取れないのに、カリキュラムがキツいので断念した。

おそらく教育学部の生徒より遥かに数学も理科もできるんだが、そういう制度になっていないのだから仕方がない。 twitter.com/vecchio_ciao/s...

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posted at 11:38:07

ブラックジョークはさておき、実際の転機としては何だったかなぁ。いちおう、2009インフルエンザのときまでにちょっと盛り返してたのは確か。BSEとかHPAIのときは獣医系の方がぶいぶい言わせてた。

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posted at 12:32:18

KGN @KGN_works

記者さんご自身は軽症で済んだそうでなにより。たしかに、「周りにうつしたかも」は心配ですよね

「軽症の人が重症者をつくって広げていく怖さにおののいている」
：オバ記者、元日に新型コロナウイルス感染が発覚　“超軽症”でも味覚に違和感
news.yahoo.co.jp/articles/2167f...

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posted at 12:40:30

@kankichi57301 @kankichi57301

良心的やなぁ
中華、コレくらいのこと（この項をskipすること）いちいち話し合わないで教師個人の判断でできるようになってほしぃ twitter.com/yamazaksv2/sta...

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posted at 12:48:57

大' @satodainu

新型コロナの分類変更に関して、まいどなニュースに3回連載された、豊田真由子による解説。記事冒頭の目次から各章に飛べる。
話題のあれこれを概ね網羅していて、ちょっと長いけど全貌が把握できる。

＞「2類」ではない現状　新型コロナなぜ分類変更が必要なのか？（１）
maidonanews.jp/article/14809888

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posted at 12:55:23

大' @satodainu

目次からも飛べるけど、2回目と3回目はこちら。

＞5類に変更で、医療ひっ迫が改善するわけではない　新型コロナなぜ分類変更が必要なのか？（２）
maidonanews.jp/article/14818204

＞分類変更で「規制はどうなる？」「公費負担は？」　新型コロナなぜ分類変更が必要なのか？（３）
maidonanews.jp/article/14818324

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posted at 12:56:32

なべきち @nabekichi32

科学史がご専門のようだが、「左派の歴史」にはとんと疎いようで、こんなアレな認識してるのが可視化されるのは、まあ悪くないと言えば悪くないんやろね。
暴力革命掲げてる連中の思想を「うっかり」ってwww twitter.com/okisayaka/stat...

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posted at 13:39:51

fohfyi @fohfyi

こういうことやるなら、Rが使えるAzure Notebookを復活させて、Juliaも追加して、各言語向けのAPIを整えてほしい。 twitter.com/Yamkaz/status/...

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posted at 13:40:04

なべきち @nabekichi32

逆に、こういう連中が可視化されている(今後もされ続ける)から、先鋭化した連中だけを引き連れてずっと「ヤベェ連中」という共通認識を社会が持つのは、まあ悪くないのでわ？？

タグ：

posted at 13:41:51

Katsushi Kagaya @katzkagaya

僕もお気に入りの本です。 twitter.com/ishikitokihiko...

タグ：

posted at 13:43:23

なべきち @nabekichi32

というより、こういう思想が垂れ流されてる状況で「右派が情報戦に勝利」なのは、現状そのものだとも言えるww
そりゃ敵味方識別装置で相手を「ネトウヨ」と一括りにして腐すしかないわけでw

タグ：

posted at 13:43:24

Katsushi Kagaya @katzkagaya

と言いつつ、最近開いてなかったので少し眺めました。材料の入手から成果まで、研究の実験とあまり変わらない。

タグ：

posted at 14:36:18

koume @koume_nouka

海外と同様ってことになると、場所によってノーマスクに罰則を付けるとか？ twitter.com/nhk_news/statu...

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posted at 15:06:15

#統計 #数楽既出の話題ですが…

「aとxᵢ達の差の2乗の平均値」でaとしてxᵢ達の平均値を採用した場合が分散。みんな考えることは

「差の2乗」を「差の絶対値」に置き換えたらどうなるか

について。これは数学的に考える価値があることであり、分散概念の理解を深めるために役に立ちます。続く

タグ：数楽統計

posted at 15:19:58

#統計まず、最初の面白い問題は

「aとxᵢ達の差の絶対値の平均値」で使うaとして何を使うか？

です。aとしてxᵢ達の平均値を取ることもできるのですが、

aとしてxᵢ達の中央値を取ると「aとxᵢ達の差の絶対値の平均値」が最小になる

ことを示せます。

問題：それを証明せよ。

続く

タグ：統計

posted at 15:20:00

#統計「aとxᵢ達の差の2乗の平均値」を最小化するaはxᵢ達の平均値になることは、「aとxᵢ達の差の絶対値の平均値」を最小化するaがxᵢ達の中央値になることよりもずっと簡単に示せます。

「aとxᵢ達の差の2乗の平均値」を最小化するaはxᵢ達の平均値になることは結構重要！

続く

タグ：統計

posted at 15:20:00

#統計例えば、正規分布モデルの最尤法の解は

μ=(xᵢ達の平均値), σ²=(xᵢ達の不偏補正無しの分散)

になることは、「μとxᵢ達の差の2乗の平均値」を最小化するμがxᵢ達の平均値になることから容易に導けます。

標本の平均値と分散を求めることは、正規分布モデルの最尤法と数学的には同等！

続く

タグ：統計

posted at 15:20:01

#統計同様に、中央値の特徴付けから、Laplace分布モデル

p(x|a,b)= (1/(2b))exp(-|x-a|/b)

の最尤法の解は

a=(xᵢの中央値), b=(aとxᵢ達の差の絶対値の平均値)

になることも示せます。続く

タグ：統計

posted at 15:20:02

#統計すなわち、標本の中央値aとaとの差の絶対値の平均値bの組み合わせを計算することは、Laplace分布モデルの最尤法と数学的に同等になります。

Laplace分布モデルが適切に見える場合では、平均と分散ではなく、上のa,bの組み合わせを使うべきです。

しかし、そのような場合は非常に稀。

続く

タグ：統計

posted at 15:20:03

#統計 Laplace分布と正規分布のどちらで近似した方が適切かを考えたとき、正規分布の方が適切な場合の方が多いと考えられます。

このことからも、平均と分散の組み合わせの方が、中央値と中央値との差の絶対値の平均値の組み合わせよりもよく使われることの合理性がわかります。続く

タグ：統計

posted at 15:20:03

#統計しかし、中央値と中央値との差の絶対値の平均値の組み合わせはLaplace分布モデルの最尤法の解になっているという意味では十分に立派なものだとみなされると思います。

そして、それについて考えることは、平均と分散を相対化して、理解を深めるために役に立ちます。

タグ：統計

posted at 15:20:04

#統計次の問題。

中央値が中央値との差の絶対値の平均値との組み合わせで使われることはほとんどありません。

しかし、中央値単体または中央値を含む四分位数が使われることはよくあります。

これはなぜか？

続く

タグ：統計

posted at 15:20:04

#統計平均値よりも中央値を使いたくなるのは、外れ値の影響を減らしたい場合や、分布が左右非対称なせいで平均値が代表値として不適切になる場合などです。

このような目的で中央値を使うことは、Laplace分布モデルの特殊性と無関係で、よくあることです。続く

タグ：統計

posted at 15:20:05

#統計中央値のそういう使い方と相性が良いのは、中央値との差の絶対値の平均値よりも、四分位数の方だと考えられます。

四分位数なら外れ値にほとんど影響されず、分布の非対称性にも対応できます。続く

タグ：統計

posted at 15:20:06

#統計ただし、現在では中学校で教えるようになっている四分位数の教え方はかなり不適切になっていることには注意が必要。

四分位数が標本の代表値として適切になるためには条件が必要です。四分位数は無条件で使える道具ではない！

この点が現在の中学校での教育では酷いことになっている。続く

タグ：統計

posted at 15:20:06

#統計例えば、標本のサイズ(数値の個数)が小さい場合には四分位数の使用は不適切です。中学校教育ではこの点を無視して試験の問題を作っています。

統計教育の仕方で指導的立場に立っている人達がそういう有害な教え方を勧めているという悲惨なことになっている。続く

タグ：統計

posted at 15:20:07

#統計四分位数(もしくは箱ひげ図)の使用が適切であるためには、標本サイズが大きくてかつ分布が単峰型になっていることが必要です。

この点を無視すると不適切なプレゼンを幾らでもできてしまいます。

箱ひげ図を使うときの注意については以下のリンク先を参照
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:20:08

#統計分布が単峰型でない場合にも箱ひげ図の使用を許すと、どのような印象操作が可能になるかについては以下のリンク先で引用した動画を参照。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:23:19

#統計平均、分散、相関係数を代表値とすることに伴う危険性については以下のリンク先で引用したデータサウルスの動画(非常に有名)を見て下さい。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:25:16

#統計四分位数や箱ひげ図について教えるときに、

⭕️計算の仕方を教えるために小さなサイズの標本を扱う

こと自体には問題はないと思います。

有害なのは、

❌「小さ過ぎるサイズの標本では四分位数や箱ひげ図を使うべきではない」とはっきり教えない

ことです。他にも注意するべきことがある。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:32:48

国立国会図書館レファ協公式 @crd_tweet

#統計統計学教育では

* 悪質な印象操作と同等になるような行為をしないこと

をきちんと教える必要があると思います。そして、

* 悪質な印象操作を見抜けるようになること

までマスターできるように教えることができれば素晴らしいと思います。

平均と分散や箱ひげ図と四分位数でも注意が必要。

タグ：統計

posted at 15:32:50

新型コロナウイルスの発生前後で教育のデジタル化の普及率の違いについての具体的なデータを頂きたいです。（倉敷市立中央図書館）
crd.ndl.go.jp/reference/deta...

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posted at 15:37:08

#統計平均と分散(さらに尤度函数一般)や四分位数などの代表値を使うことは、データ全体が持っている情報のほとんどすべてを捨ててしまう危険行為になります。

だから

⭕️常に、データの全体の様子を適切なグラフを描いて確認するべき

とよく言われています。

タグ：統計

posted at 15:38:14

#統計データ全体の様子を見るときに、ヒストグラムがよく使われるのですが、ヒストグラムの見た目はビンの取り方に大きく依存するので結構危険です。

ヒストグラムもまた危険な道具であることに常に注意を払う必要があります。

これも本当は中学校で教えて欲しいことです。

タグ：統計

posted at 15:38:15

#統計上で述べたようなグラフの描き方も含めた統計学の使い方に関する注意は、数学の試験では普通のペーパーテストの形式は相性が悪いと思います。

しかし、実際に統計学を使うときには最も重要なことなので、ペーパーテストと無関係にしっかり教えて行かないと社会的な害になると思います。

タグ：統計

posted at 15:41:14

#統計

箱ひげ図を使うべきでない場合の例
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:46:30

宮城県新型コロナウイルス情報 @MiyagiCorona

#統計

箱ひげ図を使うべきではない場合の例2
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:47:20

宮城県、1月末でワクチン大規模接種センターを終了
www.nikkei.com/article/DGXZQO...

タグ：

posted at 15:50:55

#統計どうしてこういうことになってしまったのか分からないのですが、小中高での統計学教育のやり方について語っている専門家に見える人達が有害教育を勧めているように見える。

小中高の先生はそういうのに騙されて子供達を害さないように注意する必要があります。

タグ：統計

posted at 15:52:03

繰り返し述べていることですが大学以上の高等教育も統計学教育については結構まずいことになっていると思う(これは世界的な問題)。

タグ：

posted at 15:53:22

注意：以下のリンク先では箱ひげ図を使うときの注意を箇条書きでまとめていますが、その箇条書きを「暗記して使う」という方向に進まないようにするべきです。「適切に情報を提示する」という普遍的な考え方から導かれることだと理解しておく必要があります。暗記は悪で、理解は善です。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 15:57:28

普遍的な考え方から導かれる結果だと理解せずに、やり方を暗記して機械的に適用しようとするような人が、統計学の誤用を連発せずに済ませられるとはまったく思えない。

博士持ちの研究者レベルの人達であっても態度が悪いと統計学の誤用を連発していると思われます。

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posted at 16:01:52

新型コロナは感染力が桁違いに強いってこと、理解されてないね。
インフルエンザは1人の感染者が免疫の無い人1人か2人に感染させるレベル、新型コロナは5人から10人。
待合室に感染者が1人いたら同室の人全員が感染するくらい感染力が強いのよ。
それをワクチンやマスクで抑え込んでるだけ。 twitter.com/19450414h/stat...

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posted at 16:57:50

@HshutP12rXD4Xbh 発熱しているなら発熱外来に行けば良いのではないですか？

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posted at 17:37:18

@HshutP12rXD4Xbh 今でも、発熱外来は当院かかりつけ患者のみ、としている小規模医院がありますよね。あと、本来はインフルエンザも発熱外来扱いなんですよ。

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posted at 17:53:51

@HshutP12rXD4Xbh いえ、インフルとコロナでは感染力が違いますからコロナを特別扱いして当然です。

タグ：

posted at 18:07:20

Dr. Tad @tak53381102

”高病原性鳥インフルエンザH5N1、養殖ミンクで初めてのアウトブレイク”
スペインのガリシア地方で2022/10月に発生
コロナに続いて鳥インフルH5N1もミンクに感染するのか。人へ媒介しないかどうか心配

www.news-medical.net/news/20230122/...

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posted at 18:08:12

@HshutP12rXD4Xbh 言いたいことを整理して下さい。
死者が多いのに重症者が少ないのは、新型コロナの重症度は肺炎の進行度で評価されているので、感染による衰弱や臓器の機能障害は重症に入らないからです。

タグ：

posted at 18:26:06

#統計確率の和と確率密度の積分の両方を∫～dXのように積分記号で表すことにすると便利です(測度論的積分論をやると和も積分の特別な場合になる)。

そして、X,Y,Z,Wの同時分布P(X,Y,Z,W)について

P(X,Y)=∫∫P(X,Y,Z,W)dZ dW
P(Z,W|X,Y)=P(X,Y,Z,W)/P(X,Y)

のように書いて良いことを使う。

タグ：統計

posted at 19:20:16

#統計 X,Y,Z,Wの同時分布P(X,Y,Z,W)から、P(X),…,P(X,Y),…,P(Z|X,Y), …もすべて決まる。

例えばP(X,Y,Z,W)が

P(X,Y,Z,W)=P(Z|X,Y)P(X|W)P(Y,W)P(W)

のように表されていたという情報は、P(X,Y,Z,W)だけを見ると失われてしまいます。続く

タグ：統計

posted at 19:28:15

#統計最尤法やベイズ法ではパラメータ付きの同時分布P(X,Y,Z,W)の情報だけで結果が決まるので注意が必要です。

統計的因果推論ではパラメータ付き同時確率分布よりも詳細な情報(因果関係の情報)をモデルに持たせる必要があります。

タグ：統計

posted at 19:28:16

#統計ベイズ法を適用する文脈のベイジアンネットワークと、統計的因果推論の文脈での因果図式の扱い方の違いがどこにあるかを明確に述べることができていない人が多いようですが、ベイズ法では同時確率分布の情報があれば十分な点が違い、ベイズ法ではダイアグラムの構造に結果が依存しません。

タグ：統計

posted at 19:32:23

#統計最尤法版であろうがベイズ版であろうが、回帰分析はモデルが(パラメータ付き)同時確率分布だとみなせるので、同じ同時確率分布を与える因果図式の構造の違いに、回帰分析の結果は依存しません。

その意味で回帰分析では因果関係の構造の情報を一切考慮していないことになります。続く

タグ：統計

posted at 19:36:42

Mizu49 @__mizu49__

#JuliaLang で Stanford bunny を 3D Plot

STLファイルをそのまま読み込んでプロットできるのすごい．．． pic.twitter.com/ITCPH1SeYC

タグ： JuliaLang

posted at 21:09:33

#統計単なる回帰分析では因果関係の情報を一切考慮しないことによって生じる初歩的な混乱として有名なのは、

en.wikipedia.org/wiki/Lord%27s_...
ロードのパラドックス

です。当たり前のことを当たり前に考えないせいで混乱が生じてしまう。

添付画像の2つの図式の違いを適切に扱えば混乱が生じない。 pic.twitter.com/xQSVAjLNS3

タグ：統計

posted at 21:09:43

#統計モデルを記述する同時確率分布として2つのモデルが等しくても、XとZの間の因果関係の向きが違っていると、このスレッドの上の方で説明したdo(X)の定義で使われる「Xに向けての矢線をすべて削除してできるモデル」は違うものになります。 pic.twitter.com/rYrMKh2McX

タグ：統計

posted at 21:30:33

#統計「Xの値をZの値に無関係に決めたときの、Xの値のYの値への影響」を見たいとき、

添付画像上段のモデルでは因果関係の向きがX→Zなのでモデルを変更する必要はない。

添付画像下段ではZ→Xの向きの因果関係を削除したモデルを新たに考える必要が生じます。 pic.twitter.com/t4tbRZOr2p

タグ：統計

posted at 21:30:36

#統計

Lord's paradox
en.wikipedia.org/wiki/Lord%27s_...

の図(添付画像①)を与える確率分布を作って3通りの方法で作ったサンプルのグラフを作りました(添付画像②)。

#Julia言語
 nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/ZmvCc0dhuO

タグ： Julia言語統計

posted at 21:48:07

#統計

WikipediaのLord's paradox
en.wikipedia.org/wiki/Lord%27s_...

のPerl (2016)の節が最近拡充されました。

en.wikipedia.org/w/index.php?ti...

Pearl (2016)は
↓
ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/r...

『因果推論の科学』の第6章の「ロードの食堂のパラドックス」の節なら日本語で読める。

タグ：統計

posted at 21:55:35

#統計ただし、繰り返し述べているように、当たり前のことを当たり前にやれば最初から混乱が生じようがないことについて、理論の歴史的発展に合わせて混乱の側を強調して、シンプルな話を複雑で難しい話であるかのように見せることを私は個人的に好きじゃないです。

タグ：統計

posted at 21:59:51

#統計すでに別スレに書いたことですが、

P(X,Y)=P(Y|X)P(X)

の確率ネットワークスタイルでのモデルの記述よりも

Y=f_Y(X,U_Y), X=f_X(U_X),
P(U_X,U_Y)=P(U_X)P(U_Y)

のスタイルでのモデルの記述の方がより一般的であることにも注意が必要。個人単位での「反事実」のモデル化には後者が必要。 pic.twitter.com/yih91LrJUw

タグ：統計

posted at 22:32:09

#統計 1つ前の添付画像でJ.パール『因果推論の科学』を引用しましたが、数学的理解力がないと理解不可能な書き方を結構している点がかなり気になりました。

この本を読んでも全然理解できない(もしくは理解できていないことさえ理解できていない)人は結構多いような気がしました。

タグ：統計

posted at 22:39:28

#統計数学抜きでも面白く読めるように書かれているとは思うのですが、数学抜きだと何も理解できない話を扱っているので、鋭い読者側はそこで苦しむかも。

しかし、そこを乗り越えればかなり分かりやすく書かれているような気もしました。

タグ：統計

posted at 22:39:29

@YutaTasaki #JuliaLang #Julia言語

m, n = 5, 5
A = round.(10rand(m, n))
B = round.(1 .+ 3rand(m, n); digits=1)
C = similar(A)

for k in keys(A)
C[k] = A[k] * A[floor.(Int, B[k]), ceil.(Int, B[k])]
end
C

C1 = similar(A)
@. C1 = A * getindex((A,), floor(Int, B), ceil(Int, B))

C1 == C pic.twitter.com/Mu0zZOnp7m

タグ： JuliaLang Julia言語

posted at 23:24:08

@YutaTasaki #JuliaLang #Julia言語

ポイントは getindex にブロードキャストを適用することです。

訂正：添付画像のIn[5]の中のfloorとceilについている.を削除。

forループのままでも十分にシンプルだと思いました。

訂正後のソースコード
↓
github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/zY0OFk36n6

タグ： JuliaLang Julia言語

posted at 23:27:33

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Yuta TASAKI @YutaTasaki