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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2023年01月26日(木)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 統計学入門の段階から、どのようなモデルを設定して分析を行なっているかの理解を軽視させるような教え方が伝統的にあって大問題だと思っています。

t検定やWilcoxonの順位和検定のあたりで相当にまずいことになっている。

そういう傾向を統計的因果推論に持ち込みたくないです。

タグ: 統計

posted at 23:59:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 潜在アウトカム変数 Yₖ=Yᶻ⁼ᵏについて「データの数表中の空いている項目」=「欠損値」的なイメージで説明されてしまうと、潜在的なアウトカムをどのようにモデル化しているかが見え難くなり、非常に分かり難くなると私は思います。

モデルの設定をクリアに説明してくれると非常に助かる。

タグ: 統計

posted at 23:56:15

囲碁アートの関です。 @chitokunn

23年1月26日

#まいにち囲碁アート

5路盤 なんかの顔です。
今日は絵はまあいいので、黒から囲碁したらどうなるか考えてみましょう。なにこれ?? pic.twitter.com/alMoRpxh8w

タグ: まいにち囲碁アート

posted at 23:53:53

KRSK @koro485

23年1月26日

ハーバード公衆衛生大学院の因果推論のコース、私が教えてた4年前とかはたくさんあるラボセッションのうちR対応は私のとこだけで残りはSASだったけど、今はほぼ全てRらしい。学生の需要が変わったっぽい。

タグ:

posted at 23:40:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 統計的因果推論の解説で Yₖ や Yᶻ⁼ᵏ のような記号法が出て来てよく分からなくなった人は、このツイートのすぐ上の方を見れば論理的に曖昧に見えた点を解消できるかも。

現実に観察される状況と異なる状況を仮想的に想定するにはそのためのモデルの設定が必要。単にそれだけの話。

タグ: 統計

posted at 23:35:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 Y,Z,X,Y₁,Y₂は確率変数になる。Y,Z,Xは観測値のモデルで、Yₖは潜在結果のモデル。

Zの実現値がkのときY=Yₖとなる(一致性)。

Xで条件付けるとZとYₖは独立になることも容易に示せる。

添付画像のようにYₖを定義しておくと、Yₖが何であるかは論理的に完璧にクリアになる。 pic.twitter.com/v0smdg8J6c

タグ: 統計

posted at 23:28:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 観察される変数達に関する次のモデルを考える:treatment Z = 1,0と交絡因子XからYが確率的に決まり、さらにZの値はXの値から確率的に決まる。

観察される値Z,Xと無関係に仮想的にZの値をkとしたときのYをYₖと書き(Yₖはpotential outcome変数)、上のモデルに追加している。
pic.twitter.com/svdV5QN7IQ

タグ: 統計

posted at 23:27:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 添付画像のように潜在結果変数Yₖをシンプルに定義してやれば、一致性は定義から自明で、条件付き交換可能性もほぼ自明に出て来る。

これを知っていれば、ルービン流の因果推論も「必要に応じてモデルをどのように改変するかを明瞭に述べるスタイル」の立場から理解できる。 pic.twitter.com/7EuGuxidY1

タグ: 統計

posted at 23:03:44

柳 時熏【囲碁プロ】 【YouTuber @ryu_shikun

23年1月26日

韓国リーグ同率最終戦
朴廷桓(白) 卞相壹(黒)

写真①この割り込みには、あんまりにも驚きました。
とても良い手には見えない。

写真②しかし、AIによると、
その1手であると。

人類もここまできたのか?
#囲碁 pic.twitter.com/o3kUVatyH2

タグ: 囲碁

posted at 23:01:56

Hideaki_npc @hgot07

23年1月26日

東北大学のeduroamアカウントで、Android 13では認証がどうしても通らなかった。Android 10, 11, 12では正常。Windows 11もOK。別所のアカウントなら13でもOK。なんだろう。
学生用でも同症状があったりしますか?

タグ:

posted at 22:41:48

Dr. Tad @tak53381102

23年1月26日

島根県 丸山達也知事
「(5類移行で)病原性が低下したり感染力が低下したりするわけではない。ウイルスは忖度してくれませんから」
「隔離していた人が隔離されなくなるわけだから、さらにマスクを外したら、さらにですよね」
口はよろしくない知事だが言ってることには同意
news.yahoo.co.jp/articles/09c71...

タグ:

posted at 22:26:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 分布としてではなく個人単位で潜在アウトカム変数を扱いたい場合にはこうする。

この辺についてはパール『因果推論の科学』の第8章の「欠損データは「因果推論の根本的な問題」なのか?」「モデルのない手法の問題点」「構造的因果モデルの場合」を参照。 pic.twitter.com/HxsYONJf8Y

タグ: 統計

posted at 21:53:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 モデル改変の立場では、ルービン先生的な潜在的アウトカム変数は元のモデルにシンプルな方法で変数を追加することによって作れます。(誤解していたら指摘して下さい。)

これ、見てもらえれば分かることですが、おっそろしくシンプルであり、「自明である」と言いたくなる類のものです。続く pic.twitter.com/rnkjRfJCXB

タグ: 統計

posted at 21:53:18

柳 時熏【囲碁プロ】 【YouTuber @ryu_shikun

23年1月26日

楽しみな番組ですね✨
注目の3局目は、2月6日に行われます!お楽しみに。😉
#NHKクローズ #上野愛咲美
#仲邑菫 twitter.com/nhk_kurogen/st...

タグ: NHKクローズ 上野愛咲美 仲邑菫

posted at 20:17:21

Kentaro Matsuura @kmat_en

23年1月26日

@MasabuAida @mcmc_stan Thank you for asking. If you are familiar with English, I recommend the English version, because it has the latest code and newly added chapters on time series analysis and spatial data analysis.

タグ:

posted at 19:24:46

絶版同盟のJ @J_zeppandomei

23年1月26日

@coffeecup2018 @cocoro_terada @flute23432 @ku_pon_papa コーヒーさん
残念ながらそのようですね。
独自理論を大量に送ってきますけど、肝心な質問にはあまり答えてくれません…

タグ:

posted at 17:35:26

白石 淳, 救急医 / Shiraish @shiraishia_md

23年1月26日

「遠くの施設に要請せざるを得ない状況に追い込まれて、搬送時間も長くなり、亡くなってしまう。」

これが人口密集地のERで起こっていること。ただの風邪でも、空騒ぎでもない。それは願望に過ぎない。現実には、我々の頭上には死の翼が今も舞っている。

www.buzzfeed.com/jp/naokoiwanag... via @nonbeepanda

タグ:

posted at 17:23:49

積分定数 @sekibunnteisuu

23年1月26日

@reply_poison @ku_pon_papa 教員に質問することと、SNSに挙げることは矛盾しません。

公教育はみんなのものです。どのような採点が行われているかと言う情報を上げることは公益に資する行為です。

みんなの意見を聞かないで教員に質問したら、テキトーなことを言って言いくるめられる危険が高いでしょう。

タグ:

posted at 16:17:30

女流本因坊戦•KK共同通信 @KK_joryu

23年1月26日

女流棋聖戦3番勝負の第2局は挑戦者の仲邑菫三段が上野愛咲美女流棋聖に白番半目勝ちし、対戦成績を1勝1敗として決着を最終局に持ち込みました。これで仲邑三段は最年少でのタイトル獲得にあと1勝。決着の最終局は2月6日に行われます。 pic.twitter.com/WNV5zU0GTq

タグ:

posted at 15:13:03

yamazaks @yamazaksv2

23年1月26日

@ku_pon_papa これらの主張は中学以降の理科や数学では全て否定されていますし、これらを完全に信じ込んでしまうと、計算が矛盾だらけになって混乱します。
また、レシートにも(数量)×(単価)で記されたものがありますが、先のルールに拘ると誤読してしまう恐れが高くなります。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 14:38:48

Masahiko Aida (休眠アカウ @MasabuAida

23年1月26日

@kmat_en @mcmc_stan 日本語と英語、どちらをおすすめしますか?

タグ:

posted at 13:42:33

Keisuke Yano @kyanostat

23年1月26日

伊庭さんとのPCICの論文をアップデートしました。WAIC(ベイズ学習での予測誤差推定法)の重み付き推論への拡張ですが、特異モデルでの正当性の証明・実験を追加しました。 なぜ共分散なのかが「相関がある場合のStein identity」を経由した証明でより明瞭になったと思います。 arxiv.org/abs/2106.13694

タグ:

posted at 13:35:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

山崎元、癌になってみて考えた。「どうでもいいこと」と「持ち時間」 media.rakuten-sec.net/articles/-/40318
【検査担当の医師が妙に張り切って写真を撮り始めた】

描写の仕方がうまいな。

入院の記憶が鮮明な人はこれよく分かると思う(笑)
「張り切って頂いて非常に助かりました」な世界。

タグ:

posted at 13:04:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 そう思った理由。欠損値に関する専門家でもあるルービン先生が2009年の段階で「Mバイアス」について見事に何も理解できていなかったように見えることの悪印象はかなり強かった。

ルービン先生でさえそうなのだから、「欠損値」ではなく、「モデル」に注目する見方の方が安心な感じがします。

タグ: 統計

posted at 12:41:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 パールさんも強調しているように、以上のように「欠損値の問題」という見方をするよりも、概念的により自然な

 現実とは異なる状況についてのモデル構成問題

という見方をした方が分かり易いし、誤用も減るような気がします。

タグ: 統計

posted at 12:35:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 観測の状況とは異なる設定でどうなっていたか(いるか)を知りたい場合には、そのための別のモデルを作って使う必要があることは私には自明だと思われます。

その辺は統計学的因果推論の場合にはすでにそういうモデルの作り方が分かっているという話。続く

タグ: 統計

posted at 12:35:55

質問者2 @shinchanchi

23年1月26日

足立康史さんと岩田規久男元日銀副総裁の議論

経済安定化、セーフティネット構築、規制改革の順番も大事とご教示

220414 岩田規久男元日銀副総裁に聞く 維新の経済政策について #維新オープン政調 #あだチャン #あだち康史 #足立康史 youtu.be/li7DoQEsu38 @YouTubeより

タグ: あだち康史 あだチャン 維新オープン政調 足立康史

posted at 11:54:18

質問者2 @shinchanchi

23年1月26日

3年ほど前の動画
財政・金融政策に明るい日銀正副総裁が日本経済にとって最重要!

僕も参加して岩田規久男元日銀副総裁の席の後ろで拝聴しました。

ナマ本田悦朗さんも来場されてました

シンポジウム「消費増税を凍結せよ」(3)――講演:岩田規久男 youtu.be/hEvsE8Ehb0M @YouTubeより

タグ:

posted at 11:51:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

統計的因果推論関連
twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 09:52:05

質問者2 @shinchanchi

23年1月26日

動画の30分頃、黒田東彦氏が、岩田規久男氏らリフレ派に対して
「単なる(先進国の経済学における)主流派でしょ」
と発言されたことが紹介されています。

マルクス経済学や日本版ケインジアン(財政・金融とも緊縮に賛成)が蔓延る日本では異端扱いのリフレ派ですが、日本の「主流派」が異端なんです^_^ twitter.com/shinchanchi/st...

タグ:

posted at 08:41:37

質問者2 @shinchanchi

23年1月26日

1ヶ月ほど前の動画ですが、間も無く発表される日銀正副総裁人事を見るうえで参考になります

日銀黒田総裁後任・増税で日本経済おしまい?! 前日本銀行副総裁岩田規久男 元内閣官房参与本田悦朗 経済学者柿埜真吾 倉山満【チャンネルくらら】 youtu.be/dZQ2TlDYhtA @YouTubeより

タグ:

posted at 08:32:34

Dr. KID @Dr_KID_

23年1月26日

小児科で処方されることのある解熱剤(アセトアミノフェン=カロナール®️など)ですが、「熱を下げる」というより、「熱による不快感を緩和させる」ことを目的とすることが多いです。

解熱剤の使用後に体温が下がってないと心配になる方もいますが、数字より体調(ぐったり)で判断するとよいでしょう

タグ:

posted at 07:33:43

Dr. KID @Dr_KID_

23年1月26日

インフルエンザの流行などで、発熱するお子さんが増えているようです。

解熱薬(アセトアミノフェン)の使用を心配される保護者もいますが、かぜ症状を遷延させたり、熱性けいれんを起こしやすくすることは、ありません。

お子さんが発熱で辛そうなら使用してよいでしょう。

タグ:

posted at 07:31:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 続き、媒介分析では、

* Cと無関係に、Yを決めるXとMを決めるXを互いに異なる値に決められるようにする。

というモデルの設定の改変が必要。

モデルの改変は「想定する状況を変えるのだから、モデルも変える必要がある」という意味で非常に自然な考え方。ある意味、当たり前の考え方。 pic.twitter.com/cQUciYMXBt

タグ: 統計

posted at 04:44:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 以下「確率的に決まる」を「決まる」と略す。

* YはX,M,Cから決まる。
* XはCから決まる。
* MはXとCから決まる。

というモデルMを扱っているとき、do(X)は

* Xの値をCと無関係に決める

というモデルの設定の改変を行う話になっており、続く twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/kmQmPrLZJ9

タグ: 統計

posted at 04:44:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 あと、すでに述べたようにパールさんによる批判対象の名前が「統計学者」になっているケースもみんな決して真似しないように気を付けるべき。

後の世代にとっては非常に迷惑なこじれ方をしている。

論理的にクリアに理解することのみを目指すべきだと思われる。

タグ: 統計

posted at 04:28:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 次世代の統計学教育は以下のリンク先で紹介したルービン先生によるパールさん達への態度に悪影響を受けないようにして行かないとまずいと思いました。

まずはパールさん達が言っている初歩的な話題程度は理解してから論争してくれないと不毛の極致。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 04:25:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 再度まとめ:

* 元のモデルの設定とは異なる変数の値の設定の仕方に対応する改変されたモデルを考える。

* 改変されたモデルにおける結果を元のモデルに関する結果から導ける場合がある。

* 以上の非常にもっともな考え方で、do(X)、反事実のモデル化、媒介分析をすべて理解できる。

タグ: 統計

posted at 04:21:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 媒介分析の話の解説は以下のリンク先にもあります。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 04:16:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 2009年の時点でルービン先生が全く理解できなかった「Mバイアス」の話はパール『因果推論の科学』の第4章で読めます。 pic.twitter.com/UYNvpGKbXd

タグ: 統計

posted at 04:12:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 ルービン先生はこれを書いた時点では、パールさん達が繰り返し解説してくれている「へたに条件付けするとバイアスを増やす場合がある」という因果推論における基本的なことを全然理解していないように見えました。

確かにこれは酷い。

Rubin 2009 onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/si... pic.twitter.com/qbJpjIZCVH

タグ: 統計

posted at 04:10:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 Pearl 2009 web.cs.ucla.edu/~kaoru/r348.pdf (既出)経由で、Rubin 2009 onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/si... を見てみました。

パールさんが指摘しているように、第2節の最初に滅茶苦茶なことが書いてあって、びっくりしました(引用は次のツイートで)。

ルービン先生はこの件では大恥をかいていると思いました。

タグ: 統計

posted at 03:58:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 続き。しかし、媒介(もしくは間接効果)も「想定する状況に合わせてモデルを変える必要がある」という当たり前の考え方に戻れば、do(X)の話の単なる拡張形としてクリアに理解できます。

それを1枚で解説してみました。
pic.twitter.com/tT0Ji4meyZ

タグ: 統計

posted at 03:50:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月26日

#統計 do(X)は単に元のモデルからXに向けての矢線をすべて削除したモデルにおけるXによる条件付けに過ぎません。

do(X)は「Xに向けての矢印削除」というモデルの改変の話に過ぎない。

パール『因果推論の科学』第9章では「媒介」を扱うときにはdo(X)だけで済まないことが強調されています。続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 03:50:13

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