黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2023年02月16日

SAKIYAMA Nobuo/崎山伸夫 @sakichan

こんな認識の人を重宝して使う日本のメディア、、というかこんな認識の人だからこそ重宝されているのだろうな。 twitter.com/hirox246/statu...

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posted at 00:29:44

Julia日本語記事まとめ @julia_kizi

本山勝寛さん、しばらくあんまりlikeが付かないツイートをしていたのが久しぶりに10likeつくと5つは統一教会信者アカウントでそのうちの1人からリツイートされていた。まあ、教団と切れているわけないよね。
twitter.com/k_motoyama/sta...

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posted at 00:35:26

新しい記事がQiitaにアップされました！#Julia言語 #Julia日本語記事
 qiita.com/litharge3141/i...👈

タグ： Julia日本語記事 Julia言語

posted at 00:40:34

Aww Cats @AwwCats_

pic.twitter.com/mPj93Ac8po

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posted at 00:56:45

SAKIYAMA Nobuo/崎山伸夫 @sakichan

モトケン先生が同性婚について、統一教会信者アカとして有名なアカウントに対して、そのことにひとことも言及せずにきちんとしたことを言ってるの、誠実だなぁ、と思った。教義で絶対反対ゆえ屁理屈言ってるだけで何言っても考えを変えるはずがない相手に。

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posted at 01:11:07

Richard McElreath @rlmcelreath

SAKIYAMA Nobuo/崎山伸夫 @sakichan

Lots of commission work this week, so I'm behind on delivering the next lecture. Here's a preview: pic.twitter.com/qBKIii5YZM

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posted at 01:32:15

これ、4kiz公式アカウントからの今月初ツイートですね（その前に本山CEO個人のツイートを2回RT）。1月と比べて極端なペースダウン。加えて、クリスマス、年末年始、1月と「お題」のツイートがあったけど、2月はまだない。アプリ中ではやってるのかもしれないが。サービス運営の人が減った気がする。 twitter.com/4kiz_/status/1...

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posted at 01:45:27

#統計再強調

(X,Z,U)～3変量正規分布
(X,Z)とUは独立でE[U]=0
Y=β₀+β₁X+β₂Z+U

という(X,Z,U,Y)の同時確率分布の設定(回帰モデル)が完全に同じであっても、

XのYへの因果効果

の定義が同じにならない場合があります。

因果効果の定義は因果の向きの設定(因果モデル)を決めないと決まらない。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 02:14:29

#統計

(X,Z,U)～3変量正規分布
(X,Z)とUは独立でE[U]=0
Y=β₀+β₁X+β₂Z+U

という(X,Y,Z)の同時確率分布に設定は、3変量正規分布を決めるパラメータと回帰係数パラメータβ₀,β₁,β₂を持っています。

(X,Y,Z)の標本からそれらのパラメータは最尤法やベイズ法などで推定できます。続く

タグ：統計

posted at 02:27:34

#統計必要なら、情報量規準を計算して、他のモデルと平均的な予測の良さ(の推定結果)を比較することもできる。

そういうことをどんなにやっても、XのYへの因果効果の推定には近付きません。

なぜならば、その設定には、XのYへの因果効果を定義するために必要な情報が含まれていないからです。続く

タグ：統計

posted at 02:27:35

#統計モデル内でのXのYへの因果効果の定義を確定させるためには、X,Y,Zの間の因果関係の有無と向きの情報を上記の回帰モデルに追加する必要があります。

この点を押さえておかないと、回帰係数の推定と因果効果の推定を明瞭に区別できなくなって、統計的因果推論を全く理解できなくなります。続く

タグ：統計

posted at 02:27:36

#統計このスレッドの添付画像で紹介したのは、回帰係数と因果効果の区別を明瞭にするために一度はやっておかなければいけないミニマルな計算例です。

もっと整理できそうな内容でごめんなさい。

タグ：統計

posted at 02:27:37

#統計同様の計算は、P(X,Y,Z)=P(Y|X,Z)P(X|Z)P(Z) のスタイルのノンパラメトリックモデルでやった方がシンプルで分かり易い部分もあります。

タグ：統計

posted at 02:38:46

#統計観察データの生成法則のモデルとみなされるパラメータ付き同時確率分布(必要ならさらに事前分布)を与えるだけでは、統計的因果推論のためには不十分であることに気付き、さらにモデルに観察データとは異なる仮想的な確率変数を適切に追加する方法がわかれば、残りはテクニカルな問題になる。

タグ：統計

posted at 02:58:16

#統計統計的因果推論の解説によって、Statistical Rethinkingの意味でのゴーレム化をやってしまうのは相当にまずい。

きちんと「決まり切ったやり方」=「ゴーレム」ではなく、概念的な理解を目指す必要がある。

主義やイデオロギーによる無駄なこだわりも排除する必要がある。

タグ：統計

posted at 03:01:58

こういう発言を読めるのは気持ちがよい。

専門家による「常識」の解説って独特の気持ち良さがあってとても良い。 twitter.com/motoken_tw/sta...

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posted at 03:06:21

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

#統計 XとYの間に因果の矢印はないが、X←Z→Yがある場合には話が分かり易くなります。

その場合にはX→Yがないので、【間接的な効果(Z→X→Y)】はありません！

しかし、バックドアパスX←Z→Y経由でバイアスが生じます。

どうして【間接的な効果(Z→X→Y)】を交絡だと思ったかが非常に不思議。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 06:32:05

#Julia言語

横から見た(厚さがわかる)写真みたいですね。実物楽しみでキュ。 twitter.com/isicihi/status...

タグ： Julia言語

posted at 08:24:57

ぽん @nomisoponchi

成田悠輔「安楽死の解禁や、安楽死の強制、みたいな話も議論していける雰囲気になればいい」とか言っちゃってたし、もうホンマ比喩とかじゃないよね…
強制はねぇよ。強制は。 pic.twitter.com/JnMCA854Va

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posted at 10:11:44

技術評論社販売促進部 @gihyo_hansoku

ん〜、こういう「分かったような事言ってる人」が風評被害の元凶なんですけどね。まず、LNTは「放射線防護上より安全を考慮するために採用されている仮説」ですよ。ご存知無かったですか?UNSCEARは健康影響は見られない、って言ってます。

synodos.jp/fukushima-repo...

twitter.com/9Zk6vdycuDlULC...

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posted at 10:31:48

【新刊】2023年3月15日発売『実践Julia入門』本体3,600円+税，後藤俊介著，数値計算"だけではない"，Juliaが秘める力を基本から詳解gihyo.jp/book/2023/978-... pic.twitter.com/uqYaaLmNQq

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posted at 10:32:52

その程度の被曝で問題出るなら、山本太郎の地元は、震災前から東日本に比較して医療被曝を規制すべきだし飛行機の搭乗とか海外旅行も出来ませんよね。

twitter.com/9Zk6vdycuDlULC...

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posted at 10:35:57

みね@太陽の科学館 @solarphys_info

あ、追加。
「外部被曝より内部被曝の方が〜」ってよく言われますけど、Svにされてる時点で影響は同じように評価されてますよ。

twitter.com/9Zk6vdycuDlULC...

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posted at 10:46:52

2次元流体計算をブラウザに計算させるウェブアプリを作りました。格子ボルツマン法を用いています。ユーザーが自由に描いた物体を一様流中に置いて、流れの様子を見守ることができます。いろいろイジって遊んでください。 #draw_in_flow
solarphys.com/draw_in_flow/ pic.twitter.com/IXq6slXEnh

タグ： draw_in_flow

posted at 12:02:54

69号室の住人 @Room_No69_

#69号室の住人 Youtubeチャンネルにて
【ぼっち・ざ・ろっく！特集（2023年2月14日放送）】を、期間限定見逃し配信中📡
是非、お見逃しなく🎸

youtu.be/0TFwMMnulDg

@BTR_anime
#ぼっち・ざ・ろっく
#瀬古口拓也 #三井律郎 #岡村弦 #ピエール中野 pic.twitter.com/PXIddUlO9R

タグ： 69号室の住人ぼっちピエール中野三井律郎岡村弦瀬古口拓也

posted at 12:10:00

Hal Tasaki @Hal_Tasaki

対話型AI「ChatGPT」　使い方と限界は？：朝日新聞デジタル www.asahi.com/articles/ASR2H...
"ネット上の情報をもとにAIを訓練するので、「情報がまちがっていても説得力をもって、それらしく正しいように答えてしまう」"
違うだろ。ネットの情報がみつけられなくても自信満々に出鱈目を言うから酷いのです。

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posted at 12:20:57

Hal Tasaki @Hal_Tasaki

これを見よう。
KPZ class の発見者なんて検索すれば誰でもみつけられるのにそれができずにテキトーな嘘を堂々と答えてる。ま、ちょっと愛嬌のある嘘なんだけど（個人の感想です）。
twitter.com/oh_la_la_kazz/...

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posted at 12:23:09

Hal Tasaki @Hal_Tasaki

朝日の記事は CHAT GPT の設計思想の問題をスルーして「ネット上の情報には間違いがある」という一般論のせいにしてしまっているのが大変によくない。

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posted at 12:26:02

sako @SSako86

段階的学習を否定している部分など全く無いのに、自分がそう解釈したことが根拠になっているとは呆れる。
そしてわおかしいと指摘することが発言を禁止するというルール？
もはや議論をするレベルにないね。 twitter.com/hmn38n/status/...

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posted at 12:35:45

ぽん @nomisoponchi

ゆう☺︎︎はるママ1y2m @buchi1416

youtu.be/Zab2CkYAtfU
6:20〜

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posted at 12:48:10

こんなことをしても1粒たりとも落ちなかったスリコのジャイロボール優秀過ぎて愛してる！！！笑
中身がバナナだったから？⋯🤔💭

※部屋が汚いのはツッコミ禁止⚠️ pic.twitter.com/ADPAAC1gGW

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posted at 12:51:24

sako @SSako86

ちなみに有効だと言われている練習方法が、ペダルのない（外した）自転車で足がすぐ地面に着くようにして転ばずにバランスがとれるように練習するというもの。
それで転ばずに乗れるようになった後、ペダル付きで漕ぎながら乗る練習をするというもの。
これこそ段階的学習。補助輪なんて全く不要。

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posted at 13:08:19

かけ算順序批判派をミハジ・ハジキ派だと思っていたダボハゼ氏。

順序批判派が反ハジキで、順序派がハジキ派だという事実を受け入れざるを得なくなり、

順序は憎しから、親ハジキ派に転落 twitter.com/w2Y3lkPhWhOwuq... pic.twitter.com/pNIYPjbxbk

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posted at 13:12:23

反ワクチンを言い出すのも時間の問題？
twitter.com/w2Y3lkPhWhOwuq...

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posted at 13:13:50

「単なる採点ミス」だそうだ。
採点を擁護する人と議論してほしい。 twitter.com/w2Y3lkPhWhOwuq...

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posted at 13:15:41

ごめん、1年以上前に同じこと言っていたｗ
twitter.com/sekibunnteisuu...

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posted at 13:38:25

長野智子氏のコメントが寺沢拓敬氏が批判している日本でありがちな英語や英語教育に対する姿勢そのもの。昨日のバトラー後藤氏の記事もそうだけど，朝日新聞は記事の内容を台無しにする(理解できない)コメンテーターをお金を払って雇っているの？
www.asahi.com/articles/ASR2F...

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posted at 14:27:58

#Julia言語

656ページ‼️
このページ数で￥3,960はコスパ良過ぎ。

著者の後藤俊介さんがインターネット上で公開している解説はいつも参考になっています。 twitter.com/isicihi/status...

タグ： Julia言語

posted at 14:35:11

アイコンも「後藤」になっているし。
「後藤」強化月間発動中？ twitter.com/isicihi/status...

タグ：

posted at 14:37:29

よしたか@外野だけど千葉県在住有権者 @yo4taka

#統計多変量解析などの「回帰」は「因果関係の情報を含まない同時確率分布としての回帰モデル」だけで実行可能なので、因果効果について扱う場合には「回帰」のイメージだけでがんばらない方が多分安全だと思う。

タグ：統計

posted at 14:44:31

予約ポチった。 twitter.com/isicihi/status...

タグ：

posted at 15:01:41

きゅーしす @Queue_sys

買う twitter.com/isicihi/status...

タグ：

posted at 15:41:52

Koji Wada @yasusi_54

これも良さそう twitter.com/isicihi/status...

タグ：

posted at 15:48:00

#統計

「Y以外の変数の値からYの値を予測せよ」

という問題と

「XのYへの因果効果を推定せよ」

という問題は全然違うのですが、

両方で同一の回帰(例えば多変量解析)の計算結果を利用できる

ので、最初に違いを明瞭に説明しておかないと混同する可能性が高いと思う。

タグ：統計

posted at 16:16:24

#統計回帰の説明自体、結構面倒。

回帰について明瞭に理解していることを前提にできれば(現実には苦しい)、回帰自体と回帰を利用する因果効果の推定の違いを説明し易いのですが、そうでない場合は回帰の解説が必要になってさらに混同させ易くなりそう。

タグ：統計

posted at 16:20:22

#統計回帰についても、

* 回帰モデル(パラメータ付き確率分布でパラメータの一部が観測されるもの)

* 回帰モデル自身によってランダムに生成されたデータにによる回帰係数などにパラメータ推定

* 現実に得たデータによるパラメータ推定

の3つの区別を明瞭にしないと、容易に誤用してしまいそう。

タグ：統計

posted at 16:25:07

柳　時熏【囲碁プロ】【YouTuber @ryu_shikun

#統計

yᵢ=β₀+β₁xᵢ+uᵢ (i=1,2,...,n)

のように書いて説明される回帰の解説では、

* 回帰モデル自身
* 回帰モデル内で生成されたデータによるパラメータ推定
* 現実に得たデータによるパラメータ推定

のどれの話をしているのか、読者が見抜き難い説明の仕方になっていることが多いと思う。

タグ：統計

posted at 16:31:31

上達しない人の特徴
(柳案)
①勝ちたい意欲がない。
②打った対局から学ばず、毎度同じミスを繰り返す。
③先を読んでから打たず、打ってから考える。
④読む能力を鍛えようとしない。
⑤基本死活を勉強しないで、いつも間違える。

僕の将棋↑

ちなみにAIの答えが僕より優秀💦ご参考にまで。
#囲碁 pic.twitter.com/rS2H17ZG3p

タグ：囲碁

posted at 17:32:41

寺沢拓敬 @tera_sawa

言いたいことを代弁していただきありがとうございます。「小学校英語には紋切り型の現状認識と、紋切り型の処方箋（せん）が広がっています」と私は述べたわけですが、まさに長野さんのコメントがその典型ですね。 twitter.com/KITspeakee/sta...

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posted at 18:03:41

@kankichi57301 @kankichi57301

難癖をつけるポイントを探す、やろ。正確にしゃべれ
＞法人側は「判決文を精査する」とのコメントを出した。
札幌国際大教授の解雇無効　「合理的理由ない」と地裁(共同通信)
#Yahooニュース
 news.yahoo.co.jp/articles/ba057...

タグ： Yahooニュース

posted at 18:08:42

@nagano_t 寺沢氏が記事で指摘されたいことは，最後の「英語についての紋切り型だったり、あおったりするような言説には警戒心を持って向き合い、根拠に基づいた議論を行うべきだと考えています」に凝縮されていると思います。→

タグ：

posted at 18:12:29

@nagano_t 長野さんのコメントは「根拠に基づいた議論」と言えるとお考えですか？多様な要因が交錯する外国語習得という現象について「他国に比べて日本人が英語コミュニケーションが不得意なのは、危機感の違いなのではと感じます」と決めつけた議論をすることこそ，→

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posted at 18:14:44

寺沢拓敬 @tera_sawa

そもそも「世界中で英語が使われている」「英語学習にはメリット」「韓国の英語熱」という紋切り型の俗説は、指摘されるまでもなく幾度となく耳にしてきた上で、記事での結論に至ってるわけです。多くの専門家も同じでしょう。専門知にもう少し想像を働かせて欲しいものです。www.asahi.com/articles/ASR2F...

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posted at 18:15:27

@nagano_t 寺沢氏が問題視している「紋切り型」の言説ではないでしょうか。さらに「日本はとにかく海外の成功例でもなんでも日本にあった英語教育を研究して取り入れ、小さい頃から自然に英語コミュニケーションが身につく環境を整えるべきだと思います」こそ→

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posted at 18:16:06

@nagano_t 寺沢氏が警戒を持って向き合うべきだと指摘している類の「あおり」ではないですか。根拠のある緻密な議論をしましょうという元の記事の趣旨に基づいて，長野さんのコメントの「間違ってる部分を教えて」と仰られるなら→

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posted at 18:20:06

@nagano_t 「すべて」とお答えするしかありません。すべてが事実ではないという意味ではなく，すべてについて信頼に足る根拠が示されていない荒い議論であるという意味です。

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posted at 18:22:35

Yoshiki Sato @phys_yoshiki

誰も気付いてないだろうけど、初心者向けになってる「石川幸夫・石川幸子『量子力学』」って本はたぶんない。 twitter.com/cometscome_phy...

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posted at 18:23:45

Yoshiki Sato @phys_yoshiki

宮崎タケシ群馬県議・元衆議院議員@維新 @MIYAZAKI_Takesh

amazonで調べてもかからなかった。
amzn.to/3Yzqhr5

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posted at 18:24:45

消費税を上げたからでしょう？三本の矢と言っていたのに、二本目を逆に放ったから成果が出なかった。でも、某土木系学者さんの主張のように金融無視して財政出動だけやってたら、たぶんもっと失敗してましたね。 twitter.com/Montague926/st...

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posted at 18:54:56

Eymmetry @Eymmetry

買うか twitter.com/isicihi/status...

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posted at 19:02:23

癒される動物 @cutest_animal1

ずんだ@ 仙台つーしん @sentu_zunda

一箇所だけ暖かい場所を発見して、何なのか確かめている子猫 pic.twitter.com/uxgAppYyEN

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posted at 19:28:21

観光客が仙台で絶対にしちゃダメなことってなんだと思いますか？

(コメントはYouTubeで紹介する場合があります) pic.twitter.com/VdTNi1CMO0

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posted at 19:57:57

いもす @imos

子供が2人いるとドアに指を挟みそうな瞬間があり冷や冷やしていたから指挟み防止のカバーつけた。想像以上に安心感があって良い。 pic.twitter.com/4ke7memYmA

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posted at 20:07:07

あんちもん2 @antimon2

@genkuroki | ω・)｡oO （どうも、プランクトン後藤です…）

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posted at 20:24:51

先日の輪講で同趣旨の説明をしました。「証明は思考の過程ではなく論理の連鎖である」の一言だけで一瞬で理解してもらえました。学生が優秀だと話が早い。 twitter.com/mei_chan_nel/s...

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posted at 20:25:14

あんちもん2 @antimon2

技術評論社の書籍案内ページ。目次も公開されました！
#Julia言語
書籍案内：実践Julia入門 #gihyojp gihyo.jp/book/2023/978-...

タグ： gihyojp Julia言語

posted at 20:34:59

青木防災㈱【公式】 @aokibosai

【💡よくある質問】

Q. 会社に猫がいるって、どんな感じですか？

A. こんな感じです。 pic.twitter.com/JJJlFMBBim

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posted at 20:50:40

#統計 Y=β₀+β₁X+β₂Z+U_Y型のモデル内部での

* (X,Y,Z)の同時確率分布

* 交絡因子X←Z→Yがある場合のX→Yの因果効果(Zの調整抜きではバイアスが生じる)

* X→Z→YとX→Yがある場合のX→Yの因果効果(Zで調整するとバイアスが生じる)

がどうなっているかの解説(パラメータ推定の話ではない)
↓ pic.twitter.com/SXiRseNKgK

タグ：統計

posted at 20:59:50

あらた @abc98793953002

@nomisoponchi ここまでいうとは、
やばいですね。。。

タグ：

posted at 21:00:57

@Ohrui_math_song でも、大学入試は大学の入学試験ですよ。

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posted at 21:04:59

ぽん @nomisoponchi

@abc98793953002 これを比喩だと言い張るのは無理がありますよね

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posted at 21:12:43

@Ohrui_math_song 大学数学とは別物の高校数学というものがあるとお考えですか。残念です。

タグ：

posted at 21:36:59

太田伸二 @shin2_ota

財をなしても名声を得ても、そしてTwitterまで手に入れても、足ることを知らないと滑稽なことをしてしまい、幸せにはなれないという現代の寓話。
www.asahi.com/articles/ASR2J...

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posted at 21:44:57

abap34 @abap34

あんちもんさんのJulia本、Holy Traitとかのレベルまで網羅されてるのすごい

実践Julia入門：書籍案内｜技術評論社 gihyo.jp/book/2023/978-...

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posted at 22:27:14

ええと、基礎的知識を貼っつけてドヤってるみたいですけど、実効線量って知ってます?組織加重係数とかあるんですよ。そうやってシーベルトって導き出されてますから、シーベルトにされてる時点で「内部被曝は〜」なんてのは勘違いなんですよ。

www.kantei.go.jp/saigai/senmonk...

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posted at 22:27:55

多くの放射性物質には生物学的半減期ってものがありましてね。んで、シーベルトとして計算された時点でリスク評価はきちんとされてます。その評価に合わせた対処をすればいいんですよ。(内部被曝がダメならK40とかどうすんのかね)

www.env.go.jp/chemi/rhm/h29k...

twitter.com/9Zk6vdycuDlULC...

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posted at 22:32:01

陰謀論。まあ逃げ道無くなる時の万能の理由になるからなぁ( ´Д｀)=3

twitter.com/9Zk6vdycuDlULC...

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posted at 22:33:24

まあ原子力推進とか言っちゃう時点で科学的思考が出来ないのは分かった(実は最初から分かってるけど)。

twitter.com/9Zk6vdycuDlULC...

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posted at 22:36:16

#統計 1つ上のツイートの添付画像の続き

そういう説明のされ方をされると、

⭕️潜在結果変数YₓやXのYへの因果効果∂Yₓ/∂xって何？

という最も基礎的な疑問が出て来て、イライラするはず(イライラして欲しい)。

その疑問解消のための解説
↓ pic.twitter.com/AdVWHvPu3D

タグ：統計

posted at 22:54:02

#統計モデル内確率変数Xは個体に関する観測値もしくは観察値のモデル化です。

潜在結果変数Yₓのxは観察値と無関係にXの値をxにしたときの(介入によって値をそのように設定したときの)Yの値のモデル化です。

Yₓのx依存性のことをXのYへの因果効果と呼んでいます。 pic.twitter.com/ICFNiFfA48

タグ：統計

posted at 22:57:17

#統計個人的な意見では、出発点として、因果図式とそれに対応する

Z=μ_Z+U_Z
X=γ₀+γ₁Z+U_X
Y=β₀+β₁X+β₂Z+U_Y

のような式を書いて、モデルを明確に示して、潜在結果変数Yₓを

Yₓ=β₀+β₁x+β₂Z+U_Y

のように明示的に定義してしまう説明の仕方はとても分かり易いと思います。

タグ：統計

posted at 23:01:58

#統計因果構造モデルが上とは違って

X=μ_X+V_X
Z=α₀+α₁X+V_Z
Y=β₀+β₁X+β₂Z+U_Y

の場合には、ZもXを含むので

Yₓ=β₀+β₁x+β₂(α₀+α₁x+V_Z)+U_Y

となり、因果モデルが変わると潜在結果変数Yₓの定義も変わる。

この説明の仕方であれば定義の細部が見えずに苦労することがなくなります！ pic.twitter.com/wYtcnsVGYI

タグ：統計

posted at 23:07:05

@tyuuri_sapporo @Ohrui_math_song そもそも、大学受験生≠高校生です。

タグ：

posted at 23:07:52

この件についてはもううんざりしていて、今は議論する気力はありません。悪しからず。 twitter.com/kamo_hiroyasu/...

タグ：

posted at 23:12:33

#統計現実に起こったことと別の状況(上の場合にはXの観察値と異なる値xが仮に設定された場合にどうなるか)を科学的な質を保ったまま想像するためには、何らかのモデルを明示的に設定する必要があります。

このスレッドのすぐ上の部分ではそのようなモデル(すなわちYₓ)の作り方を解説しています。

タグ：統計

posted at 23:13:51

#統計媒介分析についてもすぐに説明できます。因果構造モデルが

X=μ_X+V_X
Z=α₀+α₁X+V_Z
Y=β₀+β₁X+β₂Z+U_Y

の場合にはY,Zの中のXを別々にx,x'に設定するという選択肢があり、xとx'を別々に動かしたときの効果を見ることができます。これが媒介分析。バカでも分かるくらいシンプル。

タグ：統計

posted at 23:19:41