黒木玄 Gen Kuroki
- いいね数 389,756/311,170
- フォロー 995 フォロワー 14,556 ツイート 293,980
- 現在地 (^-^)/
- Web https://genkuroki.github.io/documents/
- 自己紹介 私については https://twilog.org/genkuroki と https://genkuroki.github.io と https://github.com/genkuroki と https://github.com/genkuroki/public を見て下さい。
2023年06月29日(木)
@ns10110412 私はツイッターで
from:ns10110412 軌跡
を検索してみて不安になりました。具体的には
例に挙げた九大の問題でバツを喰らう受験生が増えるような言説の流布はやめた方が良い
と私は強く思いました。九大の問題については以下のリンク先を参照。
これに賛成なら特に議論したいことはありません。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ:
posted at 23:59:23
@ns10110412 中学生では、出題される連立一次方程式が解が一意存在する場合に限られており、その場合に過剰適応してしまっており、論理的に必要十分になることを理解して解いている子は稀だと思います。
中高生に教える側は生徒がそこを理解していないということを前提にする必要があります。
これはOK?
タグ:
posted at 23:50:41
@ns10110412 「単なる検算」だと強く主張したいならば、生徒の側が、
ax+by=p
cx+dy=q
から
x=α
y=β
を導けるときに、適切な条件を補って、それらが同値になることの証明を準備なしでノータイムでできる必要があります。
できない生徒にとっては「単なる検算」にはなりません。できる生徒は超少数派でしょう。
タグ:
posted at 23:05:24
#統計 【数Ⅰを超えている】という評価の仕方は肯定的すぎます。
このツイートを含むスレッドに書いたように、NHK高校講座の仮説検定の解説はまるっきりのデタラメで、まともな部分がほとんどありません。 twitter.com/kobayashi__ren... pic.twitter.com/v5nzsmeEPl
タグ: 統計
posted at 22:18:31
#統計 以下のリンク先の例での一致は近似的なものに過ぎないのですが、ぴったり一致する場合もあります。
例えば、1群もしくは対応する2群のt検定のP値や線形回帰の回帰係数に関するt検定のP値と、それらの平坦事前分布のベイズ統計での対応物はぴったり一致します。(証明は計算練習問題) twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 22:00:40
#統計 以下のリンク先の
通常のP値は二項分布の正規分布近似を使って得た両側P値
で
ベイズ的P値は事後分布から作ったP値の類似物
で、それらの定義は完全に異なります。しかし、nを大きくするとそれらは相手をよく近似するようになる。続く twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 21:51:13
子どもたちの笑顔を取り戻そうという掛け声でマスクだけじゃなくありとあらゆる感染症対策を放棄した結果、子どもの感染が激増して欠席者や休校だらけになってるけど、まあ自治体も国も感染対策は完全放棄して個々人に丸投げなので、少しでも自分ができる範囲で対策するしかないですよね。
タグ:
posted at 21:36:39
#統計 そういうベイズ統計のための道具としての確率プログラミング言語と因果推論の相性の良さについては、Statistical Rethinkingで有名なMcElreathさんの解説があります。
elevanth.org/blog/2021/06/2...
タグ: 統計
posted at 21:00:09
#統計 以上のように専門知識を活かした独自設計の統計モデルを利用できる人達を増やすためにベイズ統計を利用するという立場は、因果図式を描いて因果推論(因果効果の推定)を行える人達を育てることと相性が良いです。続く twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 20:48:26
#統計 以下のリンク先の動画は、P値函数の代替物として、ベイズ統計での事後分布を使ったときの比較の例になっています。
それを見れば二項分布モデルでは代替可能なことを納得できると思います。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 20:44:17
#統計 二項分布モデルで標本サイズを増やしながらの、通常のP値とBayes統計での類似物を同時プロットの動画。
n=100あたりで見た目的にほぼぴったり一致するようになります。非ベイズとベイズの一致!
ソースコード #Julia言語 → ALT pic.twitter.com/wEVzKAbJMV
posted at 20:18:43
NHKの仮説検定の授業動画があまりにも間違いだらけなので、TBSが統計教育産業に参入してきたのか!?
www.nikkei.com/article/DGXZRS...
タグ:
posted at 19:08:56
#統計 補足
【帰無仮説が起こる確率】という発想をしてしまったせいで、
❌μ=100のような仮説が現実にぴったり成立していることは確率的にあり得ないので、μ=100のような帰無仮説を否定したい仮説として提示すること自体に意味がない
のように言うのも誤り。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 18:54:27
#統計 この長大なスレッドには色々書いてありますが、NHK数学講座の仮説検定に関する湯浅弘一氏による
【帰無仮説が起こる確率】
という言い方を使った解説の論外さは飛び抜けている。
帰無仮説は統計モデルの確率分布のパラメータの値に関する仮説になることはクリアに説明するべき。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 18:48:21
#統計 現代においては最低でも『統計的有意性とP値に関するASA声明』に矛盾しない仮説検定の解説が必要です。そういう解説はYouTubeで無料で視聴できます。
以下のリンク先を参照。
佐藤俊哉先生の動画なのですが、内容とは別に、話の聴き易さという点でも驚異的に優れた講義動画だと思います。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 17:38:15
#統計 おそらく学習指導要領解説とは独立に、学習指導要領解説と同様におかしなことを言う人もいるので、どちら側も警戒する必要があります。
個人的な意見では、現代においては、仮説検定を背理法との類似だと説明している人達は基本的なことを理解していないとみなされるべきだと思います。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 17:11:29
#統計 【色々カッコいいことを言っているわけだけど,教科書や現場で教える実態とかけ離れすぎではないか】と私も言いたかったことを資料付きで言い切ってくれたことは、非常にありがたいと思いました。
カッコいいことを言ったのだから、まともな教材案を出す責任が生じているのにそうなっていない。 twitter.com/rochejacmonmo/...
タグ: 統計
posted at 16:49:44
#統計 いつもお世話になっているRochejacMonmoさんによる以下のリンク先のスレッドは非常に参考になるのでお勧め!
高校学習指導要領解説「数学編 理数編」は学習指導要領と違って法的拘束力が皆無なのですが、対立仮説の否定命題としての帰無仮説を考えるともろに書いてあります。これも酷い。 twitter.com/rochejacmonmo/...
タグ: 統計
posted at 16:45:52
@ns10110412 以下のリンク先のRochejacMonmoさんの意見に私は賛成です。
軌跡の求め方が論理的に教えられておらず、「逆の議論は答案に書かなくてもよい」と答案の形式に関するマナーのように教えている人達もいそうです。 twitter.com/rochejacmonmo/...
タグ:
posted at 16:34:37
@ns10110412 すみません、上で具体的に説明していると書いたのですが、数学の内容的には具体的ではなかった。数学的内容については以下のリンク先を参照。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ:
posted at 16:28:41
@ns10110412 以下のリンク先の話題とはほぼ無関係の事柄について長々と書いてしまってごめんなさい。
以下のリンク先の話題とは別に重要なことが語られていないように思ったので説明してしまいました。 twitter.com/ns10110412/sta...
タグ:
posted at 16:25:00
@ns10110412 以下のリンク先では、実際に出された大学入試問題を例にかなり具体的な説明をしています。
答案の形式として「~は書かなくてよい」「~と書くべきである」と教えることは大学入試対策としてもかなり有害だと思われます。
論理的に理解しているかどうかは入試対策でも重要です。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ:
posted at 16:23:27
@ns10110412 以下のリンク先スレッドでも同様の意見を述べました。
特に奇跡に関する入試問題で、マナー講師に教わったかのように「~を答案に書く必要はない」と教わり、それを信じて、論理的内容の理解を軽視した受験生は大学受験で失敗する可能性があります。
論理的な理解は非常に重要。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ:
posted at 16:14:03
@ns10110412 中高生には大学生よりもずっと優しく(易しく)教える必要がありますが、中高生が形式的には十分な答案を書けるようになっても論理的に理解していないように見えるときには、教える側は「自分の教え方にはまだ負債が残っている」と思う必要があると思います。
タグ:
posted at 16:05:49
@ns10110412 こういうことは、学生時代にセミナー形式の教育を受けていればよく知っていることのはず。
セミナーで学生の側が形式的には十分な説明をしていても、内容の論理に関わる質問に答えることができなければ理解していないとみなされる。
数学では理解が重要なのでそういう教育が必要になります。
タグ:
posted at 16:03:15
@ns10110412 数学を理解するために問題を解くときの目標は、数学を理解している人にマルをつけてもらえるような答案を書くことではありません。論理的な理解抜きにそのようなことができるようになってもダメです。
理解を深めるために数学の問題を解いているとことを忘れると無駄な時間を過ごすことになります。
タグ:
posted at 15:59:33
@ns10110412 答案の書き方の形式は数学的にはくだらない問題で、心の中で論理的に理解しているかが重要です。
数学を教えている側の立場で十分な答案を書いていても、答案を書いた側が不十分な理解の下でその答案を書いたときには、何らかの方法で理解に近付くように促す必要があります。
タグ:
posted at 15:55:22
@ns10110412 「方程式の等式の同値変形でxとyの値を求めている」ことを数学を教えている側が理解しているという理由で、答案の書き方の形式として、
求めたxとyの値を方程式に代入して確認しなくてよい
と教えることは最悪の教え方だと思います。続く twitter.com/genkuroki/stat...
タグ:
posted at 15:52:42
@ns10110412 さらに、数学を教えている側が、「方程式の等式の同値変形でxとyの値を求めている」と理解していても、生徒の側が理解していなければ、方程式を解くことが論理的にどういうことであるかを理解していないことになり、かなりの注意が必要です。続く
タグ:
posted at 15:48:05
@ns10110412 「十分性の確認にはなりません」は曖昧な言い方なので、他人の発言の否定で述べるにはやめた方が良いと思いました。
方程式からx=2かつy=3 が導かれたとき、x=2とy=3を元の方程式に代入すれば、方程式とx=2かつy=3の同値性は証明されたことになります。
文脈を読み取って正しく解釈することは大事。 twitter.com/ns10110412/sta...
タグ:
posted at 15:45:40
日本学術会議の分科会の提言
新学習指導要領下での算数・数学教育の円滑な実施に向けた緊急提言:統計教育の実効性の向上に焦点を当てて
www.scj.go.jp/ja/info/kohyo/...
でも高校の推測統計について色々カッコいいことを言ってるわけだけど,教科書や現場で教える実態とかけ離れすぎではないか. pic.twitter.com/lJE4CpcAXv
タグ:
posted at 15:31:48
高校学習指導要領解説「数学編 理数編」のp.108で,はっきりと「その否定命題としての帰無仮説H_0を考える」と言い切ってしまっていることにも気が付いた. twitter.com/RochejacMonmo/... pic.twitter.com/QAF5sJp9xN
タグ:
posted at 15:23:16
コレ、「こうやったら簡単に解ける!(ドヤァ」もいいんだけど、こういうのを腕力でゴリゴリ解くチカラも育ててあげたいよね。
だってみんな挙って「簡単に解ける解法こそ醍醐味」って言っちゃってるから(特に塾講師界隈
タグ:
posted at 14:22:29
東北大がやってる下水中の #新型コロナウイルス の量に基づく #仙台市 での COVID-19 流行予測のデータをグラフ化してみた。
今は全数把握をやってないから感染拡大状況が良く見えてないけど、すでに年末の第8波に近づいているのではないかという状況みたい。 #COVID19
novinsewage.com/%E4%B8%8B%E6%B... pic.twitter.com/VveCNihtPO
posted at 14:05:39
東大数理ビデオアーカイブ 2013年度 ビデオゲストブック
この動画の1~3分あたりを参考にして3×5と5×3が同じだとする意見を阿保と申す珍獣がいた。 www.ms.u-tokyo.ac.jp/video/vgbook/v...
タグ:
posted at 13:45:40
TVアニメ「ぼっち・ざ・ろっく!」公式 @BTR_anime
アルバム「#結束バンド」
オリコン上半期ランキング 2023
「作品別売上数部門」の
「デジタルアルバムランキング」で
首位獲得となりました。
沢山のご声援、誠にありがとうございます。
引き続き応援のほどよろしくお願いいたします。
#ぼっち・ざ・ろっく pic.twitter.com/wiabv2W4BT
タグ: ぼっち
posted at 12:00:00
#統計 脱線おまけ
μとlog σ²ついて平坦なimproper事前分布に関するμに関する事後分布が与える信用区間は通常の信頼区間にぴったり一致します。
しかしその場合も、μの事後分布を見て「母平均の分布もわかる」とは言わない方が良いです。未知の固定されている母平均の値とパラメータμは違うものです。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/7Dj7DYIZUZ
タグ: 統計
posted at 11:12:41
#統計 九州大学のデータサイエンスの事実上のトップが、信頼区間の解説で
❌【母平均の分布もわかる!】
と説明したり、仮説検定の解説で
❌【t分布する二つの値の「差」も,やはりt分布】
と説明したりしているわけです。
mdsc.kyushu-u.ac.jp/wp/wp-content/...
human.ait.kyushu-u.ac.jp/~uchida/ pic.twitter.com/0e4D19qt4s
タグ: 統計
posted at 10:53:34
#統計 統計学についてまともに理解していない人がおかしな講義を堂々としているのはNHK高校講座に限りません。
九大数理・データサイエンス教育研究センター センター長で九大副学長の内田誠一氏は添付画像のように講義しています。
mdsc.kyushu-u.ac.jp/wp/wp-content/...
human.ait.kyushu-u.ac.jp/~uchida/ twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/DwHPHiy8HS
タグ: 統計
posted at 10:47:54
#統計 注意不足で生じた一部のミスであればここまで言う必要はないのですが、NHK高校講座での仮説検定の解説 www2.nhk.or.jp/kokokoza/watch... はほぼ全面的にデタラメな内容であり、この解説に関わったスタッフ達は統計学についてほとんど何も理解していないです。
NHK高校講座の受講者に周知されるべき。 pic.twitter.com/AwUmvqKHCh
タグ: 統計
posted at 10:22:52
#統計 NHK高校講座はどれだけ多くの人が受講しているのでしょうか?
その仮説検定の解説は完全なデタラメです。
【帰無仮説が起こる確率】と言っていて、さらに何が有意水準未満なら帰無仮説が棄却されるかに関する説明も間違っています。
正しい部分がほとんどない。
www2.nhk.or.jp/kokokoza/watch... twitter.com/hirokazuohsawa... pic.twitter.com/XDZr9WOsK7
タグ: 統計
posted at 10:19:00
#統計 妙な感じに「ベイズ万歳」な言説に騙されている人を見たら、「あなたはP値函数について知っているか?」と聞いてみた方が良さそう。
P値函数について知っていて基本的な場合に自分で実装し、同様のことをベイズ統計の方法でも実装すると、ベイズ統計の便利さと不利な点がよくわかります。 pic.twitter.com/FkyEW3gyCX
タグ: 統計
posted at 10:04:25
#Julia言語
ループの内側が独立に実行できるforループの並列化は非常に簡単です。
ソースコード github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/pSoQuFq2iX
タグ: Julia言語
posted at 09:45:14
#Julia言語 あと、1億回のようなループの内側でrand(n)やrandn(n)を使うことはほぼ禁忌です。ループを回した回数に比例してアロケーションが発生する。
あと、2次元や3次元のベクトルにはStaticArrays.jlを使うべきです。使うとアロケーションを消せます。
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: Julia言語
posted at 09:38:15
#Julia言語
整数の変数 += Bool値の何か
と書くと、右辺がtrueならば整数の変数に1が足され、falseならば0が足されます。
これによってif文を削除できて便利です。
& と && のどちらを使った方が速いかは実際に試すまでわからなかった。並列化との相性もありそう。
github.com/genkuroki/publ... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/WL6tvcs01k
タグ: Julia言語
posted at 09:36:10
こういうレベルの人までいると知ってひっくり返ってる。
溶けないってぇぇぇぇぇwwwwwwwwww(大草原)
私が使っていたトレーサー用の試薬は何だったんだーwww
水に溶けないのなら、遠心分離でも濾過でも除去は簡単なんだけどねぇw twitter.com/Junbmw320i/sta...
タグ:
posted at 09:25:24
@aoki_taichi @dannchu #Julia言語 コードもここまでシンプルにできます。このまだ並列化されていないコードでも100億回まわすのに400秒かかりません。
nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/BSUHgHAeBi
タグ: Julia言語
posted at 09:16:43
@aoki_taichi @dannchu #Julia言語 私のパソコンだと100億回まわすと最初のコードのままだと5000秒程度かかりそうですが、アロケーションを消してコードを整理して並列化したバージョンならば130秒程度です。
こういう高速化はこの手の実験時にものすごく役に立ちます。
速いは正義!
twitter.com/aoki_taichi/st...
タグ: Julia言語
posted at 09:12:08
@aoki_taichi @dannchu #Julia言語 高速化を試みてみました。
①オリジナルのコード。膨大なアロケーションが発生しています。原因はrandn(2)です。
②randn!とStaticArrays.jlを使って、アロケーションを消しました。これで10倍以上速くなっています。
③コードの単純化。
④並列化!
nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/O3hEG2e8jq
タグ: Julia言語
posted at 09:07:16
北里紗月 小説家・臨床検査技師・胚培養士 @kitazatosatuki
デーモン小暮閣下さんが、ライブでマスク着用を求めたら、早速マスク嫌いの人々に非難されてた。
この悪魔崇拝者め、みたいな言われ方してたけど閣下さんに限っては誹謗中傷に当たらないのかな、などと思う朝。
閣下さんの歌では
『トイトイトイ』が好きです。
タグ:
posted at 08:40:48
「A x B=B x A自体、交換法則を導入しないと成り立たない」
また頓珍漢なこと言う人が出てきた。 twitter.com/cyua16/status/...
タグ:
posted at 08:34:14
🎉 New demo app alert!
Check out this interactive demo of the famous Travelling Salesperson Problem (TSP) using @JuMPjl for optimization. 👉🔗bit.ly/3qXCKJ4
All built with our #nocode UI editor and deployed with 1-click on Genie Cloud.
#julialang #genie #webdev
1/3 pic.twitter.com/cnQyNpdS5j
タグ: genie julialang nocode webdev
posted at 00:33:12
#統計 #Julia言語【再】Bernoulli試行での、P値函数と事後分布のグラフ。
ときどき「ベイズ統計なら事後分布の幅が広いことで自信のなさが表現される」のような発言を見ますが、P値函数についても同じことを言えます。
どちらも標本サイズ→大で幅が狭くなって行く。
ソースコード→ALT pic.twitter.com/isihBOZWUA
posted at 00:27:39
#統計 #Julia言語 Bernoulli試行での、P値函数と事後分布のグラフのアニメーション。
ときどき「ベイズ統計なら事後分布の幅が広いことで自信のなさが表現される」のような発言を見ますが、P値函数についても同じことを言えます。
どちらも標本サイズ→大で幅が狭くなって行く。
ソースコード→ALT pic.twitter.com/E64q2bp4qD
posted at 00:19:14