黒木玄 Gen Kuroki
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2016年06月27日(月)
名古屋市のHPVVの調査データ、接種群（赤）と非接種群（青）の年齢分布をグラフにしてみたけど、これは明らかに年齢分布が異なっているので、年齢調整したオッズ比出さなければいかんですね。
www.city.nagoya.jp/kenkofukushi/c... pic.twitter.com/cGHHzmTue8
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posted at 23:29:05
Takashi Okumura @tweeting_drtaka
役所の人たちは、「PDFで出せば改竄を防げる」と信じているので、それを責めても始まらないです。なぜ、そう考えているのか。どうしたら、そうした事態を変えられるのかを、有識者の方々に考えて欲しいです。(そして、僕を助けて欲しい)
twitter.com/tweeting_drtak...
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posted at 22:33:58
Takashi Okumura @tweeting_drtaka
現在、有志の方々が担当課に生データを公開して、と。分析を撤回とはどうしたことかと、意見を送ったり電凸されたりのようですが、そうした事態を避けるために今の形を選択し、裏目に出てしまった感。「改竄を防ぐためpdfのみ」は、役所のデフォ…。twitter.com/h_okumura/stat...
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posted at 22:31:44
名古屋の河村たかし市長、「反ワクチン団体」の要請を受けて例の調査を税金で行ったってことか。「薬害」を証明してヒーローになるはずが「薬害でないことを証明する結果」が出てしまったので「なかったこと」にしようとしているのか。行政のトップなら市民のために「無害」と宣言せんとあかんやろ。
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posted at 22:27:20
がん診療の誤解を解く 腫瘍内科医Ｄｒ．勝俣の視点。がん検診に向かないがんとは？がん検診が有効である条件は意外と厳しいという話にも通じる。近藤誠氏の「がんもどき」とは異なることにも言及。 htn.to/SamEbP
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posted at 17:35:14
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子宮頸がん予防接種、名古屋市の調査から単純集計で症状ありの割合を比較。年齢調整は回答データを読み込まないとできないが、単純集計は集計結果のP22に出てたので取り急ぎ。「接種あり」のほうが多いのはちょうど半分の12項目。 pic.twitter.com/g8oYB8PJMV
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posted at 14:05:42
ワクチンのせいで被害が生じていると言っている側の立場で調査したら否定的結果が出たという話。「きちんと公表しろよ」と思った。＞名古屋市子宮頸がんワクチン副反応疫学調査「事実上撤回」の真相 WEDGE Infinity bit.ly/28Zu7ok
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posted at 13:10:52
@genkuroki #数楽 ルジャンドル変換は、所謂「ラプラスの方法」(の拡張、〇〇の指数函数の足し合わせを〇〇の停留値で評価する話)によく出て来る。パスインテグラルの準古典近似やら(ラグランジアンとハミルトニアン)、大偏差原理やら、…。
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posted at 11:18:53
@genkuroki #数楽 そういう話を凸函数の場合にすれば、自然にルジャンドル変換の概念が勝手に湧いて出て来る。凸性の概念が必然であるなら、ルジャンドル変換の概念も必然。
それでは、凸性の必然性はどこから出て来るのだろうか？
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posted at 11:09:57
@genkuroki #数楽 直観的には「凸集合」の概念には二通りの定義の仕方がありそうで、「部分集合たちが凸包を取る操作で閉じている」(いつもの定義)と「それの凸包がそれ自身に一致する」の二つ。それらの性質の関係を最初に説明することが一応定跡化していると思う。
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posted at 11:06:53
@genkuroki #数楽 函数f(x)を一次函数の族px+g(p)で無駄なく下からおさえる図を描けば、函数F(x)=sup_p(px+g(p))はf(x)以下の下に凸な函数で無駄がないもの(凸包)になっていることも見た感じで理解できる。〜というような図が欲しい。
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posted at 10:57:42
@genkuroki #数楽 続き。函数f(x)を一次函数の族{px+g(p)}_pで下からおさえることf(x)≧px+g(p)を無駄なく実行するためには、可能な限りg(p)を大きくしてg(p)=sup_x(f(x)-px)とすればよい。これがルジャンドル変換。続く
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posted at 10:52:21
名古屋市の子宮頸がんワクチン反応調査について、予想通りの報道がNHKから出たので、急いで出すことしました。マウス捏造問題以外にも、行政と科学の問題がまたひとつ。拡散願います。wedge.ismedia.jp/art... fb.me/17cRSC10Y
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posted at 09:33:05
#数楽 これもメモ
class.ee.washington.edu/578/fazel/lect...
凸最適化入門の講義。概念の説明の仕方や様々な図が参考になる。(特に「証明」に興味がある人向けのページではない。)
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posted at 08:00:29
2016年06月26日(日)
@ysmemoirs @sunchanuiguru #掛算 ←のスレたコメントばかり見ていると勘違いするかもしれませんが、世の中には真面目で、ナントカ教師の望む答案を書こう、書かせようとする人がいるようですよ。
huyosoku.com/archives/85939...
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posted at 23:54:09
@genkuroki #数楽 これもメモ
www.ifp.illinois.edu/~angelia/conve...
凸最適化の入門的講義。個人的に結構読み易そうに感じた。
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posted at 22:55:59
是非、自己啓発セミナー関係も。
ライフダイナミックス、ライフスペース、レムリアアイランドレコードなどなど。 twitter.com/clearbody/stat...
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posted at 22:18:19
小森健太朗@相撲ミステリの人 @komorikentarou
やっぱり吉福伸逸さんとトランスパーソナル心理学の流れもいれたいところですね。 twitter.com/susuharai/stat...
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posted at 21:59:16
@Hal_Tasaki あ、その証明をついさっきまで探してました。確かに見付かりません。マジに見付からない。
田崎さんの『統計力学II』p.481、定理B.7の証明しか、初等的な証明が見付かりません。次元に関する帰納法で証明できるんですね。
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posted at 15:40:13
#数楽 Rockafellarさんのウェブサイト www.math.washington.edu/~rtr/mypage.html から出版物のリスト www.math.washington.edu/~rtr/papers.html を見たら『凸解析』(1970)が丸ごと置いてあった→ www.math.washington.edu/~rtr/papers/rt...
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posted at 15:32:24
要注意ワード「関心・意欲・態度」には「先生の気に入る」という限定詞が付く。
#掛算 一般（これも要注意ワード）の「関心・意欲・態度」とは違うと割り切ったほうが精神衛生的にアレ。 twitter.com/temmusu_n/stat...
タグ： 掛算
posted at 14:01:47
@genkuroki #数楽 見栄えを気にしなければ、ペン対応のタブレット端末で手描きで図のファイルを作成するのが一番楽。近い将来的には手描きの図をAIが清書してくれてそれをヒトが少し手直しすればよいという感じになるのかな？そういう研究をしている人はきっといるはず。
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posted at 09:56:20
@genkuroki #数楽 凸函数の解説では図が必須の感じがするのだが、図の作成については重い作業になる方法しか知らない。LaTeXで使える図を作成する楽な方法はあるのだろうか？みんなどうしているんだろうか？
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posted at 09:52:29
@genkuroki #数楽 無限次元だと凸函数の連続性は一般的には成立していない(連続でない線形汎函数が自明な反例になっている)。有限次元の場合も無限次元を含むシンプルな議論の系として処理した方がわかりやすいような気がしないでもない。いずれにせよ、バランスが大事。
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posted at 09:47:07
@genkuroki #数楽 メモ
www.google.co.jp/search?q=Conve...
この本は最初から無限次元の場合の凸性を扱っている。
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posted at 09:42:59
@genkuroki #数楽 メモ
www.google.co.jp/search?q=Conve...
この本の第4章も無限次元の場合の凸函数を扱っている。
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posted at 09:38:26
@genkuroki #数楽 メモ www.google.co.jp/search?q=Conve...
Convex Functions and their Applications: A Contemporary Approach
の3.5節がノルム空間での凸函数の連続性を扱っている。
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posted at 09:10:39
Scientific journal subscription costs in Finland 2010-2015: a preliminary analysis
ropengov.github.io/r/2016/06/10/F...
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posted at 08:27:55
@genkuroki #数楽 滑らかな凸函数に制限すれば特別な解説はいらない。しかし、弱い意味での(直線部分を含む)凸函数のルジャンドル変換で滑らかでない凸函数が自然に出て来てしまう。しかもそういう話が相転移に関係するので、滑らかでない凸函数の基本性質も知っておく必要あり。
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posted at 06:43:28
@genkuroki #数楽
convex function subgradient proof についてググる→ www.google.co.jp/search?client=...
インターネットの日本語圏は凸函数の基本性質の解説にとても弱いと思った。凸函数もユーザーが膨大なので問題有りかも。
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posted at 06:37:37
@genkuroki #数楽 有限次元の場合の凸函数が連続であることはsubgradientの存在を経由せずに直接証明可能。まず、有限次元性から上に局所有界を示す。次に上に局所有界から下に局所有界を示す。そして、局所有界からはさみうちで(リプシッツ)連続を示す。
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posted at 06:32:02
#数楽
www.google.co.jp/search?q=conve...
convex functions are continuous proof をググる
有限次元空間での下に凸な函数は常に連続。無限次元ノルム空間での凸函数では「上に局所有界」と「連続」が同値。
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posted at 06:26:18
水素水、EM菌…批判されても生き残る「疑似科学」のナゼ 法政大学左巻教授ほか
nikkan-spa.jp/1135404
－－昭恵さんネタで「アベ政治」は終わるのに、不安商法は儲かるので与野党相乗り。うちの会社は公明党系だった。 pic.twitter.com/YLzc4jqGPx
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posted at 06:18:53
グラフみると、相関程度がすげー。「失業率が1％上がると，年間の自殺者が2380人増える」。 ＞データえっせい: 失業率が１％上がると，自殺者は何人増えるか？ tmaita77.blogspot.com/2016/06/blog-p...
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posted at 00:35:07
