黒木玄 Gen Kuroki
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2016年08月15日(月)
暗号化されたVoIP会話を解読する手法が紹介されてて面白い。音素の並びが暗号化後のパケット長に影響するため、逆にパケット長から音素を推定できるそうだ / “暗号化と圧縮、どちらを先にするべきか？ | コンピュータサイエンス | …” htn.to/pUAjM5
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posted at 21:10:19
メンデルの実験へのフィッシャーの批判とその後の長い論争。
Pires & Blanco が論争を整理し，フィッシャーの分析と批判を検討。メンデルの「バイアス」をモデル計算で検証した。やや難しいがいい勉強になった。
arxiv.org/abs/1104.2975
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posted at 20:55:06
seesaawiki.jp/transact/lite/...
かなり慎重に歩んでたが、動かすモデルをつくれなかったので、受け入れられなかった.... のだが、思いつきだと言われたり、完成品を作ったと思われてたり。
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posted at 19:36:23
seesaawiki.jp/transact/lite/...
クリアカットなヒャッハーしたと思ったら、後になって、半分すっこけてたことが、わかったり...
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posted at 19:31:04
大辞林。①も③も原語はparameter。「媒介変数」という数学の訳語は限定的すぎて統計学で使いにくい。もう訳さずパラメータと書くのが楽か pic.twitter.com/4JJdB4vyYd
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posted at 19:15:27
非公開
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posted at xx:xx:xx
H. Miyoshi (ALC Japa @metaphusika
本日の一枚。UAの787の客席の映像装置はred hat linuxを使っているようだ。 pic.twitter.com/cWPG3nSmB5
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posted at 15:56:10
・母数はパラメータの訳語だが「分母となる数」の意味で誤用されることが多い
・標本に含まれる要素の個数は「標本の大きさ（サイズ）」というのが正しく，「標本の数」では意味が違ってくる。つまり標本は集合であって要素ではない。これも誤用のほうが多いかも
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posted at 15:28:50
ちなみに先の図の横軸の値が 1.00（全て生育と仮定）のところが、フィシャーの主張した比の 1.7 に当たる。 pic.twitter.com/H0NBA1ZH9t
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posted at 14:48:41
試しにグラフ書いてみたら、（この著者の主張が正しいなら）生育に失敗する割合がもしも 2% よりも大きかった（あるいは小さかった）としたら、比が 2:1 よりずれてしまうので、メンデルさん、困ったかも。 すげー、絶妙なところ。 pic.twitter.com/noOe3Oxhql
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posted at 14:45:14
この実験に際して、どれくらいの割合で生育に失敗したのかをメンデルは記録していないものの、他の実験に対して2%でという数字が出ているので、それを当てはめて計算してみると、期待される比は 2.068:1 となり、メンデルが得た数字に近いものになる、と。
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posted at 14:38:40
ここで大事なのは、メンデルが自分の主張に都合の良いように意図的にデータを選別したのではなく、１０本の全ては生育しなかったグループで、全てAのものだけを捨てたのではないかと考えていること。（もし一つでもaがあれば、１０本全てを調べるまでもなくAaと判断できるので捨てる必要はない）
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posted at 14:36:43
しかし、植えた種が全部生育するとは限らず、もし１０のうち９（あるいはそれ以下）しか育たなかった場合には、それがたとえ全部Aであったとしても、メンデルはその結果を捨てたのではないか（なぜなら、生育しなかったものがaだった可能性があるので）と、この著者は考えた。
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posted at 14:32:44
その１０個の表現型が全てAの場合にはAA、一つでもaがあればAaだったと判断した。 フィッシャーは、Aaの場合にも偶然１０個が全てAになる可能性が6%程度ある（¾^10≈0.056)ので、メンデルが理論値通りの 2:1 の結果を得られたはずがない、と主張した。［続く］
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posted at 14:29:54
Wikipedia英語版で引用されているこれについて。→ www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/P...
メンデルは表現型がAのもの（遺伝子型はAaかAAで、予想される比率は2:1）を自家受粉させたもの百本それぞれから種を１０個とって植え…
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posted at 14:28:38
あのまとめの最初に出ている日本語の情報に引きずられて、「やっぱりメンデルは綺麗な結果が出るまで実験を繰り返してるんだからダメじゃん」と言っている人が目につくけど、それは「英語の人たち」の議論と関係ないから。
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posted at 14:09:53
ウィキペディア日本語版の「メンデルの法則」にも、「メンデルは自身の仮説に有利なデータの選別を行っていた」「追試においてメンデルと同じ実験結果は得られず、現在の科学的検証に耐えられないものとなっている」とか書かれているじゃないか。😔
goo.gl/r9c7Tm
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posted at 13:57:34
#数楽 過去ツイ紹介
twitter.com/genkuroki/stat...
【(Πf_iのL^pノルム)≦Π(f_iのL^{p_i}ノルム)】型に一般化されたヘルダーの不等式の証明。Jensenの不等式(私は必ず新入生向け微積授業でやる)を知っていれば易しい。
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posted at 11:54:06
何度か話題になっていますが、14～22歳の始業時刻は10時以降にすべき、という専門家による真面目な研究結果 www.ndcn.ox.ac.uk/team/paul-kelley
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posted at 08:34:35
学校の始業時間を遅くすると男女間の学力差が縮小するのは、女子の方が寝るのが早く・睡眠不足にも対処でき・朝より活発なので、始業時間を遅らせるメリットが男子にとって大きいためらしい（続）
blogs.edweek.org/edweek/time_an...
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posted at 08:04:52
「どうせ印刷するんでしょ？」って推測し、届いた方眼紙フォームのセル結合を解除して、見た目同じで提出したら、事務方から「先生の提出されたものは、これでいいですか？」と再結合されたものに文字入力しなおしたものが返って来た過去があります。 @tetsutalow @h_okumura
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posted at 07:30:40
@genkuroki #数楽 統計学諸分野に情報理論を含めるのを忘れていた。代数幾何やb函数の理論の学習理論への応用→ ibisml.org/archive/ibisml...
そうか、ヘッセ行列が正則にならない退化した場合の「統計学」が学習理論では必要になるのか。
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posted at 05:48:34
@genkuroki #数楽 以上の話の最重要ポイントは、流れて来た情報に影響されて興味の範囲を狭めるのは健全じゃないということ。興味の範囲を狭めるなら独立な個人として狭めるのが健全だと思う。
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posted at 05:20:22
@genkuroki #数楽 どこから入ってもあらゆる場所に繋がっているにだから、どこかひとつの分野に集中しても色々見て回ることになるはずなのですが。見えているはずのものを無視したりしなければですが。
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posted at 04:59:55
@genkuroki #数楽 一部の分野の情報が拡散し易いせいで、そういうある特定の分野を若い人達が勉強したいと感じるようになり過ぎるのは健全じゃないと思う。数学を選んだ段階で興味の範囲が相当に狭くなっているのだから、「数学全体に興味がある」のように言える人が増えて欲しいと思う。
タグ： 数楽
posted at 04:56:37
@genkuroki #数楽 ペレルマンさんによるポアンカレ予想の解決では熱浴やエントロピーのような統計力学由来のアイデアが本質的に使われている。他の分野でもそういうことがあっても不思議ではないと思う。
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posted at 04:52:12
@genkuroki #数楽 最近このタグで統計学関連の話題にたくさん触れているのですが、b函数の話も広い意味での統計学(学習理論)への応用があります→ watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
統計学、確率論、学習理論、統計力学、…は広い世界になっている。
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posted at 04:49:17
@genkuroki #数楽 普通に使われる専門用語は Bernstein-Sato polynomial と b-function のどちらかだと思う。どちらも同じ意味。
もうひとつ見つけた→ www.math.rwth-aachen.de/~Daniel.Andres...
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posted at 04:21:42
#数楽 twitter.com/Ginga103/statu...
ううむ…。佐藤のa,b,c-functionsなのだが…。
例えば柏原さんの有名な論文の1ページ目を見て下さい。
www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kenkyubu/kash...
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posted at 04:15:32
@genkuroki #数楽 digital.library.pitt.edu/cgi-bin/t/text... でも223:377=1:1.7にならなければいけないというフィッシャーの説は誤りだとみなされている。この件は色々数字をいじくれるので色々な考えが出た。フィッシャーの考察は不十分だった。
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posted at 03:34:40
@genkuroki #数楽 続き。特に重要なのはフィッシャーによるメンデル批判の中核部分に位置する【さらに悪いことに】以下のくだり(メンデルの不正の決定的な証拠とみなせる)がどのように否定されたかが重要。数字をいじるのが得意な人はどのような可能性があるか考えるといいと思う。
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posted at 03:28:06
@genkuroki #数楽 メンデルへの批判がどんなものだったかについては anchoret.seesaa.net/article/115596... がちょっと詳しい。そこに書いてある統計学的な不正の疑いがその後どのように否定もしくは不正の証拠にはならないとされたかを答えるのは良い練習問題かも。
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posted at 03:19:43
私の場合は
変数分離→できない
線型→非線型
同次系→同次じゃない
次のうち、どれかに～→どれにもあてはまらない
xかyを含まない？→両方含む
で⑪でした。六匹で群れてていろいろ試しています。 twitter.com/EHIME314/statu...
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posted at 02:18:30
#数楽 再掲：メンデル批判論争について - Togetterまとめ togetter.com/li/1011756 @togetter_jpさんから
タグ： 数楽
posted at 02:08:16
