黒木玄 Gen Kuroki
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2017年11月10日(金)
@togetter_jp 医療ジャーナリストの伊藤隼也氏や、池田としえ氏がよく引用する、ほたか(アラフォーサラリーマン)のブログ。
『io302という残念な小児科医』
『ワクチン利権者が必死に工作』
『スペイン風邪の真犯人「アスピリン薬害」』
陰謀論じゃねえか
ameblo.jp/karasawa-hotak...
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posted at 08:53:49
@togetter_jp 『ワクチンを一律否定するような、反ワクチンと呼ばれるようなヒステリックな論説は一切していない。むしろ、一部のワクチンの有用性を認めた』
『麻疹ワクチンは、効果を認めた上で』
『「日本ではやめたほうがいい」と指摘』
おいおい、麻疹ワクチン日本でやめろって時点で反ワクチンだよ
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posted at 08:56:57
@togetter_jp 『日本から実質麻疹が排除された今、麻疹に感染しさらに重症となるリスクと、ワクチン副作用のリスクを具体的に比較』
この時点で、麻疹・ワクチンの事は理解していない。現在の麻疹は海外から持ち込みが主体。ワクチンを中止したこども達の中に成人麻疹を持ち込みすれば、アウトブレイク必至
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posted at 09:00:19
@togetter_jp 『「７種同時接種」が理解できないという批判も、引用元の厚労省資料を読むと、信じがたいが事実』
ちなみにこれは「4種混合・Hib・肺炎球菌・MR・B型肝炎・水痘・ムンプス」の7本接種。MR・水痘・ムンプスは『1歳以降』の接種で、『乳児(1歳未満)』ではないので、本の見出しが間違ってるのよ
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posted at 09:05:28
@togetter_jp 『乳児に7本接種』と書いてる時点で、本を書いた人が「乳児」の定義を理解してない事は明らか。
また報告は『接種後16日』でけいれん重積。熱性けいれんに伴うものと思われるが、ワクチン後発熱を呈しやすい肺炎球菌は1-2日後で合致せず。MRによる発熱か、ムンプスワクチンによる髄膜炎だろう。
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posted at 09:12:27
@togetter_jp 実際ムンプスワクチンに伴う髄膜炎や脳炎は合併する。脳炎は100万人に4人の頻度で、私自身も遭遇し髄液からムンプスワクチン株が検出された。後遺症は残らず改善した。だが自然感染しても0.02-0.3％(多くて1000人に3人)の頻度。その比較は書籍内でされているのだろうか？
twitter.com/io302/status/9...
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posted at 09:19:21
タブレットで論文読んでいたら、私の前にたっているおばさまたちが｢最近の若い子は電車のなかでもずーーっとスマホばっかり。本は読まないのか｣と当て擦りのように言ってきてつらい。
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posted at 10:50:53
@togetter_jp 『ワクチンの悪評をオムニバス形式で語ることが悪いとは言わないが』
『そういう語り方は褒められたものではない』
って言ってる人が『安全なワクチンを危険と誤認する方がまし』ですか、そうですか
togetter.com/li/1169337 @togetter_jpさんから pic.twitter.com/37pqzGms1f
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posted at 14:26:52
@togetter_jp 『近藤誠の反ワクチン本に具体的批判がない？』
読解能力までないのかな～？反ワクチンの方々は。TL読んで、まとめ読めば分かる話でしょ。Amazonレビューで反論ばかり書いてるから、読んでないのかな？
twitter.com/korimaru0206/s...
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posted at 15:06:37
@togetter_jp 近藤誠氏が『ワクチンをすべて否定してない』と擁護する人が散見。ではなぜ本のタイトルは『ワクチン副作用の恐怖』なのか？表紙に『恐怖』って書いて、ワクチン否定してないって考える人は皆無でしょ。一部のワクチンを勧めてる、って割に、表紙に『副作用』しかなく、『効果』は一文字も見当たらない
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posted at 15:14:21
@togetter_jp まだ内容の中でワクチンについての疑問を書いているなら分かるが、表紙は全面『ワクチンの副作用』のオンパレード(しかも科学的には否定)。それでワクチンを否定している訳ではない、なんてあり得ないでしょ。書店で並べば購入しない人は表紙の情報しか見ない。印象に残るのはワクチンへの不信感だけ
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posted at 15:17:31
@togetter_jp Twitterでは多くの人がその問題点を理解しているだろうが、情報なく書籍を購入した人にとってはこの書籍にかかれている事こそ、医学的な『真実』と誤認識してしまう。そうなると我々が現場で『事実』を説明しても不信感しか生まれない。村中さんも言うように小児科学会や厚労省が声明を出すべきである
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posted at 15:30:24
#ibis2017 渡辺澄夫さんの講演資料
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
タグ： ibis2017
posted at 16:51:57
むしろ、正道を理解できず邪道でしのいできた人が、普通に正道を理解できる子にわざわざ邪道を教えて、かえって混乱させる被害が深刻です。 twitter.com/t2o_yama/statu...
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posted at 20:24:18
#統計 #Baysian WBICの近似計算で原論文
www.jmlr.org/papers/volume1...
の式(20)を使えば、逆温度1/log nの事後分布のサンプルを生成する必要が**なくなる**。逆温度1の事後分布のサンプルがあれば足りる。私による実装例が
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
にある。これで正しいという自信がない。 pic.twitter.com/EHlcDpK526
posted at 23:48:00
#統計 #Baysian 実際に逆温度1/log nでMCMCシミュレーションを繰り返してWBICを計算している例には次のリンク先があります。
statmodeling.hatenablog.com/entry/calc-wai...
原論文式(20)の方法で行う計算を解説している人をググっても発見できませんでした。見つけた人がいたら教えて下さい。
posted at 23:58:01
2017年11月11日(土)
いちご大福ー全国学校ハラスメント被害者連 @masaki_dokkili
1学期、担任のセクハラを警察に相談したら、痴漢行為になる恐れがあると、警察は私の訴えを受けてくれた。6月からは警察官が授業を見に来てくれた。セクハラ行為で悩んでる人は恥ずかしがらずに警察に相談に行った方が良いです。交番じゃなくて、警察署の生活安全課です。体罰も同じ。
タグ：
posted at 00:11:32
#統計 11/5にGoogleのロゴが赤池弘次さんになっていたので、赤池さんが書いたものをググって読んでみました。次の2つ(どちらも1980年の論説)：
ismrepo.ism.ac.jp/?action=reposi...
統計的推論のパラダイムの変遷について
www.jstage.jst.go.jp/article/butsur...
エントロピーとモデルの尤度
タグ： 統計
posted at 00:30:50
#統計 「主観確率」なる概念を変な形で正当化することによるベイズ統計の正当化に対する赤池さんの批判は
ismrepo.ism.ac.jp/?action=reposi...
の第7節にあります。そこではサベジがフルボッコにされています。
タグ： 統計
posted at 00:47:42
#統計
「統計的推論のパラダイムの変遷について」
ismrepo.ism.ac.jp/?action=reposi...
を読んで疑問が残った人はもう一つの
「エントロピーとモデルの尤度」
www.jstage.jst.go.jp/article/butsur...
も読むと得るところが多いと思います。そこでのエントロピーはKL情報量のことだと思って構いません。
タグ： 統計
posted at 00:56:09
Just a gallery of nice machine learning examples in Julia. #julialang github.com/cstjean/Scikit... pic.twitter.com/4cBylzeFIM
タグ： julialang
posted at 01:07:00
#統計 「頻度主義 vs. ベイズ主義」という対立図式でベイズ統計に関する講義をしてしまった人が、赤池さんの論説を読んだら、顔が真っ青になるんじゃないかと思いました。
ismrepo.ism.ac.jp/?action=reposi...
統計的推論のパラダイムの変遷について
www.jstage.jst.go.jp/article/butsur...
エントロピーとモデルの尤度
タグ： 統計
posted at 01:24:27
#統計 事前分布を変えたときの予測分布の予測精度の変化(WAICが低いほど予測分布の予測精度が高いと推定される)の実例については既出の次のリンク先を見て下さい。(WBICの実装にはまだ自信がないので要注意。)
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
バグを見付けたら教えて下さい。直します。 #JuliaLang
posted at 01:40:23
#統計 次のリンク先に、赤池さんの２つの論説を読む前に私が書いた尤度の理解の仕方に関する解説があります。
mathtod.online/@genkuroki/815...
数学好きは数式を自由に使える mathrodo.online に登録しよう！(宣伝)
タグ： 統計
posted at 02:22:51
🤣 Let's all transition to Julia! julialang.org #julialang twitter.com/jakevdp/status...
タグ： julialang
posted at 04:40:26
ある中学での数学のテスト、
ａkmの距離を、往路は時速4kmで復路は時速3kmで往復するのにかかる時間は？
ａ/4＋ａ/3 という答案にバツがついていて、「これは、分からなくて何も書かなくてバツで、そのあと直しで正解を書いたのかな？」と思ったら、そうじゃなくて「この答えでバツ」とのこと。
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posted at 06:46:39
もちろん、「7a/12 が正解 ａ/4＋ａ/3 はバツ」を「正当化」する屁理屈も思いつける。
なるべく短い式にしないとならない
とか
通分がちゃんと出来るかを示すべきだ
とか
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posted at 06:55:59
なんなら、教員採用試験の問題にしたらいいと思うｗ
答案Ａを正答、答案Ｂを誤答 とする屁理屈
答案Ａを誤答、答案Ｂを正答 とする屁理屈
をそれぞれ2つずつ記述せよ
このくらいのことが出来ないと、採点への抗議に太刀打ちできないからねｗ
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posted at 06:58:38
流石に工学だなぁ。的確な表現で現状の問題 #掛算 #くもわ #筆順 等に代表される数多の問題を指摘してるのだな、、多分。 twitter.com/a_saitoh/statu...
posted at 07:52:38
私が大学行政のあり方に決定的に違和感を持つようになったのは、東京23区内の大学新増設の禁止を大学設置基準という文科省告示だけで決めることができたということ。国土行政では工場等制限法という法律で決めてたことで同法は廃止されたのに、大学行政だと告示一本で決められるって何なのかと。
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posted at 07:59:27
#統計 添付画像は赤池弘次さんによるKullback-Leibler情報量に関するSanovの定理の簡潔な解説。
www.jstage.jst.go.jp/article/butsur... より
「Sanovの定理」とか呼ぶと何か難しい結果のように誤解してしまうかもしれないが、実際には多項分布の確率の式にスターリングの公式を代入しただけの結果である。 pic.twitter.com/4AbNKDjPNC
タグ： 統計
posted at 09:39:12
#統計 私が書いたSanovの定理(の易しい場合)に関する非常に詳しい解説が次の場所にあります。階乗のスターリングの近似公式の解説はその最初の部分にあります。
尤度の概念が「もっともらしさ」であることを納得するにはKL情報量に関するSanovの定理の理解が必須。
genkuroki.github.io/documents/2016...
タグ： 統計
posted at 09:54:47
#統計
www.jstage.jst.go.jp/article/butsur...
エントロピーとモデルの尤度
赤池 弘次
には他にも色々面白い部分があって、赤池さんは
AIC (an information criterion)
と書いていて、それに編集委員会が脚注を付けています(笑)。 pic.twitter.com/e6v49w9jlC
タグ： 統計
posted at 09:59:02
#統計 赤池弘次さんの論説
ismrepo.ism.ac.jp/?action=pages_...
統計的推論のパラダイムの変遷について
www.jstage.jst.go.jp/article/butsur...
エントロピーとモデルの尤度
「尤度ってどうしてもっともらしさなの？」「客観確率 vs. 主観確率という対立図式はおかしいよね？」のような疑問を持つ人達には特におすすめ。
タグ： 統計
posted at 10:04:06
@togetter_jp 『因果関係を 否定したいがため「有害事象」だ』とSeki_yoさんはおっしゃってますが、よくある有害事象の誤認識です。
『有害事象のうち、ごく一部が副反応』で、『医療行為と「因果関係のある」有害事象』が副反応です(trendy.nikkeibp.co.jp/article/column...)。
twitter.com/seki_yo/status...
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posted at 10:50:58
@togetter_jp なので、ワクチン接種後に起きた出来事で、ワクチンによる可能性があるものは報告され、有害事象として集積されます。よくワクチンに反対する人達が『ワクチン後に問題があった事例がこんなに！』と言ってますが、『有害事象』であって『副反応』ではありません
d.hatena.ne.jp/usausa1975/201...
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posted at 11:01:32
@togetter_jp 『HPVワクチンを不妊になるぞ！的脅しデマ』
『そもそも不妊の人を診察している人なのか』
『不妊の専門家でも婦人科腫瘍の専門家でもない人たちが、証拠もなく書いているだけ』
因果関係を認めたいがために『有害事象』を悪用したデマですね。
blog.goo.ne.jp/idconsult/e/23...
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posted at 11:14:31
@togetter_jp 『 「不要だ！」という医者も、小児のワクチンの専門家でもないし、感染症の医師でもないし、公衆衛生の専門家でもないし、婦人科検診や腫瘍の治療をしているわけでもない内科医』
今回の近藤誠(『放射線科医』)の反ワクチン本にも通じる話。ワクチン接種も、麻疹やB型肝炎の治療に関わってもいない
タグ：
posted at 11:17:07
@togetter_jp 『本の帯だけ、表紙だけで判断するな！』というワクチン反対する人達からお言葉頂戴したので、「はじめに」をためし読み。
いきなり結核の死亡率でBCG接種の必要性を論じている。BCGにも結核に関しても理解がない事が露呈。
books.bunshun.jp/ud/book/num/97...
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posted at 11:41:45
@togetter_jp 問4の回答
『結核の発症を52-74％程度、重篤な髄膜炎や全身性の結核に関しては64-78％程度予防することができると報告』『効果は10-15年程度続く』
『小児に限ると米国の小児の患者の発生率を下回って』
『全年齢』の結核でなく、『小児』の結核予防に有効なのよね、BCGは
www.mhlw.go.jp/seisakunitsuit...
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posted at 11:45:28
これも実は僕のunpublishedなノートには書いてあって、講義では話している。対数の中を無次元にするためのカウンターパートが必ず存在して、きちんと組み合わせると必ず無次元にできるし、無次元にする方がよい twitter.com/hal_tasaki/sta...
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posted at 11:57:21
たとえば、理想気体のエントロピーを logT+logV+Cように書いてしまう初等的な熱力学の教科書は多いけれども、基準状態のエントロピーを使うと対数の中はちゃんと無次元化される。僕が見た範囲ではキャレンの教科書ではそこに気を遣って、無次元にしてある
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posted at 12:02:18
キャレンに倣って、理想気体のエントロピーは
S=N(s0+logU/Nu0+logV/Nv0)のような書き方をします。s0,u0,v0は基準状態1モルのエントロピーとエネルギーと体積。あ、logの前の係数は省きました
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posted at 12:15:02
対数の中が無次元かどうかで引っかかる可能性があるのは、統計力学に出てくる「エントロピーは状態密度の対数」というところか。状態密度はエネルギーの逆数の次元を持つので、このままでは無次元にならない。これは適当なエネルギー幅をつけて状態数にするのがたぶん正しい解決法
タグ：
posted at 12:46:59
計算機の中で曲がりなりにも熱平衡を作り出せるのは、それがありふれた状態のアンサンブルだからで、「すごく珍しい状態を集めてこい」と言われると難しい。レア・イベント・サンプリングはそれをやろうとしている。そのためには、その珍しい状態が「もっともありふれたもの」になる拘束条件を探す
タグ：
posted at 12:58:17
全エネルギー一定の条件で状態をランダムにサンプリングするとミクロカノニカルアンサンブルが得られるけれども、条件を緩めて全エネルギーの上限が決まっているとしても同様のアンサンブルが得られる。理由は多くの場合に状態密度はエネルギーの急激な増加関数だから。これを使う計算手法は少しある
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posted at 13:04:39
@togetter_jp 接種者のみに全数調査をしても、ワクチンとの因果関係は確定しません。非接種者との比較をしなければいけません。
仮定の話ですが、全数調査をし、ワクチンとの因果関係が否定されたら、Seki_yoさんはそれを『受け入れる』のですよね？
twitter.com/seki_yo/status...
タグ：
posted at 13:16:28
@Hal_Tasaki @hottaqu 有限じゃない問題は困りますね。統計力学の問題なら「常に有限の箱に閉じ込めた系を考えてから無限大の極限を取る」で解決できるでしょうか
タグ：
posted at 14:19:27
detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_de...
【田崎晴明著「統計力学I」(培風館)の注釈に「対数の引数は必ず無次元になるとはいえない」とあり、これが理解できません。
何か具体例をあげて説明してもらえませんか。～
ベストアンサーに選ばれた回答～
田崎です。拙著をお読みいただき、ありがとうございます。～】(笑)
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posted at 14:48:40
@genkuroki ネットはこういうのが楽しいw ただ、昔は著書に自宅の住所を書くことも多かったから、郵便で読者と直接やり取りしている著者も少なくなかったとは思う。
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posted at 14:55:45
#統計 #JuliaLang
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
対数尤度の比較によるモデル選択の簡単な例
こんなに正規分布に近いガンマ分布で生成されたサイズがたったの16のサンプルの最大尤度を比較するだけで63%の確率で(正規分布モデルではなく)ガンマ分布モデルを選択できる。 pic.twitter.com/5URwQlq9v5
posted at 18:23:31
#統計 #JuliaLang サンプルサイズを256に増やせば、最大尤度の比較によって90%以上の確率で(正規分布モデルではなく)ガンマ分布モデルを選択できる。 pic.twitter.com/7IzpmuKueN
posted at 18:25:28
#統計 添付画像は、サンプルが標準正規分布で生成されており、H_1がパラメーター数2の正規分布モデルで、H_0が標準正規分布のときの、最大対数尤度の比の2倍の経験確率分布のグラフである。見事に自由度2のカイ二乗分布で近似されている。(カイ二乗分布の自由度はパラメーター数の差になる。) pic.twitter.com/JaAfbMRA1b
タグ： 統計
posted at 18:35:19
#統計 #JuliaLang のJupyter notebook
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
対数尤度の比較によるモデル選択の簡単な例
は next.juliabox.com にアップロードして誰でも利用できます。適当に書き直して遊んでみるとよいと思います。
posted at 18:42:39
「単純計算の1億回のループ」の類を気軽に回したければ、 #JuliaLang がおすすめ。対話的に気軽に使えて速いです。
julialang.org/downloads/
Jupyter notebookとの組み合わせで使うと超高級高速電卓のできあがり。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
に私によるインストールの記録があります。
タグ： JuliaLang
posted at 18:51:52
ソルコフは分からないが、次のやねうら王 vs Apery、負けたほうが5勝3敗になり、予選落ちある。今回、評価関数が一番強くなった（ただし探索部は去年のまま）Aperyが予選落ちするのは、残念だし、私の方もこのまま番組で1分しか喋らずに予選落ちするのは嫌である。
タグ：
posted at 19:03:18
#統計 最尤法でAICを愛用して来た人達は、ベイズ推定法ではWAICを使うのがよいです。
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
を見れば計算の仕方がわかります。E_w[f(w)] は事後分布のサンプルw_1,…,w_lを用いて、(1/L)Σ_{l=1}^L f(w_l) で近似計算できます。自分で実装するのは簡単。
タグ： 統計
posted at 19:40:27
千日手打開してやねうら王がAperyに勝利して、やねうら王、決勝進出確定しました！
結局、やねうら王が負けたのは、横歩取りの定跡で負けた二局だけとなりました。この定跡変化の修正は明日までになんとかしておきます(T_T) 昨日寝れてないのでもう眠いんですけど…。
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posted at 19:44:28
