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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2018年03月12日(月)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

@hyuki @kamo_hiroyasu @phasetr Rの区間上の連続函数のグラフはby definitionで弧状連結になります。

非自明なのは「弧状連結ならば連結」の証明。

そのためには区間I=[0,1]が連結であることを示せば十分で、Iは連続写像によるRの像なので、Rの連結性=「実数の連続性」に帰着します。この部分は初学者にはハードな部分。

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posted at 00:15:33

ceptree @ceptree

18年3月12日

離散フーリエ変換。続きはこちら↓
jackschaedler.github.io/circles-sines-... pic.twitter.com/A9a7xOGkAu

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posted at 00:16:08

非公開

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posted at xx:xx:xx

ceptree @ceptree

18年3月12日

離散フーリエ変換のインタラクティブプロット。楽しすぎかよ。
jackschaedler.github.io/circles-sines-... pic.twitter.com/OJaXTqqdup

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posted at 00:19:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

@hyuki @kamo_hiroyasu @phasetr 『解析概論』には「連結」の定義はあっても、「弧状連結」の定義は無い。

実数直線Rが連結であることもはっきりとは書かれていないかも。書かれていないとすれば、第1章を理解できたかどうかを確認するための良い演習問題になるかもしれません。

多くの人は第1章を読むのに1年以上かかると思う。

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posted at 00:19:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

@phasetr @hyuki @kamo_hiroyasu 『解析概論』は1章が読み難いので(『解析概論』でなくても初学者にはハード)、読み易いものを作ることには価値があると思います。

個人的には『解析概論』に書いてある証明の部分ではなく、載っている計算例にもっと注目が集まるべきだと思っています。計算力がないと数学は理解できない(当たり前)。

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posted at 00:24:46

結城浩 / Hiroshi Yuki @hyuki

18年3月12日

@genkuroki @kamo_hiroyasu @phasetr なるほど。確かにby definitionで弧状連結ですね。実数の連続性のところはデデキントの切断でどちらかには端点ができてしまうので二つの開集合の和にはできないということですね。理解。ありがとうございます。

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posted at 00:28:58

たばすこ @brv00

18年3月12日

ドラゴンカーブを描きました。 #Julia言語 pic.twitter.com/7ZtLZNhdim

タグ: Julia言語

posted at 00:33:55

たばすこ @brv00

18年3月12日

ドラゴンカーブとひらかたパークで踏める。(ローカルネタ)

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posted at 00:35:31

たばすこ @brv00

18年3月12日

♪ドーラカー! (ローカルネタ)

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posted at 00:36:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

@hyuki @kamo_hiroyasu @phasetr Rの連結性の証明をデデキントカットの意味での実数の連続性に帰着するために、Rは非連結、すなわち、2つの交わらない空でない開集合の和に分割されると仮定すると、それらの開集合はどんな形をしているかわからないので、ちょっとだけテクニカルな議論が必要になります。

初学者にはそれが難しい。

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posted at 00:42:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

@hyuki @kamo_hiroyasu @phasetr 証明力が高いと、ちょっとしたテクニカルな工夫を易々できて、本質的なことに意識を集中できるのですが、証明力が開発途中だと非常に大変なことになる。

証明力だけではなく、計算力についても同じことがあります。

基礎体力みたいなものなので、教える側はすぐに助けてあげられなくてつらい。

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posted at 00:47:21

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

@hyuki @kamo_hiroyasu @phasetr 場合ごとにやり方を教えるのは簡単。

でも、それだと、教わる側の基礎体力(証明力や計算力)は伸びず、教わる側はいつまでも苦しいままになる。

楽になるまで大体3年くらいの地道な勉強が必要な感じ。

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posted at 00:53:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

問題ごとにやり方を覚えるということは、仙台市の青葉区役所に行くための手段と道程を覚えるようなことです。

仙台市がどういう街であるかを理解していれば何も覚えなくても青葉区役所に行ける。

数学も同じで、数学の街の様子を理解していれば「やり方」を覚えなくても問題は簡単に解ける。

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posted at 01:04:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

「最終手段として全部歩く」というのは住み始めた街ではやる価値があります。乗り物に乗ると見えないものが見える。

数学でも同じで、めんどくさがらずに、色々散歩(計算)しまくるのは非常によいことだと思う。「生活」がし易くなる。

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posted at 01:16:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 予測分布を

p^*(x) = Z(X_1,…,X_n, x)/Z(X_1,…,X_n)

の形で書いておくことの利点は、誤解の原因になりやすい事前分布の概念を表に出さずに、条件付き確率の形で直接書けること。

条件付き確率の定義から自明に出る「ベイズの定理」に触れる必要もなくなる。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 01:54:17

非公開

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posted at xx:xx:xx

非公開

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posted at xx:xx:xx

結城浩 / Hiroshi Yuki @hyuki

18年3月12日

@genkuroki @kamo_hiroyasu @phasetr うーむなるほど、昨日の私の「理解」ではだめですね。最初から二つの開集合の形を決め打ちしてしまいましたから

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posted at 05:23:28

きむりん(小六女子) @kimrin

18年3月12日

JulialangのMultinomialって、pdfどうやってmatrix渡せばいいかよくわかんない。pdfを3D表示したいんだけど(つまりn=2?)行列の形が合ってないと言われる。。。

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posted at 06:21:46

ゴルゴ・サーディーン @golgo_sardine

18年3月12日

@sekibunnteisuu 1件目の回答は
「比べられる量×割合=比べる量」
と言っていることになり、間違い。
また、「比べる量」と「比べられる量」の使い分けを要求されるのは古いスタイルで、現状では「比べる量」と「比べられる量」は同義。(出版社により、どちらかが使われる) #掛算

タグ: 掛算

posted at 08:17:35

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

18年3月12日

NMRパイプテクターは悪名高いニセ科学物件ですね。反対する有志のかたがおられたのに twitter.com/kino_jp/status...

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posted at 09:00:49

言迷水 @genmeisui

18年3月12日

@kikumaco その「反対する有志」が、賛成派に「ちょっと話をする」と出かけて、洗脳されて帰ってきたときは背筋が凍りました(今回の実話)

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posted at 09:07:30

Speee Developer team @speee_pr

18年3月12日

ブログを更新しました! 沖縄 RubyKaigi 02 で Ruby のデータサイエンス対応活動の最新情報をお伝えして来ました - Speee DEVELOPER BLOG tech.speee.jp/entry/2018/03/...

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posted at 09:15:55

yorodu @yoroduP

18年3月12日

>ツイッターの平均的なユーザーの1日あたりの滞在時間はわずか1分に過ぎない。

え?

ツイッター限界説 広告収入が伸びない「致命的な弱点」とは(ビジネス+IT) - Yahoo!ニュース headlines.yahoo.co.jp/article?a=2018... @YahooNewsTopics

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posted at 09:32:42

前野[いろもの物理学者]昌弘 @irobutsu

18年3月12日

「小学校の勉強なんて“はじき”でいいんだよ」的なことを言っている人ってのは、そもそも「勉強することによって得られるものへの期待」が全くない(少なくともわしとは違う)んだろうなぁ、としか。

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posted at 09:36:48

☔️ @nardtree

18年3月12日

Julia 0.4だとSQLiteの連携に失敗するけど、0.6系ならいける。
Ubuntuのaptで入るやつ古いから入れてもダメっぽい

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posted at 09:40:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 @simizu706

norimune.net/2740
【もし間違いが見つかりましたらご指摘いただけると助かります】

* 「ベイズ統計では仮説が正しい確率を知ることができる」という主張は誤り。

* 「ベイズ統計では真の値が決まっているという立場に立たない」という主張も誤り。

続く

タグ: 統計

posted at 10:28:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 さらに根本的な問題として、

* 最尤法とベイズ推定法について「頻度主義 vs. ベイズ主義」という対立図式を描くこと自体が誤り。

最尤法でもベイズ推定法でも、データ(サンプル)は確率変数であり、真の確率分布は決まっていると考えます。それらは同じような道具に過ぎません。

タグ: 統計

posted at 10:28:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 サンプルが確率変数だと考えなければいけない理由は、統計学では、無作為抽出したサンプルが運悪く偏ってしまったときに生じる推定の誤りについて扱わなければいけないからです。

これはベイズ統計の場合も同様です。

タグ: 統計

posted at 10:28:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 渡辺澄夫さんの本『ベイズ統計の理論と方法』の設定を説明します。

まず、未知の真の確率分布q(x)があると仮定します。q(x)は所謂母集団分布です。

次に、母集団分布q(x)に従う独立試行によってサンプルX_1,…,X_nが得られたと仮定します。これは母集団からの無作為抽出のことです。

タグ: 統計

posted at 10:28:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 未知の分布q(x)を推定するために、確率モデルp(x|w)と事前分布φ(w)を用意します。そして、(x_1,…,x_n)に関する次のような確率分布を考えます。

(1) 確率分布φ(w)に従ってパラメーターwがランダムに決まる。
(2) 確率分布p(x|w)に従う独立試行によってx_1,….x_nがランダムに生成される。

タグ: 統計

posted at 10:28:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 このとき、(x_1,…,x_n)が従う確率分布は次の確率密度函数Zを持つ:

Z(x_1,…,x_n) = ∫ p(x_1|w)…p(x_n|w)φ(w) dw.

(x_1,…,x_n)が以上のような確率分布に従っている数学的仮想世界を「モデル」と呼ぶことにします。モデルは事前分布の情報も含んでいることに注意!

タグ: 統計

posted at 10:28:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 ベイズ推定法における未知の分布q(x)の推定結果は予測分布

p^*(x) = Z(X_1,…,X_n, x) / Z(X_1,…,X_n)

です。これはモデルの世界における「条件付き確率」の形をしています。モデル内部でサンプルと同じX_1,…,X_nが出たときにその次にxが出る条件付き確率の分布がp^*(x)になっています。

タグ: 統計

posted at 10:28:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 事後分布Φ(w)を

Φ(w) = p(X_1|w)…p(X_n|w)φ(w) / Z(X_1,…,X_n)

と定義すると、予測分布は事後分布に関する確率モデルの平均で

p^*(x) = ∫ p(x|w)Φ(w) dw

とも書けます。事後分布はこの形で現われる。

MCMCで作れるのは事後分布のサンプル。

タグ: 統計

posted at 10:28:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 「ベイズ統計では仮説が正しい確率を知ることができる」という主張は「真のパラメーターは領域Aの範囲に入っている」というような仮説の確率を事後分布での確率として計算できることを意味しているのでしょうが、事後分布は単に推定のために数学的に設定したモデル内部での確率に過ぎません。

タグ: 統計

posted at 10:28:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 現実の問題をどこまで説明できるか不明のモデル内部での確率を求めて、「仮説Aが成立している確率は〇〇である」と言っても無意味です。それは自分が勝手に設定したモデル内部での確率に過ぎません。「ベイズ統計では仮説が正しい確率を知ることができる」という主張は誤りです。

タグ: 統計

posted at 10:28:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 もしも未知の分布q(x)が確率モデルp(x|w)によってq(x)=p(x|w_0)と一意的に書けるならば、パラメーターwの真の値w_0は決まっていることになります。ベイズ統計でもこのような場合を考えることがあるので、「ベイズ統計では真の値が決まっているという立場に立たない」という主張は完全な誤り。

タグ: 統計

posted at 10:28:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 最尤法とベイズ推定法を比較すればそれらが同じような道具であることが明瞭になります。それらは単に数学的な性質が違うだけです。

最尤法でもベイズ統計の場合と同様に母集団からの無作為抽出の場合を扱います。違うのは推定のための「モデル」の設定です。

タグ: 統計

posted at 10:28:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 最尤法では、モデル内部での(x_1,…,x_n)に関する確率分布は、パラメーターwのどれかに関するp(x_1|w)…p(x_n|w)であると考えます(p(x|w)に従う独立試行)。そして、サンプルX_1,…,X_nに関する尤度p(X_1|w)…p(X_n|w)が最大になるw=w^*を求めて、予測分布を p^*(x) = p(x|w^*) と定めます。

タグ: 統計

posted at 10:28:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 予測分布が真の分布にどれだけ近いかとかとか、モデルがどれだけ真のモデルに近いかなどの問題を考えることは、最尤法でもベイズ推定法でも同じことになります。指数型分布族による簡単なモデルでは最尤法は計算量が小さく非常に便利。ベイズ推定法は複雑なモデルを扱うときには非常に便利。

タグ: 統計

posted at 10:34:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 最尤法とベイズ推定法は仲の良い兄弟であり、目的に応じて使い分ければ良いだけの話で、「頻度主義 vs. ベイズ主義」のように思想的に相容れないせいで対立しているわけではないと思います。

タグ: 統計

posted at 10:38:53

のざたん|会いに行けるセンセイ @nozatan530

18年3月12日

漢字をたくさん外の世界で知ってしまった小2の息子。最近では、この漢字は学校で習ったのか習ってないのかで困惑し、めんどくさいので文章を書きたくなくなってきている様子。。。厄介な問題です。 twitter.com/ayafuruta/stat...

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posted at 10:41:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 すでに紹介したかもしれませんが、赤池弘次さんの1980年の論説でも「頻度主義 vs. ベイズ主義」という対立図式を描くことが誤りであることがすでに論じられています。

以上、長々と失礼致しました。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 10:42:05

Hiroshi Shimizu @simizu706

18年3月12日

@genkuroki ご指摘ありがとうございます。黒木先生のベイズ統計についてのツイートでいつも勉強させていただいています。当該スライドを修正して後日またアップしようと思います。

タグ:

posted at 10:45:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 以上の私のコメントを閲覧している人達へ:私は統計学についてはど素人に過ぎないので、この件について私を「先生」扱いしないようお願い致します。特にこの件で私を黒木先生とは呼ばないで下さい。これは、あくまでも、統計学に関する完全など素人によるつっこみです。

タグ: 統計

posted at 10:48:04

のざたん|会いに行けるセンセイ @nozatan530

18年3月12日

親も文章指導するのが面倒で、「これは習った感じなのか、否か」小学校教員免許持ちのワタシですらわからんし。。。わかるならのびのびと漢字で書いてしまえと思うが、どうやら息子的には違うらしい。。。

タグ:

posted at 10:51:22

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

18年3月12日

#超算数  ブログ「わさっき」で引用されている算数教育専門家の文章は興味深い。
「二分法的分類」という奇妙な概念を知った。これは何なんだろう? 排中律とは違うみたいだけど、理解できない。算数教育の専門用語か?

d.hatena.ne.jp/takehikom/2014... pic.twitter.com/gJ29CeUyMM

タグ: 超算数

posted at 10:54:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

@simizu706 #統計 私が指摘した件は「広く共有されている考え方」に関わっています。

もしも私の指摘が正しいなら、大学におけるベイズ統計の講義の内容の多くが根本的に間違っていることになると思う。

個人的に極めて深刻な問題だと思ったので、最も信頼できそうな清水さんにコメントすることにしました。

タグ: 統計

posted at 10:57:17

Hiroshi Shimizu @simizu706

18年3月12日

@genkuroki 私自身はベイズ統計学は独学で勉強中で、ちゃんとした師事を受けていないこともあっていろいろ勘違いがあったと反省しつつ、勉強している最中です。ありがとうございます。自分の中で整理して、またスライドをあげていきたいと思います。

タグ:

posted at 11:01:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

@simizu706 #統計 清水さんにお願い。この話題に注目している人達が後で議論を追うときに困らないように、修正前のスライドも残しておいて頂けると助かります。

タグ: 統計

posted at 11:02:42

Hiroshi Shimizu @simizu706

18年3月12日

@genkuroki なるほど、了解です。いまはプライベートにしているだけなのですぐ戻せます。

タグ:

posted at 11:03:25

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

18年3月12日

次に引用している文章は・・・
「無限集合」なんて文字が出てきてビックリする、小学校なのに。
小学校では正三角形の三等辺三角形なんだから、二等辺三角形という推論はダメなのか?

#超算数 pic.twitter.com/S4SF3xySnb

タグ: 超算数

posted at 11:04:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

@simizu706 #統計 あれ?もうスライドが閲覧できなくなっていますね?

こういう論争的な話題を扱う場合にすぐに読めなくしてしまうことは印象が悪いので早めに読めるように戻した方が良いと思います。

通常の処方箋は誤りの指摘にリンクをはって「後日修正する」とコメントを付けておくことだと思います。

タグ: 統計

posted at 11:04:41

Hiroshi Shimizu @simizu706

18年3月12日

@genkuroki ミスリードを促進するのは良くないかと思いまして、プライベートにしていました。今戻しました。確かにそうですね、せっかくコメントいただきましたので残しておきます。

タグ:

posted at 11:05:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

@simizu706 「頻度主義統計学ではデータは確率変数だが、ベイズ統計ではそうではない」の類の主張はもう拡散されまくっているので、いまさら閲覧できなくしても意味がないと思います。

ミスリードを抑制するためには、大学の先生の名前をたくさん挙げて、「それは誤りです」と言う必要があると思います。

タグ:

posted at 11:10:02

Hiroshi Shimizu @simizu706

18年3月12日

@genkuroki 確かにそうですね。スライドシェアはスライドの修正ができなくなってしまったため、新しいスライドをまたアップします。修正前スライドにはコメントをつけて一連のツイートへのリンクを貼っておきました。

タグ:

posted at 11:11:27

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

18年3月12日

#超算数 (続き)算数教育の重鎮の片桐重男の文章も的確に引用してある。読んでいて疑問がいろいろ生じる。
長方形はタテとヨコの長さが違うという思い込みがあるのが原因としても、「二等辺三角形と正三角形の関係」はどうして? pic.twitter.com/fyMxesILzn

タグ: 超算数

posted at 11:13:59

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

18年3月12日

#超算数  (続き) 

> 現在は,算数の段階では,「ある図形に,さらに1つ条件を加えるという他の図形になる」という相互関係にとどめ,包摂関係は中学校で行うことになっている。

四角形と四角形の仲間、三角形と三角形の仲間を教えた時点で、「図形の包摂関係」を教えたことになるのでは?

タグ: 超算数

posted at 11:18:03

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

18年3月12日

#超算数 ブログ「わさっき」算数教育を牽引する筑波大付属小からも貴重な文章な引用をしている(注:皮肉ではない)
「背反的な定義」と「包摂的な定義」の違いが私には理解できない。包摂で説明するなら、「正方形は長方形の一種だけど、長方形は正方形の一種ではない」ということでベン図で明解 pic.twitter.com/HHVdfY839E

タグ: 超算数

posted at 11:28:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

@tsatie 訂正版:

昔からあるスタンダードな数学の勉強法は

**数学の教科書を書くこと**

大抵の人は自分が読んでいる数学の本の書き方に不満を覚えるものだと思う。自分で書けば解決。

まだ理解していない数学について理解するために教科書を書くことは昔からある定番の勉強法です。

タグ:

posted at 11:29:13

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

18年3月12日

#超算数  (続き) 画像のリンク先
d.hatena.ne.jp/takehikom/2016...

「正方形と長方形とは別物である」という説明だけだと、ひねくれた反論をすれば「正方形は楕円形とは別物である」という定義も可能と言える。
もっと馬鹿げた反論も思いつく。例えば「正方形は人間ではない」という定義も可能

タグ: 超算数

posted at 11:32:28

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

18年3月12日

タイポだとは分かったのですが^_^ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 11:33:58

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

18年3月12日

#超算数  (続き)
「正方形と長方形は別物である」という定義を実際にはしていないわけだから、「暗黙としてある(忖度!)」、あるいは「小学生は思い込んでいる」という話なのかな?

タグ: 超算数

posted at 11:39:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

@hyuki @kamo_hiroyasu @phasetr 「Rの連結性⇒デデキントカットの意味での実数の連続性」(1)の証明に読みかえると、昨日の結城さんの議論はそのまま正しいです。

面倒になのは逆向きの「実数の連続性⇒Rの連結性」(2)。しかし、(1)の証明は(2)の証明の大ヒントになっています。ただし、ちょっとだけテクニカルな議論が必要になる。

タグ:

posted at 11:40:22

野島高彦 @TakahikoNojima

18年3月12日

単位系の換算の基本確認で速度計算をやらせてみると,紙の隅っこに「はじき」を書く大学生がいる.そして計算を間違えていたりする.
(※ はじき学生全員が計算を間違えているわけではない) twitter.com/meiko_uto/stat...

タグ:

posted at 11:57:35

@kuri_kurita

18年3月12日

盧溝橋事件の際、政府も軍の中央も収束を目指し、現地軍の間で停戦交渉が進んでいたにも関わらず、突然に近衛首相が中国への派兵を発表して現地での解決を困難にしてしまったわけだけど、あそこで「強硬姿勢」を見せて内閣の人気浮揚を図るというのも、もと新聞人のブレーンによるものだったとか。 pic.twitter.com/R144UPmyxN

タグ:

posted at 12:03:44

ぼんてんぴょん(Bontenpøn) @y_bonten

18年3月12日

@genkuroki @hyuki @kamo_hiroyasu @phasetr 黒木さんに質問させていただきたいのですが、(2)の証明に生じる「面倒さ」・「ちょっとだけテクニカルな議論を要する箇所」は、連続性の流儀として(デデキントの切断流ではなく)「上に有界な非空集合は上限を持つ」を採用してもなお生じるたぐいのものでしょうか?

タグ:

posted at 12:12:27

@kuri_kurita

18年3月12日

さらにその後、事態が大きく拡大してしまってから(南京陥落後)和平交渉を試みるわけだけど、政府が和平交渉をしようとしているということが新聞に“漏れ”、「和平工作をしたこと自体を議会で追求される恐れ」から、批判・追求をかわす為にまたも強硬姿勢を見せざるをえず、和平工作は完全に頓挫。 pic.twitter.com/ctSgCHjior

タグ:

posted at 12:15:46

Kui_Ta1989AUIE @Kui_Ta

18年3月12日

@TakahikoNojima ハジキ昔習いました。
くもわってなんでしょ。
聞くとあーってなりそう。

タグ:

posted at 12:36:33

野島高彦 @TakahikoNojima

18年3月12日

@Kui_Ta え”! その世代ですでにこのヘンな教え方が!
(くもわ=比べる量・元になる量・割合,だそうです.)

タグ:

posted at 12:40:52

Kui_Ta1989AUIE @Kui_Ta

18年3月12日

@TakahikoNojima それはちょっと無理がありそう。

ハジキは距離君が1番多いから割られるんだよとか意味不明な教え方されてた

タグ:

posted at 12:42:28

@kuri_kurita

18年3月12日

日本はドイツがヨーロッパを制覇するかという勢いを見て「バスに乗り遅れるな」とばかりに浮かれちゃったわけだけど、この時の新聞の煽りっぷりも、話には聞いていたけど、思っていたよりも酷かった。

『「ドイツが圧倒的に勝った」という客観的事態』(日付を見ると英国上空の戦い始まったばかり) pic.twitter.com/3CZsi9SQVr

タグ:

posted at 12:46:06

野島高彦 @TakahikoNojima

18年3月12日

@Kui_Ta そういうどうでもいいことばかり覚えて,大学生になっても「割るのか? 掛けるのか? どっちをどっちで割るのか?」みたいになっちゃう層がいてですね,

タグ:

posted at 12:46:56

@kuri_kurita

18年3月12日

今にもドイツ軍による英本土上陸作戦が開始されるかというような雰囲気の報道が連日なされる中で、チャーチルの強力な抗戦計画やドイツは制空権を確保していないというようなことを理由に「水を掛けるようなことを言うものは、袋叩きに会うのである」(←この文が書かれたのは1979年) pic.twitter.com/G5ZlgPGELs

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posted at 12:52:56

増田の准教授 @ProfMasuda

18年3月12日

@TakahikoNojima 大学生でも書かないと解けないというのはまたなかなか…

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posted at 12:56:08

Kui_Ta1989AUIE @Kui_Ta

18年3月12日

@TakahikoNojima うちみたいな測量屋さんに就職すると困りそう。

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posted at 12:57:11

野島高彦 @TakahikoNojima

18年3月12日

@ProfMasuda 書けば解ける,ならいいんですよ,解けるのなら.問題は,書いているのに,

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posted at 12:57:49

野島高彦 @TakahikoNojima

18年3月12日

@Kui_Ta おそらく最初から進路の選択肢のなかに入れないでしょうから,そういうトラブルが起きる可能性は,

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posted at 12:58:29

@kuri_kurita

18年3月12日

ちなみに…
1940年6月4日
ダンケルク撤退作戦終了
6月22日
フランス降伏
7月
バトル・オブ・ブリテン開始
9月17日
ゼーレーヴェ作戦(英国本土上陸計画)延期
9月27日
日独伊三国同盟締結
10月12日
英国本土上陸事実上断念

ちょっと同盟は早まっちゃったかなー。

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posted at 13:08:15

非公開

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posted at xx:xx:xx

増田の准教授 @ProfMasuda

18年3月12日

@TakahikoNojima そうですよねえ。解けないから書いてみたけどやっぱり、というパターンが、、、

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posted at 13:08:44

Kui_Ta1989AUIE @Kui_Ta

18年3月12日

@TakahikoNojima なるほど。試験通れば終わりっすね

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posted at 13:10:30

kayHirano @KayHirano

18年3月12日

@happylife0951 @orzkawa_krft FDAが許可しないものをフィリップモリスは自国で販売せず海外で売っている。現代の阿片戦争じゃないか!

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posted at 13:16:34

恋言(regonn) @regonn_haizine

18年3月12日

Ruby のデータサイエンスの話だけど Julia の話も出てきつつある。 twitter.com/speee_pr/statu...

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posted at 13:29:00

野島高彦 @TakahikoNojima

18年3月12日

@Kui_Ta そのとおりでs

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posted at 13:33:37

野島高彦 @TakahikoNojima

18年3月12日

@ProfMasuda 【想像】人生最後の日まで「はじき」は忘れない.人生最後の日まで速度計算は正しくできない.

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posted at 13:34:31

野島高彦 @TakahikoNojima

18年3月12日

@CitrusHassak × 覚束ない
○ ない

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posted at 13:35:00

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野島高彦 @TakahikoNojima

18年3月12日

@CitrusHassak 「割るのか掛けるのかわかんなくなっちゃうんです」
「単位をつけて計算すればOK.距離/時間だったら速度だし,時間/距離だったら速度にならないだろ?」
「はい.でも,割るのか掛けるのかわかんなくなっちゃうんです」
「・・・・・」

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posted at 13:40:46

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野島高彦 @TakahikoNojima

18年3月12日

@CitrusHassak 小学校教員養成課程は20世紀までは国立大学がメインだったので,教員は広範囲にわたる学力が担保されていたのですが,今世紀になって私立大学でも小学校教員養成課程が増設,理数科目全滅の層が流れ込み,
(※全員とは言っていない)

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posted at 13:52:38

わくわく @09waku09

18年3月12日

「くらべる量」「もとにする量」という言葉に執着しすぎ… pic.twitter.com/PN5cC0pkIn

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posted at 13:52:56

非公開

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野島高彦 @TakahikoNojima

18年3月12日

@CitrusHassak ソレとは別の問題として,教員になってから勉強して追いつくっていうのが物理的にムリになってる面もありそうです.この一世代で教員の業務が多岐に広がって多忙となり,算数の勉強どころでは,

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posted at 14:00:02

積分定数 @sekibunnteisuu

18年3月12日

#超算数 #正方形
補足 センター試験はこのあたりは抜かりなく、選択肢が「必要条件だが十分条件ではない」などとなっている。

タグ: 正方形 超算数

posted at 15:12:22

てらモス @termoshtt

18年3月12日

C++で数値計算してる人 -> Rustに興味
Python/Matlabで数値計算してる人 -> Juliaに興味
こんな感じか(´・ω・`)

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posted at 16:58:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

@y_bonten @hyuki @kamo_hiroyasu @phasetr 「上に有界な空でない部分集合の上限の存在⇒Rの連結性」の証明の方が「デデキント切断の意味での実数の連続性⇒Rの連結性」の証明よりも平易だと**私**は思います。「テクニカル」の数学的定義はないので、実際に勉強するときにはその手の雑音はあまり気にしなくていいと思います。

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posted at 16:58:54

ぼんてんぴょん(Bontenpøn) @y_bonten

18年3月12日

@genkuroki @hyuki @kamo_hiroyasu @phasetr 気にしすぎないように致します。「なんだ、結局この面倒さの大半は連続性の流儀の違いを渡るところにあるのか」といったことを感じると、私は何だか良く分かったような気分になるので、お尋ねしました。ありがとうございます。

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posted at 18:01:30

乾燥もやし / 紗水あうら @quwan_moyashi

18年3月12日

これ、良いね。数式の導出が丁寧なので、PRMLの上巻で挫折した人に充分なガイドだと思う。/ 機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書) 須山 敦志 www.amazon.co.jp/dp/4061538322/ @amazonJPさんから

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posted at 18:03:12

teru_len @teru_len

18年3月12日

@happylife0951 @JamKarnell iQOSはタバコやろ。w

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posted at 18:16:53

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

18年3月12日

C++の人もJulia興味持っていいんですよ

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posted at 18:49:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

【びっくり!!!】

twitter.com/genkuroki/stat...

#統計 ググってみると、「頻度論 vs. ベイズ主義」という対立図式を描いて、それらの違いを

      頻度論  ベイズ
パラメータ 定数   確率変数
データ   確率変数 定数

という類の奇妙な表を使って説明している人達が結構いる!!!

タグ: 統計

posted at 19:06:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 大学の授業でもこのようなおかしな考え方が堂々と教えられているように見える。

統計学においてデータ(サンプル)を数学的に確率変数でモデル化する理由は、得られたデータが偶然非常に偏ったものになってしまい、統計的な推測に失敗してしまうリスクを扱わなければいけないからです。

タグ: 統計

posted at 19:06:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 これはベイズ統計でもまったく同様です。

もしも「同様ではない」と言い張るなら、ベイズ統計では得られたデータ(サンプル)が偶然非常に偏ったものになってしまっている危険性を無視することになってしまい、科学的に意味のある正直な主張をすることをあきらめることになります。

タグ: 統計

posted at 19:06:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 最尤法とベイズ推定法の漸近論を同時に扱っている渡辺澄夫著『ベイズ統計の理論と方法』でも、データ(サンプル)は確率変数です。

最尤法でもベイズ推定法でも、データ(サンプル)は確率変数という扱い。データ(サンプル)が偶然非常に偏っているリスクも扱うためにそうするわけです。

タグ: 統計

posted at 19:06:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 あと、パラメーターが確率変数であるか否かについて考える場合には、母集団分布とモデルの確率分布を明瞭に区別する必要があります。

母集団分布のパラメーターの値(=パラメーターの真の値)は最尤法でもベイズ推定法でも決まっていると考えます。すなわち定数だと考えます。

タグ: 統計

posted at 19:06:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 推定のために道具として使う確率モデルのパラメーターを確率変数とみなすことがベイズ推定法の特徴なのですが、最尤法でも、パラメーターの値を決めることをそのパラメーターの値に台を持つデルタ分布を決めることと同一視すれば、パラメーターを確率変数とみなせます。

タグ: 統計

posted at 19:06:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 実際、最尤法は形式的には、逆温度βを導入したベイズ推定法におけるβ→∞(絶対温度→0)での極限になっています。

この意味で最尤法はベイズ推定法を近似的に行っているともみなせます。

最尤法とベイズ推定法は形式的には連続パラメーターで繋がっている「兄弟」だとみなせます。

タグ: 統計

posted at 19:06:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 最尤法でもベイズ推定法でも、未知のパラメーターの真の値は定数であり、決まっていると考える。

推定に使う確率モデルのパラメーターの取り扱いについては、最尤法では定数でベイズ推定法では確率変数になると思ってもよいし、最尤法でもベイズ推定法でも確率変数になっていると思ってもよい。

タグ: 統計

posted at 19:06:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 20世紀の「頻度論 vs. ベイズ主義」の論争は20世紀の統計学史の黒歴史に過ぎないと思います。ポストの奪い合いを含む非科学的でくだらない論争をしていたに過ぎない。ベイズ推定法の数学的な理解が非常に難しかったことが問題を悪化させたのだと思います。

タグ: 統計

posted at 19:06:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 我々日本語圏の住人が読むべきなのは、赤池弘次さんの論説だと思います。そこでは「頻度論 vs. ベイズ主義」的な対立図式は明瞭に否定されています。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 19:06:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 「頻度論 vs. ベイズ主義」的なくだらない図式を描くことが平気でできてしまうことの背景には、「パラメーターの値を推定するのが統計的推定である」というおかしな思い込みがあるのだと思う。

だから、ベイズ統計でも事後分布という中途半端な対象だけに注目しておかしなことを言い出す。

タグ: 統計

posted at 19:06:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 「事後分布を求めること」=「ベイズ統計」という解説の仕方は誤り。それだと事後確率最大化法(MAP法)とベイズ推定法の区別がつかなくなる。MAP法は事後分布の密度函数を最大化するパラメーターで予測分布を決め、ベイズ推定法では事後分布による確率モデルの平均で予測分布を決めます。

タグ: 統計

posted at 19:09:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 話題が脱線してしまいますが、「母集団分布」や「真の分布」という言い方をせずに、「(パラメーターの)真の値」という言い方を好む傾向も誤解の原因になっていると思います。

母集団分布を確率モデルで正確に実現できると想定できる場合は極めて稀なのにどうして「真の値」と普通に言えるのか?

タグ: 統計

posted at 19:16:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 確率分布そのものではなく、パラメーターの方だけに注目することが多くの誤解の原因になっていると思う。

* 「頻度論vs.ベイズ主義」という図式を描く誤り
* 「ベイズ統計では真の値は決まっていない」とする誤り
* MAP法とベイズ推定法の近藤
などなど

確率分布そのものに注目すれば解決。

タグ: 統計

posted at 19:16:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 パラメーターではなく、確率分布そのものに注目することは、「様々な確率分布を用いた柔軟なモデリング」という発想に直結しているので、そういう意味でも好ましいと思います。

合言葉は「パラメーターから確率分布へ!」

タグ: 統計

posted at 19:16:27

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

18年3月12日

先進的JulianはPkg3を使う

タグ:

posted at 19:30:25

禁煙外来医師 @happylife0951

18年3月12日

@teru_len @JamKarnell 普通に考えるとそうなのですが、吸っている人の中には、タバコじゃないと信じてしまった人がどうも増えているみたいです。

タグ:

posted at 20:50:11

GIGAZINE(ギガジン) @gigazine

18年3月12日

幼い頃の記憶を失ってしまう理由が解明される
gigaz.in/2FxIMYg

タグ:

posted at 21:00:43

禁煙外来医師 @happylife0951

18年3月12日

@KayHirano 日本の場合、財務省も厚生労働省もなにも審査せずにIQOSやPloomTECHを販売させてしまっています。
19世紀のアヘンと20世紀のタバコはとても良く似ていると思っています。

タグ:

posted at 21:04:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

【これもびっくり!!!】

twitter.com/genkuroki/stat...

#統計 「頻度論における信頼区間と違って、ベイズ統計の信用区間は易しい。なぜならば、95%信用区間の中に真の値が95%の確率で入っていると言ってよいからだ」のようなベイズ統計の宣伝文句が流通していますが、これも**デタラメ**ですよね。

タグ: 統計

posted at 21:07:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 ベイズ統計における事後分布は推定のために用意した数学的なモデルの世界における確率を記述しているに過ぎないので、事後分布で計算した確率は現実世界における確率ではありません。

そこのところを裏に隠して、「95%信用区間の中に真の値が95%の確率で入っている」と言うのは非常にまずい。

タグ: 統計

posted at 21:07:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 「頻度論vs.ベイズ統計」というようなおかしな言説がはびこる原因の一つは、母集団分布と推定のために人間が用意した数学的モデル内における確率分布を明瞭に区別せずに扱っている人達がいることだと思います。

現実の問題と数学的フィクションを同一視することは極めて非科学的だと思う。

タグ: 統計

posted at 21:07:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 みんな、以下のような否定をきちんとできるようになるべきだと思う。

*「頻度論vs.ベイズ主義」という対立図式の否定
*「ベイズ統計では真の値は決まっていないとみなす」という主張の否定
*「ベイズ統計における95%信用区間には真の値が95%の確率で入っている」という主張の否定

タグ: 統計

posted at 21:07:33

Tealow @hamu_taro

18年3月12日

@turtle_slow 意欲的に学んだ結果を全力で否定する人たちに関心意欲態度を評価する権利があるのでしょうか、、、

タグ:

posted at 21:11:46

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

アヲギリ @Aogiri_m2d

18年3月12日

超臨界ピッチフォーク分岐 pic.twitter.com/PEl5ZNxdm8

タグ:

posted at 21:17:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

Cxx.jl のようなパッケージが #Julia言語 で安定して使えるようになれば、C++ユーザーにJulia言語が大きな影響を与えるようになると予想!

Cxx.jlはJulia言語から直接C++を使えるようにするパッケージです。現時点では使うこと自体が極めて大変。

github.com/Keno/Cxx.jl

かなり楽しそう。 pic.twitter.com/2pM3uc2ARk

タグ: Julia言語

posted at 21:25:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#Julia言語 では「他のプログラミング言語との連携」が重要なテーマの一つになっているという印象があるのですが、激しく開発されて来たせいで、仕様がどんどん変わるので、安定した連携が保てていないプロジェクトが結構あるように見える。

その辺の事情もv1.0が出たら変わるかもしれない。

タグ: Julia言語

posted at 21:29:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

必要十分条件は必要条件ではない? - Togetter togetter.com/li/1207866 @togetter_jpさんから

タグ:

posted at 21:33:33

CHARTMAN @CHARTMANq

18年3月12日

「きのこの山」が数式で表せることを証明した.これで,数学界において「きのこ派」の勝利は自明.
#きのこたけのこ戦争 pic.twitter.com/VO5kyoD5Sb

タグ: きのこたけのこ戦争

posted at 21:36:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

@y_bonten @hyuki @kamo_hiroyasu @phasetr 私個人は「結局この面倒さの大半は実数の連続性の定義のスタイルの違いを渡るところにあるのか」と感じています。実数の連続性について理解していれば易しい。

より一般に「街の様子をよく知っていれば生活するのが楽になる」。

でも、これ、教える側にまわるとものすごく難儀することになるんです。

タグ:

posted at 21:40:19

禁煙外来医師 @happylife0951

18年3月12日

@Tofumentalkaoru IQOSを「体に良いとかからだに優しい」と思って安心して依存薬物のニコチンを吸入している人が多くなっているように思います。

タグ:

posted at 22:08:24

禁煙外来医師 @happylife0951

18年3月12日

@7T3Lae0XpLkkyOt もうちょっと勉強して、IQOSでニコチンの依存を弱くし、ニコチンを必要としない自分本来の脳をとり戻してほしいです。

タグ:

posted at 22:11:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#統計 「ベイズ統計における事後分布で計算した確率が現実の問題においてどういう意味を持つか?」という問題はかなり難しい話に感じられる。その意味で「信用区間」の理解は難しい。

それに対して、予測分布はサンプルサイズ→∞で確率モデルの範囲内で真の分布に近付くことがわかっている。

タグ: 統計

posted at 22:16:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

IQOS危な過ぎ。

タグ:

posted at 22:39:22

Shoko Egawa @amneris84

18年3月12日

文書改ざんについての財務省の報告書を見ようと思って、同省のホームページを探しても見つからないのは、私の探し方が悪いのだろうか…。国民に向けて報告するものだろうから、私のような検索下手にも分かりやすく公開して欲しいのだが…。で、どこにある?

タグ:

posted at 22:40:35

上海II @shanghai_ii

18年3月12日

@kumikokatase @amneris84 財務省のHPに上げてトップページにお知らせすべきだよね。

タグ:

posted at 22:48:51

アヲギリ @Aogiri_m2d

18年3月12日

PD (Phase Distortion)オシレータ pic.twitter.com/m1CHnZwqKQ

タグ:

posted at 22:49:50

Daisuke KATO @Dsuke_KATO

18年3月12日

どこまで型指定しておけばいいのか分かんない。 #julia言語

タグ: julia言語

posted at 22:55:15

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

アヲギリ @Aogiri_m2d

18年3月12日

Juliaでgif作るの楽しいんだけど,gifの出力に結構時間かかる....とりあえず,Plotsのチュートリアルに従って,gif,animateマクロで生成してるんだけど,もっといい方法あるのかな.docs.juliaplots.org/latest/animati...

タグ:

posted at 23:26:17

ceptree @ceptree

18年3月12日

Plotsでもffmpegでmp4出力にしたらはやくなりそう

タグ:

posted at 23:28:10

ceptree @ceptree

18年3月12日

できるかは知らんが

タグ:

posted at 23:28:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#Julia言語 で函数を書くときには「不必要な型指定は書かない」「書くときには使いまわしが最大限効くように書く」というスタイルだと思います。

自分で型を定義するときには中身の型宣言を注意深くしておかないと遅くなる。結構難しい。

docs.julialang.org/en/stable/manu...

タグ: Julia言語

posted at 23:40:59

アヲギリ @Aogiri_m2d

18年3月12日

そり!と思って試したけど,あまり変わらなかった…(悲しみ)

タグ:

posted at 23:44:49

ceptree @ceptree

18年3月12日

@Aogiri_m2d あれ、ほんとですか。pythonのmatplotlibならかなり速くなった(5倍くらい?)んですがねぇ。またjuliaのPyPlotで試してみます。

タグ:

posted at 23:47:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

twitter.com/Aogiri_m2d/sta...

#Julia言語 私が知っている気楽でかつ速度的にも速めのGIF動画の作り方は

using Plots
gr()
ENV["PLOTS_TEST"] = "true"

としてから anim = @ animate for ~ end; gif(anim, filename, fps = 15) のようにする方法。gr()は速い。これより、良い方法を知らない。

タグ: Julia言語

posted at 23:48:30

木村 ゆう @kimniy8

18年3月12日

人手不足が深刻と言われている保育士。
平均給料が20万円の所、ある企業が23万円で募集したら、応募数が募集数の4倍来たらしい。
人手不足解消の答えって、もう出てるよね。 #wbs

タグ: wbs

posted at 23:50:11

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#Julia言語 Plots.jl で GR バックエンドを使えば速いのですが、

ENV["PLOTS_TEST"] = "true"

しておかないと、巨大なサイズになって遅くなる。その理由は

github.com/JuliaPlots/Plo...

およびそこからのリンク先を見ればわかる。

タグ: Julia言語

posted at 23:56:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

18年3月12日

#Julia言語

Plots.jlでpyplot()を使うとGIFアニメ作成は超絶遅くなる。

PyPlot.jl と PyCall.jl の組み合わせで matplotlib.animation を使った方が Plots.jl + pyplot() よりもずっと速い。

タグ: Julia言語

posted at 23:56:40

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