黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2018年03月/Page 18

juliaの仕様を見てるけど、これすっごいコード量減りそうなやつだな・・

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posted at 00:53:03

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algoritmic @algoritmic

Top breeder youtu.be/f1fXCRtSUWU & www.kensukekoike.com/project/todays... by @k_koi pic.twitter.com/4yrBBG4txm

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posted at 01:24:17

ロードランナー様 @shinkai35

ターミネーター序盤で全裸のシュワルツネッガーをからかうチンピラ、全裸でシュワルツネッガーが歩いてくるほどの恐怖そうそうないだろう危険センサーがマヒしてるのかと思ってたけど、インターネット見てるとそういう感じの人けっこういる。

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posted at 01:29:31

タクラミックス @takuramix

長年の共産党支持者の方と話をしていたんだが、
「よりにもよって、なぜ賃上げが安倍政権の声で実現しつつあるのか？共産党や労働組合は何をやっているのか！」
と嘆いておられた。

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posted at 03:54:34

marubon @shu_marubo

新しい言語に触れ始めた途端に、色々と別件が忙しくなってまとまった時間を取れなくなるっていう嫌なジンクスが出来つつあるが、今回はきちんとJulia定着した

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posted at 04:20:10

marubon @shu_marubo

職場でJulia使えれば良いのだが

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posted at 04:21:47

積分定数 @sekibunnteisuu

@OokuboTact #超算数　 8254.teacup.com/kakezannojunjo...　とのこと。私も地元の自治体の図書館経由で東京学芸大の図書館から過去の教科書と指導書を借りることが出来ました。

タグ：超算数

posted at 04:35:09

学生時代のスライドを改稿してるんですが、この図は悪くなかったと思うんですよ。 pic.twitter.com/u3n1G5Kil8

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posted at 06:21:42

真倉敏 @makrabin7

これは5年契約満了を待たずして契約終了してるんですよね。5年前にどの党が政権にあったかご存知ですか？この事態が予想されながら、2012年に民主党が労働契約法第18条を改正したためです。現政権は関係ありません。重要なのでもう一度書きます。現政権は関係ありません。
twitter.com/etobicokeym/st...

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posted at 07:16:22

亡くなられたホーキングさんの話が世間でブームのようになっている。そこで学術界での彼の一面を語っておくのも良いかと思う。（続く）

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posted at 07:38:02

彼は"世界一頑固な研究者"と呼ばれることもあるが、実はそうでもない。他の多くの研究者のほうが、実はもっと頑固だ。実際ホーキングさんは何回も自分の説の間違いを公の場で認めることを繰り返してきた。科学としてより信憑性が増すと思えるなら、自分の説を改めるのに躊躇はない人だった。

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posted at 07:40:48

例えばIQC所長を引退されたラフラメさん。彼がホーキングさんの院生だった時に与えられた研究テーマは宇宙収縮時の時間反転だった。当時はデータが少なく、宇宙は未来に膨張から収縮に転じる可能性があった。ホーキングさんは映画フィルムの逆回しのように、宇宙を流れる時間も逆行を始めると考えた。

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posted at 07:44:28

その時間逆行を証明せよというのが、院生のラフラメさんに与えられたテーマだった。ある意味当然だが、ラフラメさんが膨大な計算を繰り返しても、もちろん宇宙が収縮を初めてもエントロピーは増加しつづけ、時間も逆行しない。しかしホーキングさんはなかなか納得しなかった。

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posted at 07:46:44

結局ドン・ペイジさんや他の研究者からの説得もあり、彼自身も間違いに気づいたのだ。しかし彼がある意味凄いのは、公にその自分の間違いをきちんと認めたこと。学術的意義のためには、自分の権威が傷つくのも躊躇わなかった。

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posted at 07:48:55

そのようなことは他にも何度かあり、そのたび彼は自説を変えたことを公にした。他の研究者や他の分野では、例え亜間違っていようと、死ぬまで自説を変えない研究者は山ほどいるのだ。ビッグバン派の若いホーキングさん達を無意味に苦しめた、宇宙定常仮説の権威であるホイル先生もそうだったように。

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posted at 07:52:00

彼は自分の研究過程やプライベートの弱点も公に曝すことは躊躇わなかった稀有の特徴がある。病気が進行してしまった後でも、本当に頭の中だけで複雑な方程式の細かい計算ができたのか。それも実は虚像に近い。共同研究者や院生のサポートがあってこその研究活動だった。

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posted at 07:54:37

このあたりを知りたければ『ホーキングInc.』(エレーヌ・ミアレ柏書房)を読むことをお勧めする。

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posted at 07:56:21

このミアレさんは、ある意味ホーキングさんの虚像を世間に曝すこの原稿を出版する許可をホーキングさん自身に求めた。すると彼女も幾分驚いたようだが、彼はすんなりOKしたのだ。人間だし、弱かったことも多々ある。だが真実に対して誠実というのが、ホーキングさんの大部分の生き方にはあったと思う。

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posted at 08:00:40

彼自身が科学についての嘘が大嫌いだったようだ。研究するときも、変なことを言っている論文や研究者がいれば、その相手が権威であろうと、友人であろうと、その間違いを証明しようとし、また院生にもそのテーマを与えた。例えばペンローズの量子脳にもに懐疑的で、同様の態度だった。

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posted at 08:03:25

ホーキングさんは目立ちたがり屋だったし、それも十分に自分で認識していたと思う。そしてそのことも自分自身で笑い飛ばす知性があった。だからこそ『ホーキングInc.』の出版を許可したのだろうとも思う。

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posted at 08:05:29

業界内には彼を嫌う研究者も実は多いのだが、強い魂をもった１人の人間として、私は実にホーキングさんを尊敬している。彼と同じ立場になったとき、誰もがあのように強く生き抜けるとは思えない。

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posted at 08:07:55

昨年２月にケンブリッジのホーキングさんの部屋でお会いしたとき、体調は相対的に良かったようだ。実は、その数年前にも症状が悪化して命の危険性があったそうだ。幸運にも良くなれた。私会ったあとには、IQC所長を務め終えるラフラメさんを労うパーティに参加するため、カナダにも行かれている。

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posted at 08:25:23

金子洋一神奈川20区（相模原市南区、座間 @Y_Kaneko

多分、このカナダが最後の海外渡航だったのではないかと思われる。

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posted at 08:26:26

これはひどい。財務省は麻生大臣に報告せずに、メンツを潰したわけか。麻生さん、あれだけかばったのにかわいそうだ。以前の記者会見でブチ切れたのも理由が分かった。➡︎【森友文書】首相官邸、５日に徹底調査を指示するも…　財務省幹部は麻生太郎氏に報告せず www.sankei.com/politics/news/...

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posted at 08:32:44

あ、学生時代のスライドにはこの点線は無くて、
@genkuroki 様のツイートを見て私なりの解釈で点線を付けました。四角の位置と色分けはそのままなので、当時の私も区別はしてたんだと思いますが。

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posted at 09:13:54

彼は無神論だけど、ご冥福をお祈りしています。

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posted at 09:13:56

きづきあきら/Bluesky/Threa @kidukira

一部の方にはすでにお気づきかもですが、渡辺澄夫先生の赤い本に従った（つもり）のものです。WBICの話の前振りに使うつもり。

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posted at 09:18:06

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

なんか名前に反応する人がけっこうおられる…と思ったけど、宮野真守さんクラスタという事ですね

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posted at 09:28:01

冗談でもこういうことは言わないほうがいいです。ファシストの思想です twitter.com/konamih/status...

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posted at 10:53:07

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@389jan @_ymdtr_ Juliaは動的型付け言語です

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posted at 11:22:24

ヲカダ @ochada03

最近アルミホイルを叩いて玉にするやつが流行ってるらしいからアルミを切り出して研磨で鏡面加工までした俺の努力を誰かに認めてほしい。 pic.twitter.com/aLsJfyjfFR

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posted at 11:35:05

@TMY_circle10 おお、素晴らしい！

#統計渡辺澄夫さんの本での最初のベイズ統計の枠組みの説明の部分は初心者にとっては不親切でわかりにくいと思います。だから、「渡辺澄夫さんの本に従った」と言っても本当に情報が届くべき初心者には多分理解できない。

我々が何とかするしかない(笑)

続く

タグ：統計

posted at 11:52:42

@TMY_circle10 #統計我々が強調するべきことは、

仮想世界→事前分布φ(w)がランダム生成したwで決まるxに関する確率分布p(x|w)に従う独立試行でx_1,x_2,…がランダム生成されている

現実世界→真の分布q(x)に従う独立試行でX_1,X_2,…がランダム生成されている

と仮想世界の設定が現実世界と全然違うこと。続く

タグ：統計

posted at 12:02:03

@TMY_circle10 #統計「事前分布がw_0に台を持つデルタ分布でかつp(x|w_0)=q(x)」となっている場合以外には、仮想世界が現実世界にぴったり一致することはない。そのような設定でベイズ統計を使うことはないので、ベイズ統計は「現実世界とはぴったり一致することがない設定で推定を行うこと」になっています。続く

タグ：統計

posted at 12:05:27

@TMY_circle10 #統計「現実世界にぴったり一致してくれる可能性のある数学的設定で推定を行いたい」とか「行うべきだ」のような強い思い込みを廃せない人はベイズ統計を永久に理解できない。

こういう事情があるので、初心者にとってベイズ統計は難しく感じられるのだと思います。続く

タグ：統計

posted at 12:08:17

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@TMY_circle10 #統計推定・推測のための数学的設定(仮想世界)は現実世界とかけ離れた設定でも構わないことを理解できないせいで、パラメーターに関する事前分布や事後分布に関する現実世界に絡めたおかしな解釈論が流行してしまう。

長くなりそうなのでメンションを切ります。

タグ：統計

posted at 12:12:27

#統計

誤解の例：ベイズ統計では、真の値は考えず、母数は確率変数だと考える。

正解：ベイズ統計でも母集団分布のパラメーターの値(真の値)を考える。

誤解の例：ベイズ統計の95%信用区間には真の値が95%の確率で入っている。

正解：その意味の95%は仮想世界における確率にすぎない。

タグ：統計

posted at 12:17:22

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#統計ベイズ統計では、現実世界で得たサンプルX_1,…,X_nと仮想世界で生成されるx_1,…,x_nが偶然ぴったり一致しているという条件のもとでの仮想世界における条件付き確率分布が現実世界の近似になっていることを期待します。これさえ理解していれば種々の公式は定義に戻った計算に過ぎなくなる。

タグ：統計

posted at 12:23:08

@genkuroki リプありがとうございます。光栄です。
まさにこの話題をTL上で目にしまして、昔の図が(叩き台くらいには)使えるかも、と思いアップした次第です。何かのお役に立てば良いのですが。

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posted at 12:24:38

＃超算数　　
小学校算数では、足し算順序＆掛け算順序や「正方形は長方形ではない」＆「正三角形は二等辺三角形ではない」という教育が行われている。
もちろん酷い教育なんだけど、その背景にある考えの酷さを調べる必要がある。

タグ：超算数

posted at 12:26:38

#統計 φ(w)に従ってランダム生成されたwで決まるxの確率分布p(x|w)に従うn回の独立試行で生成されたx_1,…,x_nの確率密度函数はby definitionで

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

続く

タグ：統計

posted at 12:26:47

＃超算数　　
（続き）　小学校＆中学校の数学教育では、生徒の論理的思考は中学くらいから段々できるようになってくると想定しているらしい。

タグ：超算数

posted at 12:28:46

#統計仮想世界で、(x_1,…,x_n)=(X_1,…,X_n)という条件のもとで、その次にxがランダム生成されるとき、xの条件付き確率分布の密度函数p^*(x)はby definitionで

p^*(x) = Z(X_1,…,X_n,x)/Z(X_1,…,X_n).

条件付き確率なのでZ(X_1,…,X_n)で割っている。p^*(x)は予測分布と呼ばれています。続く

タグ：統計

posted at 12:30:42

#統計以上のように、現実世界の未知の分布q(x)の近似になっていると期待される予測分布p^*(x)が「仮想世界が現実世界と同じX_1,…,X_nをランダム生成したという条件のもとでの条件付き確率分布」として定義されていることをベイズ統計の出発点だとすると、全ての話をすっきり理解できます。続く

タグ：統計

posted at 12:35:31

#統計以上の説明では、条件付き確率分布の定義しか使っておらず、事後分布が出て来ていません！以上のような説明の仕方をすれば、事後分布の概念抜きにベイズ統計の枠組みについて説明可能になります。

渡辺澄夫さんの赤い本の本質的部分は仮想世界におけるZ(X_1,…,X_n)の漸近挙動の解析。続く

タグ：統計

posted at 12:38:58

#統計しかし、すでに「ベイズ統計は事後分布を求めることだ」と誤解させられてしまった人達は以上の説明を何も理解できなくなってしまっていることでしょう。

そういう運の悪い人達のために、以上の説明の続きとして、事後分布が出て来る所まで説明します。続く

タグ：統計

posted at 12:42:07

＃超算数
（続き）　１万歩譲って、子供が論理的思考をできるようになるのは中学生ぐらいからだとする。
でも小学校算数で足し算＆掛け算順序や図形の分類など、矛盾したことを教えるのはダメだろう。
「子供は論理的思考が未熟」→「論理的に矛盾したことを教える方が良い」とはならない。

タグ：超算数

posted at 12:44:11

タグ：統計

posted at 12:46:54

#統計以上の計算では「ベイズの定理」という用語を一切使っていません。

ベイズの定理は条件付き確率の定義からただちに得られる結果なので、条件付き確率分布の定義を使った計算をすれば「ベイズの定理」を知らないままでベイズの定理と同等の計算をできてしまうわけです。

この辺も要注意な点。

タグ：統計

posted at 12:51:37

#統計事後分布の式が上のようになることを、以下のように説明することもできます。

仮想世界では、事前分布φ(w)に従ってランダムにwを決めた後は、そのwを固定して、確率分布p(x|w)に従う独立試行でx_1,…,x_nが生成されているという設定でした。

続く

タグ：統計

posted at 12:55:03

#統計仮想世界において、そのx_1,…,x_nがX_1,…,X_nにぴったり一致している場合に状況を限定すると、最初にランダム生成したパラメーターwの確率分布は偶然X_1,…,X_nが生成されやすいものに変化するはずです。

そのような意味でのwの確率分布を計算した結果が事後分布Φ(w)になっています。

タグ：統計

posted at 12:57:53

#統計ベイズ統計の基本は

* わからないものが確率変数になっている数学的仮想世界を設定する。例：未知のパラメーターは確率分布していると設定する。例：欠損値も確率変数に設定してよい。例のリストは幾らでも伸ばせる。

* 仮想世界に現実世界のデータを持ち込んで条件付き確率分布を考える。

タグ：統計

posted at 13:05:15

#統計わけのわからない現実世界に立ち向かうためには、「現実世界をぴったり正確に記述しているモデルを得る」というような無理な注文をあきらめた方が良い場合が非常に多いと思います。

このことを了解できないと、非現実的な数学的設定で推定・推測を行うベイズ統計を科学的に理解することは無理。

タグ：統計

posted at 13:08:49

#統計確率論的に設定された非現実的な仮想世界であっても、現実世界と同じサンプルが偶然生成された場合に状況を制限してやれば、現実世界を近似していると期待できるかもしれない、というアイデアがベイズ統計の出発点になっているわけです。

タグ：統計

posted at 13:15:55

北欧の理想と現実 @yasemete

小学生が九九（といっても12桁まで）をちゃんと覚えたかどうか確認テストをする、というイギリス教育省の計画に、教職員組合は反発。勤務評価の材料にされるから・・・
教職員組合がクソなのは万国共通

#イギリス #教育 #日教組 #掛算 #学校教育 #学校へ行こう #教育無償化
 www.tes.com/news/school-ne...

タグ：イギリス学校へ行こう学校教育掛算教育教育無償化日教組

posted at 13:16:50

あの図で説明したかったことはもちろん、それ以上のことまで @genkuroki 様が解説してくださっています。
>RT

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posted at 13:30:23

#統計補足1：漸近論について

渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』ではゆるい仮定のもとで、サンプルサイズn→∞で、予測分布p^*(x)が確率モデルp(x|w)の範囲内で未知の分布q(x)に近付くことが証明されています。続く

タグ：統計

posted at 13:40:05

#統計だから、ベイズ推定法については、サンプルサイズn→∞での収束は数学的に保証されている。

しかし、これはn→∞での結果なので有限のnに適用する場合には注意が必要。「nがn=10と小さいので適用できない」とか「n=10万は大きいので適用できる」とか即断してしまうのはひどい誤り。続く

タグ：統計

posted at 13:43:24

#統計 n→∞での一般論だけから、有限のnでどれだけ近似が有効になっているかに関する結果は絶対に得られないので、有限のnでは個別の場合ごとに数値的な確認しておく必要があります。

これはベイズ統計とは無関係にいつでもそのように考える必要がある。

タグ：統計

posted at 13:46:26

#統計 n=10でもn→∞の結果による近似が十分に実用的な場合もあるし、n=10万でもn→∞の結果による近似の誤差が大きすぎる場合もあります。

数学的に一般的によくわかっていないことはわかっていないと認めて、地道に計算して確認することが大事。これに尽きます。

タグ：統計

posted at 13:49:09

#統計補足2：二種類の評価基準

ベイズ統計の枠組みでは、数学的に仮想世界を設定して、現実世界のデータを使って、仮想世界内に予測分布を作るのでした。

各人ごとに異なる仮想世界を設定して別の推定・推測結果を得ることになります。

それらをどのような規準で比較評価するべきか？続く

タグ：統計

posted at 13:54:00

#統計少なくとも評価の規準には二通りある。

(A)仮想世界内の予測分布が現実世界の未知の分布をどれだけよく近似しているか？

(B)推定・推測のために設定した仮想世界が現実世界をどれだけよく近似しているか？

少なくとも、予測分布の評価(A)と仮想世界の評価(B)の2つの規準がある。

タグ：統計

posted at 13:58:57

#統計しかし、それらの規準で理想的な評価を行うためには、現実世界の未知の確率分布q(x)を使わなければいけません。q(x)がすでにわかっているなら、統計的推定・推測は必要ないので、理想的な正しい評価の実行は諦めなければいけません。

タグ：統計

posted at 14:02:35

#統計赤池弘次さんが言っているように、

データに基づいてモデルを評価する

という発想になる必要があります。

データを生成した真の法則が未知のままで、データだけに基づいたモデルの評価法を作ることが大事。

タグ：統計

posted at 14:05:25

Freak Zappa @kuroi_tora

辛淑玉は福島県で生活している人間にとって敵だわな。
こういう奴がいる限り復興の足を引っ張られる。いつまでも。
JAとか漁協、それから県や市町村等の自治体、地元メディアにお願いしたい。
こういうデマ屋に対して法的措置も含めてきっちり対応すべきだと。

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posted at 14:08:03

#統計それは非常に困難なことで、可能なモデル評価法には様々な制限が付いてきます。

(少なくとも現時点では)予測分布と未知の真の分布の違いの大きさそのものや仮想世界と現実世界の違いの大きさそのものを、データ(サンプル)だけを使って実用的に推定する方法はありません。

タグ：統計

posted at 14:11:37

#統計しかし、違いの大きさそのものではなく、差であれば推定法が開発されています。(別の言い方をすると、違いの大きさを未知の共通定数の項を除いて実用的に推定する方法は存在する。)

タグ：統計

posted at 14:14:27

#統計予測分布の評価(A)については、最尤法ではAIC(所謂赤池情報量規準)が有名で、ベイズではWAICが優れています。実際には予測分布の対数尤度でさえ、非常に役に立ちます。

タグ：統計

posted at 14:17:18

io302 @io302

山田邦子さんがそんな事考えていたとは知らなかった。マスコミは取り上げない話題だからね、受動喫煙の害。大手マスコミが取り上げないのは、どこからの『圧力』なのかね？

headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20180318-... @YahooNewsTopics

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posted at 14:18:56

#統計仮想世界自体がどれだけ現実世界と違うか(B)は自由エネルギー(=周辺対数尤度の-1倍)のサンプルを動かす平均で定義できるのですが、サンプルを動かす平均の計算は真の分布q(x)をカンニングしないとできないので、自由エネルギーの実現値(およびその近似値)で代用することになります。

タグ：統計

posted at 14:20:24

#統計どちらも議論の詳細を知ると結構大胆なことをやっているので、それらの道具の使用者は、個別の場合ごとの数値的シミュレーションで有効性の程度を確認しておく必要があります。

n=10でも使える場合があるので、「漸近論が基礎なのでnをどんどん大きくする必要がある」と誤解しないように注意！

タグ：統計

posted at 14:23:50

バイオ会社員(´◓◞◒)＜ @yakanifu

#統計以上の補足2がベイズ統計の基礎付けでは非常に重要な部分なのですが、ややこしい話なので結構大変。しかし、理解していない人達はほぼ全員おかしなことを言っているという経験則があります。

特に客観的な事前分布を取ることなどにこだわる人達は確実にベイズ統計の基礎を理解していない。

タグ：統計

posted at 14:28:20

「ワタミを登用する自民党けしからん」ってひさびさに左と意見が合うと思ったら
「自民党を直ちに下野させて緊縮財政、予算削減によって財政再建を行い円の価値を高めて円安を解消しよう！」
って続いてた
「ワタミは手ぬるいもっと徹底的に日本を殺せ」って意味で批判してたらしい

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posted at 14:32:23

#統計我々は1980年の赤池弘次さんの論説を読み直して、「データに基いてモデルを評価する」という考え方に戻る必要があると思います。

ベイズ統計の場合には、予測分布=モデルとする立場と、事前分布φ(w)を含む仮想世界=モデルとする立場がある。事前分布も評価の対象。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 14:33:49

#統計サンプルサイズn→∞でどういうことが起こるかを調べることを統計学では「漸近論」と言います。漸近論に関するちょっとした話については以下のリンク先を見て下さい。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 14:44:05

nana @JapaneseSchool

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

これでマイナス10点。。。こういう教師に対して親ができることって何なんだろう。とりあえず、クラス替えが待ち遠しい。。。次はまともな担任でありますように。。。 pic.twitter.com/W2Jpq0VsEH

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posted at 14:44:34

「安倍じゃなければ誰でもいい」はさすがにどうなのか。僕は石破になるくらいなら安倍のままのほうが圧倒的にいいと思うがのお

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posted at 15:04:22

鈴木みそ @MisoSuzuki

SurfacePro4でしばらく絵を描いていなかったので気付いてなかったが、いつから右クリックのシステムが変更になったんだろう。Photoshopでもクリスタでも右クリックからのペンアクションが全滅。あまりの絶望に声もでない。OS前のバージョンに戻せるかな。

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posted at 15:06:17

＃超算数
算数教育の雑誌の今月号を読んでいたら、図形の包摂関係（包含関係）について語っている箇所があった。 pic.twitter.com/YHHTaDfRtu

タグ：超算数

posted at 15:07:14

＃超算数　　補足説明
「水谷」は水谷尚人
「清水（美）」は清水美憲
「清水（静）」は清水静海
みんな算数教育の偉い人

タグ：超算数

posted at 15:10:58

＃超算数
この人達は小学校だけでなく中学の数学教育の偉い人でもある。悪い意味で小学校と中学校の算数＆数学はつながっている

タグ：超算数

posted at 15:16:24

現在のJulia 1.0の進捗状況についてStefanが説明してる。要するにJuliaの重要な最適化がまだ終わってないけど，これが終われば1.0のα版はもうすぐそこだよと。 discourse.julialang.org/t/1-0-progress...

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posted at 15:21:13

あとコンパイルに時間がかかるっていうのはcore devsももちろん認識してて，1.0にその辺の改善を期待している人もいるかもしれないけど，1.0では言語仕様に集中するみたい。1.0が出た後にその辺の改善に着手する様子。

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posted at 15:26:57

twitter.com/genkuroki/stat...

#統計漸近論についてさらに補足

ベイズ統計とは無関係に、漸近論に関する誤解は、頻繁に使われている統計的手法にも及んでいます。

特に私が深刻な問題だと思っているのは、2×2の分割表における独立性検定の解説が杜撰なことです。続く

タグ：統計

posted at 15:34:49

#統計以下のリンク先のスレッドを少し遡ると、私による数値実験の結果とソースコードへのリンクがあります。 #Julia言語の習得の容易さと高速性に助けられました。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語統計

posted at 15:37:39

#統計深刻な問題だと気付いたのは、あの正しいことしか言いそうにない粕谷英一さんまで、Fisherの正確確率検定が正確な確率計算に基づいた検定であることを当然の前提とし、近似に過ぎないことを理由に小サンプルサイズでのカイ二乗検定を強くdisっていたからです。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:51:47

#統計実際には、Fisherの正確確率検定では、周辺度数が全て固定されているという非現実的な場合に状況を制限して確率を正確に計算しているだけなので、現実的な状況での確率を正確に計算しているわけではありません。

Fisherの正確確率検定は決して正確ではない。

タグ：統計

posted at 15:52:33

思いがけず @genkuroki 様の無料講義を拝聴することになり、大変勉強になりました。実は理解が怪しい点もまだ残っているのですが、一旦離脱します。

タグ：

posted at 15:56:20

Jupyter notebook繋がりというか、JuってJuliaのことなの？という感じで深みにハマっている。。。 pic.twitter.com/poFK4n915g

タグ：

posted at 16:00:09

#統計一方、ピアソンのカイ二乗統計量Σ(O-E)^2/Eに関するカイ二乗検定では、周辺度数がどのように固定されていてもされていなくても通用する漸近論(Wilksの定理)を通して、確率を計算します。

タグ：統計

posted at 16:02:40

#統計

非現実的な仮定のもとで正確に確率を計算するFisherの正確確率検定

と

現実的なゆるい仮定のもとでも成立している漸近論を使って近似的に確率を計算するカイ二乗検定

のどちらが優れているかは数値実験などで確認してみないとわからないことです。

タグ：統計

posted at 16:02:42

#統計実際にはそう簡単にわからないことを、「Fisherの正確確率検定は正確であり、カイ二乗検定は近似なので、前者が使えるならそうするべき」と言ってしまうと、一挙に非科学的な方向に突っ走ってしまうことになります。

わからないことを認めて地道に確認しようとすることが科学の基本。

タグ：統計

posted at 16:02:44

残り70件のツイートを見る

#統計私による数値実験の結果は以下の通り。

* 現実的な状況ではFisherの正確確率検定はひどく不正確である。p値の値が著しく大きな値になる。

* 比較的小さなサンプルサイズでもカイ二乗検定の確率計算は相当に頑健であった。

計算量を増やして不正確なFisherの正確確率検定を使う価値は低い。

タグ：統計

posted at 16:07:07

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

Found Jupyter version 4.4.0:。。。。
Installing Julia kernelspec julia-0.6
までは来た。

タグ：

posted at 16:09:34

#統計おそらく、論理と証拠ではなく、伝統と権威を優先する人達は以上の結論を曖昧な理由で拒否すると思われます。

理学部数学科では、「広く参照されている教科書にも誤りがあるので、自分で再構成してから使いなさい」と徹底的に教わるのですが。私はずっとそういう文化の中にいる。

タグ：統計

posted at 16:10:13

Freak Zappa @kuroi_tora

ドイツで辛淑玉が講演会でデマ拡散。
それを冷静に批判した素晴らしい記事。
是非皆さんにご覧いただきたい。

ドイツ二都市で開催された講演会で福島に関するデマを拡散
fukushima.factcheck.site/life/1497

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posted at 16:10:53

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#統計 2×2の分割表の独立性検定では、G検定(対数尤度比検定)もよく使われています。しかし、私の数値実験(上の方のリンク先のスレッドを参照)によると

* サンプルサイズが小さめのとき、G検定が算出するp値は著しく小さくなる場合がある。

G検定は有意差を出すためのズルに使えそうです。

タグ：統計

posted at 16:14:46

Jupyter notebook 起動して、コード入力する画面は出たけど、グラフとかは、、、
まだよくわからないな。
とりあえず先人の例を入力してみている。。。 pic.twitter.com/PviueS9yoi

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posted at 16:16:03

#統計だから、サンプルサイズが小さいときに、カイ二乗検定よりもG検定をすすめる人がいたら、私は「この人はわかっていない」と判定します。

さらに奇妙なことに、不正確なFisherの正確確率検定をよく近似するようなカイ二乗検定の補正法まで開発されていたりする。

タグ：統計

posted at 16:18:19

#統計典型的な場合は以下のリンク先のプロット。平均サンプルサイズがn=50の場合。

G検定ではp値が5%以下になる確率は7%程度と高い。

Fisherの正確確率検定でp値が5%以下になる確率は2.7%程度と低い。

カイ二乗検定ではp値が5%以下になる確率は4.4%程度で結構正確。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 16:26:49

#統計上の例はポアソン分布×4で生成した大量のサンプルによる数値実験の結果ですが、多項分布、二項分布×2でサンプルを生成した場合でも同様です。

タグ：統計

posted at 16:32:41

#統計以上の話も

n→∞での数学的結果を現実に応用する場合には各場合ごとに有限のnにおける確認が必要である

という一般論の特別な場合です。

十分に確認せずに、教科書に書いてあることを認めて使うという「伝統と権威に従う非科学的な態度」は厳しく否定されるべきだと思います。

タグ：統計

posted at 16:32:59

あ、グラフ出たな。Pkg.addのところでダメだったのか。Pkg.buildして通った。 pic.twitter.com/LX2q483iy3

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posted at 16:41:25

#統計 2×2の分割表の独立性に関するカイ二乗検定がn=50程度でも相対的にG検定やFisherの正確確率検定よりも頑健に見えることは、実際に数値実験してみるまで全然知らなかったことなので、#Julia言語で計算しているとき非常に楽しかったです。

タグ： Julia言語統計

posted at 16:41:55

こうなると、Goでなんかするより、Juliaとか勉強したほうが、、という指向になっちゃってるな。別にJuliaやるのは良いんだけど、何かを作れる、っていう状況にならないとマズいのも確かなんで、少し悩ましい。
スキルを支える脳の機能で思わぬ部分に問題あるのでcoding方面でそれを知りたい。

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posted at 16:44:35

#統計注意：この話題をふると、小サンプルサイズで生じる強い離散性(可能な値が少数になること)が原因でFisherの正確確率検定が不正解に見えているのではないか、のような感想が出て来るのですが、それは完全な誤解なので注意して下さい。

Fisherの正確確率検定の前提が非現実的なことが問題。

タグ：統計

posted at 16:46:10

須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama

その際、知らない言語より、多少でも知っている言語のほうが、「以前はできたのに、あれ？」という気付きがわかりやすいということ。

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posted at 16:46:30

最近は機械学習ライブラリがとても充実しているので，適当に引っ張ってくるだけで１発目の結果を出せる手軽さがありますね．ただ，モデルや最適化の落とし込み方を習得していないがために，痒いところに手が届かずムズムズしている人はたくさん見ました（笑 twitter.com/hoxo_m/status/...

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posted at 16:49:11

Yossy @Yossy_K

.@Susurronis 何かを「やれ」って言ってるんじゃなくて、余計なことを「するな」って言ってるんだから、むしろ無駄な仕事が減ってwin-winと違うのかな。 togetter.com/li/1209758#c47...

「少しも贅沢ではない学校の先生へのお願い」togetter.com/li/1209758 にコメントしました。

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posted at 17:20:54

海老 @evil_empire1982

@yoriyuki 最近、黒木先生が、赤池先生や渡辺先生に倣えば、ベイズｖｓ頻度主義なんて対立は解消されるというお話を盛んにされてますね。（そういえば、その赤池先生の文章もハッキングが引かれていた）

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posted at 17:33:56

optical_frog @optical_frog

訳したYO: サイモン・レン=ルイス「イギリス緊縮の経済的・政治的コスト」 wp.me/p1ydPE-8ck

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posted at 17:34:51

ナカイサヤカ @sayakatake

未だに「学校の勉強ができなくても大工さんとかになれば」ってのんきなことを言ってる高齢者がいるけど、実家を建ててくれた棟梁は、「バカには大工は無理」って言い切ってたよ。「学校が好きじゃない」のと「勉強ができない」のは全然違う。

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posted at 17:47:02

Yuki Nagai @cometscome_phys

kurashiru［クラシル］ @kurashiru0119

Juliaで学ぶタイトバインディング模型とトポロジカル物質、シュレーディンガー方程式から始めていて、あえて第二量子化表示を使わないでトポロジカル物質まで行く予定。今のところグラフェンまで。次あたりにトポロジカル物質に行きたい github.com/cometscome/Tig...

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posted at 17:53:30

『ジューシー自家製サラダチキンの旨味だれかけ』

リードプチ圧力調理バッグについてもっと知りたい方はクラシルをチェック！
ご質問はアプリまで◎
Sponsored by ライオン株式会社

#プチ圧力調理バッグ pic.twitter.com/Yy28iNYJnG

タグ：プチ圧力調理バッグ

posted at 18:00:36

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じゅうふ @zyufu_0tuka

Juliaとか知らない言語ばかりだ…

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posted at 18:11:29

酔いどれ自由狂人 @drunk_freedom

twitter.com/kikumaco/statu...

石破は反金融緩和論者なので特にまずい。

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posted at 19:26:39

春の仙台を歩けば、虎の欠伸。 pic.twitter.com/IrBWLdT05d

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posted at 19:44:21

ふぃーゆ @wxy40

金子洋一神奈川20区（相模原市南区、座間 @Y_Kaneko

なぜ僕らはJuliaを作ったか（翻訳） - 丸井綜研 marui.hatenablog.com/entry/20120221...

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posted at 20:07:56

官僚への政治によるコントロールは不可欠だと考える。
この記事中で「霞が関の根本的な問題は『政治化』していることにある」と発言している明治大の田中秀明氏は実は財務省出身。私にはドサクサに紛れた財務省擁護にしか聞こえない。➡︎だれが政策をつくるのか www.nikkei.com/article/DGXMZO...

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posted at 20:13:44

数値計算用のライブラリを使うと速くなるから、forループを使った比較は実用上あまり意味がない、というのは理解できんなぁ。 pic.twitter.com/7nfFWYcmEQ

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posted at 20:21:58

常微分方程式ならライブラリ使って解けるのかもしれないけど、偏微分方程式ならそうじゃないだろうし、forループの速さは数値計算する上で重要。そもそも常微分方程式を解くというのは、forループの比較のためにやってるのであって、ライブラリを使うと速くなると言われてもそらそうやろとしか。

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posted at 20:34:51

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

こちらの記事に自分の記事が引用されていたので

Pythonを使った数値計算のコツ
qiita.com/shohirose/item...

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posted at 20:36:41

@ceptree 引用の意図がわかんないですね(´⊙ω⊙`)

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posted at 20:47:49

雇用が改善して来ている流れが反転することを恐れている人達が気にしている現実的なリスクは、野党が政権を取ることではなく、自民党内の「反アベノミクス」派が総理大臣になること。

財政引き締め+反金融緩和路線の合わせ技は非常に怖い。

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posted at 20:50:27

@MathSorcerer うーん、そうなんですよね。Qiitaにコメントするか悩みます。。

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posted at 20:55:08

積分定数 @sekibunnteisuu

.@hateuglydqn 文化庁が漢字の止め、ハネ、ハライは厳格でなくてもいい、と言っているのにtwitter.com/JapaneseSchool...　こうなっているのですが・・・ togetter.com/li/1209758#c47...

「少しも贅沢ではない学校の先生へのお願い」togetter.com/li/1209758 にコメントしました。

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posted at 21:10:20

@ceptree @MathSorcerer 何はともあれ、保存して記録を残しておくことが大事。

Pythonユーザーって非常に多いんですかね？そちら方面からおかしな反応が多い。

Juliaが他言語との(特にPythonとの)連携を重視しているのはCythonの開発者のアドバイスの影響だったはず。トップレベルの人達は互いに良い影響を受けあっている。

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posted at 21:13:45

猫村ゐき (Nekomura Wiki) @lll_anna_lll

@genkuroki @MathSorcerer Qiitaはその辺は優秀で、全て編集履歴が残ってるようです。かなり加筆されているみたいですね。Pythonはライブラリが豊富な所が強みなので、気持ちはわかるんですが、数値計算をする上で、Pythonのforループが遅いというのがボトルネックというのは変わりないですね。普段自分もそれで困ってるので。笑

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posted at 21:23:20

Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara

日本のベイズ統計学のご本出している統計屋さんたちはベイズ統計学を完全に理解しているものかと思っていたのだけど、案外理論についてはまだ勉強中って人が多くて、そんなら一緒に勉強したいなあという気持ち。

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posted at 21:39:49

関空から石垣島の機上で少し真面目にjuliaの練習を開始。とりあえずは、IDEよりも、IJuliaのnotebook()やterminalでREPLそのものから始めた方が良さそう。MATLABユーザの自分には、Pythonよりも違和感が少ない。#julialang pic.twitter.com/CSL80zgDNz

タグ： julialang

posted at 22:18:34

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しいな @_IVIVII

数学と物理学の本もボチボチ読み解き進めて、
春からもうちょっとパゥワァップしたい。

今書いてるシミュレーション・コードも、
Julia で書いたり可視化ライブラリ入れ替えたり、
色んなことやりたい半月。

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posted at 22:37:00

だきやま a.k.a. @dakiyamasan

ワイもjuliaやろうかな・・・

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posted at 22:39:03

@termoshtt odeintの中身はFORTRANのライブラリみたいなのでどうあがいてもPythonで勝てないですよね。
github.com/scipy/scipy/bl...

>この言説自体に異議が無いならあんまり突っ込んでも生産的な議論はできないかと…
そう思ってQiitaのコメントはせずにtwitterで愚痴ってた次第です。。 pic.twitter.com/4ijVS3on7z

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posted at 22:41:14

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あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

中身のわからない高速で信頼性の高いライブラリを使うか、自分で実装した低速で信頼性の低いコードを使うか。まぁ"実用的"には前者なんだろうけど、前者を使ってばっかりだったら、前者をつくれるようにはなれないという。

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posted at 22:52:13

放射能デマは福島差別だというのは、よほどいろんな人たちにとって「痛い」話のようですね。でも、そんなことはわかってる人たちにはわかっていたことだし、今これを読んで「そう言われればそうだな」と思ってくれる人もいるだろうしね。それでも反発する人たちは「やましいところ」があるのでしょう

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posted at 22:54:03

Taku @Less_role

juliaのパッケージインストールやたら遅いんだけどこれが普通なんだろうか

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posted at 22:54:37

@Less_role 現在(Julia 0.6)のパッケージマネージャは設計に問題があったので，設計から見直されて次期バージョンではかなり高速になる(なった)と思います。

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posted at 23:00:09

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羽生理恵 @yuzutapioka

フーー💦(疲

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posted at 23:00:42

@ceptree @termoshtt つまんない話はスルーで良いと思います。

微分方程式の各種solverのレビューについては

www.stochasticlifestyle.com/comparison-dif...

が結構楽しいです。 #Julia言語

JuliaのDifferentialEquations.jlパッケージは巨大過ぎて自分ではレビューする気に全くなれない。

タグ： Julia言語

posted at 23:01:15

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へのk @mass_math_heno

｢ネタバレするとメガネかけてる方が勝つ｣というニコ動のコメを嘲笑うかのように羽生永世七冠が対局中にメガネを外す回

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posted at 23:04:40

@genkuroki @termoshtt これ遅延微分方程式がMATLABはFairとPoorで、JuliaはExcellentになってますが、ホントですかね？笑また試してみたいです。

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posted at 23:05:32

@ceptree @termoshtt ODEの話題でも何でもないのにODEの話題にするのはおかしいのですが(ごめんなさい)、微分方程式ソルバーの世界の半年くらい前の様子のまとめがあるのはちょっと有難い。

#Julia言語のDifferentialEquations.jlは半年前からかなり変わっている。

タグ： Julia言語

posted at 23:06:56

@ceptree @termoshtt そういうのは有難いです。

微分方程式自体、数学的に多彩で相当にめんどくさい対象なので、どういう種類の解説があってもありがたいです。

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posted at 23:08:46

@genkuroki @termoshtt 遅延微分方程式はかなり情報が少ないので、また記事かけたらなとは思ってます。

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posted at 23:11:24

じょんすみ @M1dnightSecret

juliaを弄ってみようとしてソースコードのファイルパスを指定するも読み込んでくれなくて、その原因を調べてたら区切り文字は"\\"でなくてはならないとわかり、「プログラミングやるならwindowsはナシ」という風潮の裏付けを一つ掴んでしまった思いだ

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posted at 23:15:35

トッチ @Totti95U

Cavity Flow.
上面に動く蓋がある閉じた水槽のシミュレート。色が圧力。矢印が水流の大きさと方向です。 pic.twitter.com/BLbLgwVmln

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posted at 23:15:57

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仲正昌樹氏のブログの私に関する部分を読んでいるけど、罵詈雑言が多くておもしろい。俺はマゾなのかなあ。
マジで毎日引用ツイートしようという気になる。
＃ポストモダン　＃現代思想

タグ：ポストモダン現代思想

posted at 23:35:07

しかし読んでいてツッコミをむしょうにいれたくなる。
現代思想「漫才」というのも有りだなあ。

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posted at 23:37:20

仲正昌樹氏の連載では山川賢一氏に関する執拗な罵詈雑言が圧倒的に多い。
私に関する箇所は去年の年末からで、まだ三回分しかないし、１回分の文量が短いから、引用してもすぐに終わってしまいそう。
＃現代思想　＃ポストモダン

タグ：ポストモダン現代思想

posted at 23:41:46

正直な話として「ライブラリの使い方の解説だけ」だと読んでもちょっとがっかりすることが多い。そこから一歩以上踏み出すと面白くなると思うんだが。

例：自前の実装とライブラリの比較

例：ライブラリを使って計算している対象自体が面白いときにはその解説

例：原理の解説付き

などなど

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posted at 23:41:54

棚瀬(TANASE Yasushi) @tanaseY

世界の将棋まつりで四一郎先生にタイ将棋マークルックのルールを教わって序盤だけ指してきた。要はチェスのクイーンをどうぶつしょうぎのゾウに、ビショップを銀に変えた上、ポーンの昇格がゾウという、圧倒的に駒を弱体化したチェス。駒が弱すぎて詰むイメージが全く出来ないゲーム。 pic.twitter.com/32zTGRmjqq

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posted at 23:50:24

棚瀬(TANASE Yasushi) @tanaseY