黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2019年08月/Page 22

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

品質的に宝飾品不適とされて廃棄される宝石をみんなで楽しもう、みたいなクラウドファンディングに突っ込んだら、9000円でいっぱい届いた。正直どこが不適かわからない。 pic.twitter.com/jcSaJNo1MQ

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posted at 00:03:07

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

@OokuboTact @sekibunnteisuu #超算数 CIE局長はCIE教育部門の政策に懐疑的だったのですが、教育部門のトップは我々もアメリカで様々なレヴェルの初等教育を受けているが日本の水準ほど高いものはないと報告。これは、日本の水準は実際の児童には高すぎるだろうという意味です。

タグ：超算数

posted at 00:17:42

ぢたま某＠燃え尽き症候群 @ditamabow

@OokuboTact @sekibunnteisuu #超算数教育部門のトップとルーミスさんという人なんですが博士号持っています。ユアーズさん、ヘファナンさんもそうですが、皆軍人ではなく民間の専門家です。

タグ：超算数

posted at 00:24:44

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あの、もしかしてみんな柔らかいのを想像してるかもしれないけど、硬いからね？普通のとあんまし差はないからね？

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posted at 02:19:29

戌一いぬいち @inu1dog1

ついにスリーピースバンドへ。
日々その狂気の度合いは増して行き、私はもはや、無心でカメラを向けるしかないのである。 pic.twitter.com/xwWSC7Fgjl

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posted at 03:52:19

ゆうきまさみ @masyuuki

海でする競技は小笠原とかでやってはどうだろうか。東京だし。

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posted at 08:04:45

誰か河野太郎にリフレーション政策をレクチャーしてあげてください。財政再建は「悪」だということを知ってもらわないと

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posted at 08:31:11

Tsuyoshi Miyakawa @tsuyomiyakawa

これ正解とされる
Alexandraの愛称は（Alex）である、
という回答ですが、論理的には不適切ですよね。
Alexの愛称がAlexandraやAlexanderに使われるからといって、Alexandraの愛称が何かはわからないので。AlixとかAllie等もあり得てしまいます。
headlines.yahoo.co.jp/article?a=2019...
bestnicknametees.com/girls-names/le...

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posted at 08:56:34

今日も書きます。福島で行われている甲状腺検査は医療倫理・医学研究倫理に反するもので、大規模な人権侵害です。これまでに甲状腺がんが発見された200人は「検査の被害者」です。生涯の補償を約束して検査を取りやめるべきです。「論座」に寄稿しています。ご一読ください
webronza.asahi.com/national/artic...

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posted at 09:49:17

甲状腺検査問題について、マスコミやジャーナリストの反応が「ない」のは問題です。特に「リベラル」と目されているジャーナリストのみなさん、あなたがたのことです。大規模な人権侵害だというのに見て見ぬ振りですか？リベラルは死にましたか？ジャーナリストとしての矜持はどうしましたか。ぜひ

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posted at 09:51:26

名指していきます。江川紹子さんとか荻上チキさんとか石戸諭さんとか、甲状腺検査問題は無視ですか？これほどの大問題を無視するんですか？

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posted at 09:52:45

らむかた(Xe) * @Mt_Hyotan

ちなみに俺は末尾「０」だったんだけど、とりあえず偶数扱いでよいよね。f(^_^) twitter.com/Ra_koyama/stat...

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posted at 10:11:28

らじうむ小山_PPPMP @Ra_koyama

@Mt_Hyotan そこで超算数が出るのかいｗ

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posted at 10:13:19

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@kuri_kurita

これこそ過去の公害や薬害に匹敵する「ジャーナリストがんばってくれ」案件だと思うのだけど、原発事故で一発当てようとしたようなのはみんなトンチンカンな方に行っちゃって、そうでない人たちも敢えて火中の栗を拾わずだかなんだかで、結果として被害の拡大に貢献してんの。
twitter.com/kikumaco/statu...

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posted at 10:39:12

@kuri_kurita

そのうち世間的には“右”とみなされているようなメディアがまず取り上げたりして、その結果ますます“左”（を自称する連中）が拗らすところまで見えるような気がして…😖

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posted at 10:42:09

Antoine Fabri @antoine_fabri

#julialang in #rstats , wrapping package JuliaCall with package doubt (experimental).

remotes::install_github("moodymudskipper/doubt")

Readme and code :
github.com/moodymudskippe...

I think I could do the same with python, shell, sql ... pic.twitter.com/yh85GORaEH

タグ： julialang rstats

posted at 12:07:00

Luciano Resende @lresende1975

@ProjectJupyter has just published Jupyter Notebook 6.0.1. Use `pip install --upgrade notebook` to install/upgrade your environment. More details about the release is available on the release notes jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/chan... #jupyter #notebooks pic.twitter.com/aT7FocG67y

タグ： jupyter notebooks

posted at 13:19:18

名取宏（なとろむ） @NATROM

がん検診の疫学において「過剰診断overdiagnosis」という用語は「偽陽性false positive」とは区別されます。マンモグラフィーで、がんを疑うしこりが見つかり、いろいろ検査して結果的にがんと診断されなかったケースは、偽陽性であって過剰診断ではありません。

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posted at 13:42:08

積分定数 @sekibunnteisuu

#超国語
動画がありました。26分頃からです
gyao.yahoo.co.jp/title/%E6%95%9...

タグ：超国語

posted at 13:42:28

名取宏（なとろむ） @NATROM

過剰診断は、生検で確かにがんだと診断され、手術や抗がん剤治療を受け、術後の病理検査でもがんであったことが確かめられているケースの中にも含まれます。マンモグラフィーによる乳がん検診でがんだと診断された中の20～30％ぐらいが過剰診断です。

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posted at 13:42:41

名取宏（なとろむ） @NATROM

参考文献はこのあたり[ www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20413742 ]。過剰診断と偽陽性は、混同しやすいですが、区別しましょう。 pic.twitter.com/XsbTFsioR3

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posted at 13:43:51

松永和紀 @waki1711

WHOのリポートをざっと見たけど、「飲料水中のマイクロプラスチックは今のところ、健康への懸念を示す根拠はない。でも、より詳しい調査が必要」という感じの内容。リポート本体はこちらapps.who.int/iris/bitstream...→→www.cnn.co.jp/fringe/3514160... @cnn_co_jpさんから

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posted at 14:33:44

Juliaのコンパイラは結構Juliaで書かれています。
github.com/JuliaLang/juli...

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posted at 16:01:02

番ねこ @portercat_ldn

Introducing templates for Jupyter widget layouts by Bartosz Telenczuk medium.com/p/introducing-... jupyter notebookだけでウェブサイト作れる気がしてきたな

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posted at 16:02:40

Rで、Juliaでいうところのx .+ y'はどう書いたらいいんでしょう。xとyはベクトルです。

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posted at 16:06:40

これだと怒られが発生するんです… pic.twitter.com/TX5nf9fduR

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posted at 16:09:55

テラモナギ @teramonagi

@bicycle1885 こんなん？
> x <- 1:3
> y <- 4:6
> outer(x, y, `+`)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 5 6 7
[2,] 6 7 8
[3,] 7 8 9

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posted at 16:12:08

@teramonagi うおーこれっぽいです！outerって第3引数とれるんすね。ありがとうございます。

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posted at 16:14:46

テラモナギ @teramonagi

@bicycle1885 本件に関しましてはJuliaの方が圧倒的に美しい見栄えであることは否定しませんぞ！！！

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posted at 16:15:50

@teramonagi つまりJuliaはRより圧倒的に優れているということですね！私もそう思います！！

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posted at 16:18:26

Integrable Systems, @integrablesys

Did you know that a well-known Japanese #mathematician Hidehiko Yamabe was born in 1923 #OnThisDay? To celebrate, read for free on the Yamabe problem at rdcu.be/bPgJN @genkuroki @Paul_Painleve @chibaf @adhara_mathphys @tks392
Link made using HT ➡️mobile.twitter.com/OpenScienceR/s... pic.twitter.com/G9jbqENons

タグ： mathematician OnThisDay

posted at 16:32:16

蒼き夜に @aokiyoruni

福島での一部開催に懸念って、事故後そこに人が普通に住んでいるのにも関わらず東日本駅伝を潰そうとした山本太郎みたいなものですね。

韓国原発事故の影響を問題提起｜NHK 首都圏のニュース www3.nhk.or.jp/shutoken-news/...

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posted at 16:42:28

#統計簡単のため、説明変数x、目的変数yの線形回帰の数学的モデル

(M) y = a + bx + ε, ε～Normal(0,σ)

を考える。残差εは平均0分散σ²の正規分布に従う確率変数。回帰で決まるパラメータはa,b,σの3つ。このモデルの最尤法での解におけるa,bは最小二乗法で得られる係数と一致。

続く

タグ：統計

posted at 16:46:39

#統計続き

仮にサンプル(x₁,y₁),(x₂,y₂),…,(x_n,y_n)が

y = a₀+b₀x+ε₀, ε₀は平均0の確率変数

という真の法則で生成されており、ε₀は正規分布に従っているとは限らないと仮定する。

真の残差ε₀の分布が正規分布でなくても、正規分布モデル(M)でそれなりに推定可能です。続く

タグ：統計

posted at 16:46:42

#統計真の残差ε₀の分布が正規分布でなくても、正規分布モデル(M)と最尤法によって真の値a₀,b₀の推定値a,bが得られ(最小二乗法による推定値に等しい)、サンプルサイズn→∞で真の値に近付きます。

しかし、有限のnでは誤差が無駄に大きくなってしまう可能性が増えます。

タグ：統計

posted at 16:46:42

#統計このように、真の分布が正規分布でなくても、正規分布モデルでそれなりに推定できることはあるのですが、誤差が無駄に大きくなってしまう可能性があるので、サンプルから正規分布以外のモデルが適切そうだと分かったら、正規分布以外のモデルを使った方がより高い精度での推定が可能になります。

タグ：統計

posted at 16:46:43

#統計「OLSは最良線形不偏推定(BLUE)であること」を知っている人は「それ以外の推定法の方が良い場合がある」と指摘されると「あれ？なんかおかしいぞ」と思うかもしれませんが、「線形性」の条件が強過ぎるので、その条件を外せばOLSは必ずしもベストの選択肢ではないのです。

タグ：統計

posted at 16:46:43

#統計【もし仮に各説明変数の分布が正規分布なら、その線形和でモデル化される予測値の分布も正規分布になる。】

「最小二乗法による線形回帰は正規分布モデルによる推定と同じ」は「残差を正規分布で記述するモデルによる推定と同じ」という意味です。続く

twitter.com/sakata_ryuji/s...

タグ：統計

posted at 16:46:45

#統計続き。だから、説明変数xが x～Normal(μ₁,σ₁) となっているという設定を考えることは、「最小二乗法による線形回帰は正規分布モデルによる推定と同じ」という話と関係ありません。

twitter.com/sakata_ryuji/s...

タグ：統計

posted at 16:46:45

#統計真の残差が多数の原因をランダムに足し上げた結果になっていれば、中心極限定理より、正規分布に近い分布になる可能性が高まります。

しかし、実際にそうなっているかどうかは、実際にサンプルを見てみないとわからない。

いずれにせよ残差の問題。

タグ：統計

posted at 16:46:47

#統計実際には、残差がどういう分布に従うかが不明なだけではなく、

y = a + bx + (残差)

とは異なるモデルの方がより現実をうまく記述している可能性もある。

目的に応じてどこまで「丼勘定」して良いかによってやるべきことが変わって来る。

タグ：統計

posted at 16:46:47

#統計未知の真の分布をぴったり含む有限個のパラメータで記述できるモデルが得られるという想定は非現実的。

真の分布との一致性が不明のモデルによって近似的な推論を行うことのみが現実には可能。

仮説検定や区間推定でも使用する数学的モデルが現実をうまく近似していなければ大外しする。

タグ：統計

posted at 16:46:48

#統計

真の分布に一致していない確率モデルで推定を行うことはいつでも可能。

ただし誤差が大きくなるかもしれない。

95%信頼区間についても信頼区間を求めるために使ったモデルによる近似がうまく行っていなければ、その「95%」という数値が誤差が大きくて現実世界で意味を持たないかもしれない。

タグ：統計

posted at 17:27:27

蒼き夜に @aokiyoruni

あと、そこに住んでる多くの人は放っておいて、海外で「東京の水道は汚染されてる。あぶないオリンピック」みたいに言ってたおしどりマコとも似てますね。togetter.com/li/1297509

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posted at 17:29:02

Massimo @Rainmaker1973

The ocean is a place of constant dynamic movement and different species have different ways to move in the sea. While bivalves are fairly sedentary, by comparison, some of them have evolved to move at a quicker rate. This is how: buff.ly/2Zo8aZM pic.twitter.com/XbCYrQnK39

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posted at 19:15:57

浜之化猫 @hamanobakeneko

シウマイタワー pic.twitter.com/hTNKVe8PR4

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posted at 19:16:07

Stan (bayes.club/@mc @mcmc_stan

AstraZeneca SponsorTalk by Avid Afzal describing how Stan is used in AstraZeneca (e.g. handling missing and censored data, multi-layer models, etc) pic.twitter.com/SkaZmWDhrt

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posted at 19:49:18

Stan (bayes.club/@mc @mcmc_stan

Bayer Sponsor Talk by @druau describing how Stan is used in Bayer pic.twitter.com/kJ1ry2hfKD

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posted at 19:59:18

松浦健太郎 @hankagosa

製薬会社ではStanがかなり使われているようで安心した。観測範囲だと本は買ってても使ってるという話をあまり聞かないので。(単に僕が引きこもりがちという話もある)

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posted at 20:03:17

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もにゃゐずみ @Monyaizumi

画力の上がらなさを嘆きそうになったら、葛飾北斎の波を見るといいです。
左から44歳、46歳、58歳、72歳 pic.twitter.com/wGWmBqkC1H

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posted at 20:44:14

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ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

#統計添付動画中のヒストグラムと「箱ひげ図」を比較すると、「箱ひげ図」によってサンプルの様子をどのように

誤解

する危険性があるかについてもよくわかる。

twitter.com/miyamath84/sta...

タグ：統計

posted at 21:03:42

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洋書のベイズの方，ラプラス近似的概念出しているんだけれど，力技で不等式を評価して最後の謎の不等式があたかも自明になってるので色々辛い

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posted at 21:14:09

前田敦司 @maeda

記録的な低失業率に対しては『人口が減って（or退職が増えて）労働供給が減ったから』と言いつつ、
記録的な就業者増加に対しては『生活が苦しくて働く人が増え、労働供給が増えたから』と言う人がいますね。わかりやすい矛盾。

供給要因だけで語るのは無理筋。需要増は無視できない。

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posted at 21:22:24

#統計「最小二乗法による線形回帰は正規分布モデルによる推定の一種である」と言うと、「データが正規分布していなければ使えないのか！」とか「OLSはBLUEであり、データが正規分布しているか否かは関係ない！」のようなトンチンカンな反応が返って来易い理由は何なのか？

タグ：統計

posted at 21:33:07

#統計添付画像はすでに「よろしくない信頼区間の説明」の事例として引用済みの

東京大学教養学部統計学教室『統計学入門』

より。

線形な推定量が極めて特殊なものであることにも触れないと、読者の多くが誤解してしまうと思う。 pic.twitter.com/YR0NryCrWR

タグ：統計

posted at 21:51:15

#統計箱ひげ図は分布が単峰型になっていない場合には誤解を招くプロットの仕方だと思う。

コンピューターによる情報量が大きめのプロットを気軽にできるようになった現在では好んで使い続けることにどれだけのメリットがあるのか疑問。

昔からみんな使っているから、使い続けたい？

タグ：統計

posted at 21:56:46

#統計数学をちょっと知っていれば、線形性がものすごく強い条件だとすぐにわかるのだが、本当は恐ろしく強い仮定を

【他の線型推定量～をとろう】

とさらりと書いてしまうと、多くの人が騙されてしまうのではないか？

よく使われている教科書がこんな感じなせいで誤解が増えているのでは？ pic.twitter.com/hdTm2r4SQe

タグ：統計

posted at 22:03:14

#統計正しい知識

* 最小二乗法は本質的に正規分布モデルである。

* 現実世界で残差の分布が正規分布と大きく違う場合には、最小二乗法を使った線形回帰の誤差が無駄に大きくなるだろう。

* 正規分布モデル以外に統計モデルは無数にある。

タグ：統計

posted at 22:06:23