黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2019年09月/Page 14

#統計信頼区間がモデル依存であることを第一に強調しない悪習は

「サイズ30～50のサンプルが母集団中の5～3%の例外を1つも含まない確率は20%を超える」

というようなことを考えずに、機械的に区間推定して何も不安を覚えない人達を大量生産している。

そして、サンプル以外の情報の参照も大事。

タグ：統計

posted at 00:01:28

#統計関連

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 00:03:53

#統計関連

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 00:05:00

タクラミックス @takuramix

IT担当相でありながら、自分が何を言っているのか分からない人が晒し者になってる地獄絵図…誰か止めてあげて。 twitter.com/mainichi/statu...

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posted at 00:05:18

学級王国は、最近は否定されたようだが、学校王国の存在は否定すべくもないよね。

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posted at 00:06:17

RochejacMonmo @RochejacMonmo

「一点刻みではない多様な入試を」もミスリード。現在の大学入試は、国公私の大学全体で見ても、また個別の大学で見ても、様々な入試日程を利用して多様な学生を選抜している。すでに十分多様だ。私個人はむしろもう少し日程を絞って、要求する学力レベルに共通性を持たせてもよいとさえ思うほどだ。

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posted at 00:08:08

数学女子 @phasetrbot

twitter.com/ubeyuto_GAG/st... 汎関数、xを固定しているのではなく、しいて言えば初めから考慮に入れていないし、単純に関数を変数とする関数というしているだけなので何か根本から勘違いをしている。

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posted at 00:08:09

たややん⚖ @tayayan_ts

須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama

私も、色々な局面図をツイートしていますし、多分これからもするんじゃないかなって思います。
訴えられたら、精一杯戦って、棋譜等に関する法律解釈、判例の発展に寄与したいと思います！

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posted at 00:41:02

これはせいぜいMCMCが変な挙動になってないか確認するくらいのもので、これでモデルの妥当性は判断できないです。

>事後予測分布を算出して、現在のデータが自分のモデルから再現できることを示す twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 00:44:00

非公開

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posted at xx:xx:xx

#統計添付画像は

www.slideshare.net/KojiKosugi/201...

より。適切な文脈で適切な意味で「真の分布」とか、「ベイズはパラメータが分布してる」と言うことには問題がないので、結局のところ理解しているかどうかが問題なのだと思います。

添付画像に引用した部分はトンデモ。続く

twitter.com/kosugitti/stat... pic.twitter.com/iTfZDFM2Ay

タグ：統計

posted at 09:44:58

#統計「ベイズ統計ではパラメーターが確率分布していると考える」の正しい意味の解説。

ベイズ統計で使う数学的モデル内部では、確かにパラメーター付き確率分布のパラメーターが確率分布していると考えます。

パラメーターの確率分布で計算された確率はモデルの仮想世界における値になります。

タグ：統計

posted at 09:44:59

#統計添付画像は既出のスライドより。

事後分布から読み取れる確率は「p値のように仮想世界の非現実的な値ではありません」と書いてある！

事後分布はモデルの仮想世界の非現実的な確率分布なのでこの主張はトンデモレベルで間違っています。 pic.twitter.com/nHTEe840GB

タグ：統計

posted at 09:45:01

#統計要するに、確率分布のパラメーターに関する事後分布はモデル内の仮想世界に作成された非現実的な確率分布であることを強調した上で、「ベイズ統計ではパラメーターは確率分布する」ということには何の問題もありません。

しかし、モデルと現実の区別を撤廃するとトンデモ化する。

タグ：統計

posted at 09:45:02

#統計科学的説明よりもトンデモの方をわかりやすく感じる人達が結構沢山いるというだけの話だと思います。

ベイズ統計の仕組みを納得することは本質的に難しい内容を含んでいると思います。本当は難しいことをトンデモで代替して「わかりやすい説明」とするのはまずい。

twitter.com/kosugitti/stat...

タグ：統計

posted at 09:45:03

#統計その通りです。本質的に間違ったことを繰り返し心理統計の世界に広めていると思います。

twitter.com/kosugitti/stat...

タグ：統計

posted at 09:45:03

#統計心理学に限らず「俺理論の中では」というスタイルの議論をすることは普通に許されています。

しかし、合理的であろうとしている人達は「俺理論の中では〇〇となるので、〇〇は正しい」とは決して言いません。「俺理論」そのものの妥当性を問題にする。続く

twitter.com/kosugitti/stat...

タグ：統計

posted at 09:45:04

#統計俺理論に基いた俺確率モデル+俺事前分布とデータから計算された俺事後分布によって確率を計算して「〇〇が正しい確率は99%以上である」という結論を出して、「この99%はp値のような仮想世界における非現実的な確率ではない」などと言ってしまうようでは、単なるトンデモさん扱い確定でしょう！

タグ：統計

posted at 09:45:04

#統計話をそらす悪質な態度。

「俺理論によれば〇〇は正しいので、現実にも正しい」が明らかにトンデモであることは以下のリンク先の話と無関係。

twitter.com/kosugitti/stat...

タグ：統計

posted at 10:08:00

#統計【心理統計の話をする人、聴く人はそもそも大きな意味でのモデルに内包されきってる世界です】

【モデルに内包されきっている】の意味がよくわからないのですが、もしかして「俺モデル内で正しいから、現実にも正しい」と考えることが普通であるという主張？？？

twitter.com/kosugitti/stat...

タグ：統計

posted at 10:08:04

#統計事後分布で計算された確率が【p値のように仮想世界の非現実的な値ではありません】と述べてしまっていることは、以下のリンク先のような発言で正当化されません。

twitter.com/kosugitti/stat...

タグ：統計

posted at 10:08:05

#統計この話題はどちらかと言えば「数学」ではないです。

繰り返しになりますが、事後分布で計算された確率が【p値のように仮想世界の非現実的な値ではありません】と言っていることから、数学以前の問題として普通に合理的な思考ができていないことが見て取れます。

twitter.com/kosugitti/stat...

タグ：統計

posted at 10:08:05

#統計何もわかっていない。

モデル内の仮想世界における確率分布である事後分布を用いて計算された確率が【p値のように仮想世界の非現実的な値ではありません】と言っていて、そういう誤解を広めたいことについては誤りを認めるべきだと思います。

twitter.com/kosugitti/stat...

タグ：統計

posted at 10:08:06

#統計ううむ。kosugittiさんの発言がスレッドで繋がってなかったので、リンクを大量にはることになってしまった。

読者の便のためにまとめて読めるスクリーンショットの形式でも引用しておきます。 pic.twitter.com/U8UASWAJa1

タグ：統計

posted at 10:08:10

#統計ベイズ統計における事後分布は

* 確率モデル(パラメーター付き確率分布)
* 事前分布(パラメーターの確率分布)
* データ
* 事後分布の近似計算法

から決まります。だから、事後分布の何らかの意味での(←非自明！)信頼性は、以上の4つの項目の信頼性を調べなければわからないのです。続く

タグ：統計

posted at 10:15:54

#統計続き。さらに、事後分布を使って計算された確率は、モデル内の仮想世界における確率に過ぎず、現実への応用でどのような意味を持つかはそう簡単に分かるような話ではありません。

タグ：統計

posted at 10:15:56

#統計ところがある種のベイズ統計伝道者達は

* 頻度主義統計学における95%信頼区間の場合と違って、ベイズ統計における95%信用区間であれば「パラメーターの真の値がその区間に含まれる確率は95%である」と言ってよい。ベイズ統計の方が解釈が易しい。

などと言うのです。続く

タグ：統計

posted at 10:19:08

#統計ベイズ統計における95%信用区間(確信区間ともいう)の95%はモデル内の仮想世界における事後分布で計算された確率です。モデルその他に大きく依存している。

モデル内の仮想的世界における非現実的な確率95%について、「その区間に真の値が含まれる確率は95%である」と主張する人達がいる！

タグ：統計

posted at 10:22:19

mai @cheeeestar

@megane654321 うちの子は筆算を習ったとき、定規で線を引かなかった…ということで❌をつけられましたね。。。先生の言う事は絶対に守らなきゃいけないわけではないと教えておきました。🙄

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posted at 10:23:26

#統計実際に統計学的技術(ある種の機械学習を含む)を使っている人達が、データから作った予測モデルが単にデータにフィッティングしただけの信頼できない代物でないことをどのように保証するかについて真剣に考えているのとは正反対の「ニセベイズ」の世界が広がっているのです。

タグ：統計

posted at 10:25:19

#統計上の方ではkosugittiさん個人を厳しく批判したのですが、この問題は個人の問題ではありません。

ぶっちゃけ、本屋でベイズ統計に関する入門書を探すと、「ニセベイズ」でないものを見つけるのに苦労するほど普遍的な問題になっています。

タグ：統計

posted at 10:29:15

#統計関連

奥村晴彦著さんは『Rで楽しむベイズ統計入門』を書く前に、渡辺澄夫さんの『ベイズ統計の理論と方法』に目を通していたはずなのに、渡辺さんが非難することが前もってわかっているような解説を書きました。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 10:34:23

#統計

添付画像は

www.slideshare.net/KojiKosugi/201...

より。

kosugittiさんは渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』に目を通しているかどうか知りませんが、WAICは引用している。

それにもかかわらず、上の方で引用したようなことになっているわけです。 pic.twitter.com/wefAhAekBE

タグ：統計

posted at 10:41:20

#統計

奥村晴彦著『Rで楽しむベイズ統計入門』が出版されたのは2018年1月。

私は、奥村さんが渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』を2016年10月に購入したことを知っていたので、奥村さんのベイズ統計本執筆について安心していたのですが、非常に落胆することになった。

twitter.com/h_okumura/stat...

タグ：統計

posted at 10:49:08

#統計誤解を無くすために役に立ちそうな本を宣伝して、実際に購入してもらうことに成功してもどうにもならないほど、「ニセベイズ問題」は深刻な問題になっているのかなと私は思っています。

「ニセベイズ問題」以前の問題として、統計学入門書の解説が伝統的にひどく杜撰であるという問題がある。

タグ：統計

posted at 10:52:27

@genkuroki 例えば高校生がベイズ統計って何やろかと気になったときに，ググって見つけられてなるへそと思えるようなwebの情報ってあるやろか。できればとてもシンプルで詳しい事や高度な事は参考書籍紹介で済ませるような図入り数式入りのもの... #早よ自分で作れば？

タグ：早よ自分で作れば

posted at 11:07:04

かめさん @cogitoergosumkm

sin(h)/hの極限出さなくても微分できるし、逆に微分できればこの極限もわかるから、幾何的にはさみうちする必要はないな pic.twitter.com/CYGIIZc17p

タグ：

posted at 11:16:56

#統計「ニセベイズ問題」についても、統計学入門の杜撰な解説問題も、批判されるべき当事者達が強気になれる状況が結構整備されているんですね。

英語で検索しても「ニセベイズ」と杜撰な解説の両方を発見できる。そういうのを参照して引用すれば、防御力は飛躍的に上昇するだろう。

タグ：統計

posted at 11:19:57

#超算数学校図書からはこの時代、日本新教育研究会と学校図書研究会が、それぞれ3年生と4-6年生の算数教科書を出す変則的な状況。国語では、上の二つの団体に教育図書研究会が加わって学年で重複して教科書を出している。算数教科書は、1955年辺りで一本化されたようだtextbook-rc-lib.net/Opac/-cKZ-xZqM...。

タグ：超算数

posted at 11:24:10

#超算数学校図書算数教科書のうち、新日本教育研究会の出したものは、私立学校の有力教員の手になると見てよいだろう。堀川掬は、教科書当時まだ出版されていないが、1951年指導要領算数の執筆者の一人。また、香取良範は戦前からの算数教育界の有名人。

タグ：超算数

posted at 11:32:46

#超算数この3年生上の指導書(1950年3月10日発行)が現存している。執筆者は原川武雄、林佐一、徳永吉晴、安田良一、堀川掬。執筆者ごとに一行が充てられ、名前の直後に二段に分けて所属と住所が記されている。教科書の執筆者と順序が違うのは、指導書における貢献度合いの違いだろうか。

タグ：超算数

posted at 11:32:47

#統計高校生が読めそうなベイズ統計解説のウェブサイトの存在は知らない。英語でも知らない。しかし徹底的に探したわけではないのです探せば見つかるかもしれません。

ベイズの定理がベイズ統計の基礎であるかのような解説はアウトなので見つけるのは大変かも。

twitter.com/tsatie/status/...

タグ：統計

posted at 11:33:45

#統計大学院生並みにできる高校生なら以下のリンク先で紹介しているウェブサイトを楽しく読めると思います。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 11:33:49

#統計例えば、どういう本にどのようにおかしなことが書いてあるかについて、松浦さんのブログの

statmodeling.hatenablog.com/entry/toyoda-b...

が参考になります。豊田さんの本には、非標準的な俺予測分布について書いてあって、予測性能が悪いことが指摘されています。

タグ：統計

posted at 11:33:50

#超算数教科書と指導書の執筆者の違いは、順序の他は、香取良範の代わりに徳永吉晴がはいっていること。徳永は香取と同じ成蹊小学校の教諭。ちなみにこの指導書は奥付で「教師と父母のための指導書」と呼ばれている。

タグ：超算数

posted at 11:38:22

#統計私ならば、予測分布でさえ標準的な解説と利用をできていないベイズ統計の本を学生向けの教材として使うことはとてもできないと思うのですが、松浦さんの批判は著者には何にダメージも与えていないようです。

www.dropbox.com/sh/o63u2g0zorj...
↓
www.dropbox.com/sh/o63u2g0zorj... pic.twitter.com/AjbANEMNX2

タグ：統計

posted at 11:50:32

#統計以下のリンク先の話題も

www.dropbox.com/sh/o63u2g0zorj...
JPA2019SS030
公募シンポジウム
「心理統計で何を教えるべきか」

関連。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 12:01:43

#統計最小二乗法も確率モデルの立派な応用になっていることを理解できていない感じ。

ベイズ統計以前の問題として、最小二乗法の復習が必要な感じ。しかし、東大教養学部統計学教室編『統計学入門』のような本で復習しても誤解が増す可能性が高い。

www.dropbox.com/sh/o63u2g0zorj... pic.twitter.com/6ZcVJjK6XH

タグ：統計

posted at 12:09:13

Kohta Ishikawa @_kohta

よくわからんけど汎関数が燃えたのか…？

タグ：

posted at 12:10:13

闇のapj @apj

まるるんず | メンタルヘルスVtube @marurunzmemo

いろいろと問題がありすぎる。

www.landerblue.co.jp/44889/

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posted at 12:10:31

【うつ病の僕がもっと早く知りたかった経済的に助けてもらえる制度】

・障害年金
・障害者控除
・都営交通乗車証
・高額療養費制度
・自立支援医療費制度
・精神障害者保健福祉手帳
・保険料納付猶予制度
・保険料免除制度
・簡保入院給付金
・医療費控除
・生活保護

他にもあるよ。マジで広まれ。

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posted at 12:34:26

#数楽例：

L=L(q,v),
S[q] = ∫_a^b L(q(s), q'(s)) ds

のとき

δS[q]/δq(t)
= ∂/∂ε|_{ε=0} ∫_a^b L(q(s)+εδ(s-t), ∂(q(s)+εδ(s-t))/∂s) ds
= ∫_a^b(∂L(q(s), q'(s))/∂q δ(s-t) + ∂L(q(s), q'(s))/∂v δ'(s-t))ds
= ∂L(q(t), q'(t))/∂q - d/dt ∂L(q(t), q'(t))/∂v.

タグ：数楽

posted at 13:20:13

#数楽 Diracの『量子力学』の教科書を読んで、離散の場合を連続に拡張するにはどうすれば合理的であるかを学ぶと、色々楽をできる。

Diran『量子力学』の計算はシンプルできれいにまとめられていて、非常に参考になります。Diracは数学者としても超一流。

タグ：数楽

posted at 13:23:21

質問者2 @shinchanchi

左はやっぱり怖かった…
MMTのガチ勢
A very detailed walkthrough of Modern Monetary Theory, the big new left economic idea www.vox.com/future-perfect... @voxdotcomより

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posted at 13:28:03

#数楽 x₁, …, x_n 達のうち x_i だけをちょっと動かしたときの変異の大きさを見るのが偏微分 ∂/∂x_i です。

連続的にベターっとある q(s) を s=t の近くでだけちょっとだけ動かしたときの変異の大きさをみるのが、汎函数微分 δ/δq(t) です。

タグ：数楽

posted at 13:28:35

MMTに入れ込むことは「若気の過ち」「黒歴史」になるのでやめとけと何度言えば。

PK(ポストケインジアン)は「我らこそがケインズの正当な後継者である」というような態度を取るので恥ずかしい。

MMTと無関係に、金融緩和と税制赤字増の組み合わせで適切な政策を打つべきだと言えば良いだけ。

タグ：

posted at 13:36:16

#読み方が難しい数学用語

犬度

凡函数

↑確かに似ている(笑)

そう言えば

凡例 → ボンれい

と読む人も結構いるような気がする。

子供のときに漢字を十分習う前に読書の習慣がついた人の方が漢字の読み方を知らない場合があると思う。私も子供時代に市民図書館の司書のお姉さんの世話になった。

タグ：読み方が難しい数学用語

posted at 13:44:57

#数楽訂正：「変異」じゃなくて「変位」

タグ：数楽

posted at 13:47:10

mathtrain.jp/bayesinfer
にはベイズ推定の話があります。いわゆる条件付き確率なベイズの話と，ベイズ推定な話と，ベイズ統計？の話とは何がどう異なるのだろう。とこのリンク先を読むと思うわけです。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 14:06:44

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posted at xx:xx:xx

#統計現実世界でも、

(1) ランダムにパラメーターを決める。(男性を60%、女性を40%の確率です選ぶ)

(2) パラメーターごとに異なる確率分布でランダムに数値が得られる。(165cm以上になる確率は男性なら70%、女性なら20%)

となっているときに、条件付き確率の概念を～続く

twitter.com/tsatie/status/...

タグ：統計

posted at 14:38:23

#統計続き～、ベイズの定理の形で使用することは、単に、現実世界でのギャンブルでもそのまま役に立つ真の確率を推定しているだけなので、通常のベイズ統計の利用の仕方とは異なります。続く

タグ：統計

posted at 14:38:31

#統計続き～、数学的モデルとして、

(1) 事前分布φ(w)に従ってパラメーターwをランダムに選ぶ。

(2) パラメーターwから決まる(S市の小学6年生の身長の分布を近似しているかもしれない)確率分布p(x|w)に従って30人分の身長のデータがランダムに生成されている。

と仮想的に想定します。続く

タグ：統計

posted at 14:38:33

#統計続き。そして、現実のS市の30人分の小6の子の身長のデータと同じデータが数学的モデルの仮想世界で生成された場合の条件付き確率分布を考える。

現実世界を忠実にモデル化して条件付き確率の概念を使うのではなく、仮想的で非現実的な設定です条件付き確率の概念を使う方がベイズ統計では普通。

タグ：統計

posted at 14:38:33

#統計現実のS市の小6の子全体の身長の分布は(適当に誤差を無視すれば)決まっているのに、数学的モデル内部では、分布がパラメーターに依存していて、そのパラメーターがランダムに決められているという設定になっているわけです。

こういうことをやっても現実で役に立つ点がベイズ統計の面白い所。

タグ：統計

posted at 14:38:34

#統計現実世界を忠実にモデル化して条件付き確率の概念を使うのではなく、仮想的で非現実的な設定で条件付き確率の概念を使う方がベイズ統計の基本パターンなので、初めてその方法を知った人が

「あれ？ベイズ統計の数学的モデルは非現実的な設定を採用していないか？何これ？」

と思うのは当然！

タグ：統計

posted at 14:44:37

#統計仮想的で非現実的な設定で条件付き確率の概念を使うベイズ統計の方法について、「仮想的で非現実的な設定であること」を隠して、本当は難しい事柄を避けて、ベイズ統計を宣伝するためにあみだされた方法がいくつかあります。

それに騙されると一直線でトンデモ化する。

タグ：統計

posted at 14:59:41

#統計仮想的で非現実的な設定に無理矢理に現実を対応させる方法の典型例は「ベイズ統計では主観確率を扱う」というレトリックです。

これを言う人は、たとえその人の社会的地位が「専門家」っぽくても、「この人は分かっていない」とみなした方が無難だと思います。

タグ：統計

posted at 14:59:47

#統計仮想的で非現実的な設定は全部「主観」に関することだと解釈して、そこに、「確率の言葉で語られるある信念を持っている人がその信念に基づいて合理的に意思を決定するとどうなるか」に関する統計的意思決定論を追加して、ベイズ統計の使用を正当化したつもりになっている人達がいるのだ。続く

タグ：統計

posted at 14:59:48

#統計仮想的で非現実的な数学的設定のもとで得られたベイズ統計の推測結果の現実世界における信頼性をどのように評価すればよいかという問題を見えなくして、主観的な意思決定の問題にしてしまって何の問題もないと思っている人達がいるわけです。

立派な人達がそうして来た。

そろそろやめるべき。

タグ：統計

posted at 14:59:48

#統計具体的には、またしても、東京大学教養学部統計学教室編の教科書になってしまうのですが、『自然科学の統計学』の第9章は

第9章　ベイズ決定（松原望）

になっています。主観確率、意思決定論の枠組みで「ベイズ」が語られているわけです。

www.utp.or.jp/book/b300859.h... pic.twitter.com/WXrogcNQWR

タグ：統計

posted at 15:05:44

この続きが興味深い。きちんと読み返してみよう。 #今は別の事に手と頭が... #備忘録 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：今は別の事に手と頭が備忘録

posted at 15:23:16

#統計不思議なのは、日本には赤池弘次さんという20世紀を代表するような統計学者がいて、しかも、面白い論説文

twitter.com/genkuroki/stat...

も書いてくれていたのに、その影響が統計学入門書に見えないこと。赤池さんは、主観確率・意思決定論のサベジさんの考え方をけなしていたことも確認できる。

タグ：統計

posted at 15:26:28

#統計私による赤池さんの論説の一部分の解説(解釈)

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:30:00

#統計私のようなど素人の発言を読むよりも、赤池さんのような超一流の人が昔に書いた論説を読んで、現代の視点から再解釈して役に立てる、という方向の方が良いと思う。

ベイズ統計の手法は、赤池さんが言っているように、尤度函数全体が持っている情報をシンプルな方法で利用する方法ともみなせる。

タグ：統計

posted at 15:34:16

#統計ベイズ統計ではなく、最尤法について普通に学んだことがあれば、尤度函数は推定がどれだけどのように収束しているかに関する貴重な情報を持っていることに気付く。

最尤法は尤度函数を最大化するパラメーターの情報以外を全て捨ててしまう。

ベイズ統計では捨てずにシンプルに利用します。

タグ：統計

posted at 15:36:59

なるほど（中身ではなくて読んで分からない点について）この「分布がパラメータに依存して」というところが不覚なのだなぁ。何だろうこれは。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 15:48:40

#統計ある程度以上数学に慣れていれば、函数列の普通の収束(各点収束、一様収束、L^p収束、など)ではなく、超函数の意味での収束を考えると収束を保証し易くなることを知っています。

ベイズ統計では、事前分布がちょうどテスト函数の役目を果たして収束を保証し易くなっています。

タグ：統計

posted at 15:50:52

#統計渡辺澄夫さんによるベイズ統計の漸近論の研究はもろに事前分布をテスト函数とする超函数の意味での収束を扱っているとみなされます。

そこで特異点解消を使う手法はAtiyahさん(1970)の超函数への応用とまったく同じ。柏原さんがb函数の研究で使った方法でもある。

タグ：統計

posted at 15:50:58

#統計というわけで、ベイズ統計で使われる仮想的で非現実的な数学的設定が数学的には非常にセンスが良いものであることは、数学をある程度知っていれば感覚的に納得できる話になります。

しかし、これ、どう考えても一般人にはとてつもなく難しい話題。

タグ：統計

posted at 15:50:59

#統計一般人向けの解説では、コンピューターでの具体的な計算例を示すことによって納得してもらうというようなやり方をするしかないのではないかと思う。

タグ：統計

posted at 15:51:00

非公開

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posted at xx:xx:xx

#統計現実世界では分布が確定しているのに、モデル内部では事前分布に従って分布がランダムに決められていると考えるわけです。(分布は有限個のパラメーターで決まっているとみなし、ベイズではそのパラメーターが事前分布でランダムに決まっているとみなす。) 続く

twitter.com/tsatie/status/...

タグ：統計

posted at 15:57:06

#統計現実世界では分布は確定しているはずなのに、ベイズ統計では数学的モデル内で確率的に分布が決められていると設定するので、どうしてそうしてよいかが分からなくなる方が理解に近付いているわけです。

すぐにわかるはずがないことを、誤解してわかったつもりにならない方がお得。

タグ：統計

posted at 16:00:45

グエエ @2kill22death

はっかーらんくとかいうサービス、なんとJuliaが使えるらしい

タグ：

posted at 16:04:01

グエエ @2kill22death

1.1らしい
グッバイAτCodёr
www.hackerrank.com/environment/la...

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posted at 16:07:26

グエエ @2kill22death

言語ごとに実行速度のハンデがついていて、JuliaはC++の5倍まで許されるらしい（Python3と同等）
べつにそんないらんが…

タグ：

posted at 16:10:07

Paul Painlevé @Paul_Painleve

原論文を見ていないので誤解しているかもしれないが，代数的な演算と振り子の運動データから保存則や運動方程式を得たように書いてあるが，三角函数や微積分（の一部）も発見したのだろうか？　「何百年かけた」過程の中で人間がかなり発展させた部分をプログラムに入れているのでは？ twitter.com/tani6s/status/...

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posted at 18:22:11

名取宏（なとろむ） @NATROM

@kuwamitsuosamu 桑満先生に先を越された、と思っていました。そういうことなら私も何か書きます。

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posted at 18:27:12

渡辺澄夫さん？の bayes010.pdf は矢張りというか分かりやすい解説だ。なんとなく捉えている事が間違ってはいない事が確認できた。「今も残る悲しみの跡」というのがアレだから「いつも何度でも」を脳内再生する #と日記には書いておこう twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：と日記には書いておこう

posted at 18:30:31

ただ一つだけ気になることが。この文書だとそっかぁやっぱり統計学ってそんなものなのだってのがよく分かる。とてつもない事に挑んでる凄いなぁと。でも一方でじゃあ何処がベイズなんかってところは... 流石に判らない。でも本当に知りたいのは「統計が何を目指してるか」だから矢張り素敵だ。

タグ：

posted at 18:41:25

@genkuroki なるへそ。渡辺さんのスライドを読み直してから読むと少し分かった気がする。確かに推測の為に分布の関数を誤差というか距離をなるべく小さくなるように収束させる「哲学」なんだなぁと今日のところは納得してしまおう。ちょっとまともにやるには手に余る感じ。手法だけなら機械任せが可能なのかも。

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posted at 18:52:02

邪夢 @jam_0128

甥っ子作
スライム将棋😆😆😆
かわええ～～‼️ pic.twitter.com/CqCOBGFW0I

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posted at 19:06:16

QmQ @gejiqmq

清水善郎(よしろー) @yoshiro_kaba

@Paul_Painleve 微分とか三角関数は手で入ってるみたいです

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posted at 19:51:42

中継はありませんでしたが女流棋聖は木曜日治勲先生に勝たれてますね🍎 #天元戦 pic.twitter.com/UVYM0MDzvM

タグ：天元戦

posted at 19:56:58

#統計

 watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
↓
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...

ですね。非常に面白いですよね。

この辺の解説は例の計算を自分の手およびコンピューターで実行できれば非常に納得し易いと思います。理解を目指す人にとってしんどいのはこのステップ。

twitter.com/tsatie/status/...

タグ：統計

posted at 20:10:21

QmQ @gejiqmq

@Paul_Painleve はい。それに、この計測器も人類手に入れるの大変だったので。

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posted at 20:26:08

#統計こういうゲームを考えましょう。

(1) 私が確率分布qを秘密のままqに従う独立試行で乱数X₁,X₂,…,X_nを生成して公開します。

(2) あなたはデータX₁,X₂,…,X_nのみを見て、未知の確率分布qを推測します。推測結果pを私に提出します。以下pを予測分布と呼ぶ。

続く

twitter.com/tsatie/status/...

タグ：統計

posted at 20:33:34

#統計ゲームの説明続き

(3) 私は複数人から提出された予測分布pについて、秘密にしていた分布qを使って、予測誤差

D(q||p) = ∫ q(x) log(q(x)/p(x)) dx

を求め、予測誤差が最も小さい予測分布を提出した人を優勝者として表彰する。

ゲームと現実の統計分析の違いは(3)のステップがないこと。続く

タグ：統計

posted at 20:33:35

#統計続き。しかし、以上のゲームは未知の母集団分布qのデータX₁,…,X_nのみを用いた純粋な統計分析をイメージするために役に立つと思います。

そのゲームへの参加者は未知の分布qを知ることなく、データのみを用いて、自分が作った予測分布pによる分布qの予測誤差を推定する必要がある。

タグ：統計

posted at 20:33:36

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#統計個人的な意見では、以上で述べた「未知の母集団分布qのサンプルX₁,…,X_nのみを使った統計分析ゲーム」はそう面白いものにならないと思う。

現実の統計分析では、分析対象についてのあらゆる知識が使われ、サンプル=データのみを使うという制限は撤廃されており、そこに面白さの源泉がある。

タグ：統計

posted at 20:38:20

QmQ @gejiqmq

それに、「この方法は回帰ではない」という記事のコメントもどうなんすかね。見るからに大規模な複雑なモデルの回帰をGAでやりました、と見える

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posted at 20:41:42

#読み方が難しい数学用語

「汎函数」という用語については「函数でいいだろ」と思った。

「尤度」の概念は赤池さん的な説明を知るまで理解できた気分に全然なれなかった。分布q(x)のサンプルX₁,…,X_nについて、モデルp(x)の対数尤度の-1/n倍は大数の法則よりn→∞で汎化誤差に収束する。

タグ：読み方が難しい数学用語

posted at 21:06:15

☕ @EADGCGDA

バーンスレイのシダ

計算：Julia (Version 1.0.2)
描写：gnuplot (Version 5.2 patchlevel 6) pic.twitter.com/gmBjQxQsBN

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posted at 21:07:25

山本安男 @Jens_Inferno

「手首そのものは回転しない」

と5億年前から言い続けてますが、文章ではどうも伝わり辛くスルーされてしまいがちなので・・

これが現実のバイオメカニクス。
まあ「肘から」ですよね。
ピッキングに回転をミックスしたい場合はこのメカニクスを頭に入れておくと良いかもね！

#ギターレッスン pic.twitter.com/6kX7b2nPyQ

タグ：ギターレッスン

posted at 21:10:00

非公開

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posted at xx:xx:xx

かみhtj @kamihtj

囲碁将棋チャンネル登録してないひとでも、白番の上野愛咲美女流棋聖の初手までの様子を観られますよ‼️🍎

#竜星戦 twitter.com/nikkan_douga/s...

タグ：竜星戦

posted at 21:30:39

星合志保 @shiho_hoshiai

河野九段『白７目半』
孫七段『白８目半』
奥田あや四段『白６目半』

#竜星戦 pic.twitter.com/3myY1Lpe7H

タグ：竜星戦

posted at 22:09:53

星合志保 @shiho_hoshiai

トロリン　次→7/15(土)対コロナワク @mbt10siki

あや先生は１回も数えずに言ってます🤭🍷🍷

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posted at 22:10:53

@shiho_hoshiai 上野先生が勝ちなのは確定なのですね…😅（アマ初段が何か言ってみる…😅）

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posted at 22:11:43

日本棋院関西総本部 @osakaigo

第28期竜星戦決勝トーナメント準決勝第1局、許家元八段ー上野愛咲美女流棋聖の対局は、白番：上野女流棋聖の中押し勝ちとなりました。決勝進出！全棋士参加型の棋戦で女流棋士の決勝進出は史上初です。 #囲碁 #竜星戦 pic.twitter.com/jOipTQo2P1

タグ：囲碁竜星戦

posted at 22:13:33

tanigawa nisin @twinforest

Naoya Kihara/木原直哉 @key_poker

上野愛咲美女流棋聖ってN高かつAWSインスタンスを立ち上げるマニュアルを作るなどAI研究を進めているという意味で、男女とわず研究の最先端を行っている方ですよね。すごすぎる。 twitter.com/osakaigo/statu...

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posted at 22:22:39

囲碁界はすごいことになってる。
１７歳で全棋士出場の棋戦の決勝進出って、藤井聡太７段がNHK杯決勝進出、的なクラスなのに、それが女性。上野女流棋聖。
今２段だけど、決勝勝ったら７段、負けたら２段のままってのもなかなかｗ

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posted at 22:25:59

三村智保 @igomimu

一発逆手などで無くずっと主導権を取って戦い続け、最後は押し切った。 twitter.com/osakaigo/statu...

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posted at 22:29:10

朝日新聞囲碁取材班 @asahi_igo

耕）囲碁の上野愛咲美女流棋聖（１７）が１４日、第２８期竜星戦の準決勝で前碁聖の許家元八段（２１）に白番中押し勝ちし、決勝進出を決めました。年齢や性別を問わない一般棋戦で女性棋士が決勝を戦うのは初めてとなります。

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posted at 22:30:43

毎日新聞・囲碁 @mainichi_igo

全棋士参加棋戦で女流初の準決勝進出を決めていた上野愛咲美女流棋聖が、生放送された竜星戦準決勝で許家元八段を破り、決勝に駒を進めました。序盤からの積極的な打ち回しが光りました。
決勝の相手は、前期優勝の一力遼八段と鈴木伸二七段の勝者です。

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posted at 22:32:55

朝日新聞囲碁取材班 @asahi_igo

村）決勝トーナメントでは元名人の高尾紳路九段、村川大介十段、前碁聖の許家元八段を破りました。決勝では一力遼八段―鈴木伸二七段戦の勝者と対戦。勝てば、１７歳１０カ月での優勝です。
１７歳の上野愛咲美、囲碁一般棋戦で女性初の決勝進出：朝日新聞デジタル www.asahi.com/articles/ASM9G...

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posted at 22:38:27

朝日新聞囲碁取材班 @asahi_igo

村）竜星戦では、現在名人戦七番勝負を戦っている芝野虎丸八段が17歳8カ月で優勝しています。上野女流棋聖を取り上げた去年の記事→「早くから地に目もくれず相手の大石を狙う『殺し屋』ぶりを発揮」
１６歳上野、世界で旋風　女流棋聖、囲碁・天台山杯で：朝日新聞デジタル www.asahi.com/articles/DA3S1...

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posted at 22:44:29

三村智保 @igomimu

序盤から最後まで、ほぼずっと優勢をキープしての勝利でした。
女流初、17才、と歴史上類を見ないケタ違いの快挙なのですが、上野さんは緊張している素振りが全くなく自然体で対局しているのも凄いです。 / 囲碁の上野愛咲美女流棋聖が女性初の決勝へ (共同通信) #NewsPicks npx.me/Dk1A/N3ff?from...

タグ： NewsPicks

posted at 22:48:17

羽藤由美 @KITspeakee

東京新聞文化芸能部文化班 @tokyobunkabu

受験生の憤り、よく分かります。でも、この件については先生を責めるのも気の毒なように思われます。制度が複雑で矛盾に満ちている上に、まだ不確定な所も多いので、先生ご自身が生徒さんにどう指導すべきかが分からなくなっておられるのかもしれません。→ twitter.com/rum_kohaku0401...

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posted at 23:15:45

囲碁の上野愛咲美女流棋聖が先ほど、早碁棋戦「第28期竜星戦」で、トップ棋士の許家元八段を破り、一般棋戦で女性初の決勝進出を決めました。初の優勝となれば快挙です。激しい碁を制した上野女流棋聖は「何とか許先生の読みについていけた。勝因は運です」と語りました。(口) pic.twitter.com/Ppw3rB4368

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posted at 23:21:23

羽藤由美 @KITspeakee