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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2019年11月26日(火)

非公開

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posted at xx:xx:xx

Riko Muranaka/村中璃子 @rikomrnk

19年11月26日

子宮頸がんワクチン問題に対する要望書を提出した「九都県市首脳会議」のメンバーは以下のとおり。

東京都知事 小池百合子
埼玉県知事 大野元裕
千葉県知事 森田健作
神奈川県知事 黒岩祐治
横浜市長 林文子
川崎市長 福田紀彦
千葉市長 熊谷俊人
さいたま市長 清水勇人
相模原市長 本村賢太郎

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posted at 23:40:12

Riko Muranaka/村中璃子 @rikomrnk

19年11月26日

潮目は完全に変わりました。

小池百合子氏らの「九都県市首脳会議」もHPVクチンの定期接種についての要望書を提出。

「ワクチン接種と接種後に生じた症状との因果関係は言及できない」
「接種率は積極的勧奨の差し控え以降1%未満で定期接種としては著しく低い」

www.metro.tokyo.jp/tosei/hodohapp... pic.twitter.com/zD29VOO1VC

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posted at 23:38:55

永田 啓一【永田式英語の本、KADOKA @nagata_k1

19年11月26日

別のパターンとして個別にやり方を覚えていくのではなく、同じものとしてまとめていく方が数学的、かつわかりやすい。

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posted at 23:33:16

永田 啓一【永田式英語の本、KADOKA @nagata_k1

19年11月26日

ほとんどのテキストでは最初に

(-1)+(-1)=-(1+1)=ー2

という計算をさせているけど、これをやめて最初から

(-1)+(-1)=-1-1=ー2

のような計算を徹底するとうまくいくケースが多いです。

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posted at 23:33:16

永田 啓一【永田式英語の本、KADOKA @nagata_k1

19年11月26日

今気づいたけど、中1の正負の計算で躓く原因の一つがこれ。

(-1)+(-1) と -1-1

が同じ式に見えていないようです。

「-1を足す」と「1減る」が別の計算になっているんですね。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 23:33:15

ゴルゴ・サーディーン @golgo_sardine

19年11月26日

順列組合せの高校生用の公式が修正されてしまう。
twitter.com/myfavoritescen... #掛算

タグ: 掛算

posted at 23:30:33

金子洋一神奈川20区(相模原市南区、座間 @Y_Kaneko

19年11月26日

バラされてますね(笑)「IMFというのは、日本の財務省からも職員が出向しています。政策提言的な部分は各国の財務省の意向が色濃く反映されているのが特徴。ある意味、直接、自国の国民に言いにくい耳の痛い話をIMFという外的機関を使って発言することはよくあることです」headlines.yahoo.co.jp/videonews/ann?...

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posted at 23:28:05

地下楽師@明日できることは今日やるな @tonkyo_Vc

19年11月26日

「醜いアヒルの子定理」って要するに統計とか機械学習の限界を示しているわけで、何らかの判断をするときに統計で言えることの外部(重み付けをするための主観)を持ってこないと判断不能になるということだよな

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posted at 23:22:33

須藤玲司 @LazyWorkz

19年11月26日

@bunnyland8 @lautream >日本は遺書がないと、変死扱いされて自殺に勘定されないと聞いたことがある

それは明確にデマあるいは都市伝説です。
警察庁の自殺統計では、遺書の有無の項目もあります。
平成18年ごろでは、2/3が遺書なしです。(表4)
※H19から集計が複雑になったので、わかりやすい昔の統計を出してます。 pic.twitter.com/vh2TW1y7jb

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posted at 23:19:20

地下楽師@明日できることは今日やるな @tonkyo_Vc

19年11月26日

そもそも「統計的差別」に該当するのかどうかも疑わしい事例だと思うのだよね、これ riversidehope.blogspot.com/2019/11/twitte...

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posted at 23:18:39

koji hasegawa @myfavoritescene

19年11月26日

ベネッセあたりに補助金が入って掛け算順序重視が高校や大学の教科書でも徹底されたりしてw

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posted at 23:10:04

knxm @knxm

19年11月26日

4ビットマイコンの新機種が出てる.RasPi4を購入したばかりだけど,ちょっと惹かれる.www.aitendo.com/product/18527

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posted at 23:03:38

MIEL @TomorrowMIEL

19年11月26日

こちらから文科省(文部科学省)をチェックしてご意見をお送りすることが出来ます。
メディア芸術センターの成立のチャンスは今回のみ、必ず成立出来るように皆様の声を届けていきましょう!
www.e-gov.go.jp/policy/servlet...

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posted at 22:36:14

MIEL @TomorrowMIEL

19年11月26日

お伝えいただけると幸いです。
是非下記URLの名簿から理事の方を中心にメールでお送り下さるか
(該当の方のホームページのお問い合わせフォーム等でもお送り出来ます)
www.shugiin.go.jp/internet/itdb_...

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posted at 22:36:13

MIEL @TomorrowMIEL

19年11月26日

現状を確認したところ、自民党は(山田太郎先生もいるので)もちろんのことながら、野党では立憲民主、国民民主共に賛成しているとの確認がとれています。
...後の問題は文科省なのでしょうか?
もしまだ間に合うお時間であれば、是非文科省の方々にもメディア芸術センターの重要性を(続く

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posted at 22:36:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

何というか、機械学習のどこに主観が入るかを理解していない人が、偉そうに低レベルなことを大声で述べているだけに見えた。

単に差別的なだけではなく、科学技術的にも低レベルな発言であることの指摘は、我々の社会が新しい技術を使っていくために必要なことだと思う。

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posted at 22:25:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

他のスレッドで数え切れないほど繰り返していることだが、区間推定の信頼区間はもろに使用する数学的モデルに依存しており、ある特定の計算法で信頼区間を計算する選択には、その選択をした人に主観と実力がおおいに反映されている。

信頼区間程度のことでも簡単じゃない。

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posted at 22:17:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

客観的なデータを学習させた結果生じる差別は自然の摂理でも何でもない。

あと、データの分析で主観が入るこむのが「事前分布」だと思っている人は、ベイズ統計にとどまらず、統計分析一般を理解していない。使用する数学的モデルの選択は主観と実力に大きく影響される。

twitter.com/wired_jp/statu...

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posted at 22:14:43

Shingo @shingo3110405

19年11月26日

@ginnousagi 今は、かける数とかけられる数を順番通りに書かないとダメらしいです。ウチも2年の息子もやられました😓融通がきかない堅苦しい教育に危機感を感じてます…。でも文科省ではそんな事決めてないらしいですよ😅

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posted at 22:06:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 L=10^5 のサンプルのP値をすべて計算して、α以下になるP値が割合を計算してプロットするには、それなりに計算が速くないと、かなりの時間を食うことになります。

そういうことを気軽にやるには #Julia言語 が非常に便利です。

タグ: Julia言語 統計

posted at 21:48:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 離散分布の仮説検定のP値を計算するプログラムを書いたら、帰無仮説を満たす分布の擬似乱数でサンプルをL個生成して、各サンプルのP値を計算して、P値がα以下になる確率をプロットしてみると良いです。

経験的に L=10^5 程度にしないとプロットでの誤差が目立つ場合があります。

タグ: 統計

posted at 21:47:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 #Julia言語 別スレ

twitter.com/genkuroki/stat...

に書いたが、離散分布を扱うケースでは、連続分布を扱う場合とは異なる注意が必要で、注意するのを忘れると確実にバグが発生します。

2×2の分割表の独立性検定の実装は離散分布の取り扱いの演習としても秀逸だと思いました。

タグ: Julia言語 統計

posted at 21:44:30

ゴルゴ・サーディーン @golgo_sardine

19年11月26日

@kankichi57301 @tomoak1n 私が「中学の勉強」と言うとき、念頭にあるのは
【「直径*3.14」って表記してたものを2πrって表記】ですね。

2πrを呪文のような物だと思っていて、現実の値を入れて実地に計算して使った事が無いんじゃないかなあ、と思います。#掛算

タグ: 掛算

posted at 21:43:28

銀の兎 @ginnousagi

19年11月26日

小学校算数の掛け算の文章問題で2×6が正解で6×2がダメな理由は?どっちが先でもいいんじゃないかな。子供が算数のテストがあったけど1問間違えて…って帰って来て。せめて△にするとか、×はないのでは?日本の教育のダメなとこだと思う。

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posted at 21:42:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#Julia言語 の記号法では

p₀ = sum(p(x) for x in support(true_dist) if p(x) == p(X))
p₁ = sum(p(x) for x in support(true_dist) if p(x) < p(X))
正確検定のP値 = p₀ + p₁
そのmid-P補正 = (1/2)p₀ + p₁

実際には ==, < を ≈, ⪉ に置き換える必要がある。

gist.github.com/genkuroki/8a42...

タグ: Julia言語

posted at 21:41:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 このとき、

p = p₀ + p₁
q = (1/2)p₀ + p₁

なので

r = 1/2 ⇔ q = (1/2)p₀ + p₁ = α.

正確検定のP値を計算するときに、p₀をそのまま足していたのを半分にするのがmid-P補正。

タグ: 統計

posted at 21:38:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 正確検定のP値 p とmid-P補正入りのP値 q と有意水準 α について、まず

p₀ = 2(p-q),
p₁ = p - p₀

とおく。棄却確率 r は次のように計算可能:

* p = p₀ + p₁ < α ならば r = 1
* p = p₀ + p₁ ≥ α かつ p₁ < α ならば r = (α - p₁)/p₀
* p₁ ≥ α ならば r = 0

タグ: 統計

posted at 21:38:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 離散分布の正確検定のP値 p とmid-P補正入りのP値 q の両方がわかっていれば、そこから有意水準αでの理想的な棄却確率 r を計算できます。

タグ: 統計

posted at 21:38:54

数学女子 @phasetrbot

19年11月26日

鴨さんも狂人の相手をしていて大変だなという気持ちがある。

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posted at 21:35:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 mid-P補正は、棄却確率r≤1/2の場合をr=0で近似し、棄却確率r>1/2の場合をr=1で近似することと同等であるわけです。

これはそれなりに大胆な近似なので、適切に棄却確率を定義したrandomized exact testとは違って、mid-P補正版の正確検定では名目有意水準と実質有意水準は一致しなくなります。

タグ: 統計

posted at 21:27:08

こなみひでお @konamih

19年11月26日

私が最近購入した数研の高等学校用「改訂版物理」(平成31年度発行)には,巻末p.408〜412にわたって「微積分とその活用」という丁寧な記述があります。微分方程式がないのは残念。 twitter.com/JackKageyama/s...

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posted at 21:26:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 その処方箋と同等の手続きは棄却確率rの定義を経由せずに、正確に計算していたP値にmid-P補正を加えることによっても可能です。

mid-P補正されたP値が有意水準α未満になったら帰無仮説を棄却することと、適切に定義された棄却確率rが1/2より大きくなったら帰無仮説を棄却することは同値!

タグ: 統計

posted at 21:24:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 しかし、同一のサンプルXであっても、確率rで帰無仮説が棄却されたり、確率1-rで棄却されなかったりすることを受け入れるのは現実の研究活動では無理。

そこで、計算した棄却確率rが1/2以上になったら、帰無仮説を棄却するという処方箋で、理想的なrandomized testを近似することが考えられる。

タグ: 統計

posted at 21:22:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 理論的には、それを補正するためには、各有意水準αごとにサンプルXから適切に定義された棄却確率rを計算して、帰無仮説を確率rで棄却するようにすればよいということがわかっています。そのような補正によって、名目有意水準と実質有意水準を一致させることができる(randomized test)。

タグ: 統計

posted at 21:22:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 Fisher検定のような離散分布に関する検定では、有意水準αのもとで、帰無仮説を満たす分布のサンプルXから正確に計算したP値がα以下になる確率(実質有意水準)が名目有意水準αより非常に低くなることが普通になってしまう。続く

タグ: 統計

posted at 21:22:15

吉田弘幸 @y__hiroyuki

19年11月26日

国語の記述問題を合否判定に使わない大学が存在することは一見よさそうだけど、扱いが大学ごとに区々なのもマズい。
マーク部分の解答時間に差が生じるので、共通テスト受験後に出願先を決める場合に不公平が生じる。

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posted at 21:11:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#Julia言語 離散的な確率分布を扱う場合には以上で述べた事柄への細心の注意が必要です。容易にバグを発生させてしまう。

理論的に p(x) = p(a) になって欲しい場合に浮動小数点数の計算でも結構な確率で p(x) = p(a) となっていて、発見が遅れる場合がある。(実際にやらかした!(笑))

タグ: Julia言語

posted at 21:08:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#Julia言語 p(x) ≈ p(a) となっていなくてかつ p(x) < p(a) となっている x∈S について和を取る必要がある。そのためには

⪉(x, y) = !(x ≈ y) && x < y

と定義して、

sum(p(x) for x in S if p(x) ⪉ p(a))

とすればよい。この場合にも

x ⪉ y

という書き方が自動的に許されます。

タグ: Julia言語

posted at 21:05:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#Julia言語 以上の ≤ を < にした場合も危険です。例えば、

sum(p(x) for x in S if p(x) < p(a))

だと、理論的には p(x) = p(a) なのに、p(x)の近似計算の誤差のせいで p(x) < p(a) となるような x について余計に和が取られてしまいます。(これもやらかした!(笑) まあ、ど素人なので仕方がない)

タグ: Julia言語

posted at 21:03:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#Julia言語

using Distributions
hg = Hypergeometric(9, 11, 10)

のとき、理論的には pdf(hg,1)=pdf(hg,8) となるのですが、実際には

pdf(hg,1) = 0.0026792093355560865
pdf(hg,8) = 0.0026792093355560843

となって微妙に一致していない。これがバグの原因になった。

gist.github.com/genkuroki/8a42...

タグ: Julia言語

posted at 21:01:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#Julia言語 面白いのは

⪅(x, y) = x ≈ y || x < y

と定義しておくだけで、

x ⪅ y

と書けることです。

gist.github.com/genkuroki/8a42...

タグ: Julia言語

posted at 20:58:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#Julia言語

⪅(x, y) = x ≈ y || x < y

と定義して、

sum(p(x) for x in S if p(x) ⪅ p(a))

とすれば、p(x) ≈ p(a) となる x∈S についても確実に和が取られるので、実際の計算でうまく行くようになります。(実際の実装はこの形にはなっていないが、本質的に同じこと)

タグ: Julia言語

posted at 20:58:19

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

19年11月26日

確認したかったのはエントロピーに関する木村草太さんの質問の成り行き。
木村草太「エントロピーが減少すると認識しているのか。」
本間義朗「そうだ。」
社長ではないが、木村さんの繰り返しての確認に全て肯定の返事を返していた。

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posted at 20:57:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#Julia言語 a とは異なる x∈S で理論的には p(x) = p(a) となるものであっても、コンピューター上での近似計算では p(x) > p(a) となっているかもしれない。そのような x が和から除外されてしまうバグが発生してしまいます。(実際にやらかした!)

タグ: Julia言語

posted at 20:55:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#Julia言語 計算したい

Σ_{x∈S with p(x) ≤ p(a)} p(x)



sum(p(x) for x in S if p(x) ≤ p(a))

のように書いて計算したつもりになると失敗する。

タグ: Julia言語

posted at 20:55:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#Julia言語 2×2の分割表の独立性のFisher検定では、サンプル a について、

p(x) ≤ p(a)

を満たす x∈S についてp(x)を足し上げる計算を行います:

Σ_{x∈S with p(x) ≤ p(a)} p(x).

これの計算では p(x) の計算の誤差への注意が必要になります。そのために役に立つのが

\approx TAB → ≈

タグ: Julia言語

posted at 20:55:08

積分定数 @sekibunnteisuu

19年11月26日

しかも、掛け算の順序拘り派のベネッセだしね twitter.com/kikumaco/statu...

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posted at 20:46:09

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

19年11月26日

ロスジェネを国が雇えという意見は何度も書いてきたので、実際にその動きが起きているのは嬉しい。財務省に潰されないことを願います。財務省のことだから、バーターで他の人員削減を要求するに違いなく、それと戦って純増を勝ち取らないと。
本来なら、リベラルの政党が提案するべき政策です

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posted at 20:41:51

積分定数 @sekibunnteisuu

19年11月26日

@kamo_hiroyasu 市川伸一がそんな問題を出すべきだと提唱していましたね。
www.amazon.co.jp/%E3%83%8D%E3%8...

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posted at 20:28:24

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

19年11月26日

天羽さんのこれtwitter.com/apj/status/119...を読んでからだと、先週土曜日のやり取りが楽しめます。黒体放射なんとか焼結体のようにじわじわと楽しさがこみ上げてくるんじゃないでしょうか。

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posted at 20:17:05

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

19年11月26日

東京MXテレビで キキタイの再放送。小波秀雄さん、天羽優子さん、木村草太さんが出演。謎水装置!

タグ:

posted at 20:11:22

スナックしおじゅん @siosiojunjun

19年11月26日

ある神経難病の患者さん
体重が維持できるかどうかで予後に差が出る

頑張ってもまともにたべられるのは1日2食
基礎代謝ギリギリの摂取量

提案した「夜のハーゲン◯ッツ」
毎日飽きずに続いており、エネルギーの底上げに一役買っている
1ヶ月ごと体重計測
今日も笑顔が見れた

美味しいって一番大事

タグ:

posted at 20:03:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

「面白いものを選べばよいと思う」という考え方なので、私が個人的に面白く読める本(サービス満点の本)だと思っている佐武本と長谷川本を勧めたくなる。

タグ:

posted at 19:39:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

それにしても、長谷川浩司『線型代数』が、佐武一郎『線型代数学』などと並べて扱われるようになったのか!

その2冊は両方持っていても損がないと思う。両著者には悪いが、古い版を中古本で安く買ってそれで勉強しても全然問題ないと思う。

タグ:

posted at 19:37:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#数楽 本に書いてあることをそのままフォローするような勉強をせずに、試行錯誤によって理解を深めながら、自分好みの教科書を自分で書く(そういうノートを作る)という感じの勉強の仕方がよい。

自分にとって面白いと感じられる本を選べばよいと思う。

タグ: 数楽

posted at 19:31:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#数楽 私は、学生時代には、佐武一郎『線型代数学』とディラック『量子力學』で線形代数を勉強しました。

新しめの教科書では、長谷川浩司『線型代数』には量子力学入門っぽい話があってお勧め。

「回転」について理解するには、佐武一郎『線型代数学』「IV 行列の標準化」が非常に良いです。 twitter.com/ktrou_tech/sta...

タグ: 数楽

posted at 19:28:02

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

19年11月26日

佐竹さんと長谷川さんのを読めばいいかなと思います. twitter.com/ktrou_tech/sta...

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posted at 19:20:16

@kankichi57301 @kankichi57301

19年11月26日

ならない>式の掛け算が逆でも違和感を覚えないのは、今解けててももっと複雑な文章題になったときに解けなくなるし、
詰まない>もっと言えば高校で物理の式の意味が分からずに詰むので今のうちに式に意味をもたせることを学ばせるべき。 [以上実体験より] twitter.com/pepper71809619...

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posted at 19:04:19

Dr. Chris Rackauckas @ChrisRackauckas

19年11月26日

@thautwarm It happens. At least it was a quick correction. The fix was found just before I needed to do a demo at least 😀

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posted at 18:49:38

将棋情報局編集部 @mynavi_shogi

19年11月26日

さらに、大橋六段の詰碁に挑戦!詰碁は得意というだけあってひと目で解けた問題もいくつか。途中から「あと1問」といいながら、なんだかんだで30問くらい解いていかれました。さすがです。 pic.twitter.com/mvPhiTSmYl

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posted at 18:43:49

将棋情報局編集部 @mynavi_shogi

19年11月26日

香川先生に『入神の囲碁』をプレイしていただきました!

9路盤であっさり負けたあと、9子置いて勝ってました😆😆😆

| マイナビブックス book.mynavi.jp/ec/products/de... pic.twitter.com/VprW3TzYvA

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posted at 18:41:27

でえもん @GreatDemon1701

19年11月26日

@NONAME20040920 @golgo_sardine @pepper71809619 @temmusu_n 多分算数を学んだのは同じ北海道だと思いますので一言。
掛け算に順序があるという宗教に洗脳されていると思いますよ。
何倍は右から掛けなければならない理由は何ですか?教義だからじゃないですか?

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posted at 18:21:27

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

19年11月26日

より多くの知識を持っているとかえって不利になる問題なら、簡単に作れますけどね。

例:問題「ベクトルとは何か」想定解答「向きと大きさを持つ量」

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posted at 18:00:58

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

19年11月26日

第2問[3](い)は本文で不自然なしばりをかけて 26 ≦ x ≦18 tan 57° を正答から排除しているけど、それって、数学の学力を見るという試験の目的にはかなっていないでしょうに。www.dnc.ac.jp/albums/abm.php...

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posted at 17:55:03

吉田弘幸 @y__hiroyuki

19年11月26日

模擬試験を実施してきたことは大学入試参入に対しては何の実績にもならない。その辺を勘違いしていることが、大学入試に関わってはいけないことを証明している。

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posted at 17:46:56

goropikari @goropikari_

19年11月26日

sincos なんて関数があったことを初めて知る

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posted at 17:45:00

佐久間 @keisankionwykip

19年11月26日

某漫画のワンシーンが「積分のdxがない」「Σcosθとか頭大丈夫か」などと先週話題になりましたが、ここでBrezisによる積分の略記と不定和分の記法を見てみましょう。 pic.twitter.com/OLeMEWywOk

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posted at 17:40:43

goropikari @goropikari_

19年11月26日

ついに Julia 1.3 来た!
github.com/JuliaLang/juli...

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posted at 17:36:43

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

19年11月26日

JuliaTokyoのタイムテーブルを更新しておきましたー!
juliatokyo.connpass.com/event/153435/

タグ:

posted at 17:30:25

非公開

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posted at xx:xx:xx

Taine Zhao(已原化) @thautwarm

19年11月26日

@ChrisRackauckas Glad you say this!
It'd be better if I wrote correct upper bounds before😂

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posted at 17:21:12

Dr. Chris Rackauckas @ChrisRackauckas

19年11月26日

@thautwarm GeneralizedGenerated.jl is pretty awesome too!

タグ:

posted at 17:18:47

Taine Zhao(已原化) @thautwarm

19年11月26日

Leaning about julia generated function, playing with it and discovering its further potentials are worthwhile for all programmers that believe we need to fight against the complexity and for the practical abstractions in the general fields of software development.

タグ:

posted at 17:11:53

Taine Zhao(已原化) @thautwarm

19年11月26日

It's a great example to show the capacity for the aggregation of JIT+staging+type inference.

Although a significant latency could get observed when debugging, I think it just enabled lots of things impossible previously.

タグ:

posted at 17:06:08

Taine Zhao(已原化) @thautwarm

19年11月26日

#julialang generated function is extremely useful. For users from other programming languages supporting runtime code generation, it could be quite hard to believe that runtime generated code can be as fast as the code made statically, even as fast as inlined code.

タグ: julialang

posted at 16:58:38

Yossy @Yossy_K

19年11月26日

「大学にとって関係ない」わけないじゃん。高校までの学習内容と全く関係ないことを大学でヤッてると妄想してんのかな。 twitter.com/bn2islander/st...

タグ:

posted at 16:42:55

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

19年11月26日

でもJeffが1.3はオワコン、時代は1.4って言ってた(誇張表現)。

タグ:

posted at 16:32:28

羽藤 由美 @KITspeakee

19年11月26日

萩原・全高長会長「.....受験産業としてやってきたベネッセが、最近は入試そのものに深く関わるようになっています。模試や教材から入試の実施にいたるまですべてがベネッセ、という状況はどうなのか、と思っています」 headlines.yahoo.co.jp/article?a=2019...

タグ:

posted at 16:15:53

Jacob Quinn @quinn_jacobd

19年11月26日

Don't look now, but I think Julia 1.3 was just officially released 👀👀👀

github.com/JuliaLang/juli...

#julialang

タグ: julialang

posted at 16:13:19

積分定数 @sekibunnteisuu

19年11月26日

@hirorikkuma @takehikom 中学受験とは関係なく、算数教育においトンデモが方臆されている、という意味です。

#超算数 でもよく報告されていますし、

↓もそうですね。
togetter.com/li/901635

他にも沢山あります。

タグ: 超算数

posted at 16:09:50

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

19年11月26日

つうか、より多くの知識を持っていても有利にならない問題を作るほうが、無理難題ですけど。 twitter.com/bn2islander/st...

タグ:

posted at 15:57:41

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

19年11月26日

GitHubに取り敢えずコードを置いておくとスターがポコポコついて怖い。そのコードはあまり真面目に書いてない。

タグ:

posted at 14:44:21

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 私が誤解していなければ、棄却確率を導入したFisher検定に関する有意棄却確率ρ=0.5の信頼区間はmid-P補正版Fisher検定の信頼区間に一致しますね。

棄却確率を導入したrandomized testの視点からmid-P補正を眺めると、mid-P補正の意味が分かり易いかも。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 14:18:23

闇のapj @apj

19年11月26日

マンションの場合は,管理会社がキックバック目当てで管理組合や理事会に売り込みに来るパターンがよくあります。理事会の数人が籠絡されて導入に進んだら,反対者がいても過半数とられて負けるということが全国で起きています。 twitter.com/nazomizusouti/...

タグ:

posted at 12:51:57

言迷水 @genmeisui

19年11月26日

「磁気活水器なんかを買わされるのは情弱」
という意見も分かりますが、売り込みの手口は大胆かつ悪質なのです
どうやってマンションに入り込んだのか、ぜひ読んでください

タグ:

posted at 12:46:17

言迷水 @genmeisui

19年11月26日

コミケの作法がよく分からなくて、開催2ヶ月前に入稿してしまいました(^^)
もう製本されたのかな?
C97の前にネット通販されるかはよく知らない twitter.com/local_small/st...

タグ:

posted at 12:46:16

歩行者は右側通行 @JikanBae

19年11月26日

LibSndFile.jlがJulia 1.3(とナイトリービルド)のみで動くようになっている……
github.com/JuliaAudio/Lib...

タグ:

posted at 12:39:32

@kankichi57301 @kankichi57301

19年11月26日

リア厨相手やったらもうちょっと緩めてやったらよかった。 発達段階ってゆうパラダイムに与するわけじゃないがそのときになってみないと分からんことはあるさかいなぁ
#掛算 #何か見た

タグ: 何か見た 掛算

posted at 12:04:49

optical_frog @optical_frog

19年11月26日

ミラーせんせい (2007) の続きをちょっぴり進めた.「コスト高シグナリング理論,適応度標示,道徳的美質」docs.google.com/document/d/1xA...

タグ:

posted at 11:26:12

こなみひでお @konamih

19年11月26日

昔は高校の物理教科書に微積分が載っていなくて,「大学入試で微積を使うと×になる」というまことしやかなことをいう教師がいたが,最近の教科書には「発展」として微積が入った。大学の教科書編集委員が嘘に業を煮やしてメッセージを突っ込んだのかなと憶測。 twitter.com/Paul_Painleve/...

タグ:

posted at 11:25:43

吉田弘幸 @y__hiroyuki

19年11月26日

柴山議員のやり方とも共通していますね。 twitter.com/kotonoha_yakat...

タグ:

posted at 11:22:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

Re:RT 某ATさんの数学の研究集会では板書以外の説明禁止だったな。プロジェクター不可。

板書をすると肉体労働っぽくなって疲れるが、話を聴く側にとってはありがたいよね。

「ノートも取ってその場で理解する」ができるのはありがたい。

ノートはその場で理解するためにとる。

理解重要。

タグ:

posted at 11:09:15

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

19年11月26日

数学の記述式共通テストの採点で、いよいよ「掛け算の順序問題」が大学入試に持ち込まれる可能性が出てきたんじゃないかな。アルバイトの採点者が「正答」以外の順序を×にする可能性はあると思います

タグ:

posted at 11:04:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 しかも、東京大学教養学部統計学教室編『統計学入門』のような教科書(私は個人的にこの本をよく批判している)を読んだ「知識」に基いて信頼区間に関する他人の誤解をただす「信頼区間警察」が存在するのですが、警察をやっている側も基本的な誤解をしているように見えることが多い。不毛警察。

タグ: 統計

posted at 10:52:49

@kankichi57301 @kankichi57301

19年11月26日

@golgo_sardine @tomoak1n 小学校で「直径*3.14」って表記してたものを2πrって表記するようになったら「なんや嘘やんけ」って気付いてもよさそうなもんやけどなぁ。「それは公式だから話は別」とでも思ってるんかなぁ。ほかに合理的(おい)な説明は思いつかないや。

タグ:

posted at 10:47:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 こういう良さそうな本があるのに、学部生向けの統計学入門の教科書では、区間推定を仮説検定より前に説明して、信頼区間と仮説検定が表裏一体であることを説明しない方針になっているのはどうしてなのだろうか?

信頼区間の概念を難しく感じる人が増えるのは当然だと思う。

タグ: 統計

posted at 10:40:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計

www.amazon.co.jp/dp/B076HF4B1H
数理統計学―データ解析の方法 Kindle版
竹内 啓
1963

この本は区間推定よりも先に仮説検定について説明する方針になっています。

信頼区間による区間推定はパラメーター付きモデルM(θ)に一挙に仮説検定を適用することなので、仮説検定を先に説明するのは当然。

タグ: 統計

posted at 10:37:29

こなみひでお @konamih

19年11月26日

こんなのを描いてました。リチウム電池の正極活物質の構造(単位格子の1/8) pic.twitter.com/GFLWeB9MIT

タグ:

posted at 10:09:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 文献紹介

books.google.co.jp/books?id=fSo8D...

数理統計学: データ解析の方法
著者: 竹内 啓
1963

では、棄却確率を与える「ランダム検定」(randomized test, pp.74-75)および仮説検定と結び付けて信頼区間を作る方法(pp.81-84)の解説があります。

日本語の本ではこれを引用すればよさそう。

タグ: 統計

posted at 10:03:01

こなみひでお @konamih

19年11月26日

inkscape でお絵描きしていてグラフに数式を貼り込むためのTeXTextエクステンションがインストールされてなかったことに気づく。30分ほど夜中にいじって投げて,気を取り直して今やったら成功。日本語の情報は少ない。

textext.github.io/textext/instal...

タグ:

posted at 09:59:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 数学的モデルM(θ)は現実世界に適合しているかどうか不明の可能性がある。モデルM(θ)の使用の妥当性に何も触れないことによって、モデル依存の議論であることを正直に説明しない態度は非科学的である。

統計学入門書での信頼区間の解説は非科学的な態度を誘発していると思う。

タグ: 統計

posted at 09:33:12

吉田弘幸 @y__hiroyuki

19年11月26日

数学の記述問題について文書を纏めていて思ったのですが,彼らは高等学校の教科書のみに基づいて答案の正否を判断すると思います。おそらく採点を統括する人間にも大学の数学科で学ぶような専門的知見はないと思うので,教科書の記述を超えた答案は×にされる危険性が高いでしょう。

タグ:

posted at 09:31:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 θの信頼区間をモデルM(θ)が棄却されないθの範囲として定義することの大きな利点は、信頼区間がモデルM(θ)に強く依存していることの理解を強制されること。

仮説検定では帰無仮説を明瞭にすることが強制されるので、上の信頼区間の定義だと帰無仮説としてのM(θ)を明瞭にすることが強制される。

タグ: 統計

posted at 09:27:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 サンプルXについてモデルM(θ)を棄却する確率φ(X, θ)が与えられているとき、有意棄却確率ρについて「φ(X,θ)≤ρとなるパラメーターθの範囲」として信頼区間が定義される。

棄却確率の値が0と1しかない場合の信頼区間の定義は「棄却されないθの範囲」になる。

最初からこう説明して欲しかった。

タグ: 統計

posted at 09:22:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 ど素人なので文献についてよく知らないせいで、「パラメーター付きモデルの検定法を与えるごとに信頼区間も同時に定義される」のように解説してある教科書を知らない。

学部生向けの統計学入門書では、区間推定の節が仮説検定の前にあって、信頼区間と仮説検定の関係は説明されていない。

タグ: 統計

posted at 08:49:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 文献紹介

棄却するか否かを決めるのではなく、棄却確率を与えるrandomized testは、教科書では例えば

Lehmann, E. L. Testing Statistical Hypotheses. Second Edition (1986)

のp.71で導入されています。パラメーター付きモデルのcritical functionごとに信頼区間も定義される。 pic.twitter.com/2admgkVIpW

タグ: 統計

posted at 08:45:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 棄却確率を導入して第一種の過誤の確率が名目有意水準に一致するようにしたFisher検定についても、対応する信頼区間を定義して、表示するようにした方が良さそうですね。

有意水準αと有意棄却確率ρを与えたとき、棄却確率がρ以下になるモデルのパラメーターの範囲を信頼区間と定義すればよい。

タグ: 統計

posted at 08:32:37

apu @apu_yokai

19年11月26日

高木曲線と呼ばれるフラクタルのパラメータをいじると放物線になるの図

ついでに限界突破して遊んでみた pic.twitter.com/V4gsNolfbB

タグ:

posted at 06:56:58

三村智保 @igomimu

19年11月26日

セドルさんの引退対局はAIとの打ち込み制3番勝負で行われる。2子で始まり負ければ3子、4子と増える(全て黒コミ7目半出し)。対局相手の韓国製AIが最強レベルならば3子で負ける可能性は普通にあると思う。あえて過酷な条件を受けて立つのが李世石流だ。www.cyberoro.com/news/news_view...

タグ:

posted at 06:15:42

八神夕歌(やがみ ゆうか) @kotonoha_yakata

19年11月26日

ちょいと目が覚めました、おはようございます。

新井さんのツイートの件、あの人は都合の良さそうなリプライにだけ反応して、答えられないものは無視しているのが本当に悪質です。ですから、私から言えることはただ一つ、「高校教育を舐めるなこのバカ野郎!」ということです。

タグ:

posted at 05:33:44

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

Alex Kontorovich @AlexKontorovich

19年11月26日

Why is the Riemann Hypothesis hard? Just one reason (of very many): it's not an analytic question. Here are the values of zeta on the 1/2-line (where at least 40% of the zeros are, all should be) and the 4/5-line, where none should be. The latter gets arbitrarily close to 0, i.o. pic.twitter.com/qSHhwwCY6X

タグ:

posted at 02:34:55

吉田弘幸 @y__hiroyuki

19年11月26日

共通テストで記述問題が実施されると,採点者が専門家ではないので,教科書の範囲外の解答は×になる可能性がある。 twitter.com/Paul_Painleve/...

タグ:

posted at 02:14:55

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 リンク先の添付画像2の表示に使ったプログラムは

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...

または

gist.github.com/genkuroki/5366...

で閲覧できるはずです。 #Julia言語

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: Julia言語 統計

posted at 01:41:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 まとめ

* Fisher's exact test の結果を表示する場合にはP値だけではなく、Tocherさんの意味での棄却確率も表示するべき。印象がかなり変わり、Fisher's exact testの強い離散性の問題が大幅に緩和される。

* P値と並べて表示する信頼区間はP値の計算法と整合的に定義されたものにするべき。

タグ: 統計

posted at 01:33:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 あと、仮説検定と信頼区間は表裏一体なので、P値を計算するために使った方法と無関係の方法で計算された信頼区間をそのP値と並べて表示することも止めるべきだと思う。

P値が5%なのに帰無仮説に対応するパラメーター値が95%信頼区間に含まれたりしていると居心地が悪過ぎる。

タグ: 統計

posted at 01:31:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 以下のリンク先の意味での棄却確率は、Fisher検定のP値 p とmid-P版Fisher検定のP値 q からも計算できます。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 01:28:10

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 実際にちょっと試してみた感じでは、離散性がものすごく強いFisher's exact testの結果を表示するときには、以下のリンク先の方法で計算した棄却確率も表示するべきですね。

ナマのFisher's exact testは離散性の問題が強過ぎてそのままの使用はつらい。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 01:28:10

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 私の函数の方では、信頼区間を対応する検定と整合的な定義で計算しています。ぶっちゃけ、私の方がRのfisher.testより正しいと思う。

信頼区間を見るだけでも印象が変わる。

タグ: 統計

posted at 01:19:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

19年11月26日

#統計 Fisher's exact testの結果を表示するときには、P値や信頼区間だけではなく、有意水準に対する棄却確率も表示するようにすると印象が大幅に変わる場合がある。

添付画像1はRのfisher.testの結果。P値は5.5%で95%信頼区間も1を含まない。

添付画像2は私の函数の結果。棄却確率が86.6%もある! pic.twitter.com/fakVm8IcUw

タグ: 統計

posted at 01:19:27

積分定数 @sekibunnteisuu

19年11月26日

@genkuroki twitter.com/genkuroki/stat...
>(-1-√5)/2 と (1-√5)/2 の近くの様子。

(1-√5)/2は (-1+√5)/2  ですね?

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posted at 00:01:47

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