黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年01月/Page 31

僕は御用学者wikiに関わった連中を決して許さないし、あれを肯定したアカデミズムの人間を決して許さない。
御用学者wiki問題こそ、STSがちゃんと総括すべき問題。ちゃんとやればいい。ちゃんとやって世に問えばいい

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posted at 00:20:43

なべきち @nabekichi32

数学で記述書く時って、解くフェーズと記述整えるフェーズって別だと思うんだけど、算数で式を求める指導って(恐らく指導者のアタマの中に)「式が立てば答えが出る」っていう逆の順序が想定されてやいないかい？

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posted at 00:30:22

竜田一人 @TatsutaKazuto

Sir H͓͓͓̽̽̽E͓͓̽̽N͓̽R @SirHenryKau

中国国旗をウイルスに模した風刺画見ると、どうしてもこの人達思い出しちゃうよね。風刺にも何にもなってない。ただの失礼な差別ですよ。 twitter.com/TatsutaKazuto/...

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posted at 00:44:10

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

Happiness starts with you 😂 pic.twitter.com/oF61n09Hw9

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posted at 01:11:30

確かにFortran移植するのは結構良さそう． twitter.com/__cheph__/stat...

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posted at 01:12:34

里旬 @wisteria0410ss

Sir H͓͓͓̽̽̽E͓͓̽̽N͓̽R @SirHenryKau

息抜きによって科博でみたやつに寄せたイジングのやつが生えた

キーボードの上下で温度をいじれる pic.twitter.com/QgWSC5Z29C

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posted at 01:17:03

Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara

If we yet to be friends, kindly follow me I'll return the favor 😋

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posted at 01:45:36

また、今頃になって反省。MATLABが「ライブスクリプトにしませんか」と、何度も言ってくるので、online教材を見て、使ってみた。便利。PythonやJuliaでおなじみのnote book環境。数式も打ち込めるし、動的に図やデータも更新できる。もっと早くから使うべきだった。
jp.mathworks.com/products/matla...

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posted at 02:20:02

#統計関連

モンティ・ホール問題(や偽陽性の確率)へのベイズの定理の応用は、扱っている対象の確率分布がすでに全部わかっている場合での簡単な計算問題に過ぎません。

未知の確率分布を想定するベイズ統計とは全然違う話だと思った方がよいです。

この辺もデタラメ解説を書いている側が多数派。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 03:03:25

Hideki Kawahara: WAS @hidekikawahara

#統計このスレッドの考えはそのままP値にも適用可能。

誰かが「P値」と口走っていたら、

　そのP値はどういう前提のもとでの何の確率の近似値ですか？
　前提条件を漏れなく説明していただけますか？

と質問する習慣が広まり、

　回答できない人が低く評価される

ようになると良いと思います。

タグ：統計

posted at 03:13:39

イスラエルエリカちゃん @syuu1228

で、新しい実験用の刺激を作るために、cell modeで使っていたスクリプトを、ライブスクリプトにして、補足説明を加えながらセクションを実行／修正／加筆していたら、ミスをしていたことに気づいた。開発と資料化が同時にできるのは、「オンラインデバッギングバカ」化の防止に強力。 twitter.com/hidekikawahara...

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posted at 03:20:40

ぃゃぁ、Win10に乗り換えないような連中にUbuntu勧めたら大事故になるだろ…：Canonical、Windows 7からUbuntuへの「アップグレード」ガイドを公開 - PC Watch pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1232...

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posted at 04:14:45

大須賀覚 @SatoruO

大事な研究結果

肺がんにはなっていない人の肺細胞に含まれる遺伝子異常を詳細検討

喫煙者の90%以上の細胞は膨大な遺伝子異常を認めた

禁煙した人にも遺伝子異常は見られるが、20-40%の細胞が正常な状態に回復。正常細胞の集団が再拡大したのか

禁煙に遅すぎることはない
www.sanger.ac.uk/news/view/neve...

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posted at 06:50:40

阿部2 @cocotan_2

「研究仮説が正しい確率」（豊田、2017）のシミュレーション - 廿TT abrahamcow.hatenablog.com/entry/2020/01/...

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posted at 07:09:27

dormir30 @dormir300

条件付き確率なんかに頻度主義もベイズさんだろうが成り立つような話である。そしてこのようなわかる例で出すのは本当によくない twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 07:45:24

dormir30 @dormir300

そうこの「真の分布への適切さ」この1点なだけである。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 07:48:39

dormir30 @dormir300

モデル比較わモデルの妥当性の検討…ここの過程部分ちゃんと書いている論文いつ見ても少ないと思う。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 07:53:02

#統計ブログ記事最終段落の【「サンプルサイズが十分大きくてモデルが単純なとき、p値と似たような値を与える指標」】については、単純な二項分布モデルでのP値函数と事後分布を比較した #Julia言語で書かれたノート

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

の計算結果が参考になると思います。続く twitter.com/abiko_ushi/sta... pic.twitter.com/re7fxoF95g

タグ： Julia言語統計

posted at 08:54:11

#統計続き

プロット中で、二項分布の正規分布による近似で求めたP値と事後分布の 2min(cdf, 1-cdf) (←ベイズ信用区間の計算で使える事後分布から派生する函数)はほぼ一致しています。

漸近論の証明を付けたいなら中心極限定理を使うことになります。

関連スレッド

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 08:58:09

#統計以上で紹介した簡単な計算例からも、P値を批判したい人が、事後分布で測った確率の使用(例：信用(確信)区間、豊田的「仮説が正しい確率」)の方がよいなどと安易に語るのは笑止千万なことがわかります。

タグ：統計

posted at 09:03:04

#統計 nをさらに大きくした場合

単純な二項分布モデルでの3種のP値と事後分布の 2min(cdf, 1-cdf) の比較のプロット

および

3種のP値に対応する信頼区間と事後分布で計算した信用(確信)区間の比較。

#Julia言語
 nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/shGJxG9nfp

タグ： Julia言語統計

posted at 09:08:13

どうして機械学習の数理100問シリーズはwith Juliaが出ないんですか？(電話猫)(画像略)(コーナーで差をつけろ)

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posted at 09:57:21

RとPythonを語るときはJuliaも紛れ込ませて同格感を出していこうな。

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posted at 10:05:05

非公開

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posted at xx:xx:xx

へーwheelてmuslに対応してないんだー
JuliaのArtifactは対応している(はず)なのになー

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posted at 10:34:49

統計たん @stattan

ついったーでボコボコに指摘されている誤った(ベイズ)統計の理解の人たちもプロの研究者で、分野では統計に詳しい人として査読なんかもしているだろうと思うとなんか複雑な気持ち。

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posted at 10:34:52

Yuki Nagai @cometscome_phys

Julia 1.3から追加されたmul!(C,A,B,alpha,beta): C =A*B*alpha + beta*C、C = alpha*A*B+beta*Cの結果と倍精度の精度で合っていない気がする。単精度の部分までは合っているような。内部でどうなってるんだろ

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posted at 11:13:49

Yuki Nagai @cometscome_phys

生き返った！！！！ @fuzzygraymewmew

スパース行列の場合に問題が再現したので、スパース行列の問題だろうか

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posted at 11:46:41

昔シーチキンを鶏肉だと思ってる生徒がいて｢チキンだから鶏肉でしょ｣と言われたので｢一理あるけど、シーがついてるわけだから普通のチキンではないよね｣って答えたら｢海の鶏肉……えっ、まさかペンギ……｣って目の前で絶望フェイスになってくのを見てやっぱり教育業はやめられねぇと思いましたね

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posted at 12:22:23

#数楽内積が入っているℝⁿではn次元の体積だけではなく、n-1次元の面積や0≦k≦nに対するk次元の一般化も線形代数で扱えることが重要です。

例えば、外積空間に内積を自然に拡張しておけば、ベクトルv,wに対するv⋀wのノルムはvとwを二辺に持つ平行四辺形の面積になる。

タグ：数楽

posted at 13:08:35

#統計枝葉末節な話題なので触れなかった話題に触れます。

私の以下のリンク先のツイートに対して、清水さんは添付画像のように答えているのですが、「経験分布云々」の部分は「信頼区間の確率分布が標本分布から決まっている」という信頼区間のイロハから外れています。

twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/1TukI3JcaC

タグ：統計

posted at 13:29:34

#統計私が批判対象としてよく取り上げている東京大学教養学部統計学教室編『統計学入門』では第9章で標本分布について説明されています。

母集団分布の密度函数がp(x)のとき、無作為抽出で得た標本X_1,…,X_nの密度函数はp(x_1)…p(x_n)になります。標本の確率分布が標本分布。続き

タグ：統計

posted at 13:39:25

#統計通常、パラメータwを持つ確率分布p(x|w)の標本分布p(x_1|w)…p(x_n|w)に従う標本X_1,…,X_nから計算された区間[A, B]にwが含まれる確率が近似的に95%になるように、95%信頼区間[A, B]は定義されています。区間の両端の値A,Bは標本の函数なので、信頼区間[A, B]に関する確率が意味を持ちます。

タグ：統計

posted at 13:39:29

#統計そのとき注意するべきことは、信頼区間を定義するときに使った標本分布p(x_1|w)…p(x_n|w)は数学的モデルの一種であり、現実への適用が妥当とは言えない可能性が十分にあること。

現実世界で得られた標本はそれとは全然違う確率分布q(x_1,…,x_n)が生成したものとみなす方が妥当かもしれない。

タグ：統計

posted at 13:43:45

羽藤由美 @KITspeakee

1/31付の『しんぶん赤旗』がJAPAN e-ポートフォリオを運営する「教育情報管理機構」の闇を暴いています。こんないい加減な組織に全国の高校生の個人情報を渡すわけにはいきません。文科省，しっかりしてください！ pic.twitter.com/dO9EbeptDe

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posted at 13:52:52

#統計ベイズ統計(を含む一般化)を事前分布・事後分布が陽に見えない形で定式化することもできます。

(1) 現実に得られたサンプルX_1,…,X_nは未知の確率分布q(x_1,…,x_n)に従って生成されていると仮定する。

(2) 未知の確率分布をモデルの確率分布Z(x_1,…,x_n)でモデル化する。

続く

タグ：統計

posted at 14:26:17

#統計続き

(3) このとき、サンプルX_1,…,X_nの次にX_{n+1}が得られる真の条件付き確率分布(未知)は

q*(x_{n+1}) = q(X_1,…,X_n, x_{n+1})/q(X_1,…,X_n)

になるが、これがモデル内での条件付き確率分布

p*(x_{n+1}) = Z(X_1,…,X_n, x_{n+1})/Z(X_1,…,X_n)

で近似されていると期待する。続く

タグ：統計

posted at 14:26:24

#統計以上において、

q(x_1,…,x_n) = q(x_1)…q(x_n),

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

の場合が、i.i.d.でのベイズ統計の設定(渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の設定)になっています。ここでφ(w)は事前分布。

事前分布に直接触れなくてもベイズ統計は定式化可能です。

タグ：統計

posted at 14:26:26

#統計以下のリンク先で「近似されていると期待する」の部分の一般的な数学的基礎付けはまだありません。i.i.d.の場合は渡辺澄夫さんが基礎付けに成功しました。

しかし、どうしてそう期待したくなるかについでは以下で説明しておいた方が良いと思うのでそうします。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 14:29:05

Interactive Linear Algebraというサイトを見つけた。線形代数の教科書なんだけどいろいろインタラクティブな可視化がついてる。
textbooks.math.gatech.edu/ila/index.html

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posted at 14:33:49

#統計続き。モデル内仮想世界で条件付き確率分布

p*(x_{n+1}) = Z(X_1,…,X_n, x_{n+1})/Z(X_1,…,X_n)

を考えることは、現実世界の未知の法則が生成したX_1,…,X_nが仮想世界内でも偶然生成された場合に確率分布を制限することに相当します。続く

タグ：統計

posted at 14:35:57

#統計続き。仮想世界の事象を現実世界と同じことが起こった場合に制限すれば、「仮想世界内でその次に何が得られるかに関する確率分布」が「現実世界で次に何が得られるかに関する確率分布」に近付くと期待できる場合が結構あるのではないか？

これが期待の背景の直観です。一般的な基礎付けはない。

タグ：統計

posted at 14:36:03

#統計私が考えた基本問題: 以上の(3)の期待が数学的に正当化されるための十分条件で可能な限り弱いものを見つけよ！

タグ：統計

posted at 14:38:42

catla @katsura_jp

日本一ベイズ線形回帰の計算をしっかり書いてあるスライドです．実質，『サルでもわかるベイズ線形回帰』.
計算の検算に死ぬほど時間かかったので，供養してください．

speakerdeck.com/catla/beizushe...

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posted at 14:43:44

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

石井晃（2022年3月鳥取大学退職） @ishiiakira

@ysmemoirs 折角なので遊ばせて貰いました。タイミングがあればおもちゃになるのだけど... pic.twitter.com/BENAwLpARU

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posted at 14:59:56

そもそも理系では研究者の数どころか、院生どころか、学部に入ってくる女性の数が圧倒的に少ないんだから、いきなり女性教員比の達成なんて無理でしょ。竹槍でB29を落とせなかった件でいちいち始末書を書かせるようなものですよ。 twitter.com/Yomiuri_Online...

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posted at 15:06:05

catla @katsura_jp

須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama

途中計算は詳しいけど、日本語が下手なので、内容は分かりやすくはないかもw

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posted at 15:10:49

↓この丁寧さは控えめに言ってスゴいです twitter.com/katsura_jp/sta...

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posted at 15:16:58

catla @katsura_jp

ぶら下げておく

speakerdeck.com/catla/beizushe...

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posted at 15:24:20

羽藤由美 @KITspeakee

↓ （そう言うにきまっているので）そんなことが聞きたいのではなく，(1) jep.jpのドメインの登録者がなぜ「株式会社ベネッセインフォシェル」になっていたのか，(2) 指摘されたら即「一般社団法人教育情報管理機構」に変えたのかを説明すべきでしょう！
eimo.or.jp pic.twitter.com/gy8V0GR0Oq

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posted at 15:49:41

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posted at xx:xx:xx

#統計まさにそれ！

ベイズに限らず、P値や信頼区間でも同じことだと思う。

前提条件を正直に説明して弱点をあらわにする習慣にする。

twitter.com/stattan/status...

タグ：統計

posted at 16:13:09

#統計私はずっと、ベイズに限らず、P値や信頼区間であっても、前提条件(特に弱点になり得る点)について、教科書レベルできちんと説明していない点がひどいと言い続けているつもり。

そういう悪習をさらにひどくしたのが「研究仮説が正しい確率」の件だという認識。 twitter.com/shimadahideaki... pic.twitter.com/XRm2EzgbFp

タグ：統計

posted at 16:35:48

#統計豊田秀樹さん曰く

【ベイズ統計学は～優れて～仮説が正しいかどうかを直接推定できることです。例えば、（1）このダイエット法を行うと、1カ月で平均3キロ以上痩せられるという仮説を立てた上で、（2）その仮説が正しい確率を計算できます。】

これもまず過ぎ。

www.recruit-ms.co.jp/issue/intervie... pic.twitter.com/gsU6uCiyiY

タグ：統計

posted at 17:01:35

砂___の___女 @vecchio_ciao

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

なんかイラッとする。

【ジョシゴト】 twitter.com/pref_aichi/sta...

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posted at 17:05:22

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posted at xx:xx:xx

２月７日にJuliaもきゅもきゅ会します．

gomah.connpass.com/event/165505/

Slackのワークスペースもありますのでどうぞどうぞ．
前回参加者実績は人間１，あざらし５でした．

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posted at 17:59:53

闇のapj @apj

シェル芸bot(停止しました) @minyoruminyon

横やり入れた投資会社の名前晒せよ。何隠してるんだ。　＞　山形の老舗百貨店「大沼」の再建が暗礁　再生ファンドのトラブルで支援遅れ：東京商工リサーチ www.tsr-net.co.jp/news/analysis/...

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posted at 18:06:44

twitter.com/yami_buta/stat... pic.twitter.com/J7tN3N2iHq

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posted at 18:53:45

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posted at xx:xx:xx

Yuki Nagai @cometscome_phys

下の子(6)、ポケモンカードのダメージ計算で鍛えた計算力で101-16とか数字を分けて暗算で計算できるみたいなので、どのくらいメモリーが積んでるか見るために色々出してみた。1002-111はできたけど、10000-1111はメモリーが足りず苦戦してる

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posted at 19:22:58

数学であそぶ @sarusugaku

【放物線と焦点】
放物線には
・焦点に点光源を置くと反射した光は平行光線になる
という性質があります。

だから、焦点から波が発生するとこのようになります！

円だったのが直線になるのは不思議な感じがしますね！ pic.twitter.com/wrIJowAs8O

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posted at 19:59:15

吉田弘幸 @y__hiroyuki

前文科大臣は、学習指導要領の改訂時期を誤って共通テストの変更を指示していたようです。メディアの皆さん、取材してください。

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posted at 20:08:14

Haruka Ozaki (尾崎遼) @yuifu

@bicycle1885 これマージしません？（precompileでエラーがでた） github.com/bicycle1885/Ta...

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posted at 20:16:13

ながし @Pnagashi

こういうのもマイルドにデマなんだよなぁ。
今年、インフルエンザが多くないのは、恐らく暖冬と雨が多かったせいだと思われる。 twitter.com/s_ss_sssa/stat...

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posted at 20:27:33

Massimo @Rainmaker1973

Once a year millions of red crabs cross Christmas Island island to reach the ocean, where they drop their eggs bit.ly/2yte0Ym pic.twitter.com/gSIkP8MZ0l

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posted at 20:30:27

弁護士吉峯耕平 @kyoshimine

利用規約等のTwitterルールにおいて、引用はAPI埋め込みしか許されず、書籍にTweetを引用することは利用規約違反となるということであれば、それはどう考えても間違っていると思う。
Twitter社は、明らかに紙メディアへの引用を想定している。 twitter.com/btimine/status...

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posted at 20:42:31

弁護士吉峯耕平 @kyoshimine

ただし、Twitterルールでは、Tweetの一部引用を禁止しているようであり、石川『#KuToo』では、Tweetの一部を削っているものがかなりあり、このルールに抵触するだろう。

また、一部引用禁止というTwitterルールの存在は、著作権法上の引用要件との関係で、「公正な慣行」の内容となる可能性が高い。

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posted at 20:45:23

吉田弘幸 @y__hiroyuki

これを拡散してください。前文科大臣の発言です。
因みに学習指導要領の下での大学入試が実施されるのは４年後です。 pic.twitter.com/P4eDtY3pWt

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posted at 21:00:56

弁護士吉峯耕平 @kyoshimine

特に、Tweetを塊として引用する場合に、一部引用禁止というTwitter社のルールには相応の合理性がある。
（これに対し、地の文にTweetの一部を引用するような形態は、文章としての引用であり、やや異なるかもしれない。）

『#KuToo』は塊として引用しようとしているパターン。

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posted at 21:01:30

Miles Cranmer @MilesCranmer

This is a nice package for making pyplot animations more intuitive: github.com/jwkvam/cellulo...

All you do is call "camera.snap()" every time you re-do the plot. pic.twitter.com/FYwYkU2KSB

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posted at 21:05:58