黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年02月/Page 15

Google先生、「犬度」で検索しても尤度の検索結果が表示されるし、スマホのATOKは「ゆうど」を変換できないので、犬度でいいのではないかと思い始めた。

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posted at 00:24:33

等高面x^3+y^3+z^3=42はエイみたいな感じなんですね（ℤはどうした） pic.twitter.com/7D556nQ04f

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posted at 00:30:50

意外とかわいい変動するんだな…… pic.twitter.com/Vy9c4mC5Uf

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posted at 00:32:44

x^3+y^3+z^3=tの、tが-100から100に動いていく様子です

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posted at 00:33:31

動画にすればいいんだったアプリはお気に入りのQuick Graphです！

App名: Quick Graph、デベロッパ: KZ Labs apps.apple.com/jp/app/quick-g... pic.twitter.com/2vs4nYNHpI

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posted at 00:38:53

RAD @51D_Mustang

機械学習とかやってるB4を殺す質問
「尤度ってなんですかワン！」

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posted at 00:52:16

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hnakai @hnakai0909

尤度≠犬度

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posted at 01:47:13

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#統計「仮説が正しい確率」と言っている事例の追加。

bookdown.org/sbtseiji/lswja...
jamoviで学ぶ心理統計
Danielle J Navarro & Dvid R Foxcroft

またしても「心理統計学」の事例。

【ベイズ流の視点では，統計的推論は信念の更新がすべて】という時代遅れで非科学的な考え方を信じている。 pic.twitter.com/yCM6FtM98u

タグ：統計

posted at 04:57:59

#統計新たに発見した私がブロックされている事例

社会心理学者。 pic.twitter.com/9M61dOzDvX

タグ：統計

posted at 05:20:42

#統計正しい考え方を紹介している事例

ameblo.jp/yusaku-ohkubo/...
A. Gelman "Philosophy and the practice of Bayes" の紹介
【・この時、事前分布は「事前の信念」であり事後分布は「仮説が正しい確率である」

2. しかし近年のベイズ統計においては、上のような見解を維持することが困難である】 pic.twitter.com/B6w5yskfAQ

タグ：統計

posted at 05:28:03

#統計引用続き

【・事前分布はRIdge回帰やLASSO回帰のように推定値を安定化させるための道具であり、主観的な事前の信念を反映させるものではない
・事前分布は、事後予測分布などを通じて客観的に評価可能である
・事後分布は、「データが与えられた元での仮説が正しい確率」を教えてくれない】

タグ：統計

posted at 05:29:41

#統計引用続き

ベイズ主義の下でのベイズ統計観は現代では時代遅れで、合理的な考え方が広まっていることについて、ゲルマンさん曰く

【3. 哲学者には、是非こうした近年のベイズ統計の動向を視野に入れて考察を深めてもらいたい】

せめて半世紀前の赤池弘次さんくらいまでは追いつくべき。

タグ：統計

posted at 05:32:55

#統計ベイズ統計の予測分布を使わなくても、事前分布を使うMAP法によって推定の平均二乗誤差を最尤法より下げられることを示す非常にシンプルな例(James-Stein推定)については以下のノートを参照。事前分布は推定誤差を下げるためにも役に立つ。今では常識の1つだと思う。

nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...

タグ：統計

posted at 05:37:42

#統計事前分布(を含むモデル全体)を客観的に評価する方法については以下を参照。

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

および以下のリンク先のリンク先

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 05:41:40

#統計事前分布は「推定誤差を下げるためにも使える道具の1つ」であり、モデル評価時に客観的に評価される対象でもある。このようなことは数学的技術の発展によって可能になった。

【事前分布は「事前の信念」であり事後分布は「仮説が正しい確率である」】という考え方をする必要はない。

タグ：統計

posted at 05:45:28

#統計悪い方の事例追加

時間の無駄なので読む必要はないが、豊田秀樹さんの本を絶賛している。内容的にもかなり呆れたものだ。

怖いのはこのブログ記事のような感覚で学生に「ベイズ統計」(もどき)について教えているかのうせいがあること。

www.kosugitti.net/archives/5211 pic.twitter.com/XywVIlQdWQ

タグ：統計

posted at 05:49:53

#統計現実に確率モデルに基いたベイズ統計の技術を応用するときには、採用したモデルの妥当性が事前には不明。

妥当かどうか不明の確率モデルを使って、信念の度合いを確率で表現した事前分布を事後分布に更新した結果を本当に信じているとしたら、その人は合理性に欠けた精神の持ち主です。続く

タグ：統計

posted at 06:12:24

#統計続き。以上のような理由で、ベイズ統計の技術の適用を、「普通の常識的な意味で合理的な人による信念の度合いの更新」とみなすことはナンセンスだと思う。

要するにベイズ主義とやらはつまらないナンセンスなことを大真面目に考えているだけだと思う。

非現実的なトイモデルとしても苦しい。

タグ：統計

posted at 06:15:24

「掛け算の順序が大事、と言いつつ、順列で違反する人の例」をトゥギャりました。 togetter.com/li/1468725

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posted at 06:16:32

#統計普通の意味で科学的に合理的な人物を想定するのではなく、数学的モデルの中だけにいる仮想的な「何か」の信念の度合いの更新とみなし、不完全な例え話であることを忘れなければ、「信念の更新」と言ってもよいかもしれないが、そういう発想を捨てても困らないことも理解しておかないとまずい。

タグ：統計

posted at 06:24:36

#統計百聞は一見に如かず。

確率モデルの妥当性が限定的なときのベイズ更新の様子を色々見て知っておいた方がよい。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 06:28:26

#統計私はライトユーザーとしてコンピュータをそこそこ使いこなせるので、数値的な例を容易に作って眺めることができるのですが、もしかしたらその点が自分自身で想像している以上に大きなメリットになっているかもしれない。

数値的な例をどんどん公開する習慣が広まるとよいと思う。 #Julia言語

タグ： Julia言語統計

posted at 06:33:07

アサギリ @Asagiri48

今朝の静岡新聞に沼津市の転入超過に対するラブライブ!効果のコラム。実際にそういう方にお会いすることもありますし、効果があったことは間違いないでしょう。「沼津市民の温かさが移住の決め手になっているのかも」沼津を選んでいただいた皆さまと温かい沼津市民(？)に感謝です。 pic.twitter.com/ooi0Ms9bt9

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posted at 07:02:16

#統計確率モデルp(x|w)でサンプルを生成する分布をq(x)=p(x|0)と実現できるならば、対数尤度函数のサンプルサイズn→∞での様子は、Taylorの定理、大数の法則、中心極限定理を使えば比較的容易に分かります。Taylor展開の2次の部分が所謂Fisher情報量。パラメータが多変数でも完全に同様。 pic.twitter.com/CjZsDV5mwR

タグ：統計

posted at 07:55:38

#統計続き。統計学の基本になる確率論の三種の神器は

* 大数の法則
* 中心極限定理
* Kullback-Leibler情報量に関するSanovの定理

n→∞での対数尤度函数の様子の解析には前者の2つがぴったり使え、KL情報量も間接的に見えている。この議論を見ても三種の神器が基本なことがよくわかる。

タグ：統計

posted at 08:00:08

松崎いたる・板橋区 @itallmatuzaki

#統計数学的な議論は常に基本的な道具を使った試行錯誤で理解するのが基本。逆に、テイラー展開、大数の法則、中心極限定理の使い方を知るために、「対数尤度函数のn→∞での様子を調べよ」という練習問題は優れている。

この手の議論を説明するたびに「Taylorの定理は神！」と感じる。

タグ：統計

posted at 08:06:56

日本共産党のしんぶん赤旗が５G通信に反対している。
「電磁波過敏症」という病気を発症させるからというのが主な反対理由だが、電子レンジの中なら別だが、人間の身体はスマホのような微弱な電波に反応するようにはできていない。
根拠のない不安を煽るようなことはやめてほしい。 pic.twitter.com/krLWP7TwrO

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posted at 08:11:25

#統計あと「対数函数も神！」

尤度=確率モデルでサンプルが生じる確率

をダイレクトに扱わずに、対数を取ってから扱うと、別の「神」であるTaylor展開、大数の法則、中心極限定理がぴったり使えて、KL情報量も見えて来る。対数も神。

タグ：統計

posted at 08:24:57

彩瑞スピス @Pteraspidomorph

julia言語、面白そうだからちょっと触ってみようかな

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posted at 08:30:15

#統計基本: X_1,…,X_nが独立同分布確率変数列で適当な条件を満たすものであれば、大数の法則より、n→∞のとき

(X_1+…+X_n)/n → μ=(X_kの期待値).

さらに、μ=0でX_kの分散がσ²のとき、中心極限定理より、

(X_1+…+X_n)/√n → (平均0分散σ²の正規分布に従う確率変数).

分母がnと√nの違い。

タグ：統計

posted at 08:38:07

いのうえしげゆき @kaepapa33

久しぶりに伊藤隼也の名前見たなと思ったらブロックされてた

まえからだっけ？覚えてないな

これで一人前の医療関係者になれた？

どうでもいいけどw

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posted at 08:40:31

中間管理職 @2008med

@georgebest1969 @Preprints_org 大変素晴らしい論文だと思います。感情論で左右されるのは大変危険だと感じており、判断の理論ベースになると思います。勝手ながら日本語訳を作ってみました。一人でも多くの方に読んでほしいです。もしも先生の意に反するようでしたらすぐに削除したいと思います。
kaigyou-turezure.hatenablog.jp/entry/2020/02/...

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posted at 08:53:45

名取宏（なとろむ） @NATROM

WHOは、布マスク（綿やガーゼ）マスクをどのような環境下でも推奨していません（"Cloth (e.g. cotton or gauze) masks are not recommended under any circumstance."）。[
www.who.int/publications-d... ]。 twitter.com/hasumi29430098...

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posted at 09:03:51

#統計ベイズ統計の普遍的な性質によって、ベイズ更新の結果が収束して、ひどく誤差の大きな(間違った)結論について「それが正しい確率は100%である」と結論してしまうようになってしまうことがあるんですね。

これを知っていたら「仮説が正しい確率が分かる」とはとても言えない。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 09:32:15

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#統計私ごときをブロックしていることが判明しても残念に思う必要はないと思います。

しかし、三浦麻子さんは、三浦さんが筆頭著者である

team1mile.com/sjpr61-1/
→ team1mile.com/sjpr61-1/miura...

に添付画像のように書いてあることの学問的責任は取らなければいけなくなるだろうと思いました。 twitter.com/not_identified... pic.twitter.com/Lk9S0NG5WK

タグ：統計

posted at 09:46:52

歩行者は右側通行 @JikanBae

昨日〜今朝のインパルス応答測定では #Julia言語で作ったプログラムを導入したかったんだけど、テキトーなオーディオ入出力処理をしているので大事な仕事ではまだ使えないと判断して（あと前回測定と同条件にしたかったのもあり）Matlab & Reaper。残念であるが地道に実績を積もう。

タグ： Julia言語

posted at 09:48:35

@shin_corno #Julia言語それは私にとって非常にうれしい質問です！

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

でソースコードを公開しているように、Julia言語をJupyter notebook上で使っています。私が使っている環境の詳しい説明が

github.com/genkuroki/msfd...

にあります。約1年前のものなのですが、現在も概ね通用します。

タグ： Julia言語

posted at 09:55:13

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@shin_corno #Julia言語は高度な高速計算に適していてかつ、気軽に計算結果をプロットできる最新のプログラミング言語です。

Jupyterはオープンサイエンスを支援するために開発された「ブラウザからノートブック形式で多くのプログラミング言語を使用できる環境」です。

この2つの組み合わせはかなり強力です。

タグ： Julia言語

posted at 09:58:31

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@miyukioldl55 あのようなトンデモ算数をばらまいている人に印税が入るのはしゃくだからブックオフで買うのは妥当ですが、ネット上でもあの手の算数教育の専門家がトンデモを晒している事例は沢山あります。

　togetter.com/li/901635

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posted at 10:16:24

@miyukioldl55 togetter.com/li/1241319

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posted at 10:17:18

ブロックされていることに気付いたときに

なるほど。

という文字列が目に入って来て、ふきだしてしまいました(笑)。

こういうのはブロックされている本人にしかわからない楽しみ方かも。私自身はこの人のことは何も知りませんでした。人ではなく、言っている事柄の内容のみに興味がある。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/jMjoLBgDyq

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posted at 10:23:10

bakabakaweb @bakabakaweb

伊藤隼也はマジでヤバいな。嘘、デマ、扇動だらけで害悪でしかないんだが。
不確かな情報で不安にさせ扇動し飯の種にしてるクズだよ。

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posted at 10:44:17

@CoffeeCup2018 @miyukioldl55 算数教育の専門家であれじゃない人はほぼ皆無ですが

（悪）影響力だけはあるので始末に悪い
twitter.com/search?q=%E7%9...

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posted at 10:50:46

@CoffeeCup2018 @miyukioldl55 twitter.com/kan4bm/status/...

田中博史氏も、盛山隆雄氏もトンデモですよ。参考にすべきじゃありません。

タグ：

posted at 10:52:51

@CoffeeCup2018 @miyukioldl55 twitter.com/rungorungo_/st...

田中博史氏はトンデモですよ。参考にすべきじゃありません。

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posted at 10:53:32

@CoffeeCup2018 @miyukioldl55 田中博史氏はトンデモですよ。参考にすべきじゃありません。
twitter.com/1black1marines...

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posted at 10:54:08

@CoffeeCup2018 @miyukioldl55 twitter.com/Gyozateacher/s...
田中博史氏はトンデモですよ。参考にすべきじゃありません。

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posted at 10:55:12

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部品（森七菜） @tjmlab

電気抵抗 pic.twitter.com/rdRsgTPpsr

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posted at 11:15:14

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

@CoffeeCup2018 @miyukioldl55 大学の教育学部で算数指導法を教えていて掛け算順序指導に批判的な人の存在は確認されていません。
8254.teacup.com/kakezannojunjo...

タグ：

posted at 11:27:10

私はトンデモ算数専門家に印税を献上しまくっている。
「金返せ！」と言いたい。

twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ：

posted at 11:27:37

統計たん @stattan

統計改革を推し進めている統計が専門でないけど分野では出来る系の人たちはどれくらい統計を分かってて、どういう教育をしてるんだろう。もしその人たちの理解が微妙だったら改革も相当に微妙なのではないかなぁと思う。

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posted at 11:39:04

@kuri_kurita

これは酷い。😬 twitter.com/itallmatuzaki/...

タグ：

posted at 11:58:36

ジタさん @fujitapiroc1964

演習問題の解答ついて pic.twitter.com/nCxJTfgAfR

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posted at 12:47:59

#統計最尤法が非常にうまく行く場合の尤度函数(事後分布だと思ってもよい)の形を見てみましょう。

ベイズであろうがなかろうが、尤度函数や事後分布は確率的に別のものが得られていた可能性のあるデータ(サンプル)によって変わります。

nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...

3項分布モデル n=10 pic.twitter.com/OjPer6jF7U

タグ：統計

posted at 13:49:07

#統計 n=100

薄青色のドットはサンプルを生成した分布のパラメータの位置です。

最尤法がうまく場合には、nが大きくなると尤度函数や事後分布は単峰型になり、nを大きくするにつれて、鋭く細い山型になり、その台はサンプルを生成した分布のパラメータに近付いて行きます。 pic.twitter.com/S6alfdCAYB

タグ：統計

posted at 13:49:10

理科教師とらふずく @raptorial_owlet

#統計 n=1000

サンプルサイズ n=1000 だと、尤度函数(もしくは事後分布)の台は相当に狭くなっている。

最尤法がうまく行くケースの尤度函数や事後分布の形は他の確率モデルでも同様になることが分かっています。 pic.twitter.com/HEjfwclMeq

タグ：統計

posted at 13:49:13

生徒たちはチョコレートをつくるのに飽きているのか、おっとっとで系統樹をつくりはじめた。ちゃんと美味しく戴きました。
全然考えたことがなかったけれど、新口動物の充実っぷりがすごいな。 pic.twitter.com/J1DZ90tb0L

タグ：

posted at 14:12:48

統計たん @stattan

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

仮説が正しい確率がわかると思ってる人たちが改革を進めたとして、結局誤ってるわけでどーすんだろと思う。仮説検定もわかんないし、ベイズもわかんなくて、何もわからない感じだよね。

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posted at 14:37:28

古市三久氏は立憲民主の福島県連会長だと思うんだけど、こないだの選挙でもおしどりマコ支持だったし、甲状腺検査も支持しているようだし、まあ放射能デマに親和的な人ですよね。彼を県連会長にしている限り、福島で立憲民主は支持されないのではありませんかね

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posted at 15:07:22

Tohru NAKAGAWA @tohrunak

@2008med @georgebest1969 @Preprints_org 翻訳ご苦労様でした．できれば以下に関連する箇所をご訂正ください．

送信 → 伝染 (又は感染)
最後の段落にある COVID… の文を自動翻訳から日本語へ

予稿脱却には
①計算機モデルによる模擬実験後，実データによる検証が必須
②現問題の不顕性感染をモデル内へ
③再感染の抗体依存性感染増幅も同様

タグ：

posted at 15:40:19

中間管理職 @2008med

@tohrunak @georgebest1969 @Preprints_org ありがとうございます。
1)一ヶ所、感染が送信になっておりました。訂正しております。
2)COVIDとは、どこの部分でしょうか。本文にCOVIDの記載はないと思いました。
3) 予稿脱却には、はどこの部分ににあたるのでしょう。

タグ：

posted at 16:04:10

norihitoishida @norihitoishida

具体的なフw野要素としては“「真の平均値をμを含む確率が95%になる」ような区間を与えるのは一般にはベイジアンです” という大嘘を書いてる事などがあります
誰にでも間違いはあるけど、指摘されてるのに修正しないのはよくないでしょ

tjo.hatenablog.com/entry/2018/12/...

タグ：

posted at 16:24:24

Tohru NAKAGAWA @tohrunak

@2008med @georgebest1969 @Preprints_org @2008med博士，早速の応答ありがとうございます．

2)の COVID… は 2019-nC… を WHOの公式名で言い換えた名前で，当該文の意味が良く分からないのです.

3)は今回の予稿を正論文として投稿・受理してもらう為の改善点で，これらが整えば『素晴らしい論文』と賞賛しても差し支えないと思います．

タグ：

posted at 16:29:19

TaKu @takusansu

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

高校数学担当という #超算数 #掛算の被害者。
twitter.com/miyukioldl55/s...

被害者の潜在数は数多くいそうです。

タグ：掛算超算数

posted at 16:34:16

『ゲーデル、エッシャー、バッハ』はデネット本と内容が似ている。
デネットとホフスタッターはマブダチらしいし。

タグ：

posted at 16:39:49

tomoyuki matoba @tama_lion

ツボカビ病によるカエル大絶滅が捕食者のヘビにも波及し、種多様性が低下してる。ヘビはそもそも発見が難しいが、単なる見落としでないと統計的手法で裏付け。不可逆的な損失を避けるため、データはいつも断片的ながら施策を訴えないといけないのが保全生物学の難しさよ　www.theatlantic.com/science/archiv...

タグ：

posted at 16:47:20

柏森進(MOSAIC.WAV) @KayamoriS

クロマトーンで「片道きゃっちぼーる」

まだ手探りですがだいぶ和音が押さえられるようになりました pic.twitter.com/ldOGjT4apt

タグ：

posted at 16:59:51

#統計最尤法がうまく行く場合には、尤度函数が単峰型になり、その台の小ささは、サンプルサイズ→大での推定の収束し具合の指標になっていることがわかります。そのとき

事後分布=定数×尤度函数×事前分布

も推定の収束し具合の情報を持っている。最尤法がうまく行く場合にベイズ法もうまく行く。

タグ：統計

posted at 17:31:14

#統計最尤法がうまく行く場合の尤度函数の挙動を知っていれば、最尤法がうまく行くときには、ベイズ法もうまく行くことが分かる。

渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の第4章では、最尤法がうまく行かない場合であってもベイズ法はうまく行くことが示されています。

タグ：統計

posted at 17:34:12

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

#統計添付画像は

nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...

より。最尤法の適用が不適切な「正則モデルではあるが、特異モデルに近い場合」のあるモデルの尤度関数のプロットです。n=2¹⁴にしても尤度函数の形状が単峰型になっていない。

このような場合であってもベイズ統計は普遍的に有効に使用できましし。 pic.twitter.com/unuSDVe2Xu

タグ：統計

posted at 17:39:22

#統計薄青のドットはサンプルを生成した分布のパラメータ値で、緑の星印は最尤法の解(最尤推定の結果)です。

確率モデルがたとえ理論的にはn→∞で最尤法が使える場合であったとしても、特異モデルに近いとなかなか尤度函数が単峰型になってくれなくなります。

nbviewer.jupyter.org/github/genkuro... pic.twitter.com/ezhTehKd8m

タグ：統計

posted at 17:43:01

非公開

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posted at xx:xx:xx

#統計以上のプロット中のモデルでは、サンプルを生成する分布のパラメータ(a,b)がa=0またはb=0(b軸とa軸)が特異モデルになるための必要十分になっています。そうなってなくても、それに近ければ現実に得られるサンプルサイズで特異モデル扱いする必要がある。

タグ：統計

posted at 17:46:21

#統計確率モデルの尤度函数の様子をプロットするだけで、たくさんの洞察が得られます。

尤度函数はそのくらい重要なものなのですが、likelihood functionと不適切な名前が付けられたせいで理解が難しくなっている。

タグ：統計

posted at 17:48:21

Hiro @mepbphhond_

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

仮説が正しい確率って意味不明でわろたwどんな確率空間やねん

タグ：

posted at 17:54:55

ダグラス・ホフスタッターの『ゲーデル・エッシャー・バッハ』は柄谷行人の種本の１つ。
柄谷行人は誤読の天才なので、もちろん誤読して独自の理論を展開

タグ：

posted at 18:11:16

つくもや @tsukumoyaren

ゴルゴ・サーディーン @golgo_sardine

書店で見つけた幼児向け学習絵本『めばえ』３月号付録の「ハイパードラムセット」と、小型シンセサイザーで７拍子の机上エレクトロニカを作りました pic.twitter.com/lVIz8BgTlt

タグ：

posted at 18:39:24

「採点ミスを晒すな」の人、
（ twitter.com/sekibunnteisuu... ）
図工で「〇〇式」を使ったら図工主任にブチ切れられた事があるそうだ。
twitter.com/TeacherhaGreat...

タグ：

posted at 18:42:18

#統計

❌できましし
⭕️できます

モデルが特異モデルに近い場合には、尤度函数の台は特異パラメータ集合(今の場合はa軸とb軸の和集合)に沿って広がるようになります。

ゆえに事後分布もそうなります。

ベイズ統計は尤度函数が持っている豊富な情報をシンプルに利用する方法でもあります、

タグ：統計

posted at 19:02:10

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

#統計 #Julia言語

 nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
Wasserstein metric
Gen Kuroki
2019-10-27

分布間の違いの測り方には色々あるので、KL情報量についてもSanovの定理を必須の予備知識にするべきだと私は考えています。上のノートは1次元でのWaseerstein距離のノート。

タグ： Julia言語統計

posted at 19:37:04

Julia 21日のもきゅもきゅかいはこちらです。
gomah.connpass.com/event/167865/

タグ：

posted at 19:59:17

#統計 KL情報量D(q||p)は、Sanovの定理より、

確率分布pに従う乱数生成で確率分布qのシミュレーションを行ったときの誤差

であると解釈できます。「情報量」という字面にこだわるとそういうことを理解できなくなります。

数学では用語の字面的意味にこだわらずに概念を直接理解しなければ苦しい。

タグ：統計

posted at 20:19:30

Vincent Pantal @panlepan

@jagarikin Impressive effect! How many frames ? I counted 4 (black/gray1/gray2/white) but I'm not sure.

タグ：

posted at 20:24:29

#統計 Wasserstein距離W₁(p, q)は「分布pを移動して分布qにするときの最小コスト」というような意味を持つのですが、ℝ上の分布の場合には「p,qの累積分布函数の間のL₁距離」に等しくなります。

目的に合わせて使う数学的道具を変えることが基本。分布間の違いの測り方についてもそうするべき。

タグ：統計

posted at 20:28:44

TaKu @takusansu

#掛算算数と数学は違うとして順序固定を擁護する人達にとって、日常生活で扱うレシートは数学であって算数ではないと主張するのだろうか？
#超算数こそが、日常生活を無視した内容だと思うのだが。

タグ：掛算超算数

posted at 20:29:41

#統計「数学的道具の選択権は常に自分自身にある」と言えるような理解を目指さずに、教科書に単に忠実に従うだけだと時間の無駄が増える可能性があると思う。

工作に使える道具の教科書なるものがあって、教科書に忠実に操作を繰り返すだけで、道具をうまく使えるようになるはずがないと思う。

タグ：統計

posted at 20:34:23

けーすけのやつ @keisukeinoyatu

#超算数ほんと、その通りだと思う。

掛算順序問題に限らず、算数におけるおかしな教え方を擁護する人達の考え方には、子供の考え方の軽視、子供の日常生活の軽視、子供にとっての分かり易さの軽視、……とありとあらゆる教育的にクズな態度が詰まっている。 twitter.com/takusansu/stat...

タグ：超算数

posted at 20:39:07

@k_tash_n pic.twitter.com/psuwyc9uRK

タグ：

posted at 20:41:12

のらんぶる @nolimbre

It is easy to \v{C}ech that ...

タグ：

posted at 20:50:31

岡沢　秋(maat) @Aki_Okazawa

みずほ銀行のシステム統合って、最終的に35万人月かかったのか…。
ギザの大ピラミッドは最近の説だと必要人月がちょっと下がって20万人月～25万人月くらいでいけそうっていわれてるから、それを越える巨大建造プロジェクトということに pic.twitter.com/UXBAYAtYfw

タグ：

posted at 21:00:07

Bravo @900A6

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

暇をもて余した妹がまた雪像作ってたです pic.twitter.com/KeFybFwnQD

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posted at 21:45:20

MyWorkflow.jl を更新

- plotly バックエンドを使った際の shared object が見つからないワーニング対策
- 細かなファイルのマイナーフィックス

github.com/terasakisatosh...

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posted at 21:50:29

残り22件のツイートを見る

Hidekazu Shiozawa @shiozawa_h

float f,a,i,c;
void setup(){size(480,480,P3D);colorMode(HSB,9);}
void draw(){fill(0,1);rect(-5,-5,490,490);translate(240,240);rotateY(f/2);
noFill();for(i=0;i<999;){rotateY(i);rotateZ(i);stroke(c=noise(i++)*2,9,9);
arc(0,0,400,360,a=f+c*3,a+.5);}f+=.01;
}//#つぶやきProcessing pic.twitter.com/KIisf5EVGb

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posted at 21:53:32

langstat @langstat

本１冊を機械翻訳で訳してみた qiita.com/hmaruy1/items/...

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posted at 21:56:11

Hidekazu Shiozawa @shiozawa_h

float f,a,i,c;
void setup(){size(480,480,P3D);colorMode(HSB,9);clear();}
void draw(){translate(240,240);rotateY(f/2);
noFill();for(i=0;i<700;){rotateY(i);rotateZ(i);stroke(c=noise(i++)*2,9,9);
arc(0,0,400,400,a=f+c*3,a+.2);}f+=.01;
}//#つぶやきProcessing pic.twitter.com/oBLabH27mF

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posted at 22:00:28

#統計もしもその【ベイズ主義の教科書を3ページ読んで】理解できた【尤度の解釈】が「仮説が正しい確率」「真値が含まれる確率」の類であれば、最近ツイッターでボコボコにフルボッコにされている考え方なので要注意。

詳しくはこのツイートがぶら下がっているスレッド全体を参照。続く twitter.com/26salinger/sta...

タグ：統計

posted at 22:07:20

#統計「頻度論vs.ベイズ」的な見方に基くベイズ統計の解説は半世紀ほど時代遅れっぽいので避けた方が無難。

尤度の定義は「確率モデル内の仮想世界で現実から得たデータが生成される確率(密度)」で「確率モデルのデータへの適合度」を意味します。

尤度解説1↓
twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 22:14:58

統計改革を推し進めている分野があるのね．「仮説検定には問題がある．これからはベイズ統計だ！」みたいな感じなのかな．しかし，仮説検定そのものの問題はおくにしても，検定の理解に問題がある可能性もある．実際，差を有意にするためにあとからサンプルを増すという行為があった（ある？）ようだし

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posted at 22:16:47

中村一晃(なかむらかずあき) @26Salinger

#統計尤度解説2↓

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 22:17:13

@genkuroki ご指摘ありがとうございます。
勉強させてもらいます

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posted at 22:19:29

わたしの理解では，検定統計量はサンプルの大きさに依存するので，あとからサンプルを増せば検定統計量を大きくして有意にすることができるはず（間違っていたらご指摘ください）．そうだとすれば，素直な疑問なんだけれども，なぜサンプルをあとから足すという行為が許されていたのかがわからない

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posted at 22:22:05

TaKu @takusansu

@genkuroki #超算数の実態
・【子供の考え方の軽視】→式等から子供の考え方を決め付ける
・【子供の日常生活の軽視】→算数教育学ｗが想定する日常生活しか考慮していない
・【子供にとっての分かり易さの軽視】→エビデンスのない算数教育界ｗの主張を鵜呑み
のような感じですかね。

タグ：超算数

posted at 22:22:55

考えられるのは，

1. ヤバい行為という認識はあったけれども，何らかの事情（周りがやっていた等）があってやった
2. ヤバい行為という認識はなかった
3. そもそもヤバい行為ではない

かな

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posted at 22:29:01

#統計その型のミスリーディングな説明は普遍的で、そうでない教科書を見付けること自体が困難。これは日本語圏だけの問題では__ない__。

信頼区間の計算に使った確率モデルの標本分布で測った確率を考えると95%信頼区間に真の値が含まれる確率は(約)95%になる。続く

twitter.com/norihitoishida...

タグ：統計

posted at 22:35:20

#統計例えば、東京大学教養学部統計学教室編『統計学入門』にもミスリーディングな説明がある。標本分布の解説もその本にあるので、95%信頼区間の95%はモデル内の標本分布で測った確率だとはっきり説明すればよいのになぜかそうしていない。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 22:35:23

#統計「確率」という言葉をまっとうな議論で使う場合には「どのようにして測った確率なのか？」(どの確率分布で測った確率なのか)を即答できるようにすることが大事。

多くに場合に曖昧で混乱を招く原因になるので、「何で測った確率なのか」のも説明しながら「確率」という言葉を使った方が親切。

タグ：統計

posted at 22:38:59

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

#統計 95%信用区間の95%が確率ではないかのような説明をする行為と「ベイズ統計の95%信用区間の95%は確率であり、解釈が分かりやすい」というデタラメな説明をする行為は表裏一体になっています。

これは大学での統計学教育の闇の一部分です。

日本語圏だけの問題では__ない__点が怖い。

タグ：統計

posted at 22:41:56

僕は宮本体制以降の日本共産党は暴力革命路線を放棄したと考えてるから、それはそれでいいんで。合法な政党ですから。ただ単に、過去の教訓はだいじだから、歴史改竄をするのはよくないと言ってるだけ

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posted at 22:42:48

Viral B. Shah @Viral_B_Shah

@saurabh_jha21 @elonmusk You can try the benchmarking for yourself. The Julia compiler is quite competitive with C++, and it even performs better than Cuda/C++ on GPUs - a must for deep learning. See this paper by @maleadt on "Unleashing Julia on GPUs":

arxiv.org/pdf/1712.03112...

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posted at 22:43:11

#統計ベイズ統計における事後分布はモデル内部の仮想世界内でのみ意味を持つ確率分布であり、現実世界に対応物がないので、事後分布で測った確率である「95%信用区間」の95%の現実世界での意味はよくわからないものになります。

この点は「頻度論」の95%信頼区間の方が分かり易いです。

タグ：統計

posted at 22:44:35