黒木玄 Gen Kuroki
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2020年02月25日(火)
@y__hiroyuki #統計 渡辺澄夫さんのウェブサイト
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
にある大量の講義スライドにはたくさんのちょっとかわいい図や絵が含まれており、独特の雰囲気の味のあるスライド群になっています。
内容だけではなく、そういう雰囲気も楽しめると思います。
タグ： 統計
posted at 00:02:59
世の中にはこれが分からない人がいて、紙上検討と会議を行って完璧なプランを作り、下請けに投げれば最高の製品が出来る！と主張したりする。もちろん、そういう頭でっかちなプロジェクトは、悲惨な結末を迎えるのであるw
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posted at 00:49:04
Minimum Viable Productのセンスが無い人は、たぶん自分の手でゼロからものをつくった経験がないんだと思う。そういう人に大プロジェクトの指揮をまかせてはいけない。
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posted at 00:51:09
自らの手でゼロからものを作ったことのない、クリエイティビティに欠けた人は大抵PDCAが好きだよね。
studyhacker.net/columns/pdca-d...
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posted at 01:40:17
Dr. Chris Rackauckas @ChrisRackauckas
@alexyarosh @chowthedog Haha, yeah... my immediate thought was "we're already on multiple dispatch with auto-specialization and JIT compilation man..." #julialang. @StefanKarpinski does like to say that any complicated enough program has a hacky implementation of multiple dispatch in it, and here we go.
タグ： julialang
posted at 03:02:22
Dr. Chris Rackauckas @ChrisRackauckas
@chowthedog @alexyarosh @StefanKarpinski The problem with single dispatch here is you also want to make use of information about the data too. For example, I don't think these tools are automatically using GPUs? If you allowed specialization on the data and then used its operations, that would happen like in #julialang.
タグ： julialang
posted at 03:19:38
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片瀬さんの「EM菌の正体」分析
↓
「EM菌の様々な特殊効果を出しているとされる「光合成細菌」は検出されず、主要な微生物の種類も実際に検出されたものとは異なっていました。また、EM菌培養液に含まれる微生物の多くは「雑菌」でした。」
＊これ、やっぱりEM菌は雑菌の集まりを証明している。
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posted at 07:56:53
良かった！人工呼吸器をつけるまでの重体になっていた20代の女子大学生も回復傾向だという。
これは重症者に医療を確保することが非常に大切であることを示した大切なニュース。
無症状まで全員検査しろなどと言う自称「専門家」の話は無視して日本全体を皆で守ろう。
www.hokkaido-np.co.jp/article/396175
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posted at 08:06:01
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確率は一般人には扱えない代物なので、頻度で説明する方がずっとわかりやすいです。
ギーゲレンツァー, G.『リスク・リテラシーが身につく統計的思考法－初歩からベイズ推定まで－』（吉田利子 訳）ハヤカワ文庫ノンフィクション，2010 pic.twitter.com/J8sDdKHtuv
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posted at 08:27:55
たとえ医師であってもツイッター上で検査や確率について間違った認識でツイートされている方を散見するので、頻度で議論した方がずっとわかりやすい可能性がありますね。
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posted at 08:30:12
@genkuroki P(A|B)をP(B|A)にひっくり返せるのだよ、と言うことを知らしめたのと、事前確率、事後確率と名前をつけて、利用側の理解を促したと言うことでしょうか。
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posted at 08:39:33
何が役に立つかは事前に分からないので、学問は全方向に進める以外に手はない。求められない学問を切ると、必要な役に立つ学問も生まれなくなってしまう。高い山を望むなら“役に立たない”裾野を広くする必要がある。つまり求められない・役に立たない学問にこそ、人とカネとを突っ込まないといけない。 twitter.com/hashimoto_lo/s...
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posted at 09:09:40
普通のインフルエンザの流行で、アメリカンな統計手法で見ると、おおよそ米国では年間3万人、日本では年間1万人死亡している。この規模は周知されるべきもの。日本の死亡統計が直接死因なので、普通のインフルエンザの脅威が見えなくなっているのはよろしくない。
president.jp/articles/-/33053
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posted at 09:23:27
日本の年間死亡数で5位にいる10万人近く死ぬ肺炎にも、インフルエンザによるものが混じってる。ちなみに肺炎の受診・入院数は1万件/日くらいある。
www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/...
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posted at 09:23:27
人間は、その歴史のほとんどの期間、メンバーがお互い全員を知っているような小さな社会で暮らしてきて、それに適応してる。そうでない都市生活はほんのここ数百年の間。ヒース econ101.jp/%E3%82%B8%E3%8... とか、ピンカーとか。 twitter.com/yontengoP/stat...
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posted at 09:45:25
自分の数学の好きな点は、簡単な例では意味を理解したり感覚的にわかるけども、複雑な例になった際にぱっと分からない事象を数的処理で見てわかることなんだけども、ベイズの定理とかを『そんなん感覚でわかるだろ』と言われると自分の能力が低いと言われてるみたいで悲しいよね
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posted at 09:48:18
#統計 ベイズの定理を使った偽陽性云々の説明は無駄に分かりにくくなっています。
最近の騒ぎの様子を見て、「ほら、やっぱり、ベイズの定理を使って教えているせいでひどい害が出ているじゃないか！」と思っています。
ベイズの定理が不要になる理解が好ましいです。詳しくはスレッド全体を参照。 twitter.com/sunotakkun/sta...
タグ： 統計
posted at 10:17:41
twitter.com/search?q=%e3%8...
ベイズ (コロナ OR PCR OR 偽陽性 OR 偽陰性 OR 感度 OR 特異度)
をツイッターで検索
「ベイズ」とか言い出して無駄に分かりにくい話にしていることに気付いていない人達が多数いる。
偽陽性云々についてベイズの定理を使って説明することは結構社会的に有害だと思う。
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posted at 10:29:15
@sunotakkun 個人の理解の仕方は自由です。
しかし、世間一般では、ベイズの定理を使った説明を分かり易いと感じる人は少なく、もっとましな方法があることが分かっているのだから、ベイズの定理で偽陽性云々を理解することを当然視する行為は社会的に有害であり、非難に値します。
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posted at 10:32:48
@genkuroki 確かにそういった理解をベイズの定理という言葉で捉えて当然と思い込むのは有害です。
世間一般では変に難しい言葉や定理を使うのではなく、日常生活で小学生でもわかる当たり前のことを当たり前と捉えられない人が多いので、そういう現状を変えていきたいですね。
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posted at 10:35:55
@sunotakkun 私が言いたかったことは、ベイズの定理が偽陽性などについて理解するために数学的に必要だと思っている人達はひどく誤解しており(世間一般ではそのような誤解がすでに広まっている)、実際に必要ないのだから、ベイズ、ベイズと言っている人達の言説は無視した方が良いということです。
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posted at 10:38:51
@genkuroki 僕は専門家でないので、そういう風に広まっていることを知りませんでした。
そうやって本質に言及するのではなく、ベイズの定理という言葉をおしすすめるような人達の言説には耳を傾けないのがいいですね。
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posted at 10:43:30
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posted at xx:xx:xx
偽陽性云々の話を理解するためにはベイズ云々について理解しておくことが必要だとか望ましいのように言っている人達はひどく間違っています。
偽陽性云々の理解にベイズ云々は必要ありません。
2×2の分割表を書いて眺めた方が状況をよく把握できます。解説する側はそうした方がよいと思います。
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posted at 10:47:39
「信者には届かない」というご意見も散見されますが、こうした科学的なデータは、地方自治体や学校などにEM菌を使用した活動が持ち込まれた際に、担当者が「お断り」する材料として使えます。どんどん活用して下さい。 twitter.com/kumikokatase/s...
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posted at 10:50:12
@sunotakkun スレッド中の難しい部分で私が言いたかったことは、「ベイズの定理を知っていてもベイズ統計の理解には大して役に立ちませんよ」ということです。
そして、偽陽性云々についてベイズの定理を使って説明すると分かりにくくなるのでベイズの定理は使わない方がよい。
ベイズの定理には使い所がない。
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posted at 10:58:34
ポイント
* ベイズの定理はベイズ統計の話ではない。
* ベイズの定理でベイズ統計を理解できるというスタイルの解説は誤り。(これが実に多い。ベイズ統計はベイズの定理とは比較できないほど難しくて面白い。)
* 偽陽性云々について理解するためにはベイズの定理は使わない方がよい。
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posted at 11:17:13
伊藤隼也とか島薗進のようなアンデッドの如き放射能デマ拡散者たちが新型コロナという新たな獲物の匂いを嗅ぎ付けて再び土の中から這い出して来た。こうしたデマ屋のアンデッドたちが好き勝手に徘徊するような状況を許しては医療が崩壊する。
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posted at 11:31:54
上で失敗したのでやり直し。
twitter.com/search?q=%E3%8...
ベイズ (コロナ OR PCR OR 偽陽性 OR 偽陰性 OR 感度 OR 特異度)
をツイッターで検索
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posted at 11:40:24
甲状腺検査の結果は詳細に公表されています。検査は必要以上に詳細に行われており、「検査の害」が顕在化しています。
どうして、政府を攻撃するためなら嘘を厭わないんですかね、こういう人たちは twitter.com/yoshimichi0409...
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posted at 11:48:01
COVID-19で問題になるのは肺炎になり、さらにそれが重症化した場合。そもそもウイルス性肺炎では、インフルエンザウイルスやサイトメガロウイルスなどごく一部を除くと、有効な抗ウイルス薬はないわけで。他の一般的なウイルス性肺炎と同様、対症療法がメインだから、病院の機能破綻がまずいのです。
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posted at 12:11:21
対症療法がメイン＞実際に行えるのは、必要に応じて、解熱薬や鎮咳薬、輸液での栄養補給を行うくらい。ただ、重症例では酸素吸入や人工呼吸が必要になる場合があり、これが無理になるレベルに医療破綻するとヤバいのです。
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posted at 12:21:37
私のは、Stata®︎を利用した特性グラフ付きですね〜
www.dr-kid.net/sysreview-uris... twitter.com/ped_allergy/st...
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posted at 12:23:41
@TOTB1984 @genkuroki サルパは脊椎動物じゃないですよ。
脊索動物なので発生段階で脊索は形成されますが脊椎は形成されないですので、「無脊椎動物と脊椎動物の中間」の動物です。なので程度の問題ではありますが哺乳類に近いというのも無理があります。
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posted at 12:26:52
このスレッドに書いたように、偽陽性・偽陰性・感度・特異度の話を理解するために「ベイズ」を持ち出す必要はないし、持ち出すと無駄に分かりにくくなるのでやめた方がよいです。
そして色々分かっている人達は「感度」「特異度」のような無用なジャーゴンに頼らずに解説をするべき。 twitter.com/k1208seto/stat...
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posted at 13:25:24
予想通りに、ベイズの定理を使うことによって無駄に分かり難くした解説が出て来るようになってしまった。
偽陽性云々の話は
陽性 陰性
罹患 a% b%
非罹患 c% d%
a%+b%+c%+d% = 100%
という2×2の表を実際に作って眺めた方が分かりやすいです。
twitter.com/kurotou25/stat...
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posted at 13:35:55
「ベイズの定理さえ知らずに○○の話をしているのか」のような滅茶苦茶嫌なことを言っている人達も出て来たように見える。
感度・特異度云々について内容を理解するためには(用語は知らなくてもいいと思う)、ベイズの定理は無用であり、むしろ使うと無駄に分かり難くなります。
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posted at 13:42:09
@genkuroki スレッドを読ませていただきました。
* 偽陽性云々について理解するためにはベイズの定理は使わない方がよい。
この点については納得します。しかし、私は問題提起をしてる点は、平常時に"事前確率のバイアス"について触れていれば、今回の説明もすっと理解出来るのでは。という点です。
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posted at 13:45:32
理解してくれる人を増やすためには
陽性 陰性
罹患 a% b%
非罹患 c% d%
a%+b%+c%+d% = 100%
のように確率について書くのではなく、
仮にn人が検査を受けたら
陽性 陰性
罹患 a人 b人
非罹患 c人 d人
a+b+c+d=n
の形式の方がよいと思う。
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posted at 13:49:33
@genkuroki なるほど。教育的価値が全くないという主張でよろしいでしょうか。
この点については、私のほうで明確な回答を持ち合わせていませんので貴重な意見として受け止めたいと思います。
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posted at 13:53:33
アインシュタイン論文選集を眺めてみたら、統計力学関係でほんとにいろんなことをやっているのが改めて分かってびっくりしているのですが、理想気体の計算を実質的にボース・アインシュタイン分布からの高温極限で計算していて、今の教科書より首尾一貫してるかもねと思いました
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posted at 13:55:21
割合の概念を理解している人達は日本人の半分くらいしかいません。算数数学教育の文献を見れば概ねそのオーダーだと考えて良さそうです。
そういう人達も含めてみんな救う方向で考えて行かないとまずいです。「ベイズ」やら「事前確率」やらで無用に話を難しくするのはやめた方がよいです。
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posted at 13:56:19
格子振動のアインシュタインモデルもそうなんだけど、プランク輻射から出てきた統計力学のアイデアを他に応用してるわけで、ボース・アインシュタイン分布で一貫してる。輻射を粒子描像で扱ったのがボースで、アインシュタインはそれに感銘を受けたらしい。ボースの論文はアインシュタインが訳した
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posted at 13:59:10
ギブスが分配関数は指数の肩に-βFを載せたものに等しいと書いたのは(記号はFじゃないけど)、彼がいきなりカノニカル分布から出発しているからだし、そもそも状態密度を使っていないからでもある。我々のようにボルツマンから出発してカノニカルを導く流儀だとマシュー関数のほうが自然
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posted at 14:52:27
#統計
www.asakura.co.jp/books/isbn/978...
で公開されている豊田秀樹『瀕死の統計学を救え！ 』のプロローグを見てみました(添付画像に引用)。
ひどかった。
ベムの超能力論文の話。まず的中率5割の帰無仮説のP値は1%と非常に低かったという話をしています。nは1000のオーダーであることがわかる。続く pic.twitter.com/fWwlMOt8Rn
タグ： 統計
posted at 14:53:14
#統計 次に、P値は仮説が間違っている確率ではないことを強調し(それは正しい)、仮説が正しい確率は別の方法で計算できると言う。
そして、的中率が7割以上という仮説が正しい確率はほぼ0だと計算され、【「予知能力がない」という仮説が正しい確率は100%】と結論します。
色々ひどい。 pic.twitter.com/cs3YKu8J6h
タグ： 統計
posted at 14:53:16
ギブスは位相空間に一様に状態が分布するという仮定で古典力学に基づいてカノニカル分布を作ったけれども、現代の我々は量子力学から出発するからエネルギーで書くのが自然だし、そうするとボルツマンの式が出発点になる。その点は多くの教科書が折衷的ですね
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posted at 14:55:07
ボルツマンから出発するなら、ギブスの表現に捉われずにマシュー関数を使ったほうが筋がいいと思うんだけど、今の段階ではそれで押し通すわけにはいかないかなあという感じですね。マシュー関数のほうが自然だと思うよと書いておくくらいですかね
タグ：
posted at 14:57:27
#統計 nが1000のオーダーでデータ中の的中率が53%のとき、「的中率は7割以上である」という仮説のP値もほぼ0になります。プロローグ内での「予知能力がある」(的中率7割以上)という仮説が正しい確率は近似的にそのP値を計算したものとみなされます。
あれ？P値って仮説が正しい確率ではないですよね！ pic.twitter.com/FM0OgvhYxk
タグ： 統計
posted at 15:03:52
#統計 シンプルなベルヌイ分布モデルの場合には、所謂「頻度論」と「ベイズ」のあいだの違いは n=1000 のオーダーでは本質的にないと思って構いません。事後分布を使ってP値を近似的に求めることさえできる(笑)。
豊田秀樹さんはデタラメを書いていると思いました。 pic.twitter.com/auz7JOXeio
タグ： 統計
posted at 15:03:53
#統計 添付動画は、ベルヌイ分布モデルの場合に、二項分布の正規分布近似で作ったP値とベイズ法で得られる事後分布から作ったP値の類似物を同時にプロットしたものです。
それらはほとんど一致！
ベイズ統計を使えば所謂「頻度論」では出せなかった強い結論を出せるという考え方は完全に誤り。 pic.twitter.com/Uc7n7hB07j
タグ： 統計
posted at 15:14:08
#統計 #Julia言語 動画作成のためのソースファイルは
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
で公開していています。
ベイズ統計のWAICから作ったP値の類似物もn=100で所謂「頻度論」のP値にほぼ一致していること
を示す動画もそちらにはあります(笑)。こういう動画作成は徹底した方が楽しい。 pic.twitter.com/gBEFqG0J7o
posted at 15:17:24
#統計 注意: 正直な話をすると、WAICからP値の類似物を作ったのではなく、ベイズ統計の予測分布の対数尤度比からP値の類似物を作っています。添付動画のAIC版のP値も同様で最尤法の予測分布の対数尤度比から作っています。ベルヌイ分布モデルのn=100では全部ほぼ一致する。
シンプルなモデルの特徴。 pic.twitter.com/qGGOUn57Kk
タグ： 統計
posted at 15:31:40
それはあると思う。1990年代半ばくらいからの文部省の京大に対する圧力は、どうにも「言うこときかない自由な大学は潰す」という雰囲気だったし。立て看ってのはその現れだと思っている。 twitter.com/J_kaliy/status...
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posted at 16:07:49
復習記事その1
ちょうど1年前の2月19日、囲碁・将棋チャンネルで放映された第27期銀河戦のAブロック6回戦で、折田翔吾アマが豊川孝弘七段を破り、6人抜きを達成。決勝トーナメント入りが決まりました。
#アゲアゲ #shogi #将棋
bunshun.jp/articles/-/108...
posted at 16:18:34
@vecchio_ciao @an_empty_bottle 「10歳の壁」「9歳の壁」「小4の壁」「抽象的思考で躓く」等、脅している連中がいるからではないでしょうか。
参考
「9歳の壁」って何？ 乗り越えるための保護者のサポートとは？｜ベネッセ教育情報サイト
benesse.jp/kosodate/20161...
#超算数 低学年だと抽象的思考が出来ない扱いというのもあった気が
タグ： 超算数
posted at 17:50:47
折田アマ、本当に本当におめでとうございます！！！！！
凄すぎる・・・！！！！
本田五段は流石に厳しいと思っていました。強すぎます…。
棋王戦挑戦中の相手に勝ってプロ編入決定とか、
映画化決定でいいですねこれは。 twitter.com/ZpikT1/status/...
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posted at 18:18:09
#超算数 簡単な四則演算も、定義されたから使えるというより、日常で経験している概念を流用しているだけですよね。(記号等は定義する必要はありますが) pic.twitter.com/dGUmnJD6yf
タグ： 超算数
posted at 18:41:59
統計力学の講義ノート、理想気体までだいたい書きました。黒体輻射をνではなくωで書いたので、係数を間違えてるかも。まだ図はひとつも描いてません。三月中には半年分の講義ノートを完成させないと間に合わないのですが、とにかく、今ここ。お時間のある方は眺めてみて下さい
www.cp.cmc.osaka-u.ac.jp/~kikuchi/kougi...
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posted at 20:38:32
ところで某大学がやらかしているわけですが、私はこういうとき絶対「これだから○○大学は」という言い方はしないのです。なぜならEMの人やらムー大陸の人やらホメオパシーの人やら新相対論の人やらのおかげで、「これだから〜」を言われるとどういう【黒い気分】になるかを知っているからです。
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posted at 20:47:03
#統計 超幾何函数などが役に立つ例
www.federalreserve.gov/pubs/feds/1998...
A generalization of generalized beta distributions
Michael B. Gordy
Board of Governors of the Federal Reserve System
April 8, 1998
タグ： 統計
posted at 20:55:22
Just started playing with Julia for a little analysis project and I'm loving it! #julialang pic.twitter.com/XFjaQTWLw0
タグ： julialang
posted at 20:58:23
ポーカーをしない人からすると、７０％と８０％の違いって感覚的にあまりぴんと来ないと思う。
でもポーカーやってると、相手のオールインをKKでコールして、AQが出てきたときとQQが出てきたときの違いって言えば、すごい大差だと感じるｗ
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posted at 21:04:04
９１％と９５％と９７．６％と１００％は、
KKを持ってて３４TKと落ちている時の
A５とAAと４４とKT。
もうね、９１％とかリアルに９％引かれまくるし、９５％もたまに引かれるし、でも９７．６％はなんだかんだ引かれないし、１００％の安心感。
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posted at 21:07:17
マイクラ、なんか海のど真ん中で夜を迎えてしまったが浅瀬に祭壇みたいのを作って夜が明けたら近くに木の残骸が落ちてて、浜辺についたら難破船みたいのがあったんだけど海のもそうなのか。海のど真ん中なのに浅瀬だから船が座礁してしまったのか。そんなストーリーがあるとは。
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posted at 21:20:02
これまでの観測事実として、「放射能についておかしなことを言っていた人は、新型コロナウイルスについてもおかしなことを言う」は相当程度に正しいように思いますね
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posted at 21:26:33
#超算数 孫引用【複素数は a+bi の形で表される数です～ら、1/(3+2i)は複素数ではなく、__逆元を表す記号(表記)な～__】
ひどい。でも、これ、算数数学教育界の一部(?)ではスタンダードである可能性があって要注意。
「問題と答え」思考。「表記」は「問題」に対応し、「複素数」は「答え」に対応。 twitter.com/kamo_hiroyasu/...
タグ： 超算数
posted at 21:27:03
#統計 清水裕士さんには議論の途中でブロックされたので見ないようにしていたのですが(現在もブロックされている)、
norimune.net/3339
「研究仮説が正しい確率」について
を見てみました。
論外にひどい内容だった。
分かり易い部分を添付画像に引用。
【頻度主義】とやらの意味が不明。 pic.twitter.com/lGg2OL3d0e
タグ： 統計
posted at 21:58:44
#統計 清水裕士さん曰く【頻度主義の場合は＝の仮説しか立てられません】はさすがにまずいです。多くに大学生は大学2年生あたりでの講義で「片側検定」についても教わっているはずです。
このスレッドでも少し上の方で「的中率が7割以上」という仮説の検定(片側検定になる)のP値を話題にしています。 pic.twitter.com/TxXgKoVf3v
タグ： 統計
posted at 22:09:42
小論文を採点するは、学術論文を書き慣れている大学教員です。この記事が推奨しているのは、学術論文なら一発アウトな文章作法です。 edua.asahi.com/article/13108926
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posted at 22:14:24
どうもPCRの感度は50〜70%くらいの様子。そうなると、このブログで書いた予想より、偽陰性率はめちゃくちゃ高くなってしまう→新型コロナウイルス感染をPCRで判定しても、様々な問題が発生する可能性があります。 | 五本木クリニック www.gohongi-clinic.com/k_blog/3873/ @kuwamitsuosamuより
タグ：
posted at 22:23:52
上では酷評しましたが、清水裕士さんはとても有能で素晴らしい人であるとも思っています。むしろ、そうであるからこそ、周囲に信頼されている可能性が高いので、酷評する必要性を感じました。
清水さんが共著者の1人になっている『社会科学のためのベイズ統計モデリング』は良い本だと思います。
タグ：
posted at 22:37:57
続き。以下のリンク先の添付画像の表の数値例を見れば、細かい用語の意味を知らなくても何を言っているか理解可能。
確率の数値で表を作らずに、全部で1000人の場合の2×2の表を作って、その全体を眺めれば理解可能になるように工夫してある。
twitter.com/junmurot/statu...
タグ：
posted at 23:38:20
