黒木玄 Gen Kuroki
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2020年02月26日(水)
そうは言っても大学院重点化のちょっと前に、高度人材欲しいという主張は産業界から出てたのよねえ。まあ、博士取得者の採用どれくらい増やす予定ですか、ってズバリの需要を訊かずに突っ走った文部省の仕事がザルだったわけだけど。 twitter.com/Usekm/status/1...
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posted at 00:39:54
帰宅した夫に話したら「ノートを消す労力のがヤバいww」「もうあんまり関わりたくないな」「こんなこと言いたくないけど先生になっちゃ駄目な人だな」と色々私の代わりにぶちまけてくれたので、しめの言葉が「ま、こんな時はキムタクの映画でも観るといいよ」だったけど微笑ましかった。
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posted at 00:58:38
「検査を抑制させる主張をしているのは安倍応援団。感染者数を少なくみせかけようとしている」VS.「検査を抑制させる主張をしているのは左翼。日本人の命がおびやかされて中共が得をする」。
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posted at 01:11:31
シャコ類は空気にあると捕脚を弾ける速度が逆に遅れてパンチ力も水中の10分の1しかない、という意外な結果。 twitter.com/J_Exp_Biol/sta...
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posted at 01:58:08
Buy that Flux.jl stock now! This is a plot of the most starred Julia packages on GitHub! #JuliaLang #MachineLearning @MikeJInnes pic.twitter.com/ZqChQpHa8n
posted at 04:21:46
非公開
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posted at xx:xx:xx
授業評価って、研究に次ぐ研究で当てにならないことが明らかになっているそうで。まあ、授業評価を重視しているアメリカでどんなことが言われているかを調べてほしいとは思いますな。 twitter.com/hashimoto_lo/s...
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posted at 06:50:03
笑ったのが、「録画した授業をミュートして見せてから評価させたものと、ちゃんと授業を受けてから評価させたものが殆ど変わらない」という話で、要するに何喋っているかよりも好感度でほぼ決まるっていうことらしい。
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posted at 06:52:09
っていうか、大学にはデータから必要な情報を抽出することの専門家がいるのに、学生からの授業評価なんてものではなく、その後の成績とか卒業率とか就職状況とかそういうのから総合判断する仕組みって作れないもんなんですかね。難しいのはわかるけど。
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posted at 06:54:42
治療法ないんですから、検査しなければ不幸な転帰なるなんてのはさんざんおかしいと指摘されてるはずですがまさか医師が言うとは驚きでしたね。何か対症療法や人工呼吸器の換気モードが変わるんでしょうか？ twitter.com/kamimasahiro/s...
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posted at 08:34:45
非公開
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posted at xx:xx:xx
水着対策として渡航を制限し人権制限の措置を執るなら相応のアウトカムで正当化されなければなりません。欧米は失敗しました。せめて社会を壊さないように悪手を打たないようにして欲しいです。このウイルスの過大評価は過小評価よりも害を産んでます。
守るのは、恐怖心やプライドではなく国民の生活
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posted at 10:21:45
インフルエンザの迅速検査キットを使った検査は二度受けたことがあるけど、二度とも陰性。ただし医師が症状を診てインフルエンザだろうと判断し、抗インフルエンザ薬はが出ました。検査とはそういうものですよ。医師は検査の限界を知ってる
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posted at 10:52:50
USPSTFにおいてBreast self-examination（正確には"teaching breast self-examination"）の推奨グレードはDです。また、マンモグラフィーによる乳がん検診推奨年齢は50～74歳です（日本は40歳以上）。
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posted at 11:37:07
補足情報: そして、その手の話題で、「ベイズの定理」の式を書いて説明しようとして来たら、そういう説明の仕方に疑いを持たなければダメ。
これは大学や大学院での講義でも同様。
代替手段についてはこのツイートを含むスレッドおよびスレッド外に繰り返し書いた。
twitter.com/spiral_world/s...
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posted at 11:58:32
ポイントは検査した人の中に実際に病気だった人がどのくらい含まれていたか分からないことです。
仮想的な有病率の仮定ごとに、以下のリンク先のような表を作ってみた方がよいです。
実際に作れば「分かっている人達が何を言いたいか」が分かるはずです。
twitter.com/mph_for_doctor...
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posted at 12:10:42
以下のリンク先の表も本質的に同じもので、「仮に有病率が〇〇だったらどうなるか？」と考えて、自分で表を作り直してみた方がよいです。こういうのは自分で色々やってみないと理解できない。
こういう表を作れば「ベイズ」を持ち出す必要は皆無なことも分かります。
twitter.com/junmurot/statu... twitter.com/junmurot/statu...
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posted at 12:15:25
しかし、こういう場面では不適切な「主観確率」「事前確率」のようなジャーゴンを使って説明する人達もいるので要注意です。
「仮に有病率が〇〇ならばどうなっているか」について考えているだけなのだから、時代遅れのベイズ統計ジャーゴン(最新の理解とは異なる)を持ち出して混乱を招く必要はない。
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posted at 12:22:14
有用な解説: 罹患率に関する仮定ごとに{罹患, 非罹患}×{陽性, 陰性}の2×2の分割表を書くことができて、その表を眺めれば誤解を防げることを解説している。
害のある解説: 「ベイズの定理」「主観確率」「事前確率」などの無用な特殊用語(ジャーゴン)を使って説明しようとしている。
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posted at 12:28:45
KazYam＠individualism @kazyam3731
長いスレッドだが、実に興味深い内容だった。 twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 12:39:26
未知の確率分布を推定・推測するために実際に使われているベイズ統計の技術がどうして有効であるかを理解するためには、ベイズの定理程度の自明でつまらない定理(そういうつまらない定理でさえ多くの人が理解に苦労する)を理解した程度の数学力では全く歯が立ちません。続く
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posted at 12:44:02
続き。真に難しいベイズ統計の話と偽陽性・偽陰性の問題に関係があるかのような言説が広まると、潜在的に理解する能力があった人達の多くが「ベイズは難しいから理解は諦める」という選択肢を選ぶようになり、おかしな意見を弱体化するために必要な理解者達の集団を作ることに失敗してしまいます。
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posted at 12:44:05
「有病率の仮定を組み入れた{病気有り, 無し}×{検査陽性, 陰性}の2×2の分割表を描けば簡単である」という事実を今後も積極的に広め、「ベイズ云々」と語る迷惑行為を抑制するようにするべきだと思います。
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posted at 12:48:54
結合（同時）確率（分布）を起点に条件付確率、周辺確率を考えるクセをつけるとすんなり分かるのではということです。twitter.com/katzkagaya/sta... twitter.com/katzkagaya/sta...
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posted at 12:50:13
補足: 「ベイズ統計とは主観確率を表現した事前分布をベイズの定理で事後分布に更新することである」という説明は、ベイズ統計が現実の分析に有効に使えることについて何の保証もしていないベイズ統計に関する時代遅れの説明です。そういう有害な説明の側がスタンダードになっているので要注意。
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posted at 12:54:20
まとまっていて、読みやすいインタビューだと思います |
新型コロナ、なぜ希望者全員に検査をしないの？ 感染管理の専門家に聞きました www.buzzfeed.com/jp/naokoiwanag... @nonbeepandaより
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posted at 13:00:15
Mark Kittisopikul ht @markkitti
I was pretty impressed by the #JuliaLang community and their relentless drive for performance today.
Starting from a Monte Carlo simulation in Python to calculate π with Numpy (468 ms) or Numba (138 ms), they optimized it from 124 ms to 14 ms in Julia.
www.linkedin.com/pulse/numpynum... pic.twitter.com/fbAAzot9en
タグ： JuliaLang
posted at 13:17:26
これはだいじなことなので、政府は補償を考えるべきだし、大規模な財政出動で経済をよくするべき。
この時点で政府が経済対策に及び腰なのはあまりにも無能だと思います twitter.com/juntaba1/statu...
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posted at 13:26:52
検査に費やすリソースが限られているから検査の対象を狭くとる、という論の是非と、なんで検査体制がこんなに弱弱やねん、という問題はまた別ですよね。そもそも中央官庁の人手が足りなすぎるのだろう。
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posted at 13:27:57
I spent some time today to make a website for BinaryBuilder (binarybuilder.org). Since it's my first web site in literally 15 years, it's a little janky. If any of you have some web design experience in addition to #julialang, I'd love PRs that de-jank it a bit.
タグ： julialang
posted at 13:41:42
Kame Ron Diaz(San Di @kamesan1959
誰か送金してやれ。金になればおとなしくするぞ。 pic.twitter.com/uQqY9J7yqT
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posted at 14:10:11
日本数学会中止に伴い、3/15 開催予定だったサテライトワークショップ「数学ソフトウェアとフリードキュメント30」www.mathlibre.org/msfd/30-ja.html も中止とさせていただきます。
代わりに当日13時から、僕が Julia 言語の基礎について皆様に念力で講演しますので、ビール片手にお待ちいただければ幸いです。
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posted at 14:17:29
岩永さんは以前島薗氏にインタビューしてスピリチュアルの広がり関連で「科学だけで人間は理解できない」というようなテーマで記事書かれてましたね。さすがに今回の島薗氏のツイートにはがくっと来たんじゃないかな。まあ通常運転に見えますけどね。
twitter.com/nonbeepanda/st...
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posted at 14:31:25
風邪患者の2割が新型コロナという感覚自体ぶっ飛んでる上に、その数値設定でも陽性的中率は8割にはなりません。検査精度の考え方の根本を理解しておられないのでは twitter.com/kamimasahiro/s...
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posted at 14:34:58
Wow this website is also built with #JuliaLang too! twitter.com/KenoFischer/st...
タグ： JuliaLang
posted at 14:41:52
簡単な話なのに、わざわざ「ベイズ」とか言い出す人達が大量に湧いて出て来るという問題は、日本だけの問題ではないと推測されます。
伝統的なだけのまずい説明を廃棄することは伝統に縛られている人達にとっては難しいことのようです。
www.google.com/search?q=false...
Googleでfalse-positive Bayesを検索 twitter.com/dancing_eel/st...
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posted at 14:43:41
これですね。「科学だけで人間は理解できない」。この中で氏はスピリチャルやホメオパシーがなぜ広がったかについて「科学文明の発展の行き詰まりが大きい」などと述べていますが、島薗氏自身が科学者不信を煽ってきたのではないかと。
www.buzzfeed.com/jp/naokoiwanag...
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posted at 14:44:24
Recently asked here what applications Julia is good for... now I think I’m going to give it a go out of pure curiousity! twitter.com/markkitti/stat...
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posted at 14:47:28
一般に「〇〇を求めよの型の問題に公式を使って答える」的な考え方は理解の仕方としては良くないです。典型例はベイズの定理の公式を使った確率計算。
「〇〇を求めよ」と言われたら、「〇〇も含めてそれ以外についても全部分かる」状態を目指した方が得です。典型例は地道に2×2の分割表を作ること。
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posted at 14:54:26
1000人を検査。感染者200人。感染者で陽性と判断される人は140人。感染していないのに陽性と判断される人は80人。陽性適中率は140/140+80だから63.6％ twitter.com/EARL_Med_Tw/st...
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posted at 14:58:53
何回計算しても陽性的中率60%ちょっとになるんですけど、国家試験の必修問題大丈夫ですか…？？🥺 twitter.com/kamimasahiro/s...
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posted at 15:07:51
例題(笑): 風邪患者1000人中200人が新型コロナウイルス罹患者で、罹患者200人中7割が検査陽性で、残りの非罹患者800人中9割が陰性だとすると
陽性 陰性
罹患 140人 60人
非罹患 80人 720人
陽性の220人中罹患者は140人の140/220≈63.6%なので、8割には全然届かない。😱😅🤣🤣🤣 twitter.com/kamimasahiro/s... pic.twitter.com/MWqv0N5pIH
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posted at 15:14:03
厳しい(が個人的には常識的だと感じられる)指摘。
こういう指摘を読んだら、自分で計算して2×2の分割表を作ってみることがお勧め。
そのようにして、自分の理解度を上げること自体が社会貢献になると思う。
twitter.com/earl_med_tw/st...
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posted at 15:18:28
Mark Kittisopikul ht @markkitti
What bothers me about the Python side is that Numba only was faster than Numba + Numpy. There really seems to be two diverging dialects of numerical Python now: Numpy optimized (282 ms) and Numba optimized (138 ms).
I hope Numba + Numpy situation will improve over time. pic.twitter.com/2SpDPQYYVx
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posted at 15:27:32
3つ上のツイートの「例題」の背景はこうです。
一般に不安を煽ることは商売にも繋がり得ます。
間違って自費診療を受ける人が増えると嫌なのでリンクはせずにスクショのみ。適当に検索すればスクショのツイートにたどりつけます。 pic.twitter.com/I5dVTZGLWd
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posted at 15:28:01
この人ミヤネ屋に出てるー！！「やって欲しい人にはどんどん検査するべき！何回でも！」と言って「物理的に無理」と諭されたのに「検査する人員もお金も足りてます」と言ったけど「規制緩和が必要(feat.宮根)」だってさw 今現在足りてないんじゃんw 足りてますって事は今現在足りてるって事だよ。 twitter.com/kamimasahiro/s...
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posted at 15:40:40
方程式 y² = x³ - x の複素解が描く複素楕円曲線は4次元空間内に曲面として存在します．それを4次元空間内で回転させ3次元に投影させました．
複素楕円曲線は位相的にはトーラスから1点を抜いたものになりますが，中心にトーラスの穴らしきものが見えますね． pic.twitter.com/aoDY4eMJ14
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posted at 15:41:04
下にある黒い曲線は，この楕円曲線が実平面と交わる部分を表しています．本当にこの曲面が楕円曲線を表しているのかを自分で確認するためのものでした．
ちゃんと実楕円曲線が現れています． pic.twitter.com/aeYlvQM9td
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posted at 15:42:59
Q何が問題か
A計算ミス
（解説）
風邪患者の2割が新型コロナウイルスという有病率がかなりあやふやですが
そうだと仮定して計算すると
約6割（63.6%）程度
問題としては
有病率の根拠
そして圧倒的な
計算ミスが問題です twitter.com/kamimasahiro/s...
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posted at 15:44:42
これで医者とか終わってる…
感度とか特異度の意味全く理解してないだろw
どう計算したら8割って数字が出てくるんだ。まさか、(7割+9割)/2で8割だったりしてwww
恥晒すだけなんで、もう検査について語らない方がいいと思いますよ。 twitter.com/KamiMasahiro/s...
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posted at 15:46:24
〈 Berger | Dillon 〉 @InertialObservr
Wave function of a particle in empty space
If left completely alone for long enough, it will spread out until it becomes almost completely flat
Translation: If you place a particle in empty space & let time go by, it will *almost certainly* not be where you left it pic.twitter.com/hbRt16r92Y
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posted at 15:48:57
今回，複素楕円曲線などの描画に使ったのはプログラミング3DCGフリーソフトウェアのPOV-RAYです．
povray.org
POV-RAYの機能が載っている日本語マニュアルページはこちら：www.arch.oita-u.ac.jp/a-kse/povjp/po...
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posted at 15:50:21
#Julia言語
Wave functions (perodic boundary condition)
blue line = real part
orange line = imaginary part
source code (Julia language) ↓
nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...
(1) free particle twitter.com/inertialobserv... pic.twitter.com/1drOXaqqmQ
タグ： Julia言語
posted at 16:42:13
昨日書いたことがこんなに早く可視化されるとは思わなかった。
twitter.com/inakashoge/sta... pic.twitter.com/DItF0IcL09
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posted at 16:50:30
会社で、例の「26度のお湯を飲め」の文書が回覧されてきた。
ソースを付けてデマですと返信したところ「善意で情報を回してくれているのに失礼だ」という理由で上司に目茶苦茶怒られた。
善意だろうがデマの拡散はダメだろとブチ切れそうだったけど、大人なので素直に謝罪。
サラリーマンって辛い。
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posted at 18:18:40
個人的には講義や講演の遠隔配信と実際の会場での視聴体験にどれくらい差があるのか、直接の方が良いとしたら遠隔配信の何を改善すべきかに興味がある。配信音声をバイノーラル化すると参加体験を向上できるのではないかと前から思っている twitter.com/daichi_a/statu...
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posted at 19:08:47
全員がVRChatに来ればいいのかもしれないが、やや時期尚早かなあ（やったことないけど）。いかにも先生っぽいアバターはどうあるべきかとか、研究的にも面白いのではないだろうか
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posted at 19:11:04
患者さんを責めないようにしてください。これは仕方ない。でも、プロフェッショナルたる医師はダメですよ。「検査ができないということは病気の判断ができない」などと言っている医師がもしいたとしたら、そいつはヤブです。お前が検査偏重の風潮の犯人だ。
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posted at 20:33:15
「感染者を少なくみせかけるために検査できるのにしないのだ」というのは陰謀論の類です。保健所長ってだいたい医師ですよ。医師は医師以外の人の言うことをあまり聞きません。仮に上から「なるべく検査するな」って言われても、はいそうですかと従うものですか。
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posted at 20:33:59
そういうおじさんはあと100人以上は必要だと思います！
この緊急時にわざわざ内容の理解を困難にする「偽陽性云々はベイズ〇〇だ」という言説を流す行為を抑圧すると同時に、その代替案として2×2の分割表を使った説明をもっと広めることは非常に大事なことだと思います。
twitter.com/sage_k/status/... pic.twitter.com/00TR4CBRoG
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posted at 20:39:20
複素バラ曲線 { (cos(6z)cos(z),cos(6z)sin(z))∈C² | z∈C² }
バラというかアジサイかな？ pic.twitter.com/VFoIbDvS3l
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posted at 20:44:14
びっくりするほど分かりにくい説明は、一般向けよりも、医師向けの解説によく見られます。
www.google.com/search?q=%E3%8...
ベイズ 事前オッズ 陽性尤度比 をGoogleで検索
すれば見つかります。例えば、site:ac. jp で発見したものでは
www.med.u-toyama.ac.jp/biostat/Diagno...
ベイズ統計の応用領域 としての診断検査
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posted at 21:23:19
批判ばかりしていては何なので(批判は必要だと思いますが)、「ベイズ統計の応用領域 としての診断検査」の内容をベイズ〇〇と無関係に理解できるように再構成してみましょう。
こういうことに口を出すおじさんは個人的に貴重だと思うので、みんな優しくして欲しいです(笑)。続く
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posted at 21:27:23
検査を受ける人のうち疾病ありである確率が p で、
疾病有りの人が検査で陽性になる確率が q で、
疾病無しの人が検査で陰性になる確率が r だとします。
仮に p を疾病率と呼びましょう。
一般に q は感度、r は特異度と呼ばれているようです。
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posted at 21:38:28
このとき、{疾病有,無}×{検査陽性,陰性}の2×2の分割表が
陽性 陰性
疾病有 pq p(1-q)
疾病無 (1-p)(1-r) (1-p)r
と書ける。疾病有りには疾病率pが、疾病無しには1-pがかけられ、疾病有りの陽性には感度qが、疾病無しの陰性にははrがかけられる。この表の作成は容易。続く
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posted at 21:38:32
その2×2の分割表は疾病と検査に関わる確率情報を全て持っており、その表が作成できた時点で「勝負」は決しています！
例えば、
(検査陽性で疾病有りの確率)/(検査陽性で疾病無しの確率)
の形のオッズ比(事後オッズ)は
(pq)/((1-p)(1-r) = p/(1-p)×q/(1-r)
と書けます。続く
タグ：
posted at 21:43:40
p/(1-p)=(検査を受ける人の疾病有りの確率)/(同疾病無しの確率)
を事前オッズと呼び、
q/(1-r) = (感度)/(1-(特異度))
を陽性尤度比と呼ぶことにすると、
(事後オッズ) = (事前オッズ)×(陽性尤度比)
と書けます。この公式は用語の定義さえ知っていれば、2×2の表からすぐに読み取れます。
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posted at 21:48:56
以上の「ベイズ〇〇」を一切使用しない議論による再構成とオリジナルの
www.med.u-toyama.ac.jp/biostat/Diagno...
ベイズ統計の応用領域としての診断検査
にある説明を比較して欲しいと思います。
私には「ベイズ云々」を持ち出すことによって、この手のことを理解している医師の割合を減らすだろうと思いました。
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posted at 21:53:13
「ベイズ統計の応用領域としての診断検査」の解説はほとんど毎日数学に関わることしかやっていない私にとっても非常に読み難かったです。ベイズ云々と言うのをやめた方が分かりやすいのでは？
医療の専門家がこの解説を理解しろと言われると、私以上に辛い思いをするだろうと想像しました。
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posted at 21:59:31
JuliaOptで数理最適化 (Julia Advent Calendar) - sfchaos's blog
#Julia言語
#最適化問題
sfchaos.hatenablog.com/entry/20151220...
posted at 22:09:16
最適化における Julia - JuMP で色々解く
#Julia言語
#最適化問題
qiita.com/tenfu2tea/item... #Qiita
posted at 22:14:31
数学的にややこしく見える解説の方が出回っている状況で、「ベイズ〇〇」「条件付き確率」を理解していないからダメだ、というような非難の仕方をするのはひどい話で、代替になる相対的に易しい解説をしたり、具体的な計算問題を解いて見せるというような態度を取る人が増えるべきだと思いました。
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posted at 22:16:46
またこの人か、いつものメンバーですな(´･ω･`)
重症化させないために設けられた受診クライテリアなんだけどな。重症化してから検査なんてどこにも書いてないよ。乙捏造 twitter.com/sivad/status/1...
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posted at 22:29:17
