黒木玄 Gen Kuroki
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- Web https://genkuroki.github.io/documents/
- 自己紹介 私については https://twilog.org/genkuroki と https://genkuroki.github.io と https://github.com/genkuroki と https://github.com/genkuroki/public を見て下さい。
2020年02月01日(土)
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
ラズパイってすごない？
そこらへんに落ちてるケーブルで給電できるしそこらへんのマウス、キーボード、ディスプレイ用意してSDカードにイメージを焼けば私でもングルボードを使えるようになるんですよ。
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posted at 00:30:21
事前分布意外にもむちゃくちゃ気を配らないといけないんだな、これが。事前分布にしかツッコミがいかないのはそもそもだめ。 twitter.com/toshizumi1225/...
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posted at 00:54:58
ベイズに関するグローバルタイムライン（あれば）の緊張度が高まってますが，渡辺澄夫先生の講演が慶応大学三田キャンパスであるようです．
題名：ベイズ統計学と情報量規準
日時：2/28 13:30-15:00
場所： 慶應義塾大学三田キャンパス南館４F会議室 （公式地図の2番）
watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
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posted at 01:28:15
バスチーどうだった？と聞きましたら『チーズの味がしたよ！』とありのままで〜♫の感想。そして焦げた皮は剥いだようなので、苦味が特徴であると伝えると目を丸くしてました。
チーズ美味しかったそうです。 twitter.com/osajii56/statu...
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posted at 01:29:12
小林まことの『青春少年マガジン1978〜1983』
吉田聡の『七月の骨』
車田正美の『藍の時代』
どれも良かったけど
平松伸二の自伝的漫画『そして僕は外道マンになる』を今読んでいて、面白い pic.twitter.com/Pgv3Z4MBZN
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posted at 02:44:55
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
こんな感じで Julia の Documenter.jl でWebpage作れるの
未来を感じてしまう．
ちなみに jmd 形式のは weave("doc.jmd", doctype="github") のようにして md ファイルを吐き出しておくと表示ができる．
コレでかつる． pic.twitter.com/MmicuOZteM
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posted at 03:12:26
@toshizumi1225 @abiko_ushi #統計 ベルヌイ分布モデルにおけるサイズnのサンプルx_1,…,x_nの尤度函数は、x_1,…,x_n中の「成功」の個数をkと書くとき、
L₁(p) = pᵏ(1-p)ⁿ⁻ᵏ
になり、nに対する二項分布モデルのサイズ1のサンプルkの尤度函数は
L₂(p) = n!/(k!(n-k)!) pᵏ(1-p)ⁿ⁻ᵏ
になります。続く
タグ： 統計
posted at 06:29:17
@toshizumi1225 @abiko_ushi #統計 続き。2つの尤度函数はパラメータpの函数として定数倍の違いしかありません。
だから、nに対する二項分布モデルのサンプルサイズ1での推定とベルヌイ分布モデルにおけるサイズnでの推定は同じになります。
これは最尤法でもベイズ法でも同じ。続く
タグ： 統計
posted at 06:33:00
@toshizumi1225 @abiko_ushi #統計 尤度函数L(p)について最尤法の解はL(p)を最大にするp=p*です。L₁(p)とL₂(p)での最尤法の解は同じです。
事前分布φ(p)に対する事後分布ψ(p)は
ψ(p) = Z⁻¹ φ(p)L(p) (Z =∫_0^1 φ(p)L(p) dp)
と定義されます。L₁(p)とL₂(p)は定数倍の違いしかないので対応する事後分布は等しい。続く
タグ： 統計
posted at 06:37:32
@toshizumi1225 @abiko_ushi #統計 以上の数式を使った説明はあびこ(牛)さんによる【コイン10回投げ1セット[n=10の二項分布のサイズ1のサンプル]でも1回投げ10セット[ベルヌイ分布のサイズn=10のサンプルサイズ]でも、持っている情報は同じ】の１文に要約されます。
こういう類の予備知識は常識。続き
twitter.com/abiko_ushi/sta...
タグ： 統計
posted at 06:41:59
@toshizumi1225 @abiko_ushi #統計 さすがに、「nに関する二項分布のサイズ1のサンプルによる推定」と「ベルヌイ分布のサイズnのサンプルによる推定」が等価であることさえ知らない状態で、この一連の話題に参加するのは無理だと思いました。
あびこ(牛)さんは十分に親切な解説をしていると思います。
タグ： 統計
posted at 06:46:49
非公開
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posted at xx:xx:xx
@toshizumi1225 @abiko_ushi #統計 訂正
❌ ベルヌイ分布のサイズn=10のサンプルサイズ
⭕️ ベルヌイ分布のサイズn=10のサンプル twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 06:56:59
@toshizumi1225 @abiko_ushi #統計 toshizumi1225さんは、言葉だけではなく、数式も使って考えたり質問したりする方が、疑問が解消するのが早くなると思いました。
数学的に地道な一歩一歩の計算や論証は必須。
それだけで納得できないなら、コンピュータで計算例を作る。
あびこ(牛)さん(や私)がやっているのはそういうこと。
タグ： 統計
posted at 07:04:41
ACアダプタを変えるとThinkCentre M715q Tinyは少し速く、ThinkCentre M75q-1 Tinyは劇的に速くなります risaiku.net/archives/6048/
一応法人向けPCなので、消費電力を抑えるために65Wにしたんだろうなあと容易に想像できる。
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posted at 07:08:15
岩田健太郎 K Iwata, MD, M @georgebest1969
他の病気も大事。ワクチンなどで子宮頸がんは向こう１０年で３分の１減る。２２世紀には99%減って6200万人の女性の命が救われる、、、日本以外では。 www.thelancet.com/journals/lance...
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posted at 07:23:22
岩田健太郎 K Iwata, MD, M @georgebest1969
厚労省や予防接種部会の委員は自分たちの不作為がたくさんの日本女性の命を奪っていることにもっと身悶えすべきだぞ。はっきり言ってコロナウイルスより遥かに遥かに深刻かつ長期的問題なのに、罪の意識がなさすぎる。
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posted at 07:27:33
#統計 #超算数
仲間発見😊
文科省が宣伝した四分位数のスタンダードでない定義を前提にしないと正解できない問題の出題は出題ミス扱いが妥当。
そもそも、データの大まかな様子を表すための道具に不要な細かい性質を出題しようとしている時点で、問題を作った人の教養に問題があることは明らか。 twitter.com/shiooshii/stat...
posted at 07:42:38
#統計 #超算数
以下のリンク先の発言にも大共感！
私は教育関係のツイートを結構しているので、「できる子ならそれでも当然マルをもらえるはず」的な反応があって、「このクソが！」と思うことがよくあります。
すでにあの四分位数の問題を「良問」とみなすおバカさん達の反応が結構あるので不安。 twitter.com/shiooshii/stat...
posted at 07:47:19
#統計 研究結果の再現性が問題にされている文脈で、統計分析の再現性を下げる原因になる行為を素通しするのはおかしいよね。
ベイズ統計に限らず、P値や信頼区間についても、前提をクリアに明示して、分析結果が信頼できなくなる場合について正直に説明することは大事なことだと思います。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 07:55:05
#統計 うけた(笑)
一般向けの本でよくありがちなパターンは、ベイズ統計の例として
* モンティ・ホール問題や偽陽性の確率の計算へのベイズの定理の応用(未知の分布の推測を行うベイズ統計とは異なる)
* ナイーブベイズ(MAP法の予測分布とベイズ統計の予測分布は異なる)
を挙げる誤りを犯すこと。 twitter.com/hoxo_m/status/...
タグ： 統計
posted at 08:17:38
記事を書きました。
将棋界では佐藤康光会長（50）から藤井聡太七段（17）に至るまで、みんな「ひえー」と声に出して驚く(松本博文) - Y!ニュース news.yahoo.co.jp/byline/matsumo...
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posted at 08:59:15
これよく分かる。
「正しく怖がる」と「怖がる」と言っているのに、勝手に「怖くなくなる」という話だと解釈してもとの主張をねじ曲げる困った人達が出て来る。
「Aを怖がるな」という話をしているのではなく、「Aだけを怖がるのではなく、Bも怖がるべきである」という話をしているのだ。 twitter.com/engeikana/stat...
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posted at 09:16:20
私は測度論を知りませんが「確率は分布で測る」という確率論の基本を思い出すと「仮説の正しい確率」での「仮説」は我々が普通使う仮説の意味ではないなと気づきます。〈確率は分布で測る→ここでの分布はデータの分布ではなくて事後分布→事後分布はデータの現れ方に依存して変わるから正しさはない〉 twitter.com/stattan/status...
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posted at 09:46:39
@toshizumi1225 @abiko_ushi 【N=1？？と引っかかっていました。これは事前分布が既知だからということですね。】
いいえ。事前分布が不要の場合(最尤法の場合)について私が説明した部分が視界に入っていたでしょうか？
何を言っているか理解不可能。
「N=1」で引っかかること自体が何も理解していない証拠になっている。
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posted at 09:47:53
@toshizumi1225 @abiko_ushi 数学がらみのことで「〇〇までは追えている」という言葉は多くの場合に信用できないです。言葉で言わずに、計算したノートの写真を示した方が良いです。
私も信用してもらうために、数式も使った説明をし、さらにコンピュータで作った例とソースコードを示すことが多いです。
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posted at 09:51:13
@toshizumi1225 @abiko_ushi 例えば【L₁(p)とL₂(p)は定数倍の違いしかないので対応する事後分布は等しい】の証明はできましたか？ twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 09:54:42
ここでの「正しさ」も分布で「正しく測れる」（定義したモデルの中の確率なので正しく測れる）くらいの意味なのかなと想像します。データを生み出す真の分布、予測分布として近づけたい真の分布で正しく測れる確率では〈ない〉ことは未知の分布なので明らかですよね。
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posted at 09:55:13
#統計 批判的な書評を書いて発表したりすれば、本当に勉強になってしまうと思います。
私は最初からそういう目的で「この本で勉強しちゃまずい」と思っている本を身銭を切って購入することがあります。
そういう本を意図せず購入した場合であっても、「転んでもタダで起きない精神」で行けば大丈夫。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 10:08:25
@shiba_masa 大臣のツイート twitter.com/shiba_masa/sta... やそのリンク先には一言も「英語」の話とは書かれていないと思います。ご参考になれば幸いです。
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posted at 10:14:28
新清士@(生成AI)インディゲーム開発者 @kiyoshi_shin
すごい、頑張ったなあ。香川ゲーム規制条例に高校生が反対。
条例制定 高校生が反対署名提出｜NHK 香川県のニュース www3.nhk.or.jp/lnews/takamats...
「県内の男子高校生がインターネット上で集めたおよそ６００人分の条例に反対する署名を３１日、県議会に提出しました。」
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posted at 10:41:02
@toshizumi1225 @abiko_ushi 【そこまでのリソースを割いていません】
特別なリソースが要求されるような問題を出していません。
本当に何も理解していないのだと推測されます。
自分が理解していないことを認識できていないほど何も理解できていない。私も結構そういうことがあります。数年経って気付いて「うぎゃあ」となる。 twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 11:15:34
@toshizumi1225 @abiko_ushi 【L₁(p)とL₂(p)は定数倍の違いしかないので対応する事後分布は等しい】の証明をできていないだけではなく、証明に特別なリソースが必要だと思っているということは、あびこ(牛)さんの解説を何一つ理解できていない証拠になります。
何も理解できていないことの認識は理解の第一歩です。
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posted at 11:26:20
@toshizumi1225 @abiko_ushi おそらく、統計学の基礎部分の数学の理解がゼロに近い状態なのだと思います。
健全な疑問の持ち方をしたいなら、計算や証明を疎かにせずに、コンピュータで例を作る技術も身に付けておくと具合がよいと思う。
あびこ(牛)さんのブログ記事を理解できるだけで考えるネタが増えて人生の楽しみが増える。
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posted at 11:52:17
www.snopes.com/fact-check/10-...
“we have not been able to definitively determine the authenticity of this clip and claim, though this child likely is not 10 months old and probably closer to 4 or 5 years old.” twitter.com/tyomateee/stat...
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posted at 11:56:48
非公開
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posted at xx:xx:xx
「IntelコンパイラとGCCの吐くアセンブリを比較して、最適化能力を調べて良いか(EULAに違反しないか)」という質問、Intelの中の人から「問題ないよ！」という返事が来ました。……あれ？これは深堀りして記事を書かなければいけなくなったのでは・・・？ twitter.com/kaityo256/stat...
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posted at 12:05:22
@toshizumi1225 @abiko_ushi 件の問題の解答例
c=n!/(k!(n-k)!)とおく。L₂(p)=cL₁(p)なので
L₂(p)の事後分布
=φ(p)L₂(p)/∫_0^1 φ(p)L₂(p) dp
= φ(p)cL₁(p)/∫_0^1 φ(p)cL₁(p) dp
=cφ(p)L₁(p)/(c∫_0^1 φ(p)L₁(p) dp)
= φ(p)L₁(p)/∫_0^1 φ(p)L₁(p) dp
=L₁(p)の事後分布.
分子分母で定数cがキャンセルするだけ。
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posted at 12:29:29
@toshizumi1225 @abiko_ushi こういう議論を頭の中でノータイムで行える人達が議論しているので、そこに参加するためには、そういう技量が必要なことを認識しながら疑問を表明するようにした方がよいと思いました。
質問に答えをすでに言ってもらっているのに、そのことに気付けずに、質問を繰り返されても困惑するのみ。
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posted at 12:32:15
#統計 解説へのリンク
私は「P値や信頼区間よりベイズ統計の方が分かりやすい」とあっさり言わない方がよいと思っています。
そう言う人には、分かりやすい解説を書けるものなら書いてみろと言いたい。
私はベイズ統計もまたややこしい話で大変だと思っています。
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 12:37:41
統計を応用する人の一部にとっては、よく分かんなくても簡単に使えて査読で突っ込まれない無難な方法であればなんでも良くって、なんなら色々な面倒な改革は自分の論文も通りにくくなるからやらなくていいとさえ思ってるのかなとか思ったりした。
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posted at 12:53:10
仙台のヤバさ
・東北の中心
・東京駅まで2駅、しかも1時間半
・東北のわりに暖かく涼しく雪も少ない
・都市機能はあるのに、人が少ないからストレスがない
・家賃相場が東京の半分以下、しかも駅近で綺麗な物件に住める
・メシが美味い
・東北各地から美人が集ってくる
・東北の中心
・宮城においでよ
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posted at 12:56:23
論文を通すことが主な目的として統計学を使いたい人にはこれらのやりとりが不毛に見えるかもしれませんね。よく使われてる方法について根幹から考え直す意味でもベイズ統計を学ぶ価値があると感じてます。しかも日本語情報が最先端。 twitter.com/stattan/status...
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posted at 13:02:53
『医療現場において、ウイルスはアルコールでは消毒出来ないというのが通説』
え？そんな医学情報どこで？？
『アルコール消毒など行っていただくよう(厚労省)』
www.mhlw.go.jp/stf/seisakunit...
WHO(表参照)
whqlibdoc.who.int/hq/2009/WHO_IE...
『医療従事者はみな苦笑い』してますよ
twitter.com/hasumi29430098... pic.twitter.com/el2og9o3FP
タグ：
posted at 13:09:48
ちなみに新型コロナウイルスはエンベロープをもつウイルスなので、アルコール消毒が『とても有効』。インフルエンザもエンベロープあり。
『「アルコールは無効」という判断が確実』なんていうデマを信じてはいけません。日本でも海外でも、そんな手指衛生指導はしてません
pro.saraya.com/kansen-yobo/ba...
タグ：
posted at 13:13:44
#統計 事後分布がどのように非現実的な設定の数学的モデルの世界に出て来るかについては以下のリンク先のスレッドに解説を書いた。
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 13:26:41
ある数学科のPhD studentが a > 1のヘルダー関数を研究してて、ディフェンスのその日に定数関数しかないことを指摘されて撃沈した都市伝説、どこに書いてありましたっけ
タグ：
posted at 13:41:18
WHO手指衛生ガイドライン(日本語で一部抜粋)
www.kenei-pharm.com/cms/wp-content...
アルコールによる手指消毒の重要性が提示。ちなみに明らかな汚れが付着した場合や、トイレ使用後は石鹸・流水での手洗い必須です。
あれ？トイレ後手洗いしないのに、コロナウイルス怖がってる人がいるんですか？
まさかね pic.twitter.com/HbxsgBryu0
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posted at 13:46:40
いくつかリツイしたけど、ついてるリプがどれこれも凄すぎる……ｗ。ツイッター界隈は非モテの話の方がよく流れてくるけど、相手が居たら居たでこの展開も覚悟しなきゃいかんというのはもっと知られて良さそう。ぶっちゃけ非モテの方が気楽じゃないか？ twitter.com/gororin_darari...
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posted at 16:10:12
「確率」と出てきた時「どの分布で測っているのか？」という基本を思い出すと参考になるかもしれません。
twitter.com/katzkagaya/sta... twitter.com/katzkagaya/sta...
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posted at 16:32:04
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
Type のインスタンスにも docstring つくのね。
```julia:azarashi.jl
struct Goma
end
"This is a goma struct"
g=Goma()
```
```
$ julia -qL azarashi.jl
help?> g
search: g get gcd GC get! gcdx gperm Goma global getpid getkey
This is a goma struct
```
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posted at 16:33:50
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
これは仕様です。
docs.julialang.org/en/v1/manual/d...
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posted at 16:33:51
まあ平たく言うとそうだよな。皆自分の専門の××学をやりたいのであって、統計学は仕方なくやってる。
自分とこの学問的要請と統計学からの要請で折り合いつけないとならないけど、その折り合いをどうつけていけば良いかわからない。 twitter.com/stattan/status...
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posted at 16:36:37
#統計 自然言語で説明しても理解し難いと感じる人のためにこのスレッドのツイートの内容を #Julia言語 に翻訳しました(笑)
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
ベイズ統計の簡単な例
サイコロA,B,Cはそれぞれ
サイコロA = 一様分布
サイコロB = 1,2,3が出易い
サイコロC = 4,5,6が出易い pic.twitter.com/BkTspIgjTv
posted at 17:42:47
#統計 #Julia言語
サイコロXがモデルのサイコロCに一致するとき、サイコロXのサンプルでサイズを増やしながら、ベイズ推定を行った場合。予測分布はサイコロX=Cに収束します。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/i6IAtLYiHe
posted at 17:44:26
#統計 #Julia言語
サイコロXがモデルのサイコロBに近いがBとは少し違う場合に、サイコロXのサンプルでベイズ推定を行った場合。予測分布はサイコロBに近付く。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/FUVoMzNaXF
posted at 17:45:45
#統計 #Julia言語
サイコロXがサイコロA,B,Cのどれとも異なる場合。この場合にはベイズ推定さんはサイコロXはサイコロAに一番近いと言っているようです。
次のリンク先のコードはこのスレッドの解説の忠実な翻訳になるように注意して書いています。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/mDRXo79wDc
posted at 17:47:42
#統計 #Julia言語
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
で公開されているノートは誰でもダウンロードして自分のパソコンで実行可能。
ただし、Julia+Jupyter notebookの環境が必要になる。
www.google.com/search?q=Julia...
Julia v1.1.0 の Windows 8.1 へのインストール
nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...
v1.3.1でも同じ。
posted at 17:57:49
岩田健太郎 K Iwata, MD, M @georgebest1969
一宮医師会のお招きで2時間喋りました疲れたー。ときに2009年にあれだけパニクった「新型インフル」ですが、今も世界中（日本含む）で流行中です。病原性は変わってません。毎年たくさんの方が亡くなっています。なのに最強の防護策ワクチンは打たれてません。コロナ死亡者ゼロなのに、、、
タグ：
posted at 18:13:18
岩田健太郎 K Iwata, MD, M @georgebest1969
リスクは小さいときはパニクり、大きくなりすぎると不感症になる。行動心理学か行動経済学的に吟味すべき命題だな。
タグ：
posted at 18:21:39
#統計 #Julia言語
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
ベイズ統計の簡単な例
のコードはこのスレッドの内容の数学語のほぼ直訳になっています. 直訳先はJulia語. pic.twitter.com/LlSoQi5dbk
posted at 18:43:22
非公開
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posted at xx:xx:xx
I know this video has been posted a lot, but it is nice and the cat's reaction is amazing
タグ：
posted at 19:41:34
ウチの小学一年生。学校や習い事では習ったことがないはずだが、どこかでかけ算の事を聞いているらしい。突如「60×60はいくつ？」ときいてきた。「3600だよ」「3600×24は？」「ちょっと待って、それなんの計算？」「１日が何秒かと思って」
タグ：
posted at 19:54:17
動画上げました！！ 1万円のトイピアノでも、1000万円のグランドピアノと合わせれば豪華な感じになるんじゃね？
という動画です
フル(YouTube) → youtu.be/zN6icPe9N3Q pic.twitter.com/AIc813BzIf
タグ：
posted at 19:57:20
いくらなんでも早いと思って「どこで聞いたの？」と聞いても「自分で思った(自分で思い付いた問題、と言いたいらしい)」という。勿論学校で時計を習っているはずだし、確か習い事でも習ったはず。しかしここまで概念化できるものか。追加質問しても確かに式の意味を理解している。
タグ：
posted at 19:59:25
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
コンテナビルドのJobをGitHub Actions でさせるの秒で出てきてワロタ・・・．
タグ：
posted at 20:02:14
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
わかりやすかった．ここに書かれてる概念を切り出せばビルドできるかなーっていう程度のチェックはできるね．
dev.classmethod.jp/cloud/aws/gith...
タグ：
posted at 20:02:14
小学生だから低スペックの何とかbookで良い、は大間違いで、アニメーションやらインタラクションやら教育用アプリは重い上、子供は容赦のない使い方をする＆遅くて誤動作すると差し支えるので、大人の仕事用より高スペックマシンが必要。ちょっと経験すればすぐにわかることだと思うんですが…
タグ：
posted at 20:37:56
#超算数 1951年12月5日発行の『小学校学習指導要領 算数科編（試案）』MEJ 2109 www.nier.go.jp/guideline/s26e...を正式に通達する文書。
「小学校に関する学習指導要領・手引書等についてのお知らせ」(文初初第841号、1951年12月6日)
発: 文部省初等中等教育局長 辻田力、文部省調査普及局長 関口隆克
タグ： 超算数
posted at 21:02:49
予測の視点で真の分布への適切さを測る、この赤池先生が切り拓いた視点がベイズ統計のガイドとして最近出たものには欠けていて、英語ですが松井さんに指摘されています。twitter.com/hiroshi__matsu... twitter.com/hiroshi__matsu...
タグ：
posted at 22:20:13
題字用にと、最近隙間時間にアイビスの習字ペンいじって文字練習してる人間だけど、かすれ無しのノーマル習字ペンでもカスタムで自分好みにペンを設定してみたら良い感じになった☺️(文字を書く速さとか筆圧とかに合わせた完全に個人用設定だけど) pic.twitter.com/ZH1zHrVAb7
タグ：
posted at 22:27:59
#統計 しまった。英語でも検索をかけておくべきだった。この情報はありがたかったです。色々心強い。
分かっていない人達に共通する特徴は、事前・事後分布を主に扱い、(事後)予測分布やその予測精度(汎化性能)の重要性に触れないことですよね。
twitter.com/katzkagaya/sta...
タグ： 統計
posted at 22:37:06
JAMA「食肉の推奨への反発から栄養科学者と企業の関係に疑惑が沸き起こる ja.ma/2UfCEKw 「赤身肉が健康に悪いとの研究は根拠は薄い」との論文に、ハーバード大学の栄養科学者を中心とした団体が様々な圧力をかけてきたが、その彼らは植物食品企業から多額の資金援助を受けていたと。
タグ：
posted at 22:48:23
論文を掲載した学術誌の編集長あてには、論文掲載5日前から、掲載取り下げを求める「栄養学団体」からの批判メールが30分で約2000通届き、文面は（あの、悪名高い）全米ライフル協会から抗議を受けたときよりも暴力的であったと。
タグ：
posted at 22:53:08
掲載前の論文を漏洩するのは規則で固く禁じられていたが、同誌にコラムを書いている栄養学者が持ち出し、「持ち出したのは論文ではなくプレスリリースだから規則違反ではない」と主張したが、実際にはこれも規則違反だったと。
タグ：
posted at 22:55:34
論文とそれに基づいた推奨事項の発表後、団体メンバーはこれらをブログ・マスコミ・学会講演で激しく批判したが、同誌への投稿も議論は行わなかった。（通常、こういう場合は掲載誌に反対意見を投稿し、誌上で議論が行われることが多い。）
タグ：
posted at 22:58:47
また、団体の栄養学者らは、「論文著者は食肉企業の資金が入った基金から研究資金を得たのに、その利益相反を隠している。」とも批判したが、実際には食肉企業の基金への出資は1.5%に過ぎなかった。
タグ：
posted at 23:03:36
一方で団体の栄養学者らは植物食品企業から巨額の資金を得ていたが、団体代表の医師は「私と出資元の意見は一致しているので、これは『利益相反』ではなく『利益合流』だ。非難されることではない。」とコメントしている。
タグ：
posted at 23:06:25
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
#Julia言語
で接平面書きたかったんです．
(´・ω・｀)
wireframe と surface を各々半透明にしたい． pic.twitter.com/TDJtLMi2LJ
タグ： Julia言語
posted at 23:08:48
書き忘れたけど、件の団体の関係者、論文発表数時間前に連邦取引委員会に論文訂正を求めたり（実際は管轄外）、掲載後には編集部の所在地の検事局に捜査を求めたりしている。
タグ：
posted at 23:14:13
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
これのサンプル
github.com/terasakisatosh...
にありますので適当にクローンまたはForkして
docs/src/ 以下に自分で md でドキュメント書いたら
make web
または
docker-compose up web
してから localhost:8000 にアクセスするとブラウザで同じようなことができます． twitter.com/MathSorcerer/s...
タグ：
posted at 23:34:40
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
#Julia言語
Plots.jl でオレオレレシピ作りたいんですが，良いサンプルありますでしょうか？（他力本願）
タグ： Julia言語
posted at 23:40:59
データの分布ではなくて事後分布→データの分布ではなくてパラメータの事後分布
とした方が分かりやすいかもしれません。データの空間とパラメータの空間があってどちらを観て言っているのか注意する必要があります。
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posted at 23:47:30
#統計 以上のようなことを繰り返し語って来たのですが、以下のリンク先のスレッドでもほぼ同じようなことが強調されている。
数学的モデル内にしか存在しないパラメータの推定ではなく、現実世界における未知の法則と直接比較できる予測分布の側に注目する先を変えるべき。
twitter.com/Hiroshi__Matsu... twitter.com/Hiroshi__Matsu...
タグ： 統計
posted at 23:49:36
#統計 以下のリンク先の動画では
[右側] Dice A, Dice B, Dice C のどれを選ぶかがモデルのパラメータの決定。事後分布 posterior はパラメータの確率分布。
[左側] 推定先の Dice X の出目の確率分布と予測分布の比較。
右側だけではなく、左側にも注目できないとダメ。
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 23:59:40
