黒木玄 Gen Kuroki
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2020年03月19日(木)
VoxEU の『コロナウイルス経済危機を和らげる』（仮題）の要約は，こちらに出来上がりつつある模様．docs.google.com/document/d/14l...
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posted at 22:05:23
VOXのコロナ経済影響のe-本、要約はじめた。コメントあればどうぞ。文句あるならおまえが自分でやれ。
docs.google.com/document/d/14l...
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posted at 21:45:58
VoxEU の『コロナウイルス経済危機を和らげる』（仮題）の翻訳，やまがたさんもなんかやられるそうですじゃ．経済学101の他の訳者のみなさんも，関心があれば，ぜひ．
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posted at 20:28:04
これが例えば｢血液型はやはり性格を決める重要因子であることが科学的に証明された！｣という本なら心理学者はみんなで大ブーイングしてると思うのだが、ベイズ統計学なら｢批判をしても科学は進展しない｣と言ってかわそうとするのは非常によろしくないダブスタだと思いますよ。
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posted at 19:42:27
誰も「心理学は科学ではない」なんて言っていないと思います。勝手に相手の意図を推し量って、存在しない架空の批判者を作り出して叩くのは、良い議論ではありません。 twitter.com/kosugitti/stat...
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posted at 19:40:26
これまで瀕死本のベイズ統計の構成を批判している人は「語弊がある」ではなくて、「誤っている」あるいは控えめに言っても「議論の仕方に問題がある」という指摘だと思うのですが・・・。言葉の問題に帰着させようとするのは、あまり筋のいい擁護ではないですように感じます。 twitter.com/kosugitti/stat...
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posted at 19:38:09
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
PackageCompilerで初動のオーバーヘッドは減らすことできるけれどそれのためのコンパイル，環境によっては辛いところもあるんでね・・・．
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posted at 19:19:57
Juliaさんlazy compileみたいなことしてくれんかな。最初のプロットはインタープリターにやってもらって、裏でasyncにコンパイルしていく、的な。
なんか知らんけど最近first time callが遅いの辛くなってきた。
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posted at 19:10:57
VoxEU から新しい e-book が出てる：ボールドウィン & ディ=マウロ (eds.) 『コロナウイルス経済危機を和らげる：迅速になすべきことはなんでもすべし』――ポーゼンとかブランシャールとかクルーグマンとか、ぼくでも名前くらいは知ってる執筆者がちらほら。voxeu.org/content/mitiga...
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posted at 17:48:39
柳 時熏【囲碁プロ】 【YouTuber @ryu_shikun
ブログを本日から公開しました😉
新しいニコちゃん問題もあるので、ぜひご覧ください。
www.ryu-igo.com
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posted at 16:29:01
調べてみたら，石けんではなく，高濃度のアルコールの香水ということで納得。いやはや何が幸いするかわからないもんです。イスラムでもアルコールを手にかけるのは問題ないのかな。
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posted at 15:57:49
DifferentialEquations.jl v6.11.0: Universal Differential Equation Overhaul
#Julia言語
www.juliabloggers.com/differentialeq... @juliabloggersさんから
タグ： Julia言語
posted at 14:39:25
Constraint Solver: Support for linear objectives
#Julia言語
www.juliabloggers.com/constraint-sol... @juliabloggersさんから
タグ： Julia言語
posted at 14:37:34
@Dolphin7473 タイムラインにつよつよな人が多い中、私で恐縮ですが、
p.x, p.y = 1,1
の部分を
p = Point(1,1)
にするだけで，最初のpush!の(0,0)は残ると思います！
（こうするとpの更新でなくp自体が新しく生成されるので）
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posted at 13:59:48
@hydrocoastjp なるほど…push!の繰り返しで値を保持するときにはpを作り直さないといけないんですね．
ありがとうございます．実装を見直してみます
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posted at 13:47:25
↑の処理で欲しかったのは
Point{Int64}(0, 0)
Point{Int64}(1, 1)
Point{Int64}(2, 2)
の配列なんですが，最初に入れた (0, 0) が上書きされてしまっています
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posted at 12:00:13
#Julia言語 mutable structの配列にpush!で要素を追加していくとき，以前のデータが上書きされてしまう挙動って仕様なんでしょうか？
時系列取りたかっただけなのに時間が解けてしまった… pic.twitter.com/SELjuQcJwR
タグ： Julia言語
posted at 11:59:23
煽りたいなら「ベイズの定理を勉強しろ」ではなく、「小学生レベルの割合について勉強しろ」と言うべきだったと思う。
煽っているだけで危険行為なのだから、煽り要素以外に有害言説を含めないように注意した方がよい。
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posted at 11:25:08
#Julia言語 a'*a ではなく、a'a でもいける。この場合には * を省略できる。
julia> a = [1, 2, 3]
julia> a'a
→ 14
重要なポイントは1×1行列になったりせずに、値がスカラーになること。Juliaで a' は「双対空間」の要素になる(と考えた方がよい)。 pic.twitter.com/HnDkS9w6SY
タグ： Julia言語
posted at 11:13:09
自分とは異なる科学的専門的能力を持っている人達はこの世にはたくさんいて、そういう人達が裏を取れるようなスタイルで分かり易く説明すれば別分野の専門家に自分も専門家として信用してもらえるようになる。その結果、理性的な一般人にも信用されるようになる。
こっちの方が普通だと思う。
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posted at 11:02:59
「専門家の肩書は信用できることの証拠にはならない」という事実を専門家の側は肝に銘じるべき。
小学生レベルの割合計算をベイズの定理と呼ぶ程度しか専門性がないのであれば、基本能力の面で疑いの目を向けられても仕方がない。
誰でも何かについておかしな考え方に取り憑かれている方が普通です。
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posted at 11:02:58
私はずっと「ベイズ統計の教育がおかしくなっているのではないか」のようなことを繰り返し述べて来た。
まさかこのタイミングで重大事項に関するコミュニケーションを阻害する要因の一つになるとは思ってもみなかった。
小学生レベルの割合計算は小学生でもわかるように説明した方がよいです。
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posted at 10:54:55
デマを信じている人が「ベイズの定理をもっと勉強した方がよい」と煽られたせいで(小学生レベルの割合の計算で理解できることなのに！)、「ベイズの定理を持ち出す人は信用できない」と言うようになった。
たぶん、煽っているように見える側も煽られているように見える側も大真面目なのだと思う。
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posted at 10:52:21
PCR検査がらみのデマに踊らされている人達が、「ベイズの定理とか言っている人達は信用できない」のようなことを言い出している。
小学生レベルの割合の計算をベイズの定理の応用と呼んでいることを批判するのであればよいと思うのですが、デマを信じる自分を正当化しようとするのは止めた方がよい。
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posted at 10:49:05
小学生レベルの割合の問題を扱っているに過ぎないのに、「高校数学ではベイズの定理についてもっとしっかり教えた方がよい」というような発言まで出て来ている。
教育が悪いとおかしな考え方をする人達の側が多数派になってしまう。
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posted at 10:43:13
グチ：ツイッターではずっと「ベイズ」とかを検索して楽しんでいたのに、最近では「新型コロナ」「PCR」ネタでかつ小学生レベルの割合の問題の答えを「ベイズ推定」とか呼んでいる発言が大量にヒットして来るのでつらい。
少々間違っていてもいいから、普通にベイズ統計の話をしていて欲しいと思う。
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posted at 10:43:13
#Julia言語 試しに自分の環境で ]add Luxor してみました。
私の環境では、パッケージの依存関係が原因で最新の v1.11.0 ではなく、 Luxor v1.7.0 がインストールされた(添付画像1)。
添付画像2では ]add Luxor@1.11.0 しています。
@マークを付けてaddするとうまく行く場合があるような気がする。 pic.twitter.com/exXCc9Awuv
タグ： Julia言語
posted at 09:46:05
非公開
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posted at xx:xx:xx
宮城県労委は手続を行っています。裁判所も傍聴人多数の事案は制限しつつ、期日を開いています。
工夫しながら労働委員会の手続は開けるはず、と思います。 twitter.com/yohei_tsushima...
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posted at 09:36:46
Julia 言語の強み、公式の資料が豊富かつ読みやすいというのがある気がする。
ドキュメント, REPLのヘルプ, ソースコードで基本的に理解できる。特にソースは Julia 言語で閉じてる(ほんとに?)ところが強い。
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posted at 09:08:17
非公開
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posted at xx:xx:xx
これができなくて滅んだ例が大澤昇平。彼はセキュリティが分からずHTTPSの本質を理解せずにメディアで発言し、加えて屁理屈で誤魔化しに走り叩かれた。あのときあわわとなっって、素直にごめんなさいできてれば、ああはならんかったでしょう。 twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 05:52:42
#統計 以下のリンク先のスレッドも必読。
(a) 人数nを固定して、何人治癒したかを見る場合
と
(b) k人治癒するまで人数を増やす場合
では違う確率モデルを使わなければいけない
という当たり前の話を「頻度論vs.ベイズ」という有害な発想の中でするから、おかしなことになっているのだと思う。 twitter.com/not_identified...
タグ： 統計
posted at 03:46:14
#統計
statmodeling.hatenablog.com/entry/toyoda-b...
の書評は非常に参考になりました。
豊田秀樹さん個人の場合には、「仮説が正しい確率」云々の「思想的」な事柄だけが問題なわけじゃなくて、ベイズ統計の使い方の技術的詳細部分でまずいことをやっているように見える。
タグ： 統計
posted at 03:29:36
#統計 放送大学での豊田秀樹さんのシラバスは
www.wakaba.ouj.ac.jp/kyoumu/syllabu...
にある。添付画像の通り。キーワードについては松浦さんによる別の本の書評
statmodeling.hatenablog.com/entry/toyoda-b...
の批判部分が参考になるかも。
放送大学で勉強している人達の真剣さ真面目さを思うと心が痛む。
この話題はつらい。 twitter.com/katzkagaya/sta... pic.twitter.com/vY1NNBxoqs
タグ： 統計
posted at 03:26:30
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
諸事情があり久しぶりにCをさわった・・・。
速度Juliaとほぼおなじだった。Juliaにもどります・・・。
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posted at 03:21:51
#Julia言語
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
は日本語フォントを
using Plots
pyplot()
によるプロット中で使っている例になっています。 pic.twitter.com/6w7IBrfFcH
タグ： Julia言語
posted at 03:11:34
#統計 以上の例の #Julia言語 版↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
サンプルサイズを徐々に増やす(笑)
自分にとって都合の良いデータだけを公開して、そうではないデータを隠すというような「不正」は、もはや統計学の問題ではないと思う。
ベイズ云々で何とかできる話題ではない。 pic.twitter.com/060srnxTnU
posted at 03:07:33
非公開
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posted at xx:xx:xx
非公開
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posted at xx:xx:xx
非公開
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posted at xx:xx:xx
非公開
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posted at xx:xx:xx
事後分布は確率的に揺らぐデータから計算されるので、これもやはり確率変数・・・ということは事後分布も当然データの現れ方によって揺らぐのである。それにもかかわらず、HARKingや多重比較補正とは無縁であると主張する人がいるのは理解できない
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posted at 00:23:07
そもそも、典型的なハッキングの状況であればデータを取り足すたびに尤度を計算するので、その度に値は揺らぐはずです。この前の節ではそれを論拠にp値を批判していたのに、尤度ではそこを無視するのは比較の仕方が不誠実であると感じます。
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posted at 00:20:11
加えて、この著者は「意図に関わらず同じデータであればその並び方に変わらず尤度は同じ」と述べていますが、確率モデルとデータを固定した状況であればそれはp値だろうと信頼区間だろうと同じなので、これは不適切な紹介の仕方だと思いました。
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posted at 00:20:11
なので、「結果的に24人中17人が治癒できた」データであればどんな意図でデータを取っていても尤度は同じ、というのはおかしいと思います。確率モデル自体が変わる (変えるべき) 状況が容易に出てくるからです。
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posted at 00:20:11
しかし、意図4なんかは典型的なp-hackingだから論外であるとしても、同じ「24人中7人治癒しなかった」場合でも、n=24人と決めて治療をした場合と、17人治癒できるまでnを取りたそう、というデータ取得の仕方では、考えるべき尤度関数は変わります。
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posted at 00:20:10
さて、「この部分の尤度は意図に依存しない」と私は要約しましたが、ここで著者が言わんとすることは、「同じデータかつ同じ確率モデルであれば、どういう意図でとったデータでも尤度は同じ値になる」ということになります。
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posted at 00:20:10
この書籍の前半部では、「同じデータでも異なる意図(＝データ取得プロセス)から得られる状況がありうる」ということを述べています。例えば添付画像の「意図1」は「nを最初から決めて、データを取得した状況」「意図4」は「p値が有意になるまでnを足し続けた」という状況だったと思います。 twitter.com/katzkagaya/sta...
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posted at 00:20:10
（はじめてコマンドラインからアップロードした。public gist を作るオプションのとこ説明なくて笑った(⌒‐⌒)） pic.twitter.com/MPycEHVwNh
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posted at 00:07:01
