黒木玄 Gen Kuroki
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2020年03月12日(木)
Ninja DAO | CryptoNi @CryptoNlnjaNFT
もう経済への影響の方が深刻なんじゃないかな。不況で死ぬ人の方が遥かに多くなりそう。
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posted at 23:13:54
#Julia言語 訂正
❌ plot(Chisq(3), 0, 15: label="Chisq(3)")
⭕️ plot(Chisq(3), 0, 15; label="Chisq(3)")
⭕️ plot(Chisq(3), 0, 15, label="Chisq(3)")
: → ; or ,
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： Julia言語
posted at 23:10:59
あまり不安を煽りたくはないのですが、この状態が続くと経済が悪化して生活困窮する人の数が激増しないかと心配しています。
そうなった時には生活保護の利用支援の重要性が増します。これまで取り組んでいなかった法律専門家にも取り組みをお願いしたいと思います。
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posted at 23:06:54
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
構造体を引数とするCの関数をJuliaから呼ぶ時，適切な方を作る必要がある（はずなんだ）けれど大量の関数を作る時
Clang.jl でヘッダー生成してもらうしかないんだろうか？
VideoIO.jl のヘッダー類を見て絶望している
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posted at 22:29:01
@YSD0118 タイルの目地に沿って平行線を引くと、二人の影がほぼ同じ大きさの長方形に収まっていることが分かるので、ちゃんとこの影が平行であることが分かります（ネットストーカー初級編） pic.twitter.com/Gv8n6WnsJT
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posted at 22:08:25
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
\xor と打ってました．
#Julia言語 twitter.com/misaki70533995... pic.twitter.com/THFe1BTPnj
タグ： Julia言語
posted at 22:06:28
Fermat's Library @fermatslibrary
The way to correctly generate a random point on the surface of a unit sphere is not to pick uniform distributions θ in [0,2π) and φ in [0,π), but instead choose u and v from uniform distributions on [0,1). Then
φ = cos⁻¹(2v-1)
θ = 2πu pic.twitter.com/Y6IX23ZGIv
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posted at 22:04:04
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
何気に数式レンダリングされているという点にも注目です． twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 22:03:22
#統計 【須山ベイズもq(x)は持ち出してないですよね】
ポイントは「真の分布がモデルで実現不可能な場合」も扱っているか否かです。
モデルp(y|x,w)によってq(y|x)=p(y|x,w₀)の形で実現できない真の分q(y|x)が実質的に出て来ているかで明瞭に判別できる。続く twitter.com/m_ero_n/status... pic.twitter.com/Ru2lzRzLMZ
タグ： 統計
posted at 22:03:05
@MathSorcerer @genkuroki 情報収集の効率もpythonとjuliaでまだちょっと違う気がしますね。それで優劣とは思わないのですが、パッケージの公式doc含め、やりたい事のベストプラクティスが溜まってない気がします。だからこそ自分がやったらSOTAなんですが。
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posted at 21:51:44
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
@triwave33 @genkuroki わかります（泣）一回作ったら再利用はできるんですけれどその壁がウォールマリア
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posted at 21:43:56
行列のトレースはランダムベクトルで挟めば計算できるが、行列を変数とするような関数f(A)もランダムベクトルで挟んでトレースを計算できることがわかったしJuliaで実装して確かめた
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posted at 17:56:49
これ「近眼シミュレーター」作れますね。近視の人はこんな風に世界が見えてますよというのを第三者に実際に体験してもらえるかもしれない。何かの設備や施設などでの安全面の検討にも使えるかもしれない。 pic.twitter.com/mDR3smReKO
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posted at 17:34:21
#Julia のif分の代わりに&&とか||使えるのさりげに秀逸。
n >= 0 || error("n must be non-negative")
n == 0 && return 1
みたいなやつ。可読性は慣れるまであれかもですが。
#julialang
posted at 17:22:39
Bring Your Own Analysis: inspired by @MarkJHandley's tweet, Jürgen Fuhrmann (Weierstrass Institute, @FVB_adlershof) provided a julia-script to make your own analysis github.com/j-fu/coronaplot directly accessing the data repository by @JHUAPL #COVID19 #JuliaLang twitter.com/MarkJHandley/s...
posted at 17:21:57
柳 時熏【囲碁プロ】 【YouTuber @ryu_shikun
10日に出した問題の解答です。
難問ですが、解答は棋力向上に役立つと思います✨
youtu.be/gu9RPW7BvHo
今日の問題です。
２問ともレベル３くらいだと思います😌
#ニコちゃん問題 #囲碁 pic.twitter.com/NFi1NQR8jM
posted at 15:58:07
ほんとにできたーーーー！！！！
discourse.julialang.org/t/using-julia-... #julialang pic.twitter.com/JpQSQaLa9t
タグ： julialang
posted at 15:04:19
#Julia言語 ベルヌイ分布モデルの n=10000 での尤度函数のプロット。lik(p) の定義が注意深く行われている。そこをテキトーにやると n=100 とか n=1000 程度までしかうまく計算できなくなる。
確率の計算ではオーバーフローやアンダーフローに細心の注意が必要になることが多い。 pic.twitter.com/r0dqhvt4Aq
タグ： Julia言語
posted at 14:05:54
#Julia言語
添付画像1: dist = Beta(10, 20)でベータ分布 dist を作成し、その乱数を発生させ、ヒストグラムと確率密度函数を同時にプロット。
添付画像2: 同分布の乱数を100個発生させ、その経験累積分布函数と真の累積分布函数を同時にプロット。
これと ?Beta を合わせて読めば楽に勉強できる。 pic.twitter.com/bnDco457fH
タグ： Julia言語
posted at 13:37:12
#Julia言語 「余りにも沢山ある名前の付いた確率分布達」について「うげえ」となる人は多いと思う。
JuliaのDistributions.jlのユーザーになって、そのヘルプを読んだり、using StatsPlotsして
plot(Chisq(3), 0, 15: label="Chisq(3)")
とかしてみると楽に勉強できる。
twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/CGFV52GwK5
タグ： Julia言語
posted at 13:24:54
自分で書いたコードでさえ、ひと月後には数式を使った解説や印象的なプロットがないと理解できないことが多い。
数式や図を含まない言葉によるコメントだけでは圧倒的に不十分。
みんな一体どうしているんだろうかと思います。
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posted at 13:19:09
#統計 #Julia言語 using Distributions した後で
?InverseGamma
とか
?TDist
のように入力すれば数式を含む解説が表示され、分布の解説が書いてある Wikipedia へのリンクも表示される。
この機能は Distributions.jl を使った確率分布プログラミングではほとんど必須だと思う。 pic.twitter.com/8KWxJgbcVe
posted at 13:13:57
#統計 #Julia言語 数式による解説部分を更新。私が書いた数式は間違っている可能性が高いが、有益なヒントにはなっていると思う。他人が書いた数式は信用せずに自分で計算して確認するのが普通。
添付画像2のようにJulia(左辺)と数式(右辺)の対応表が必要になることは多い。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/tx0VO8dL9H
posted at 13:07:58
#統計 #Julia言語
須山敦志『ベイズ推論による機械学習』p.80のPlots.jlによる再現！
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
Bernoulli分布モデル
も参照するといいかも。このノートブックは、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の話+α (AIC, WAIC, LOOCV, 自由エネルギー, WBIC)も含む。 twitter.com/triwave33/stat...
posted at 11:57:17
荻野幸太郎 / OGINO, Kotar @ogi_fuji_npo
メカニズムの説明も突飛な上に、疫学的な検討も不十分な、「ネット・ゲーム依存症」なる問題を、ごく一部の臨床医が提唱し、そこに教育関係者が群がって、さらには親学系の政治家が乗っかってしまう。解決されるべき社会病理は、むしろ「そっち側」の人たちにあるのではないか。
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posted at 11:51:30
荻野幸太郎 / OGINO, Kotar @ogi_fuji_npo
「ゲーム依存症」の議論を見ていると、一部の教育関係者の苛立ちを感じる。発達障害とか不登校の議論で、「学校が変わるべき」という論調が高まってきたことへの、いわば「復讐」として、スマホとゲームに依存した問題のある家庭と子供を懲罰的に指導するという物語に流れていて、とても危険に思える。
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posted at 11:48:18
考えさせるとてもよい記事。食品業界では昔、検査を推し進めることが、一部の人たちの責任逃れの手段となっていた。業界は今、検査の功罪を知っている。でも、消費者は検査を求める。安心のために。新型コロナウイルス問題も同じ構造になっている→→www.newsweekjapan.jp/kankimura/2020...
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posted at 11:40:26
VegaLite.jl v2.0.0 released www.juliabloggers.com/vegalite-jl-v2... #juliabloggers
タグ： juliabloggers
posted at 10:30:09
#Julia言語 #Turing
Turng.jl のNUTSの動画
twitter.com/genkuroki/stat...
posted at 02:46:42
#Julia言語 #Turing
turing.ml/dev/docs/using...
Turing compiler design
これを見ておくとTuring.jlを使い易くなりそう。
posted at 02:44:55
#統計 たぶん、理系も含めて世間一般では、正規分布分布モデルの尤度函数(もしくは事後分布)の形さえ見たことがない人の方が多数派だと思う。
リンク先動画は、正規分布モデルの尤度函数をそのまま正規化して確率密度函数にしたものに従う「乱数」を生成する動画になっています。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 02:33:02
#統計 #Julia言語 豊田秀樹さんの本の話題だけだと「くだらないトンデモ本がまた出たのか」と思われるだけになってしまいそうなので、Gibbsサンプリングの動画にリンク。
私は数学動画を公開するときにはソースコードも公開しています。
みんなで数学動画を作る社会は良い社会だと思う。 twitter.com/genkuroki/stat...
posted at 02:28:26
保健衛生の話は専門の方に譲るとして、最近のソフトバンクは米国CNBCでも評判が悪い。「経営者を見る目があるのか？」とか、かなり批判の声も。日本のテレビは孫正義に優しいけど。 twitter.com/masason/status...
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posted at 02:10:06
#統計 「頻度論」と「ベイズ」で定義は異なるがリンク先動画のようにほとんど一致している値があるとき、ベイズにした途端に「研究仮説が正しい確率の値とみなせる」となるはずがない。
豊田秀樹さんがやっているのはそういうこと。
騙されずにみんなで批判しないとトンデモ側が普及してしまう。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 01:51:30
#統計 ベルヌーイ分布モデルでの動画を作ったソースファイルは
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
にあります。
事後分布のCDFを F(θ) と書くとき、P値函数の類似物 pval_post(θ) を
pval_post(θ) = min{2F(θ), 2(1-F(θ)), 1}
と定義しています。両側検定のP値の類似物です。
これが通常のP値にほぼ一致。 pic.twitter.com/lEwKAVRI48
タグ： 統計
posted at 01:43:52
#統計 動画解説。Normalの青の線は「100回中k回成功した」というデータが得られたときの「成功確率はθである」という仮説のP値です(横軸がθ)。二項分布の正規分布近似で定義。
Posteriorの橙の破線は、Jeffreys事前分布の事後分布で計算したP値函数の類似物。定義についてはソースファイルを参照。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 01:38:33
#統計 続き。実際、二項分布の正規分布近似に基くベルヌーイ分布モデルにおけるP値函数(Normalの線)と、それに対応するベイズ統計での事後分布でのP値函数の類似物(Posteriorの線)を同時にプロットするとn=100ではほとんどぴったり重なります！
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 01:25:01
@genkuroki 読んでいないのでこの本の批評はできませんが(私ごときが批評するのもどうかと思いますが)数学的に正しくない事を用いて議論がなされている統計の本をよく見かけます。
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posted at 01:24:57
#統計 件の本のプロローグの内容は、
* 単純なベルヌーイ分布モデルにおいて、頻度論では無理だが、ベイズ統計にすれば研究仮説が正しい確率を求められる。
と要約できます。続く
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 01:16:31
しかしよりにもよって今日(もう昨日だけど)、9年前にこの空間で大ブレイクしてた人が謎の復活で頓珍漢な計画ブチ上げて、それ見た人達からアッという間に叩きのめされて撤退って、彼が留守にしてた間のこの場所の変化を垣間見るようでしたね
でも今日(もう昨日だけど)ぐらいは静かにしてて欲しかったよ
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posted at 01:12:01
#統計 当然の指摘。当該の本ではプロローグでベルヌーイ分布モデルのベイズ版でひどい説明をしていると思う。
意図1～4で異なる確率モデルを使う必要があるのは、ベイズであろうがなかろうが同じこと。めちゃくちゃ、当たり前の話。
twitter.com/ykamit/status/... pic.twitter.com/wSyXYinP92
タグ： 統計
posted at 01:11:41
#統計 関連スレッド。
ベイズにしても研究の再現性の危機の問題が解決しないことは自明だと思う。
ベイズ統計を理解していない人だけがベイズにすればバラ色であるかのようなことを言えるのだと思う。
理解している人が適切に使えば強力な道具になり得るとは思いますが。
twitter.com/momentumyy/sta...
タグ： 統計
posted at 01:05:07
#統計 この長大なスレッドの最初↓
このスレッドでは関連の参考になりそうな話題を雑多にまとめたつもり。雑多過ぎるかも。
twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 01:02:17
