黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年05月/Page 18

@tororo2048 はじめまして。石の生死や繋がりの切れやすさなどが分かりやすくって驚きました。個人的に、左上の白に家が２つあるのが分かりやすくて良いと思いました。子供の頃に父から、家が1マスだけでは駄目だ、それなら家を２つは作れ、と口煩く注意されていたので。

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posted at 01:15:36

非公開

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アラクー @Arakur65536

例えばJuliaはインストーラexeを実行するだけで専用ターミナルまで全て用意してくれるし、Kuinはコンパイル言語だけどIDEまで付属で何も考えずにプログラミングに専念できるし
こういう環境を簡単なものでも作ることってやろうと思えば別に決して難しいことでもないと思うんだけども

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posted at 03:06:50

#超算数この辺は数十年以上前から続く日本の算数教育の闇を感じた。

添付画像の大学入試問題をとある小学生に解かせたら正解できました。

小学生レベルの割合の問題の解答を「ベイズ推定」と誤って呼ぶ習慣が医学教育にある。

その背景には小学校での割合教育が伝統的にひどいという問題がある。 twitter.com/junmurot/statu... pic.twitter.com/FHfbO5QiH5

タグ：超算数

posted at 07:52:16

Yoko @pinceana16

この確率問題が解けないのは、算数の知識も問題だけど、日本語が理解できてないんじゃないかな。論理的な文章を読み解く訓練が足りてないと思う。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 08:13:41

#超算数小学生レベルの割合概念を正しく把握していれば、リンク先の陽性的中率を計算させる問題は易しいはず。

そうなっていないという問題を、大学で特別に「ベイズ推定」という誤った呼び名でまるで高級な話であるかのように教えることで解決しているらしい。

地獄だと思う。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：超算数

posted at 08:39:01

#統計現代の学生に対して「ベイズ推定」という呼び名での医学教育が効果を発揮していること自体は喜ばしいこと。

しかし、小学生レベルの割合の話に過ぎないことを認識できていない学生も増えていると思う。

将来、小学生でも分かるはずの話を難しく聞こえるように説明するようになるだろう。

タグ：統計

posted at 08:43:16

#超算数割合教育が伝統的にどのように悲惨なことになっているか

twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/qELKXLwMIU

タグ：超算数

posted at 08:58:47

#超算数「病気でないのに検査陽性になる人の方が、実際に病気で陽性になる人より多いかもしれない」は

　多数派の中の少数派の人数の方が、
　少数派の中の多数派の人数より多いかもしれない

と一般化される。

例：多数派1万人中の少数派120人の方が、少数派150人中の多数派100人より多い。

タグ：超算数

posted at 09:14:15

kikuyan8540 @kikuyan8540

わかりやすい良問。直感と実際の値の乖離を小学生のうちに知るのはとても大事だと思う twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 09:16:12

#超算数常識的な感覚のみで正解できて欲しい問題が解けないという問題について、「論理的な文章を読み解く訓練が足りていない」という指摘は正しいと思う。

しかし、現実はもっと悲惨で、算数教育では

　論理的な文章を読み取れなくする訓練を子供に課している

んです！

twitter.com/pinceana16/sta...

タグ：超算数

posted at 09:44:19

#超算数教科書通りに教わった子は

AがBの130%で、CはBの80%であるとき、A,B,Cを大きな順に並べよ(AもBもCも数値は与えられていない)

の型の易しい問題に31%しか正解できないという問題があります。

おそらく、そうなってしまう原因は公式を適用させる教え方にある。続く

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：超算数

posted at 09:48:02

#超算数小5の算数教科書を確認すると、割合については、「もとにする量」「比べられる量」という聞き慣れない無用な用語を含む3つの公式を適用させて問題を解くという方針になっています。

だから、公式を適用できることが分かっていて具体的な数値が与えられていないと手も足も出なくなる。

タグ：超算数

posted at 09:50:53

らじうむ小山_PPPMP @Ra_koyama

Masa Yamamoto予測誤差が大き @mshero_y

大人で、できる人の割合がどのくらいか知りたい。かなりダメなんじゃないかと思っているんだけど… twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 09:51:56

PCR検査でのこの説明を一度も目にしないのは何故なのか？もちろん全部の番組を見ているわけではないのだが、特定の番組では一度も話が出ていないので説明する気がない→番組の構成上困る、という悪意しか感じられないのだが… twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 09:53:26

Katsushi Kagaya @katzkagaya

参考
twitter.com/katzkagaya/sta... twitter.com/katzkagaya/sta...

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posted at 09:55:06

#超算数「もとにする量」「比べられる量」のような無用な用語を教え込まないといけなくなっているせいで、添付画像のような教え方が「工夫」されています。

こんな「教育」を子供にやられてしまうと、子供の真っ当な読解力が破壊されるだろうと予想するのが妥当だと思います。

これが現実。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/fki1RlAXtY

タグ：超算数

posted at 09:56:30

#超算数訂正

リンク先の文❌

⭕️だから、具体的な数値が与えられているおかげで公式を適用して答えを出せることが分かっている場合以外には手も足も出なくなる。

Bの数値が与えられていないと「AがBの130%で、CはBの80%」と言われれも理解できない。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：超算数

posted at 10:10:28

#超算数こんな感じで小学校での割合教育が何十年も前から酷いことになることを知っていると、それによって生じた問題の一部分が、大学での医学教育で小学生レベルの割合の問題について「ベイズ推定」だと教えることによって解消しているという事実を知ると、「これは地獄だな」感が大幅に増す。

タグ：超算数

posted at 10:16:51

#パターンマッチ教育

 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：パターンマッチ教育

posted at 10:28:45

これも #パターンマッチ教育だと思う。

私は「ベイズ」「尤度」などの統計学用語の検索をいつもツイッターでしているのですが、ここ数ヶ月で「地獄感」が大幅に高まっている。今まで気にならなかったツイートの「背景」が気になるようになった。

twitter.com/medscienceart1... pic.twitter.com/tPaOlUIziF

タグ：パターンマッチ教育

posted at 10:35:34

#超算数陽性的中率の類を理解するためには、

　多数派の中の1%の人数と少数派の中の70%の人数の比較結果

が多数派と少数派の人数比でどう変化するかをイメージできなければいけない。

Bの数値が与えられていないときに「AはBの130%で、CはBの80%」と言われても困らない人でないと苦しい。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：超算数

posted at 10:48:35

みょうが @mrkn

K.Maeyama ／電子計算機の日本史 @mk95_hoc

Julia の本を紀伊国屋でやっと買えた〜と思っていたら Amazon から発送連絡が届いた・・・

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posted at 10:56:17

数値解析の始まりがコンピュータの始まりと同時期ではないのがコンピューティング史の面白いところ．

例えば「CFL条件」は1928年に論文が出てて，これはコンピュータ以前の数値解析のKey Momentだ，という風に欧米圏ではちゃんと研究されてる．ちなみに英訳は1967年にIBMのジャーナル．

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posted at 11:13:42

ytb @ytb_at_twt

明日ですよろしくお願いします！
#論理学授業動画 twitter.com/ytb_at_twt/sta...

タグ：論理学授業動画

posted at 12:19:56

ショーンKY @kyslog

コロナ対策チームが経済学者に期待していることって、この規制を打つとこのくらい失業率が上がるからこのくらいの手当てが必要だ、みたいなことを記述することであって、素人が泥縄的に書いた感染予測ではありえないし、NAIRU論争のようなモデルを先に立てた話も今のところは後回しだと思う

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posted at 12:24:46

ショーンKY @kyslog

リスク評価モデルの基本として、単に期待値を出すのではなく、致命的で重大なな結果をもたらすものは相応の重みづけをしてウエイトを変えて"期待値"を出すというのが基本だが、そういう"その道の常識"も取り入れて経済モデルを組んでくれるといいなあ、というのは素朴な感想です。

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posted at 12:27:44

#超算数|的には「きまり」の語を慣習、規則だけでなく法則にも濫用する慣習が関係しているので再読。一つ前の指導要領には「きまり」の語が法則の意味で一回使われていましたがwww.mext.go.jp/a_menu/shotou/...、現行学習指導要領(2017年告示)の算数編には「きまり」の語はありませんwww.mext.go.jp/component/a_me...。 twitter.com/ysmemoirs/stat...

タグ：超算数

posted at 12:32:29

UFO教授 (藤木文彦 Fumihiko @UFOprofessor

#超算数一つ前の指導要領が【乗法九九…計算の性質やきまり】と読んだものを、現行学習指導要領は【乗法に関して成り立つ簡単な性質】(354頁)と表現しています。指導要領解説は相変わらず「きまり」の語を濫用しているのですが、これはちょっとした進歩かもしれません。

タグ：超算数

posted at 12:32:30

#掛算 #超算数 #モルグリコ #パターンマッチ教育 #割合
このコメントの前に続く、たくさんの書き込みは、数学（算数）のできない大人がいかに多いか、その問題について考える重要なことが多数書かれています。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：パターンマッチ教育モルグリコ割合掛算超算数

posted at 12:59:49

みゆき @miyuki_MathT

tbc東北放送防災減災･災害情報 @TBC_saigai

また「算数ができない人はできない子の気持ちが分かる」っていう教員を見てしまった。
算数の勉強すらしてない大人に、算数が苦手なだけの子を勝手に「できない」と決めつける資格はない。その子に失礼だ。あなたと違って勉強しようとしてるのに。
最低限の算数を勉強してから出直して来い。

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posted at 13:07:47

【2020/5/18-13:20 TBC気象台・ＴＢＣニュース】仙台・泉区でクマ目撃８件相次ぐ headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20200518-...

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posted at 13:19:51

Dr.のら_SRI @Dr_nora_SRI

@UFOprofessor 0/1でしか判断できないのはどうかなーとおもいますねぇ。何段階かに分ければいいのに。東北大の例です→www.tohoku.ac.jp/japanese/2020/...

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posted at 13:52:08

Gabriel Peyré @gabrielpeyre

Only harmonic spring and gravity central forces produce periodic motions. en.wikipedia.org/wiki/Bertrand%... pic.twitter.com/fzxcJgE7M4

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posted at 14:00:00

#超算数大学での医学教育で行われているびっくりするほど分かりにくい解説の例。

本質の理解に無用な用語や記号が乱舞しており、小学生レベルの割合の話に過ぎない話がえらく難解に見えるようになってしまっている。

www.med.u-toyama.ac.jp/biostat/Diagno...

twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/ItZ8YPplAK

タグ：超算数

posted at 14:20:55

#超算数小学校から大学にかけて共通の、算数数学教育がトンデモ化するパターンがあるのかも。

* 理解に不要なテクニカル・ワードが増える。(例：算数での「もとにする量」「比べられる量」、陽性的中率での「ベイズ〇〇」関連用語達)

* 悪しきパターンマッチ教育に流れる。

タグ：超算数

posted at 14:27:48

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

#統計最近、西浦さん達のリポジトリを見たら、最尤法(MLE)とベイズ法(使用しているのはStan)の両方が使われていました。↓
github.com/contactmodel/C...

頻度論(最尤法を含む)とベイズ統計を対立する別の主義であるかのように説明することは問題ありすぎ。

現場での実践的な使われ方と全然違う。

タグ：統計

posted at 14:38:11

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

しかし今の国会議員を選ぶ制度は死票が多すぎる。
小選挙区は民主党が望んだこともあるので、元民主党の人達は変更しようとしない。
国会議員は人口比で少なすぎると思うのに、逆に減らそうとする。
これでは民意の多様性が国政に反映しにくい。

タグ：

posted at 15:18:26

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

橋爪大三郎と小林慶一郎の対談本は持っている。
緊縮派の経済学者とポストモダン社会学者は意気投合するみたいだ。
なぜだか知らないけど

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posted at 15:32:16

橋爪大三郎がよく一緒に本を出す後輩社会学者の大澤真幸や宮台真司も経済的な考えは橋爪大三郎と同じ。
「量的緩和でハイパーインフレが・・・」

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posted at 15:36:22

#統計奥村晴彦著『Rで楽しむベイズ統計入門』については私のツイログ

twilog.org/genkuroki/sear...

を参照。「例えば」に続く。 twitter.com/mo0210/status/...

タグ：統計

posted at 15:52:48

#統計例えば以下のリンク先スレッド

この件では奥村さんより渡辺澄夫さんの方が比較にならないほど信頼できると思います。

奥村さんの本も、「ベイズ統計を含む統計学の理解」についてではなく、個々の小ネタ単位では面白い話もたくさん書いてあると思います。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:52:49

#統計関連

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:55:05

Anthony sarti @Anthonysarti201

Bon lundi à tous. pic.twitter.com/FNKjU68w3z

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posted at 16:10:45

Re: RTs #統計ど素人過ぎて専門用語について知らないのですが、

Bayesian esimation, -mate, -mator → 推定
Bayesian inference → 推測、推論

だと思っていたのですが、実際の慣習は

Bayesian inference → 推定、推測、推論

になっているのかな？

パラメータの推定値はestimateでしたっけ？

タグ：統計

posted at 17:08:26

#統計

maximum likelihood method → 最尤法

なら、

Bayesian method → ベイズ法

だと、ど素人の私は思っていました。

タグ：統計

posted at 17:10:36

#統計 maximum likelihood estimate は最尤法でのパラメータの点推定値。これと同様の感覚でベイズ統計の場合も考えようとする私には奇妙なスタイルが伝統的にあって、そういう奇妙な意味での「ベイズ推定」と Bayesian inference や Baysian method を混同されたくないと思っている人がいるのかも？

タグ：統計

posted at 17:13:33

#統計この辺、ど素人なのでよく分からないし、内容の理解と完全に無関係の話題なので、どうでも良い問題だとも思っていたりする。

しかし、例えば「事後分布の期待値を求めること」を「ベイズ推定」と呼ぶのは、内容的にミスリーディングなのでやめた方が良いと思う。例↓

to-kei.net/basic-study/ba... pic.twitter.com/v2OsqjqBdn

タグ：統計

posted at 17:20:21

#統計続き。そこでの「ベイズ推定量」の定義は「モデル内での平均リスクを最小化するパラメータの点推定量」です。リスク函数の取り方にも依存します。

モデル内での最小化なので、現実でのリスク最小化の話になっていないことに注意！

タグ：統計

posted at 17:24:21

#統計モデルが現実において妥当でないなら、モデル内でのリスク最小化を現実でのリスク最小化と混同すると酷いことになりかねないので、その点を強調するべきなのですが、「主観確率」「意思決定論」に基くベイズ統計の解説では「そうしない」という酷い習慣になっているのです。

タグ：統計

posted at 17:27:12

#統計こういう事情を知っていると、「主観確率」やら「意思決定論」によってベイズ統計を正当化できていると思っている人達が使っている「ベイズ推定量」と混同されないように、意識的に「推測」や「推論」という用語を使いたくなるということがあるかもしれません。

ど素人的発言でした。

タグ：統計

posted at 17:29:40

#統計ある未知の確率法則で生成された観測データx_1,…,x_nの次に生成されるx_{n+1}の確率分布を近似していると期待されるモデル内確率分布を「予測分布」と呼ぶ習慣がありますが、予測分布はx_{n+1}の真の分布の点推定値になっているので、そういう意味で「推定」という用語を使うのもありだと思う。

タグ：統計

posted at 17:33:47

#統計確率分布全体の空間は大抵無限次元。予測分布を求めることは無限次元空間での点推定の一種。

タグ：統計

posted at 17:35:20

BCGとCOVID-19に関する我々のプレプリントの改訂版をmedRxivで公開しました。湿度肥満人口、喫煙率、入国者数、検査数と陽性率、ロックダウンの効果、都市人口率などの各種の混交要因（＝交絡因子）を検討しています。説明したいと思いますが、その前に、注意点を何点か。
www.medrxiv.org/content/10.110...

タグ：

posted at 17:35:51

#統計関連

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:36:31

sousou @kimama77777

子ネコを置き去りには出来ない🐱🥰🥰
pic.twitter.com/w8IHvY2BsS

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posted at 17:38:22

研究のタイプは、地域相関研究or生態学的研究という疫学研究の一手法で、あくまでも相関を見ているだけであり、交絡因子の影響を受けやすく因果関係の「証明」のようなことはできません。しかしオープンデータを用いて安価で迅速に研究を行うことができ、仮説の生成には有効な手法と考えられています。

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posted at 17:39:59

#統計推定・推測・推論と言っていても、実際にやっていることは、主に、モデル内で観測データと同じデータが生成される確率(密度)を最大化するように(ハイパー)パラメータを調節したり、観測データと同じデータが生成された場合にモデルを制限した条件付き確率分布を考えたりするだけ。

タグ：統計

posted at 17:41:36

交絡因子はどれだけ調整してもキャンセルできない可能性は常に残ります。従って、このBCG/結核感染仮説はRCTのような研究で支持されるまでは、それを実際に用いるようなことは避けるべきと考えられます。定期接種用のBCGが不足の可能性もあり、定期接種外の接種は行われるべきではないと考えられます。

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posted at 17:44:30

#統計それだけで推定・推測・推論と呼ぶに値することをできているかどうかは、相当に非自明な問題。

「たったそれだけで、推定・推測・推論と呼ぶに値することをできている理由が分からない」という疑問は最も基本的で重要な疑問だと思います。

そこを安易に分かったふりをしない方が正直者。

タグ：統計

posted at 17:45:45

冒頭から脱線で恐縮ですが、日本ビーシージーの方より本日、以下のようなご連絡をいただきました。

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posted at 17:46:21

「確認いたしましたところ、国内の流通の供給に係るコントロールはすべて終了し、供給不足等の状況は既に解消されたとのことです。弊社への問い合わせ等も来なくなっております。ご心配をおかけしましたが、通常の状態に戻っているようです。以上、よろしくお願いいたします。」

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posted at 17:46:41

現在、不足は解消されているとのことですが、以上の点は、くれぐれもよろしくお願いします。

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posted at 17:47:32

で、そのあたりを十分におさえていただいて、説明をご覧いただければと思います。
以上のようなことを言いましたが、このプレプリントに掲載した各種データは、BCG仮説に興味をお持ちの方もそうでない方にも、興味深いデータが盛りだくさんだと思いますので、少し長いですが説明させていただきます。

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posted at 17:50:47

まず、こちらに第一バージョンのプレプリントの説明をしたものを再掲いたします。こちらをまだご覧になっていない場合は、ご参照いただければと思います。基本、この流れで研究を行ってます。
twitter.com/tsuyomiyakawa/...

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posted at 17:53:54

こちらが結核感染率（横軸）と感染者数(a)、死者数（b)の関係の散布図（各点は一つの国）。点線は、年間新規感染者数100人/10万人の線でそれより右側は「結核蔓延国」で右にいくほど結核感染者数が多い）になります。赤がBCG接種国、緑と青がBCG非接種国です。 pic.twitter.com/uCHuzxcw3D

タグ：

posted at 18:03:38

結核蔓延国ではCOVID-19蔓延国がほとんどないことがおわかりになるかと思います。で、結核蔓延国ではない国（点線の左側の国）だけとってきて、BCG接種の有無で比較したのがcとdのパネルですが、大きな差があります。
BCGは生ワクチンであり、牛の結核菌を弱毒化したものです。つまり結核菌です。

タグ：

posted at 18:05:54

その点を考慮し、仮説をBCG/結核感染仮説、という具合に改訂してしまったということです。データを見ながら、仮説を生成するのがそもそもこのタイプの研究の目的ですし、「君子豹変す」「科学者豹変す」ということで仮説を変えてしまってます。

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posted at 18:08:25

TaKu @takusansu

@temmusu_n 「きまり」の他にも #超算数では「約束」が気になる言葉です。
学習指導要領の道徳に、【約束やきまりを守り】等の記述があり、
学習指導要領では「学校における道徳教育は，…学校の教育活動全体を通じて行うものであり」とあります。
道徳が算数に悪影響を与えている可能性があります。

タグ：超算数

posted at 18:10:07

COVID-19で不思議なのは、東南アジアやアフリカなどの比較的貧しく、かつ衛生状態もよくなさそうな国で、感染爆発がほとんど生じていないところ。結核感染経験者は、いまだに世界の1/4を占めているというWHOの推定もあり、これがプロテクティブに働くと考えると整合性がある、というわけですね。

タグ：

posted at 18:11:12

というわけで、BCG接種有無と結核感染蔓延国か否かというのを独立変数として重回帰分析に使ってます。感染者数・死者数（4月26日時点）でのものを使いますと、各種混交要因をコントロール変数として解析しますと、BCGと結核の効果は有意に見られます。

タグ：

posted at 18:15:46

百万人あたり1感染者/死者が出てから15日間の感染者数/死者数の増え方などについて同様に調べると、BCGの効果は有意ですが、結核の効果は消えました。これにはいろいろ原因がありえますが、百万人あたり1感染者/死者が出るまでの日数で既に差が存在してしまっていることがあります。 pic.twitter.com/qdXFJrVDxL

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posted at 18:29:08

瀧澤美奈子 @minacraft

先週12日に西浦博先生たちをお呼びしてJASTJで主催した実効再生産数Rtまわりの緊急勉強会で、視聴者の皆さんから寄せられた質問に対して、西浦先生が驚異的なスピードで回答をしてくださいました。私も最優先で掲載作業をしました。ぜひご覧ください。
note.com/jastj

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posted at 18:29:53

また、15日しかみていないので、30日間をみると効果が見えてくる可能性はありそうです。このあたりは今後の課題。

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posted at 18:30:01

あと興味深いものをかいつまんで、説明。100万人あたりの検査数を横軸にとり、縦軸に患者数（a)、死者数（c)をとった散布図。検査数が多ければ多いほど、患者数、死者数が多いという強い相関があることがわかります。 pic.twitter.com/Hp6rNq9djJ

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posted at 18:33:49

これは「検査をたくさんすると患者数・死者数が多くなってしまう」という因果関係ではないでしょう。どこの国でも「事前確率」の高い人（症状が強く出ている人とその関係者など）を検査するのが標準であるため、「実際の患者数・死者数が多くなると検査数が多くなるから」と推測するのが合理的。

タグ：

posted at 18:37:36

進め！中東探検隊 @Susume_ME

陽気なイランスタイルの田植え

pic.twitter.com/9IklpM5MCw

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posted at 18:39:16

filinion @filinion_es

もっともらしい例文まで出してくるのすごい。／有名はてなーのidの意味を訊ねてみたりする。 / “AIが架空の単語を生成する辞書サイト「ThisWordDoesNotExist.com」 - CNET Japan” htn.to/4fYXA1WaBt

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posted at 19:07:44

こちらは、陽性率（陽性者数/検査数）を横軸にとり、縦軸に患者数（a)、死者数（c)をとった散布図。陽性率が高いと患者数、死者数ともに多くなってますね。これは、感染者が多い国では検査が追いついていないので、適したレンジである5〜10%を越えがち、ということを反映している可能性が高いです。 pic.twitter.com/baZ8johJUo

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posted at 19:13:59

興味深いのは、多くのアジア・アフリカの途上国では、以外に陽性率は高くないこと（むしろ陽性率はかなり低い傾向にある）。「アジア・アフリカの途上国で検査が追いついていないので感染者数・死者数が低く見積もられているだけ」という説はおそらく正しくないだろうということがわかります。

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posted at 19:16:58

で、陽性率がBCGありなしの群間でほぼ同じになるようなレンジをとって、BCGありなしで患者数(b)、死者数(d)を比較しても、差があります。

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posted at 19:18:43

これは、年間入国者数（空路・陸路・水路を含む）を横軸にとり、縦軸に患者数（a)、死者数（c)をとった散布図。入国者数が多い国のほうが、患者数・死者数ともに多い、という関係ですが、これは直感的にイメージしやすいですね。たくさん人が外国から流入すると感染も広がる、と。 pic.twitter.com/Gm3omLx3ea

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posted at 19:22:32

BCGなし国（欧米の先進国が多い）は、外国からの入国者数も多い傾向にあることがわかります。
しかし、年間入国者数がBCGありなしの群間でほぼ同じになるようなレンジ（点線の間）をとって、BCGありなしで患者数(b)、死者数(d)を比較しても、差が残ります。

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posted at 19:24:47

こちらは、肥満率（BMI25以上の人の割合）を横軸にとり、縦軸に患者数（a)、死者数（c)をとった散布図。肥満率の高い国のほうが、患者数、死者数ともに多い傾向。これは肥満は糖尿病や循環器系疾患等のリスク要因であり、これら疾患がCOVID-19のリスク要因である事実と関係している可能性が高そう。 pic.twitter.com/ndlP70qXhB

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posted at 19:30:31

BCGなし国は、肥満率も多い傾向にあることがわかります。
しかし、肥満率がBCGありなしの群間でほぼ同じになるようなレンジ（点線の間）をとって、BCGありなしで患者数(b)、死者数(d)を比較しても、差が残ります。

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posted at 19:31:38

こちらは、1000人あたりベッド数を横軸にとり、縦軸に患者数（a)、死者数（c)をとった散布図。人口あたりベッド数の高い国のほうが、患者数、死者数ともに多い傾向。人口あたりベッド数は医療水準をある程度示していると考えられますが、これは直感に反するデータ。 pic.twitter.com/GiCF4l1sWn

タグ：

posted at 19:34:31

たぶん他の混交要因を原因としたいわゆる「疑似相関」でしょうね。で、ともかく、人口あたりベッド数で、BCGありなしの群間でほぼ同じになるようなレンジ（点線の右側）をとって、BCGありなしで患者数(b)、死者数(d)を比較しても、差が残ります。

タグ：

posted at 19:36:00

#統計この話題、ここまで来ると、将来結論がどのように確定しようと、「統計学を使用するときに注意するべきこと」のような項目で教科書に載るような話になるんじゃなかろうか？(とは言っても私は統計学ど素人)

論文の著者がどのように「注意点」を述べていたかも記録に残した方が良いと思った。 twitter.com/tsuyomiyakawa/...

タグ：統計

posted at 19:36:50

こちらは喫煙率を横軸にとり、縦軸に患者数（a)、死者数（c)をとった散布図。喫煙率と患者数で若干、正の相関がありますが、これはどうですかね。因果関係はあるのかもしれないし、他の混交要因の影響かもしれませんね。なんとも言えません（他のものも皆そうではあるのですが）。 pic.twitter.com/rXnjlStWBO

タグ：

posted at 19:38:57

で、ともかく、喫煙率で、BCGありなしの群間でほぼ同じになるようなレンジ（点線の間）をとって、BCGありなしで患者数(b)、死者数(d)を比較しても、差が残ります。

タグ：

posted at 19:40:16

十夜永Åソフィア @otomezachoginga

こちらは、"Mobility change"(Google Community Mobility Report www.google.com/covid19/mobili... からデータをダウンロードし、ベースラインからのMobilityの変化[Retail&recreation、Transit station, Workplaces]の平均（3月と4月中旬まで））を横軸にとり、縦軸に患者数（a)、死者数（c)をとった散布図。 pic.twitter.com/KvFsL7QpQO

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posted at 19:47:18

確かに:-) twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 19:49:28

これは、ロックダウンの結果の活動変化の良い指標と考えることができると思います。この散布図でも興味深いことに、ロックダウンによる活動抑制が大きければ大きいほど（右端が変化なしのゼロで左端のほうが大きい）、患者数、死者数が多いという直感に反することになってます。

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posted at 19:50:19

これは「ロックダウンによって感染が増える」という因果関係ではおそらくないでしょう。検査数と同様、「患者数・死者数が多いほど（感染爆発すればするほど）、「これはまずい」ということで、社会活動の抑制が大きくなりがち」ということを意味していると捉えるのが合理的な推測と思われます。

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posted at 19:53:08

朝日新聞将棋取材班 @asahi_shogi

ともかく、Mobility changeについて、BCGありなしの群間でほぼ同じになるようなレンジ（点線の間）をとって、BCGありなしで患者数(b)、死者数(d)を比較しても、差が残ります。

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posted at 19:54:19

村）羽生九段が橋本八段、佐藤康九段、稲葉八段、佐藤和七段を破って優勝。「１勝すれば挑戦権決定三番勝負進出」です。なお、永瀬二冠―山崎八段戦、杉本八段―藤井七段戦などが延期になっています。
羽生九段、竜王戦１組で優勝　決勝Ｔで好位置に　将棋：朝日新聞デジタル www.asahi.com/articles/DA3S1...

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posted at 19:54:26

こちらは風疹の感染率を横軸にとり、縦軸に患者数（a)、死者数（c)をとった散布図。風疹の感染率が高いと、COVID-19の感染者数、死者数が少ないというかなり弱い負の相関がみえなくもないです。風疹感染も多少プロテクテブに働くのかもしれないし、他の混交要因による疑似相関かもしれません。 pic.twitter.com/DXFsL8OR8r

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posted at 19:58:19

いずれにせよ、風疹感染率がBCGありなしの群間でほぼ同じになるようなレンジ（点線の左）をとって、BCGありなしで患者数(b)、死者数(d)を比較しても、差が残ります。

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posted at 19:59:06

麻疹でもほぼ同様。 pic.twitter.com/chnzQntiRt

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posted at 19:59:47

ところがマラリア感染率を横軸にとり、縦軸に患者数（a)、死者数（c)をとった散布図を見ると、結構な負の相関がある。しかも、マラリア感染者がいる国では、COVID-19感染爆発国はゼロ。実は、マラリア感染国と結核感染国はかなりかぶるので、この種の研究でこれらを分けるのは残念ながら不可能。 pic.twitter.com/BHqN6RcSxu

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posted at 20:03:36

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マラリア感染もプロテクティブに効く可能性もないわけではないですね。結構、あるかもしれません。今後の課題。
ともかく、マラリア感染ゼロの国のみ抽出して（図の左端のみとる）、BCGありなしの群間で、BCGありなしで患者数(b)、死者数(d)を比較しても、差が残ります。

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posted at 20:05:38

と、あまりにもしつこいので、残りは簡単にすませますと、他に、都市人口比率、都市人口、人口密度、国土の面積、平均寿命、65歳以上の人口比率、気温、絶対湿度などで同様なことを行っても同様な結果です。

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posted at 20:08:50

次、BCGワクチンの株の効果についてです。BCGワクチンは、パスツール研究所で作られたものが各地に分与されていく歴史の中で、ゲノム上の欠失が何回か起きてます。Group3という欠失の中には、28ものT細胞エピトープが含まれてます。で、BCG Tokyoは最も欠失が少ない株。
10.1371/journal.pone.0071243 pic.twitter.com/Bna3YIUBW6

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posted at 20:16:22

で、欠失が少ないほうが、元の結核菌に近く、より効果が高いのではないか、という推測がなされており、いくつかの研究によってこの仮説が支持されています。で、このGroup3欠失の有無で分けてCOVID-19の感染者数（c)
、死者数（d)を見たのがこの図。 pic.twitter.com/33NabnansJ

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posted at 20:18:23

Group3欠失のない方の株（BCG Tokyoなどのグループ）のほうが、ある方の株と比べてCOVID-19感染者数・死者数ともに少ないことがわかります。しかしながら、実はBCGなし国のほとんどが、Group3欠失のあるほうの株を使用しており、BCGのありなしと、Group3欠失ありなしが強くconfoundしてしまってます。

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posted at 20:21:34

従って、残念ながら、ここまでの結果が、BCGありなしの効果なのか、Group3欠失のありなしの効果なのか、よくわからない、という状況です。どちらも可能性としてはあり得るのではないかと思ってます。

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posted at 20:23:08

長くなってすみませんでしたが、だいたいこんな感じです。これだけしつこくやっても、しぶとくBCG/結核感染(
or BCG株）の効果は残るということですね。しかしながら最初にも注意しましたように、まだ隠れた混交要因、真の原因がある可能性は否定できません。

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posted at 20:26:41

地域相関研究では、原理的にどこまでいっても混交要因の存在を完全否定することはできないんですね。ですので、RCTが必要。ただ、RCTを行うための仮説生成の意義は十分にあるかと。

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posted at 20:28:39

あと、そういう限界はあるものの、同じ「地域相関研究」でも説得力の高いものと、そうでもないものがあり、いろいろなレベルのものがあるということもご理解いただければと思います。このトピック（BCGとCOVID-19）の地域相関研究のプレプリントは実はもう10以上公表されてます。

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posted at 20:30:19

（もちろんですが）ここまでしつこく混交要因を調べた研究は自分たちが知る限りではまだありません。研究の質には雲泥の差があると自負しています。これからもう少し改訂などしてから査読誌に投稿する予定。

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posted at 20:33:01

この前のイスラエルのデータの解析によるBCG仮説に対して否定的なJAMA論文に対してコメントしておきます。JAMAの論文にはコメント欄があり、既に、自分のコメントを公表済み。コメント欄、わかりにくいのですが、右上のほうのCOMMENTSというのをクリックするとでてきます。
jamanetwork.com/journals/jama/...

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posted at 20:39:07

非公開

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posted at xx:xx:xx

イスラエルでは、1982年までBCG定期接種が生後すぐに行われてましたが、以後、定期接種が取りやめに。これを利用し、1979-1981年生まれの人（BCGあり;39-41歳；平均40歳）と1983-85年生まれの人（BCGなし; 35-37歳；なぜか平均35歳；単純ミス?!）の人で比較してます。で、差がないという結果。

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posted at 20:56:59

#Julia言語 #JuliaLang

bkamins.github.io/julialang/2020...
Blog by Bogumił Kamiński
My practices for managing project dependencies in Julia
May 18, 2020
【This is the easiest thing to do, but has one significant downside — Julia package ecosystem is evolving very fast.】

タグ： JuliaLang Julia言語

posted at 21:00:28

この論文、いくつか重要な問題があります。
1. このサイトからデータを取得し、その年代の人口あたり患者数を比較してみると、BCG接種を受けていない20-29歳の患者数が、BCG接種を受けている40-49、50-59、60-69、70-79歳のレンジの患者数のどれよりもずっと多くなってます。
www.science.co.il/medical/corona... pic.twitter.com/lDM7Pj7fPS

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posted at 21:04:04

できるだけ条件の近い3歳のレンジでのところをとって比較した、という趣旨であるのは理解できますが、他のレンジの人口あたり患者数のデータも簡単に計算できるわけですので、（差のないところだけピックアップして見せるのではなく）これら数値も出した上で議論していただきたかったところです。

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posted at 21:06:18

2. BCGの効果がもしあたっとして、集団免疫の効果が見込まれます。また、BCG接種のある国でも「クラスター」で感染は一気に広がります。これらの要因で差が仮にあったとしても見えにくくなることが想定されます。

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posted at 21:09:05

#超算数塩野直道の『数学教育論』によると、藤沢利喜太郎は【幾何の書物は、式を使ふことがごまかしであるとして、全部文句によって証明するといふ行き方】を要求した。大久保さんがこれを紹介してくれたおかげで、分かったことがあります。面積の公式を式を使わないで記述するスタイルの由来です。 twitter.com/OokuboTact/sta...

タグ：超算数

posted at 21:10:55

#超算数一つの例しか知らないので、極端な考え方に基づいているのではないかと思っていましたが、そうではないと分かったので紹介します。
山内太一『詳解算術: 考へ方・解き方』改訂東京、淡海堂出版部、1933年。
これは小学生向けの自習・中学受験本なのですが、図形の面積を文章で表現します。

タグ：超算数

posted at 21:10:56

#超算数面積を単位正方形の数と定義した後、長方形の面積についてこう述べます。【つまり<b>矩形の縦、横の長さを同じ単位で表はした数を掛け合すれば面積を表す数になります。</b>】。持って回った表現は名数を排除するため。これは余力があったら。三角形(101,2頁)、平行四辺形(168頁)も文章で。

タグ：超算数

posted at 21:10:57

#超算数山内は台形の面積でさえ【
梯形の面積を求むるには上底の長さと下底の長さとを加へた数へ高さを表す数を掛け之を2にて割るべし。
】(170頁、太字)と文章で記述しています。上底、下底、高さは前段で明確に定義されているし、図でも紛れがないにも関わらずです。名数の排除にもこだわりがある。 pic.twitter.com/IGRAzvkQ28

タグ：超算数

posted at 21:10:59

3. BCGの株により効果が異なる可能性があります。イスラエルでは先程のG3+の「弱い」可能性の高い株が使われているようです。
4. 患者数よりも信頼性の高い死者数で見ることが重要かと思われますが、死者はそれぞれ1名ずつで参考になりません。

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posted at 21:11:01

5. 患者数はそれぞれの群でわずか299と361名。この程度の数値は、ナイトクラブのクラスター一つで、一気に塗り替わる数値であり、ノイズに左右され信頼性が高いデータとは言えません。

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posted at 21:12:57

6. BCGのカバー率が90%以上と論文には記載があるのですが、ソースが示されてません（普通はどんな論文でも情報ソースを示す必要があります）。そこで信頼性の高いWHOのサイトを見ますと、1980年と1981年のカバー率は、75%と70%にすぎないことがわかりました。
apps.who.int/gho/data/node....

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posted at 21:16:36

さらに、他の研究者のコメントを見ると、イスラエルでは、1983-1985には、最低でも15%の人がBCG接種を受けているはずとのこと（ソ連からの移民など）。
これらのは事実関連の単純（でかつ科学的に深刻な）ミスである可能性がかなりあります。

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posted at 21:19:02

70%と15%では55%の違いしかないことになりますので、差はさらに同定しにくくなります。
また、イスラエルでは、特定の地域で感染爆発が起きており、そのような特定地域では宗教上の理由などから、ワクチン接種率がまとまって異なる可能性もあります。
www.france24.com/en/20200422-is...

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posted at 21:22:29

他の年代ではどうなのか、とか、ソースを示すべき、くらいのことは、きちんとした査読がなされれば、本来指摘されるべきことです。この論文、わずか1ページ半の極めて短い「論文」ですし。査読者は何をみていらしたんですかね。

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posted at 21:24:10