黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年07月

A simple game library for #JuliaLang built on top of SDL meant for Scratch like games github.com/aviks/GameZero...

タグ： JuliaLang

posted at 23:29:42

Kei @keyskey15

Juliaで計量経済学教えるってなんちゅうモダンなw

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posted at 23:23:34

峰　宗太郎 @minesoh

怠惰に暮らしたいトド @tsukuru_ouu

不始末サイドはパワーワードですね👶 twitter.com/tsukuru_ouu/st...

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posted at 23:15:57

>科学者の不始末は科学者がケリをつけます

良い方針ですね。
なお、川上浩一先生は、どちらかと言えば「ケリをつけるサイド」ではなく「不始末サイド」ですよ。 pic.twitter.com/yGfPr7iP7e

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posted at 23:14:12

Yuki Nagai @cometscome_phys

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

Juliaで機械学習：Flux.jlで自由自在にオリジナルレイヤーを組んでみよう on @Qiita qiita.com/cometscome_phy...

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posted at 22:57:24

これはなかなかよいね。段ボールでいいじゃんという気になります twitter.com/capriceaika/st...

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posted at 22:51:29

Erik Engheim @erikengheim

This is a very useful talk for #python developers dipping their toes in #JuliaLang programming and who find themselves frustrated with Julia startup times and scripting: www.youtube.com/watch?v=IuwxE3...

タグ： JuliaLang python

posted at 22:44:48

砂___の___女 @vecchio_ciao

宮原篤 6th「小児科医ママとパパのやさ @atsushimiyahara

＃掛算
【なんの段の九九】問題の新種か…😩 twitter.com/numachi11111/s...

タグ：掛算

posted at 22:36:07

須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama

デンマークにおけるHPVワクチンに対する否定的なメディアによる接種率低下は、国をあげてのキャンペーンで回復した pediatric-allergy.com/2020/07/31/hpv...

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posted at 22:32:50

機械学習の悪いところが全部詰まったような図 twitter.com/learn_learning...

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posted at 22:16:04

ゴルゴ・サーディーン @golgo_sardine

これは面白い話。

データの公開のために闘った話も書いてあった。

他にも大事な話がてんこ盛り。

何度も書いているが、数セミでの西浦さんの連載は非常に面白かった。

いいね！Hokudai - #122 新型コロナ対策、研究と政策現場での6ヶ月～西浦博教授ロングインタビュー～ costep.open-ed.hokudai.ac.jp/like_hokudai/c...

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posted at 22:02:08

発端では「掛け算の順序は
切り口変えればどちらにも軍配が上がる事」と言っていたはずなのに、その後の発言はズッポリと順序派になっている。
発端：twitter.com/musasavi_darts...
順序派の言い分そのもの：twitter.com/musasavi_darts...　#掛算

タグ：掛算

posted at 21:22:49

Atsushi Sakai @Atsushi_twi

この発表すごく勉強になった。確かにstdlibのロードってprecompile無しに、なんで早いんだろうって思ってたけど、sysimagesっていうJuliaのセッション保存機能を使っていたのか。色々試してみよ JuliaCon 2020 Shippable apps and custom sysimages with PackageCompiler.jl www.youtube.com/watch?v=d7avhS...

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posted at 21:21:00

こばりゅう @k_ryukius

バルセロナ自治大（Universitat Autónoma de Barcelona）の Creel 先生による Julia を使った計量経済学入門を発見した。
github.com/mcreel/Econome...

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posted at 21:05:57

佐藤賢一の中の人 @ke_1sato

S (ﾂｲｰﾄはｽﾚｯﾄﾞ全体をご確認く @esumii

東日本大震災のちょっと後ぐらいまでは、災害ボランティアとマルチ、スピリチュアル、カルト等との接点はあまり注目されなかった。しかし災害の度にボランティアを隠れ蓑にして被災地に来る不届き者が目立ってきた。ボランティアならば善行を疑われず、住民の情報も集められるとすればまさに濡れ手に粟

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posted at 20:37:30

うーん，Google Classroomはキーボードショートカットがほとんどない(?)上，Google Docsのドキュメント1つずつ表示するのにいちいち数秒かかるのですごく時間がかかる…

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posted at 20:27:12

林愛果(活動休止中) @capriceaika

#Julia言語入れてみた。

github.com/cormullion/jul...

repository for JuliaMono, a monospaced font designed to work well with the Julia language. Details in the web site:

juliamono.netlify.app

タグ： Julia言語

posted at 20:21:38

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

🎬カバー動画🎬

自分が関わっている友達や先輩の曲をカバーするシリーズ第2弾！

大好きな先輩u-full(@u_full_staff )の曲をおうちにあるものでひとりカバーしました🙌🏻出来るだけに忠実にコピーしたので、ぜひ本家と聴き比べてみてください↓
youtu.be/YTJ5ozsmCL0

u-full/Logleb〜西の果て〜 pic.twitter.com/tpDaBEXzik

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posted at 20:17:06

非公開

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早くJulia 1.6出してー！

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posted at 19:43:09

すげえ！

職人の父（78歳）が家具が売れなくなったのでねんどろいど用の家具を本気で作り始めましたが需要ありますかね？ - Togetter togetter.com/li/1567820 @togetter_jpより

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posted at 19:15:05

Massimo @Rainmaker1973

CNC machining is a manufacturing process in which pre-programmed computer software dictates the movement of factory tools and machinery. Here we see a milling and engraving process buff.ly/2IZOd36 pic.twitter.com/0GjKrKjTl4

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posted at 19:00:05

k @musicisthebest_

なんともはや、とてもつらい記事。いたたまれない。
mainichi.jp/articles/20200...

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posted at 18:59:37

#統計「正規分布の仮定」はより一般の場合のモデルの設定にあたることであり、使用したモデルが妥当でなければ、そのモデルを使った統計分析の結果は信用できなくなる、という当たり前のことを明瞭に説明していない統計学入門の教科書は、都合の悪いことを隠している非科学的な教科書扱いが妥当。

タグ：統計

posted at 18:16:09

#統計仮説検定と信頼区間は表裏一体(p値函数で繋がる)。

仮説検定について統計学入門の教科書を読んだときに、「母集団分布は正規分布であると仮定する」と書いてあり、「え？正規分布を仮定していいの？」という当然の疑問について満足な説明が書いてなくて、みんな、がっかりしている。

タグ：統計

posted at 18:13:34

@genkuroki 貴重な時間を割いて説明していただき、ありがとうございました。m(_ _)m

タグ：

posted at 18:12:46

#統計信頼区間はどちらかと言えば(例えばベイズ統計などと比較すれば)、統計学の中では易しい概念です。

信頼区間程度のことを正確に理解できずに、統計学を実践的に使いこなせるはずがないと思う。

問題なのは、統計学入門の教科書における信頼区間などの基本概念の説明がひどく杜撰なこと。

タグ：統計

posted at 18:09:48

@genkuroki ありがとうございます。完全には否定されていないがかなり疑わしいというわけですね。僕自身、自分が小学生のときなら超算数に間違いなく反対していましたが、教える立場としては何を重視すればいいのか量りかねていた次第です。生徒が何を理解できないのか頭ごなしに決定することには僕も反対です。

タグ：

posted at 18:07:42

@Dy66th ツイログを見れば分かる様に、私は大変な手間をかけて各種資料を紹介しています。できれば、私の意見に疑義があるならば、第三者が参照可能な資料を紹介することによって、そのことを表明して欲しいと思います。

我々以外の人達はそういう資料を見て自分で判断すればよい。

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posted at 18:04:54

青い隕石⋈ @ootani110isida

山田太郎議員が作成した、コロナ対策支援サイトが公開中です。
入力を進めることで現状で使用できる、使用したい制度を調べることができます。
国だけでなく、地方自治体が行う支援制度も記載されております。
現在も更新中です。是非ご活用ください。

corona-matome.net pic.twitter.com/35pEsdXpef

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posted at 18:03:17

@Dy66th ピアジェがかなり極端にヒトの子供の認知能力を過小評価していたことは定説だと言ってよい。

もしかしたらそれ以外の点でピアジェの説に見るべきところがあるかもしれませんが、ピアジェの説を「子供は〇〇できない」という見方を正当化するために使うことは教育的にひどく有害な行為だと思います。

タグ：

posted at 18:01:57

@Dy66th ドゥアンヌさんの説明によれば、2歳児が保存課題に楽々成功して、それよりも年上の子たちが失敗する場合が増える理由は、2歳のときより認知能力が下がったからではなく、変な質問をして来る大人達の考えを推測しようとするほど賢くなったからだそうです。

続く

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posted at 17:59:23

怠惰に暮らしたいトド @tsukuru_ouu

@Dy66th ドゥアンヌさんの本を見たり、他の多くの文献を見れば分かるように、保存課題についてピアジェが間違っていたことは確実なようです。

* 保存課題を2歳児が解ける。
* 子供が保存課題に失敗するのは質問の仕方が悪いから。

この辺はリアルに自分ちの子を観察した結果からも納得できる話です。続く

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posted at 17:57:20

「この件に関しては、PhDでない方は引っ込んでいて下さい」
「高校数学が分からない人は、引っ込んでいなくていいんですか？」 pic.twitter.com/dJuGfh1Jae

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posted at 17:54:04

#Julia言語

通常の数学の記号法では、exp(A)は、Aが実数ならば実数の指数函数、Aが複素数ならば複素数の指数函数、Aが行列ならば行列の指数函数を意味し、全部同じくexp(A)で書くことが普通です。

Juliaではまさにそのスタイルで書ける。

タグ： Julia言語

posted at 17:52:48

#Julia言語

私は、数学的な試行錯誤に向いている環境として、教育への利用する価値が高いのではないかと期待しています。

ハードウェアを意識した最適化やLispのような完全なマクロが使える店も重要。

あと、multiple dispatchは通常の数学での記号法に近い感覚で使い易いと思います。

タグ： Julia言語

posted at 17:49:30

#Julia言語 Juliaで何ができるかに関する情報を手っ取り早く手に入れたければ、JuliaCon 2020さんをフォローして、Julia Con 2020 での講演のリストや動画をチェックすればよいと思う。

私も知らなかったことが大量に紹介されている‼️ twitter.com/juliaconorg/st...

タグ： Julia言語

posted at 17:46:16

Re: RTs 皆さん、情報よろしく。

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posted at 17:36:12

Yuki Nagai @cometscome_phys

Flux.jlで自分定義のレイヤーをいくらでもつなげられるようになった。記事書こうかな

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posted at 17:34:32

@Dy66th 他にも資料を紹介しているので、興味があったら見て下さい。

ピアジェの発達段階説が、「赤ちゃん」にもできることを「7歳～」のように評価しているだけで、ヒトの子供の認知能力の評価についてひどく間違っていたと言ってよいでしょう。

保存課題は2歳の子でも成功するし。

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posted at 17:32:28

@Dy66th 加藤義信編『資料でわかる認知発達心理学入門』ひとなる書房(2008)第9章数概念の発達(山名裕子)より。続く twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/SpubSYue32

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posted at 17:26:43

@Dy66th ドゥアンヌ著『数覚とは何か』より

続く

twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/czYDxFbE56

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posted at 17:23:44

@Dy66th 添付画像はゴプニック「子どもの以外な“脳力”」別冊日経サイエンス193、6-11のp.6より。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/tk2pBw47Lo

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posted at 17:18:51

@Dy66th 例えば、スーザン・ケアリーさん曰く(1985)【視点を無視するような行動から自己とは異なる視点をとれるようになるといった変化は18か月歳児にも認められる】

ピアジェの発達段階説によれば7歳くらいになることが必要なのですが、現実には赤ちゃんでOK！

続く

twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/gD6kEeXHtQ

タグ：

posted at 17:15:56

@genkuroki 丁寧にありがとうございます。調べてみます。

タグ：

posted at 17:14:10

@Dy66th しかし、ツイログの検索結果は量が膨大で大変なので、コンパクトにまとまっているスレッドにもリンクをはっておきます。

以下のリンク先のスレッドからリンクされているスレッドが分かり易いと思います。続く

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 17:12:36

@Dy66th どうもありがとうございます。

非常に参考になっています。

上のツイートの続きに戻ります。

twitter.com/dy66th/status/...

タグ：

posted at 17:10:46

@Dy66th 「ピアジェの発達段階説はすでに否定されている」という私の主張については、私が頼りにしている文献も含めて、ツイログで全部確認できます。

twilog.org/genkuroki/sear...

もしくは

twilog.org/genkuroki/sear...

を見て下さい。続く

タグ：

posted at 17:09:46

@genkuroki 教育の基礎的理解に関する科目の、幼児、児童及び生徒の心身の発達及び学習の過程に関する科目として学びました。

タグ：

posted at 17:09:13

@Dy66th 講義は、教科教育法の講義だったのですか？

タグ：

posted at 17:02:32

Tsuyoshi Okubo @TsuyoshiOkubo

1からJuliaで書こうかと思ったけど、とりあえず、pythonの資産を活用してテストしようかな。

タグ：

posted at 16:53:57

@genkuroki search.star.titech.ac.jp/titech-ss/purs...
この方です。

タグ：

posted at 16:47:05

@Dy66th 意思決定論？

もしも可能ならば、「誰による講義か」、それが不可能ならば「教科書や参考書は何か？」、それも不可能ならば「ピアジェの発達段階説が使えることの証拠として講義中に提示された文献」を教えて頂けませんか？

身バレのリスクがあるなら拒否して下さい(←これ重要)。

タグ：

posted at 16:43:58

@genkuroki 意思決定論と実験心理学が専門だそうです。

タグ：

posted at 16:39:15

@Dy66th それは、認知発達心理学の専門家による講義ですか？

それとも、認知発達心理学については素人の算数数学教育の専門家ですか？

タグ：

posted at 16:36:28

@genkuroki ピアジェの発達段階説は、例外的な事例はあるが枠組みとしては使えるといった評価で習いました。
具体的操作期については
・概ね6〜11,12歳の段階である
・具体物を使って問題が解ける
・系列化や保存ができる
・この段階であっても例外的に抽象的思考ができることはある
といった扱いでした

タグ：

posted at 16:31:32

@Dy66th ええと、まずは事実関係を確認させて下さい。

大学での教科教育法の講義で、ピアジェの発達段階説を根拠に何かが説明されたということでしょうか？

具体的にピアジェの発達段階説が講義でどのように使われたかに興味があります。

タグ：

posted at 16:26:11

#超算数各種調査結果を見ると、児童はかけ算順序に無頓着だが、理解してかけ算を使っている。

かけ算順序固定強制指導はこのような児童の傾向を無視している。

子供にとって不自然なことをやらせようとしているので、「ずつに下線を引かせる」というようなパターンマッチ教育が必要になってしまう。

タグ：超算数

posted at 16:18:57

@genkuroki 掛け算の固定は私もやりすぎだとは思っていますが、等式の普遍性についてのツイートを拝見して先のように述べた次第です。

タグ：

posted at 16:18:47

@genkuroki 失礼します。後学のために知っておきたいのですが、ピアジェの発達段階説の否定は佐伯の1980年の研究などを指すのでしょうか？　部分的否定ならば仰る通りだと思うのですが、具体的操作期の概念を捨てなければならないほどの研究は寡聞にして存じませんので…

タグ：

posted at 16:16:56

#超算数そもそも、具体的な状況を使ったイメージ豊かな算数教育に賛成しているからこそ、現実に行われているかけ算順序固定強制指導を批判している。

例えば「ずつなどのキーワードに下線を引かせて、かけ算順序を決めさせる」は典型的な順序指導。理解抜きに形式的に「やり方」だけ子供は習得する。

タグ：超算数

posted at 16:13:19

#掛算 #超算数

【小学生には抽象的思考が難しい場合がある】と大学に授業で習った場合には以下の点に注意が必要。

ピアジェの発達段階説もしくはそれに近い言説を根拠にそう述べている大学の先生はデタラメを学生に教えていることになる。(ピアジェの発達段階説はとっくの昔に否定されている) twitter.com/dy66th/status/... pic.twitter.com/8Rxz72sGAO

タグ：掛算超算数

posted at 16:09:42

#統計いつもの警告：私は統計学についてはど素人です。統計学については正式に訓練を受けたことは一度もありません。

タグ：統計

posted at 14:59:38

#統計信頼区間に関する正確な理解は以上のような社会的にどうするべきであるかの提案にダイレクトに繋がるのでとても重要だと思います。

不正確な理解を振り回す「信頼区間警察」は社会的に有害。

タグ：統計

posted at 14:57:34

#統計しかも、科学的素養のある人達でも内容を理解できないことが多く、解説する側に人がまわりにくくなる。

そういう害を防ぐためには、「95%信頼区間」とか言う側が、データとモデルと計算法についてきちんと公開するようにするべきだと思います。

それをやれば解説できる人が増える。

タグ：統計

posted at 14:55:54

#統計世間一般では「95%信頼区間」のような用語を使って説明されると、無用に圧力を感じて、理解抜きに受け入れてしまったり、理解できないことを理由に全く信用しなかったりというような態度が誘発されがち。

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 14:55:52

#統計一般的な信頼区間函数を得るには、まず、データYとモデルM(θ)からp値を計算するp値函数

pvalue(Y, θ)

を書き、固定されたデータYに対して、p値函数と有意水準αから、pvalue(Y, θ)≥αを満たすθの範囲を計算する信頼区間函数

ci(Y, pvalue, α)

を書きます。本質的にp値函数を書く仕事になる。

タグ：統計

posted at 14:41:25

#統計パラメータθの信頼係数1-αの信頼区間は、データYとモデルM(θ)と有意水準αの函数になります。

信頼区間を使うときの妥当性は、データY、モデルM(θ)、有意水準αの選択の妥当性の問題になる。

自分で信頼区間を計算する一般的な函数を書けば理解がはかどります。

タグ：統計

posted at 14:36:03

#統計厳密な言い方を要求しているように見えて、実際には杜撰な説明をしている「信頼区間警察」は社会的に有害である。

しかし、信頼区間が何を意味しているかを正確に理解していないと、信頼区間を示されたときにどこに注意するべきか分からなくなってしまう。

真に厳密な理解は社会的に重要。

タグ：統計

posted at 14:26:44

#統計 95%信頼区間を示されて、「○○は概ねこの範囲に入っていると思われる」と言われた側は、「信頼区間はどのようなデータとモデルを使って計算されたか？」「使用したデータは適切か？」「設定したモデルは十分に妥当か？」を気にする必要がある。

社会的には専門家の側に説明責任を課すべき。

タグ：統計

posted at 14:24:06

#統計さらに、現実のリスクに立ち向かうために95%信頼区間が使用されている場合には次を強調しないと極めて有害。

信頼区間はモデルにも依存しており、95%という数値はモデル内確率に過ぎず、モデルの現実への適用が妥当でないならば95%という数値は近似的にも信用できないものになる‼️

タグ：統計

posted at 14:20:07

#統計平均の95%信頼区間はデータとモデルの両方に依存しています(実際には近似計算法にも依存するがここでは無視する)。

そして、95%信頼区間の95%はモデル内確率に過ぎない。

だから、現実にそのような確率で信頼区間が母平均を含むかどうかは分かりません。

この点に無頓着な説明は非科学的。

タグ：統計

posted at 14:20:06

#統計そもそも平均の95%信頼区間について「95%の確率で母平均がその区間に含まれる」というような説明は雑過ぎて有害。さらに続けて「ベイズ版の信用区間と混同している」と言い始めたらトンデモさん確定。

「厳密な言い方」をしているつもりの人達の説明がずさん過ぎるので問題になるのだと思う。 twitter.com/usdatascientis...

タグ：統計

posted at 14:20:05

Hayashida @rinchi_math

今朝から読み始めたんですが「First Semester in Numerical Analysis with Julia」って言うpdfがjulia勉強したい人に良さげかもしれない。本当に初歩的な数値解析が学べて、かつ、Juliaのコードもついている。
exerciseも良心的っぽい。
#JuliaLang

fsu.digital.flvc.org/islandora/obje... pic.twitter.com/LgiFpY7uFj

タグ： JuliaLang

posted at 13:23:57

Daisuke KATO @Dsuke_KATO

ESPANA　≡(　・∇・) @ESPANAeqKahN

プログラミングの人気ランキングにJulialangとRustがどっちも出てこない場合、サンプリングバイアスを疑ってしまう。

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posted at 12:11:26

それこそプログラムで命名規則のセンスを学ぶ法でもあるのにもったいない。
連立方程式でトランプの枚数が絡んだときにh,d,c,s及びjで文字を決めたら不正解にされるとか理不尽すぎる。
文字の規則は「順番どおりに並べれば『楽だから』」にしかすぎないのに。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 11:34:26

#統計 5000円札を50円玉に両替して欲しいときに、算数教育でのかけ算順序ルールを当然の前提にして「50×100に両替」と書いたメモを渡すようなことは普通はしない。「50円玉100個に両替」と書く方が普通。

50×100のような式だけで考えが正確に伝わるはずがない。

算数ではっきりそう教えるべき。

タグ：統計

posted at 10:22:50

#超算数我々が

「式を立てた後に交換法則を使うのは構わない。文章題から式を立てるときは、正しい順序があると何度も言っているのに理解されない」

という考え方を批判していることが一目瞭然のはずなのに、その批判されている意見をそのまま述べて晒される人が実に多い。 twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ：超算数

posted at 10:18:33

#統計非科学的な統計学への「理解」(誤解)に基いて仮説検定や信頼区間は完璧に客観的で事前分布だけが怪しげだと思っているおバカさんと、事前分布の使用を「主観確率」の「ベイズ主義」で正当化しようとするおバカさんの対決は不毛の極み。

両方に科学の世界から出て行ってもらうことが妥当。

タグ：統計

posted at 10:09:01

#統計仮説検定や信頼区間はモデル依存であり、モデルの設定には無数の選択肢があって、モデルの妥当性は多くの場合にそう簡単にはわからないことを何も認識していないと、事前分布の使用だけが特別に怪しげなことをしているように誤解してしまうのです。

タグ：統計

posted at 10:04:42

#統計仮説検定や信頼区間の計算がまるで純粋に客観的な分析法に見えているとしたら、極めて非科学的な考え方をしていることになるので、科学の世界から出て行く必要があります。

「正規分布の仮定」に代表されるモデルの設定をきちんと疑いの対象にしている人以外は全員非科学的。

タグ：統計

posted at 10:02:04

#統計これは仮説検定や信頼区間でも同様です。仮説検定や信頼区間もモデル内確率を計算して実行されます。だから、そのときに使用されたモデルが現実をどれだけ近似しているかが当然問題になる。

統計学入門の教科書でよく見る「正規分布の仮定」は当然疑いの対象になります。

タグ：統計

posted at 10:02:03

#統計しつこく「モデル内」という形容詞をつけることは統計学の理解では非常に重要。

モデルを設定した人はモデル内での様子が現実の近似になっていることを期待しているのですが、実際にうまく近似できているかは事前には分からない。

現実へのそのモデルの適用の妥当性の判定は大問題。

タグ：統計

posted at 09:55:36

#統計ただし、最尤法やMAP法ではモデル外部に見えている調節できるパラメータが常に残っているので、その部分は「モデル内で観測値Y₁が得られる確率密度の最大化」で調節する。ベイズ法の場合も「ハイパーパラメータ」の調節が必要な場合がある。

タグ：統計

posted at 09:51:29

#統計「現実で観測値Y₁が得られたとき、モデルを使った推測をモデル内でも観測値Y₁が得られたと仮定して行いたい」という考え方は余りにも普通で陳腐なので、最尤法やMAP法(正則化された学習)でもそもまま使われます。

どの場合にも予測分布はモデル内条件付き確率分布で自明に定義される。

タグ：統計

posted at 09:48:43

#統計「普通はそのように考える」で済ませられることに、「ベイズ統計」と名付け(名付けること自体には問題はない)、「ベイズ主義」「主観確率」「逆確率」「ベイズ確率」などなどのジャーゴンを使って自明でつまらない「ベイズの定理」にいかにも深遠な含意があるかのように語るのはやめるべきだ。

タグ：統計

posted at 09:45:06

#統計大事なことなので繰り返し。

モデル内条件付き確率分布が出て来る理由は

現実で観測値Y₁が得られたとき、モデルを使った推測をモデル内でも観測値Y₁が得られたと仮定して行いたいから

です。モデルは現実の近似になっていることを期待して提案されているのだから、普通はそのように考える。

タグ：統計

posted at 09:41:56

#統計以上は自明であるがゆえにつまらない一般論に過ぎません。(これだけだとベイズ統計の仕組みが役に立つ仕組みは分からない。)

しかし、自明な話を「主観確率」「ベイズ主義」という用語と、「ベイズの定理」の神格化によって、深淵な話に見せることを批判したいなら知っておいた方がよい。

タグ：統計

posted at 09:34:16

#統計そういう言い方をしなくても、現実でえた観測値Y₁がモデル内でも観測された場合のモデル内条件付き確率分布を考えれば、その一部分として「事後分布」の類は含まれている。

事後分布の表示φ*(w)=p(Y₁|w)φ(w)/Z(Y₁)を「ベイズの定理」と呼ぶ人もいるが、上ではその言葉を使う必要は無かった。

タグ：統計

posted at 09:34:15

#統計モデル内でのy₁,wの確率密度函数はp(y₁,w)=p(y₁|w)φ(w)なので、y₁=Y₁のときのwの条件付き確率分布の密度函数は

φ*(w)=p(Y₁|w)φ(w)/Z(Y₁).

分子のp(Y₁|w)は観測値Y₁の尤度函数で、φ(w)は事前分布と呼ばれる。そのとき、φ*(w)は事後分布と呼ばれる。続く

タグ：統計

posted at 09:34:14

#統計現実で観測値Y₁が得られたとき、このモデルで次の観測値Y₂の確率分布を推測するために、このモデル内でも観測値Y₁が得られたと仮定する。y₁=Y₁の場合のy₂のモデル内条件付き確率分布の密度函数は

p*(y₂)=Z(Y₁, y₂)/Z(Y₁).

分母はモデル内でY₁が観測される確率の密度。続く

タグ：統計

posted at 09:34:13

#統計このとき、

p(y₁,w)=p(y₁|w)φ(w)はy₁,wのモデル内確率密度函数
Z(y₁)はy₁のモデル内確率密度函数
Z(y₁, y₂)はy₁,y₂のモデル内確率密度函数。

y₁, y₂は現実で得られる観測値のモデル内対応物だと思っているとする。

タグ：統計

posted at 09:34:13

タグ：統計

posted at 09:34:11

みょうが @mrkn

ベイズ主義とか頻度主義とかが気になる人は、この資料の最後のページにある次の言葉を覚えましょう。

「正しい主義はない。だから数学で推測が当たる道を作る。」

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...

タグ：

posted at 09:15:36

非公開

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posted at xx:xx:xx

CT1 @mb_checker

ほんと、脊髄反射のようにベイズ統計すなわちベイズの定理からの条件付き確率の関係の説明でさらっと終えるのがあるのはいただけない。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 08:39:40

統計たん @stattan

この主義の対立はほんとに不毛。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 01:29:23

統計たん @stattan

ベイズ統計で大事なのはベイズの定理ではない。 twitter.com/sugakutankyujo...

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posted at 01:25:15

統計たん @stattan

内容なさげなことをこんな勢いで喋れるのは才能だなぁと思う。内容のなさをそれっぽく盛り上げる才能。やばいね。 twitter.com/tdualdir/statu...

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posted at 01:15:16

#統計モデル内でも同じ値Y₁,…,Y_nが観測済みだと仮定することは、確率論的にはモデル内で条件付き確率分布を考えることによって定式化される。

そういう自然な手続きから、事前分布のデータによる事後分布への更新も自動的に出て来る。(自明でつまらない話として出て来る。)

タグ：統計

posted at 00:43:46

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Stefan Karpinski @StefanKarpinski

Another great quote at the end of the talk:

"Peel the onion! That's what #JuliaLang was designed to do, to let you dig deeper in the code and also in the math."

タグ： JuliaLang

posted at 00:41:43

#統計データからモデル内条件付き確率分布を作ることは、モデルを予測に使う場合には極めて自然な手続きである。

すでにY₁,…,Y_nが観測済みのとき、まだ観測されていない値をモデルで予測するときには、モデル内でも同じ値Y₁,…,Y_nが観測済みだと仮定することが自然である！

タグ：統計

posted at 00:41:10

#統計訂正：渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の正しい設定は

Z(y₁,…,y_n) = ∫p(y₁|w)…p(y_n|w)φ(w)dw.

事前分布φ(w)を書き忘れていた。

タグ：統計

posted at 00:41:09

PurPurPurkinje @tak_yamm

Juliaの多重ディスパッチすごい。同じupdate!関数を定義しても入力されたstructの種類で使用する関数が切り替わってる…（1枚目：HH model, 2枚目：Izモデル, 3枚目：HH modelのインスタンスを入力, 4枚目:Iz modelのインスタンスを入力） pic.twitter.com/VCOwjL6ifQ

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posted at 00:35:20

#統計以上のように、一般的に考えれば、最尤法もベイズ統計も(予測分布の定義も含めて)同じ枠組みの特別な場合に過ぎず、無理してそれらをわけて、「頻度主義vs.ベイズ主義」などとくだらない話をする必要は皆無であることが分かる。

例：Z(y₁,…,y_n|w) = p(y₁|w)…p(y_n|w)φ(w)はMAP法の場合。

タグ：統計

posted at 00:35:13

Stefan Karpinski @StefanKarpinski

Wonderful quote from @J_P_Vielma's keynote:

"Julia makes you bold"

So true: #JuliaLang allows people to dream of trying things that would be nuts to attempt in other languages pic.twitter.com/q2OtJeagRu

タグ： JuliaLang

posted at 00:34:03

#統計 p*(y_{n+1})はモデル内で値Y₁,…,Y_nが観測された後に次に観測される値の条件付き確率分布の密度函数になっている。

例：Z(y₁,…,y_n|θ) = p(y₁|θ)…p(y_n|θ)の場合はi.i.d.の最尤法に一致。

例：Z(y₁,…,y_n) = ∫p(y₁|w)…p(y_n|w)dwは渡辺澄夫著『ベイズ統計の理論と方法』の設定。

タグ：統計

posted at 00:31:47

#統計まだ得られていないY₁,…,Y_nの次の観測値Y_{n+1}のモデル内予測分布として、モデル内で観測された値Y₁,…,Y_nと同じ値が生成された場合に制限した条件付き確率分布における次の値の確率分布

p*(y_{n+1}) = Z(Y₁, …, Y_n, y_{n+1}|θ)/Z(Y₁, …, Y_n|θ)

を考えることが自然。

タグ：統計

posted at 00:31:46

#統計このとき、観測された長さnのデータY₁,…,Y_nに対して、尤度

L(θ)=Z(Y₁, …, Y_n|θ)

を最大化するθ=θ*を得るのが最尤法。続く

タグ：統計

posted at 00:31:46

#統計実用的には意味がないほどの一般論になってしまうが、現実のデータがY₁,Y₂,…の順に得られるとき、データの確率的生成の仕方のモデル

Z(y₁, y₂, …, y_n|θ) (パラメータθ付きの確率密度函数)

が与えられているとする(n=0,1,2,…)。続く

タグ：統計

posted at 00:31:44

bob's burgers urbani @yhdistyminen

@episodex @ctrlshifti i'm ashamed to say i know the answer, and it's 519051

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posted at 00:27:26

#統計実際には、最尤法の予測分布も「データから決まるモデル内条件付き確率分布」とみなせるので、それだけでは所謂ベイズ統計をやっていることにはならない。

色々まじめに考えると、ベイズ統計という用語さえいらず、単に統計的推測と言えばよいのではないか？

タグ：統計

posted at 00:07:21

ceptree @ceptree

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

@tak_yamm 青い本に書いてあるらしいですよ

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posted at 00:06:55

Kouji Ohnishi 大西浩次 @koujiohnishi

@tak_yamm 引数の数が違うので同じ関数名ですが別のメソッドです（多重ディスパッチで調べよう！）

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posted at 00:06:04

#Starryscape Picture of the Day 2020 July 31
"A Night in the Summer Forest"
#KayanoDaira #NAGANO
Date:2018/07/31

A Night in the Summer Forest.
Just two years ago,
on the day of Mars' closest approach to Earth,
Bright orange Mars was shining suspiciously. pic.twitter.com/nwDmqlMLpR

タグ： KayanoDaira NAGANO Starryscape

posted at 00:05:16

#統計条件付確率の定義から得られる自明でつまらない結果(ベイズの定理)をどんなにいじくっても「データから決まるモデル内条件付き確率分布」がどうして現実に役に立つのかについて分かるはずがない。

要するに所謂ベイズ統計においてベイズの定理はどうでもよいつまらない定理扱いになる。

タグ：統計

posted at 00:03:51