黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年10月

#統計上のサイコロの例から、一般の確率空間に飛ぶのは不親切で、「確率の数値の表」の連続版である確率密度函数についても説明しておいた方が親切でしょう。続く

タグ：統計

posted at 23:58:31

#統計 sample spaceが無限集合の場合や、σ-algebraがsample spaceの冪集合でない場合への一般化を素直に行えば、一般的な確率空間の概念ができあがります。続く

タグ：統計

posted at 23:58:30

#統計例えば、公平な通常のサイコロの「確率モデル」は確率の数値の表

1 ↦ 1/6
2 ↦ 1/6
3 ↦ 1/6
4 ↦ 1/6
5 ↦ 1/6
6 ↦ 1/6

によって与えられているとしてよい。σ代数は{1,2,3,4,5,6}の部分集合全体の集合で、確率測度PはA⊂{1,2,3,4,5,6}に対してAに含まれる元の確率の総和を対応させる函数。

タグ：統計

posted at 23:52:57

#統計ツイッターで繰り返し述べているように、測度論的な確率概念の定式化は、「確率とは何か」のような問題を避けて、0以上で総和が1になる「確率の数値の表」のみを定式化したに過ぎません。

非自明なのは、確率の数値の表のデータのみから出発して有用な数学的道具が得られることです。

続く

タグ：統計

posted at 23:48:38

#統計あと、数学的に真面目に確率空間及び関連の概念について説明すると、読者が数学の難しさに負けて、何か深いことを言っているかのように誤解する可能性があります。続く

タグ：統計

posted at 23:48:37

Yuki Nagai @cometscome_phys

JuliaでGMP使うライブラリ、Reason: Incompatible library version: hogehoge requires version 15.0.0 or later, but libgmp.10.dylib provides version 14.0.0みたいになって落ちる。GMP_jllとJuliaのGMPのバージョンがずれているのだろうか。WindowsとLinuxでは問題がなかった。

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posted at 23:44:50

#統計この本での「確率モデル」という用語の使い方はp.21の脚注1で説明されています(添付画像)。

データの背後に確率法則を想定することと、純粋に数学的に確率空間を考えることは概念的に異なる。

哲学の話をしたいなら、そういう概念的な違いについて繊細な態度を取って欲しかったです。続く pic.twitter.com/AIr0sfjapK

タグ：統計

posted at 23:41:32

きゅーしす @Queue_sys

Julia言語に入門してみたら良さげだった

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posted at 23:41:22

しぎちゃん @guqw43xwvw3c3s1

仙台駅前のハロウィンはすごい事になってました。 pic.twitter.com/w0KauSJnEc

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posted at 23:39:19

#統計 pp.23-25では、σ-algebraや確率測度の定義をして、通常の数学用語では「確率空間」と呼ばれるものについて純粋に数学的に説明しようとしているのですが、なぜかその節に付けられたタイトルが【2-1　確率モデル】になっています。続く

タグ：統計

posted at 23:32:00

#統計まずは細かい誤植の指摘

p.23の下から3行目に

【R2　ある部分集合A∈Ωが事象なら～】

と書いてあるが、この "∈" の使い方は誤りです。A⊂Ω と書くべきでした。

もしくは、σ-algebraにも例えば𝓕のような記号を割り振って、A∈𝓕と書けばよかった。続く

タグ：統計

posted at 23:27:42

#統計この本での「確率モデル」という用語の使い方は、読者を混乱させる可能性があると思ったので、1ツイートで収まらないコメントをします。

一般の読者には非常に申し訳ないのですが、数学用語を断り無しで使います。

最後の方で数学を知らなくてもよい話もする予定。続く

タグ：統計

posted at 23:27:41

#統計数式の書き方へのコメント

p.13の下から6行目以降の数式では

n
Σ
i=1

の意味で

n
Σ
i

と"=1"が略されて書かれている。

一般に数学が苦手な読者にも読んでもらいたい場合には、この手の略記はかなりのリスク要因になります。

タグ：統計

posted at 22:57:15

#統計非常に細かいコメント

【】内は引用

p.13の5行目【統計量(statistics)】とstatisticがなぜか複数形になっていた。

タグ：統計

posted at 22:57:14

みるみる @FFAsQmawMkgJhlO

SNSの醍醐味だよな。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 22:35:16

#統計おお！著者まで伝わった！

古典統計や頻度主義といった話題との関係とは無関係に、この21世紀に「主観確率」の「ベイズ主義」でベイズ統計について語るのはまずいです。 twitter.com/junotk_jp/stat...

タグ：統計

posted at 22:32:18

Jun Otsuka @junotk_jp

@genkuroki お！お買い上げどうもありがとうございます。しかしp. 91からとはまた変わったところから読まれ始めましたね。もうちょっと前後の文脈を踏まえてコメントされたほうが良いかもしれませんね。

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posted at 20:52:51

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

Halloween with GitHub, 2018/2019/2020 pic.twitter.com/BXicrjTV7s

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posted at 20:48:18

ceptree @ceptree

須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama

みんなJulia つかいはじめとるやんけ

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posted at 20:41:53

この認識が間違いであることは実務者全員が認識した方がよいですね。
>入力と出力の関係性が未知でもデータがあれば予測モデルを立てられる twitter.com/mass_skt/statu...

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posted at 20:32:02

#統計統計学のようなややこしい話題で致命的にどうしようもないことを書かずに済ませることは私は難しいと思う。

特にベイズ統計は数学的にややこしい話です。

タグ：統計

posted at 20:16:39

> Windows might work but is not officially tested and supported right now.

BinaryBuilder.jl で行けるか試してましたが

Windows環境のCMake が -WITH_JULIA=ON フラグを認識しないですね． twitter.com/Dsuke_KATO/sta...

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posted at 20:15:49

#統計数学が絡む話題ではどうしても理解度に大きな差が出てしまいます。

『社会科学のためのベイズ統計モデリング』の著者の浜田さんのように数学的理解力に秀でているおかげで、「主観確率」だとか「ベイズ主義」の類に頼らずにベイズ統計を理解してしまう人達に見習うことは多いと思います。

タグ：統計

posted at 20:14:56

#統計「データサイエンス」とか言いながら、ベイズ統計を「主観確率」の「ベイズ主義」に基いて語っている時点でアウト。

頻度論との関係とは無関係にアウト。

この点について知らなかった読者は気を付けた方がよいと思う。

論外にダメな所はきちんと否定してまともな部分だけを選んで読めばよい。

タグ：統計

posted at 20:11:14

花恋 @asahinakarenn

@sonson_twit @genkuroki ですね💦

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posted at 20:01:53

sonson @sonson_twit

@asahinakarenn @genkuroki 全部の漢字を原点できますね．ほぼヤクザの難癖に近い

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posted at 19:58:58

#Julia言語いまさらだけど『1から始めるJuliaプログラミング』はめっちゃいい本。 pic.twitter.com/Wb7Vx8xR3L

タグ： Julia言語

posted at 19:45:52

1次元Euler方程式のSod衝撃波管問題をLLF (Local Lax-Friedrichs) で解いています。Rusanov法とも言います。やはりcentered schemeはかなりなまりますね。コードはJuliaで書いています。 pic.twitter.com/ypWmIEiEI4

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posted at 19:04:00

花恋 @asahinakarenn

@sonson_twit @genkuroki こざとへん阝に隙間があるからだそうです。

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posted at 19:03:57

sonson @sonson_twit

Togetter（トゥギャッター） @togetter_jp

@asahinakarenn @genkuroki これはなにが間違っているのかさっぱりわからない

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posted at 19:01:10

いまネットで人気のまとめはこちらです。

「西松屋「わざとガラガラの店舗に」「一店一店がほどほどの売上に」コロナ禍にも繁盛した経営戦略が「柔軟」「こんなカラクリだったとは」」togetter.com/li/1615535.

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posted at 18:10:07

@MathSorcerer やったうさ〜

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posted at 18:00:54

@mitsuomi_miyata Ubuntuで無事動いた
docs.opencv.org/master/d8/da4/...

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posted at 17:48:59

とつげき東北 @totutohoku

買おうか迷っていたけど、「哲学」とあったので怪しいと思っていたところ、黒木先生の評価が超参考になります🤗 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 17:44:02

#統計検索するとこの本をすでに購入した人たちが沢山いるようですが、まだ誰も「主観確率のベイズ主義に基づく統計学」=「ベイズ統計」という見方に対する否定的なコメントは出ていないと思う。(見逃していたらごめんなさい。)

いち早く本を買った人はそういうコメントを出すべきだったと思う。

タグ：統計

posted at 17:35:01

#統計 p.91を見た私の第一印象は最悪に近いというのは変えようがない事実。

しかし、以上のコメントはp.91にしか目を通していない段階でのコメントなので、後で撤回して、別のコメントをするかもしれません。

重要な訂正がある場合にはこのスレッド内で行います。

タグ：統計

posted at 17:32:15

#統計ところが、大塚淳氏曰く

【この本は何を目指しているのか。その目論見を一言で表すとしたら、「データサイエンティストのための哲学入門、かつ哲学者のためのデータサイエンス入門」である。】

それならば、「主観確率」の「ベイズ主義」をきちんとゴミ箱に捨ててからそうするべきでした。

タグ：統計

posted at 17:27:49

ミスたこiPad @missTakoiPad

#julialang でデフォルトではシングルコアしか使わないことに気づく。いつまでも計算しているなあぁって思ったらCPU使用率が20％くらい。

タグ： julialang

posted at 17:23:03

#統計そして、Stanなどでベイズ統計の実践をすでにやったことのある人達は、ベイズ統計を使っていても「データによって信念を改定した」などとは思っていないはずです。

「主観確率」の「ベイズ主義」に基づくベイズ統計の解釈は実践レベルではとっくの昔に終わっているのです。続く

タグ：統計

posted at 17:21:02

#統計さらに、大学でのベイズ統計のある講義では添付画像のように、「主観確率」による「ベイズ主義」によるベイズ統計は廃されており、ベイズ統計は「数学で推測が当たる道を作る」方法の1つに過ぎないという扱いになっています。

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
「主義」を心配するみなさまに
渡辺澄夫 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:18:04

#統計去年の12月に出版された浜田宏他著『社会科学のためのベイズ統計モデリング』という本を見れば、社会科学の分野においても理解度の高い人たちにとって、ベイズ統計はすでに「主観確率」の「ベイズ主義」によるものではなくなっていることが分かります。続く

タグ：統計

posted at 17:18:03

#統計現実の統計分析や機械学習でベイズ統計の技術が「データに基づく信念の改定」としては普通使われていません。

数学的モデルとしての確率分布は使われていますが、モデル内における確率をわざわざ「主観的な信念の度合い」などと解釈したりしません。続く

タグ：統計

posted at 17:18:03

MATSUMIYA,Shinji @sanjyuumatsu

黒木先生のおかげで、買おうかと思っていた本を買わずに済みます笑 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 17:09:54

#統計新刊の大塚淳著『統計学を哲学する』を近所の本屋で買って来ました。まだp.91にしか目を通していないのですが、

【データに基づく信念の改定というベイズ流の考え方】

とか

【ベイズ統計～ベイズ主義では確率は主観的な信念の度合いを測るもの】

と書いてあった！これはひどいと思いました。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/eMFcO0Q87n

タグ：統計

posted at 17:03:27

岩淵夕希物智 @butchi_y

高三和晃 / Kazuaki Taka @takasan_san_san

今日の発表資料です！

第19回日曜数学会「剰余の奇妙な平面」

#日曜数学会

 speakerdeck.com/butchi/sunday-...

タグ：日曜数学会

posted at 16:23:01

高三和晃 / Kazuaki Taka @takasan_san_san

まぁ実際、精神的障壁が高かっただけでやれば出来そう。

タグ：

posted at 15:55:01

高三和晃 / Kazuaki Taka @takasan_san_san

そもそも被積分関数を出してくるのが面倒すぎてmathematicaから移植するのを諦めていたが、数値積分がうまくいかなすぎるので、Juliaで計算することを検討中

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posted at 15:54:33

素敵なQiita記事を見つけた qiita.com/Baruim/items/6...

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posted at 15:31:53

Julia自体はメタプログラミング機能のコード構文木操作とかもう少し深掘りして触ってみたい。
自動微分パッケージはすでにあるようだけれど、この辺りの事に興味がある人なら、これだけで白米ご飯三杯はいけると思う。

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posted at 15:07:33

「1から始めるJuliaプログラミング」サラッと読了。あとは実際にコードを書きながら、精読したり公式ドキュメントを読んだりすればいける気がする。
書籍は内容もコンパクトなので、プログラミング初学者向きではないが、Juliaってどんな感じ？というのを理解し言語に触れるきっかけとして良かった。

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posted at 15:05:05

@MathSorcerer うさ〜

タグ：

posted at 14:52:44

@mitsuomi_miyata キューン

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posted at 14:52:15

@MathSorcerer xpsも持ち歩こう

タグ：

posted at 14:50:49

@mitsuomi_miyata 今お散歩なう

タグ：

posted at 14:47:58

tsujimotter 日曜数学者 @tsujimotter

@MathSorcerer よし、Ubuntuじゃ

タグ：

posted at 14:46:32

SageMathでルービックキューブの変換が可視化されるの面白いなー！めっちゃ遊べそう！ #日曜数学会 pic.twitter.com/4p9mHZPeNa

タグ：日曜数学会

posted at 14:45:03

@mitsuomi_miyata 動いたら僕はハッピーである

タグ：

posted at 14:41:41

@MathSorcerer Julia opencvとか熱いですね

タグ：

posted at 14:40:38

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

@genkuroki 型を変数が持っているのが静的型付けで、オブジェクトが持っているのが動的型付けです。どちらも総称であってそれぞれ雑多なサブカテゴリーを含んでいるのですから、「静的／動的型付けだからどうした」の類はたいてい「主語が大きい」といってけっとばして困らないでしょう。

タグ：

posted at 14:39:05

#Julia言語実は、Diagonal型の対角行列を

using LinearAlgebra
Diagonal([1,2,3])

のように作ればお得。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/6pBZ2AcPUK

タグ： Julia言語

posted at 14:26:00

2.7 モジュールまで、ざっと目を通した。

他モジュールで定義されている関数を、多重ディスパッチの仕組みを活かして拡張するスタイルがわかって、class継承やテンプレート的な機能に頼らない言語設計の考えがだんだんわかってきた。
多重ディスパッチ周りの挙動をしっかり理解するのが重要ですね。

タグ：

posted at 14:20:28

32ビットシステム”でも“使いたい人なので
嬉しい twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 14:19:27

#Julia言語例

module My
struct Pt{T} x::T; y::T end
Base. show(io::IO, p::Pt) = print(io, "(", p.x, ", ", p.y, ")")
end

p = My. Pt{Float64}(1, 2)
↓
(1.0, 2.0)

Base. showの定義がないと

Main. My. Pt{Float64}(1.0, 2.0)

と煩雑に表示される。

gist.github.com/genkuroki/ea59... pic.twitter.com/LtK5lLiKIN

タグ： Julia言語

posted at 14:12:02

#Julia言語教えてもらえれば、初心者であってもREPLに「自前で定義した型をシンプルに表示する機能」を追加できたりする点も便利です。

表示の見易さは重要。

タグ： Julia言語

posted at 14:11:59

花恋 @asahinakarenn

ほんと。税金も給食費も教材費も全て返して欲しいです。これは将来字が綺麗になるように指導しているんだそうです。この指導を3年間されたら自己肯定出来なくなり潰されます。勉強が大好きだったうちの子は2年生の後半からノイローゼになりました。 twitter.com/ma85003/status... pic.twitter.com/36GFYlUHTN

タグ：

posted at 14:05:47

MATLABコードはあまり書ていないので慣れはないけれど、Juliaのcolumn-major orderなのも、多次元配列にメモリ配置並びも、慣れればどうということはない。

タグ：

posted at 14:02:35

#Julia言語効率を気にしなければ、動きそうなコードができるだけ動くようにJuliaは設計されています。そのおかげで、初心者ユーザーであっても細かいことを気にせずに様々な計算が可能です。

そして理解が深まれば深まるほど効率の良いコードを書けるようにも設計されている。

タグ： Julia言語

posted at 14:01:24

手元のMacで再現できず。Ubuntuなら動くかな？

docs.opencv.org/master/d8/da4/...

#Julia言語

タグ： Julia言語

posted at 13:58:58

#Julia言語続き。実際には、f(1.23)を実行しようとすると、値1.23の具体的な型Float64の情報が他の変数に伝搬して行きます。(Float64は抽象型AbstractFloatのsubtypeの1つになっている。)

そしてその伝搬の様子は @ code_warntype f(1.23) や @ code_typed f(1.23) などで確認できます。

タグ： Julia言語

posted at 13:57:19

tsujimotter 日曜数学者 @tsujimotter

#Julia言語具体的な型と抽象型の区別の重要性について

例えば、function f(x::AbstractFloat) ～ end と書くと、引数xの型のAbstractFloat(←これは抽象型)が他の変数に伝搬して行くようになる、と考えるのは__ひどい誤解__です。続く

タグ： Julia言語

posted at 13:57:19

ぶっちさんの冒頭のスライドが濃いｗｗｗ #日曜数学会 pic.twitter.com/4CW8lBmM8R

タグ：日曜数学会

posted at 13:57:13

1次元Euler方程式のSod衝撃波管問題をLax-Fridrichs法で解いています。やはり数値粘性マシマシでとけますね。接触不連続は見えないです。ギザギザするのは一点おきに参照するスキームだからですかね？どなたか教えて下さい。コードはJuliaで書いています。 pic.twitter.com/EIMC0KPuqV

タグ：

posted at 13:54:13

1から始めるJuliaプログラミング。

2.6 多次元配列のところまで読み進む。
後発なだけあって、後付け、別ライブラリ実装ではなく、言語仕様に入っている分、この辺りスッキリしていて良い設計な印象。

タグ：

posted at 13:53:50

@genkuroki コメントありがとうございます。
多重ディスパッチについては他言語での関数オーバーロード的なものを参考に理解出来ました。
抽象型や階層などまだ慣れていない部分もありますが、だいぶJuliaのキモチや設計思想が見えてきました！
新しくプログラミング言語をやはり楽しいですね。

タグ：

posted at 13:41:21

@kuri_kurita

「そんな問題は出ません」の意味が分かれば反超算数検定に合格？😸 twitter.com/musicisthebest...

タグ：

posted at 13:39:24

#統計尤度 likelihood は「数学用語を日常用語的に解釈してはいけない」とか「数学用語の適切な意味はそのように命名された歴史を知っても理解不可能な場合が多い」という事実の実例の1つになっている。

数学は難しいので歴史的な偶然で不適切な用語法が固定されてしまうことがよくある。

タグ：統計

posted at 13:31:26

Ben Lesh @BenLesh

This summarizes my experience with the new logos. twitter.com/killedbygoogle...

タグ：

posted at 13:29:30

#統計「尤度はもっともらしさを表す」のような解説は「尤度」と漢字で書かれた言葉を日常生活でも使う「もっともらしさ」に言い換えただけで、実質何も説明していないに等しい。

しかも尤度の数学的定義を見れば「もっともらしさ」と呼ぶに値しない量であることは明らか。

二重の意味でひどい(笑)

タグ：統計

posted at 13:23:48

#統計日本語圏には赤池弘次さんという偉大な先達がいて、尤度の理解については、赤池さん本人が書いたサービス精神旺盛な解説を読める。

ところが統計学入門の教科書には「尤度とはもっともらしさである」というようなクズのような解説が生き残ってしまっている。

このギャップがすごい(笑)

タグ：統計

posted at 13:17:55

とらんせんでんたる @4294967291prime

@physics303 Juliaの公式ドキュメント、
パッケージのドキュメント、
JuliaのIssue、
Slack(公式のものや日本コミュニテイのも含む) 、
Discourse
discourse.julialang.org

を漁るだけでも勉強になりますね。

タグ：

posted at 13:17:13

nemo で実装して colab で回すんやでぇ‥
(julia + colab を使ったことがないが)

タグ：

posted at 13:13:51

④
1 cmは10 mm、すなわち1 mm10個分です。13 cmは何mmですか。式と答を書きなさい。

答
こんな問題は出る(たぶん)。正しい式は10×13のはず。13×10で○をつける教師は超算数の素人か超超算数の使い手かのいずれか。

タグ：

posted at 13:13:12

@physics303 とりあえず作りたいものをJuliaで作るでどうでしょうか？それがモチベーションを保つこ
1番の策だとおもいます。
困ったことがあれば

#Julia言語　タグで呟くと答えてくれる人が多いです。

タグ： Julia言語

posted at 13:11:47

#Julia言語函数の引数達の具体的な型(抽象型と混同しないように！)の他の変数達への伝搬がこちらの意図通りになるようなコードを書けていれば、型付けの曖昧さに関する問題は消滅しているはずで、モヤっとする必要はなくなるはず。

タグ： Julia言語

posted at 13:11:38

yudai.jl @physics303

@MathSorcerer おお、そうなんですね！
LTSがいいかなと思って1.0.5をインストールしてしまいました…

ありがとうございます！

タグ：

posted at 13:10:47

@physics303 真面目な話をすると1.0.5は確かに現行のLTSなんですが、近い将来1.6がLTSになります。

有名なJuliaパッケージ(いわゆるライブラリー)は1.x(x>=2)を使わないとインストールできなかったりするのもあります。パフォーマンスも改善された1.5.2を用意しておくとイイと思います。

タグ：

posted at 13:09:15

yudai.jl @physics303

@HW_a_pythonista JuliaでPython呼び出せるらしいので･

タグ：

posted at 13:05:22

yudai.jl @physics303

@MathSorcerer 他のプログラミング言語に乗り換えるときってどうやって勉強すればいいんですかね。ドキュメント見ながら、作りたいものor計算したいものをとりあえず作るのがやっぱり王道でしょうか。

タグ：

posted at 13:04:52

@physics303 お待ちしておりました(執事風)

タグ：

posted at 13:03:22

「1つのプロジェクト」についてはGitHubの通常のリポジトリを作成した方が便利だが、ちょっとしたコードやメモを他人に見せたい場合にはGitHub Gistが非常に便利。

タグ：

posted at 13:02:41

Juliaが型情報をどのように各変数に伝搬させているかは確かに分かりにくいが、Juliaで正しく函数を書けているかのチェックに @ code_warntype マクロの適用は必須に近く、それを繰り返していれば自然にどういう感じかわかって来る。

最近では平易でクリアな解説 zenn.dev/aviatesk/artic... も読める。

タグ：

posted at 12:53:56

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

私はど素人なので #Julia言語について「動的型付け」と言われてもその意味を理解できない。

函数 f(x, y) を実行するときには、引数x,yの具体的な型は確定しており、それに応じて実際に実行される計算法(メソッド)が決まる(多重ディスパッチ)。

引数以外のものの型は「型情報の伝搬」で決まる。

タグ： Julia言語

posted at 12:48:16

#Julia言語「動的型付け」のように見ずに、「多重ディスパッチ」(函数はデフォルトでテンプレート化)と「型情報の伝搬」の組み合わせだと見ればモヤっとせずに済むと思う。

「型情報の伝搬」については zenn.dev/aviatesk/artic... を参照。

@ code_typed optimize=false や @ code_warntype が重要。 twitter.com/skondo/status/...

タグ： Julia言語

posted at 12:45:00

Daisuke KATO @Dsuke_KATO

JuliaとRustを触りたい。

タグ：

posted at 12:28:47

乳鉢 @nyubachi

MonteCarloProblem って、今は EnsembleProblem に名称変更したのかな？ #Julia言語

 diffeq.sciml.ai/stable/feature...

タグ： Julia言語

posted at 12:15:15

abap34 @abap34

@momeemt はやくJuliaもみもみして

タグ：

posted at 12:09:39

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

abap34 @abap34

@momeemt は？

タグ：

posted at 11:50:04

#統計分布q(y)のi.i.d. Y_iについて、大数の法則は

(f(Y_1) + … + f(Y_n))/n → ∫f(y)q(y)dy

を意味し、q(y)の期待値が0で分散がσ²の場合に、中心極限定理は

(f(Y_1) + … + f(Y_n))/√n → ∫f(y) exp(-y²/(2σ²))/√(2πσ²) dy

を意味している。和の形にできればこれらを使用可能。

タグ：統計

posted at 11:21:08

残り50件のツイートを見る

1次元Euler方程式のSod衝撃波管問題をHLLCで解いています。コードはJuliaで書いています。 pic.twitter.com/n2UJefC4iA

タグ：

posted at 11:20:50

#統計訂正

❌ -(log p(Y_1|w) + … + log p(Y_n|w))/n

における "|w" を削除し忘れた。

⭕️ -(log p(Y_1)+ … + log p(Y_n))/n

確率(密度)は対数を取った後の方が扱い易い場合がある。この場合には対数をとってnで割って平均の形にすることによって大数の法則を使える。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 11:14:08

#統計 KL情報量の-1倍を相対エントロピーと呼ぶ。

対数尤度(尤度の対数)の極限が相対エントロピーになることが、尤度の理解において決定的に重要なことは赤池弘次さんが指摘し、AICはその成果の1つである。

1980年の論説↓
www.jstage.jst.go.jp/article/butsur...
エントロピーとモデルの尤度
赤池弘次 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 11:08:27

#統計続き。符号に注意しながら、以上をまとめると、もしもサンプルサイズnをn→∞とできるならば、尤度の大きなモデルが良さそうだと判断できそうなことがわかる。

これが尤度最大化法(最尤法)の基礎である。

しかし、現実にはn→∞とはできないので、最尤法が実用的な方法になるとは限らない。

タグ：統計

posted at 11:03:10

#統計続き。これはKL情報量

D(q||p) = ∫q(y) log(q(y)/p(y)) dw

にモデルp(y)によらない量を足したものに等しい。

Sanovの定理より、KL情報量はモデルp(y)で分布q(y)をシミュレートしたときの誤差を表すので、KL情報量が小さなモデルp(y)がよい。

続く

タグ：統計

posted at 11:03:09

#統計 Y_1,Y_2,…,Y_nが分布q(y)のサンプル(i.i.d.)のとき、確率モデルp(y)の尤度の対数の-1/n倍

-(log p(Y_1|w) + … + log p(Y_n|w))/n

は、n→∞のとき、適当なゆるい条件のもとで大数の法則を使うと

-∫q(y) log p(y) dw

に収束します。続く

タグ：統計

posted at 11:03:09

他のプログラミング言語習得者ならば、基本的な理解は「1から〜」と公式サイトの情報が有れば、言語仕様や文法的に強いクセも少ないので短い期間で十分キャッチアップできると思う。

タグ：

posted at 10:59:12

Miura Hideki @miura1729

なにこの、パワーワード満載の面白ドキュメント　github.com/rochus-keller/...

タグ：

posted at 10:22:50

Julia News @julialang_news

Train your brain with the Julia language www.juliabloggers.com/train-your-bra... #juliabloggers

タグ： juliabloggers

posted at 10:18:22

ちょっとしたコードを公開するにはGitHub Gistが便利。個人用電子掲示板。

例えば #Python や #Julia言語で数学動画を作った場合には是非ともソースコードも公開して欲しいと思う。

gist.github.com/defunkt/370230
A list of Gist clients

タグ： Julia言語 Python

posted at 10:15:38

#統計以上に書いたようなことは、コンピュータを使って例を作ると納得し易い。個人的な意見では、それをやっていない人はほぼ確実に理解していないと思う。

タグ：統計

posted at 09:59:03

1次元Euler方程式のSod衝撃波管問題でAUSMとHLLを比較しています。青がAUSMで赤がHLLです。コードはJuliaで書いています。AUSMのほうがシャープですがHLLも悪くありません。 pic.twitter.com/GU4U3Ldjof

タグ：

posted at 09:54:32

1次元Euler方程式のSod衝撃波管問題をHLLで解いています。コードはJuliaで書いています。波速の推定は最も単純なものにしましたがちゃんと解けますね。接触不連続はなまっています。次はHLLCやります。 pic.twitter.com/LiNkegmIdX

タグ：

posted at 09:50:43

③
細胞が100個あります。細胞は1時間で2つに分裂します。2時間後に細胞は何個になるか、求める式はどうなりますか。

答　そんな問題は出ません。

タグ：

posted at 08:47:50

②
ジョーカーを抜いたトランプがあります。マークは4種類、数字は1から13までです。トランプの枚数を求める式はどうなりますか。

答　そんな問題は出ません。

タグ：

posted at 08:43:13

AXION @AXION_CAVOK

「鎖に縛られたい人だけが従えばよい鎖であれば有ってもよい」
おそらくこれは第一条であって、第二条は、
「自らに課している鎖を他人に強要してはならない」
だと思う。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 08:40:27

かけ算順序検定

①
みかんがたくさんあります。4人に1個ずつ配ることを繰り返すと8回で配り終えました。みかんの個数を求める式はどうなりますか。

答　そんな問題は出ません。

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posted at 08:39:10

Hiroshi Shinaoka @HShinaoka

Juliaで始める数値計算入門、本当にあったら便利だな〜。一人で書くのは能力・労力的には難しいが

タグ：

posted at 08:12:27

Update: Just got an email from
@AWSOpen that they did not intend to let the #julialang credits lapse, there was just some mixup with our extension request. Since we already migrated some of the CI, my plan is to take the freed up credits to set up #Graviton2 CI.

タグ： Graviton2 julialang

posted at 07:20:40

Julia Bloggers @juliabloggers

New post: Train your brain with the Julia language - www.juliabloggers.com/train-your-bra... #julialang

タグ： julialang

posted at 06:09:33

@cameron_pfiffer @fastly (Also not counting the enormous labor cost of keeping everything running of course :) ).

タグ：

posted at 05:32:07

#超国語漢字の書き方についても「トメ」「ハネ」の詳細にこだわるべきではないという話がきちんと政府筋から出て来ています。チョー算数学についてもくだらないこだわりを否定する意見が政府筋から出て来ると良いと思うのですが、算数の場合には「権威」を持つ「専門家筋」がダメなので期待薄。

タグ：超国語

posted at 05:31:41

@cameron_pfiffer Purchase price for all the hardware currently running various #julialang CI services is probably ~$300k, plus maybe $5k/month in power/bandwidth. My rough rule for cloud is that on prem purchase cost is about 1.5 years cloud cost. Not counting CDN which is sponsored by @fastly.

タグ： julialang

posted at 05:30:47

#統計データのサイズが大きくなると、小さなサイズのデータではノイズに埋もれて見えなかった構造が真実味を持って来る場合があります。

得られるデータのサイズ(解像度)ごとに、1つ前のツイートに書いたバランスの取り方を変える必要がある。

タグ：統計

posted at 05:28:33

#統計モデルの族からパラメータの調節によってもっともらしいモデルを選び出したい場合には、パラメータの数を減らしたり、自由にパラメータが動けなくしたりすることが有効な場合があります。

そうすると、選択されるモデルの範囲が狭くなることによる害も生じる。

バランスを取ることが重要。

タグ：統計

posted at 05:25:54

#統計モデルにパラメータを大量に入れてパラメータを調節することによってどんなデータがやって来ても尤度を高くできるようにしておいても、高い尤度が得られます。

そういう方法で尤度を高くしても、単にデータにフィットさせているだけで、もっともらしい結果は得られません。

タグ：統計

posted at 05:23:05

#統計このように、定義に戻って尤度を高めることが可能なモデルの例を色々考えれば、尤度がもっともらしさと呼べる代物ではないことはすぐに分かる。

尤度は英語でlikelihoodで直訳すれば「もっともらしさ」です。昔の人が直訳せずに意味不明の「尤度」という用語に訳してくれたのはラッキーだった。

タグ：統計

posted at 05:20:16

#統計データの数値を見た後に、そのデータの数値が100%の確率で出る自明なモデルを考えれば最高の尤度を持つモデルが得られる。もちろん、そんなモデルに統計学的な価値はない。

尤度が高いことは単にモデルがデータによくフィットしていることを意味するだけで、もっともらしいことを意味しない。

タグ：統計

posted at 05:17:14

OpenSourcES @opensourcesblog

Please support meta.stackexchange.com/q/355928/284632 by upvote it to get syntax highlighting for #JuliaLang
And retweet to spread this widely!

タグ： JuliaLang

posted at 05:15:25

#統計尤度は、データの数値からその数値が発生する確率(もしくは確率密度)を計算できるようにしてあるモデルとデータの数値を与えれば決まる。尤度はモデルとデータの函数になっている。

尤度=モデル内でデータと同じ数値が発生する確率(密度)

尤度はモデルのデータへの適合度の指標とみなせる。

タグ：統計

posted at 05:14:50

#統計何度見ても馬鹿にする笑いが込み上げて来る尤度に関する傑作の解説は「尤度はもっともらしさを表す」というやつ。「もっともらしさ」を「尤もらしさ」と表記している場合もある。

実質、何も説明していない上に、間違っている(笑)

その手の解説が生き残っていること自体がおかしい。

タグ：統計

posted at 05:10:58

#統計

統計関係のツイートをするようになって、尤度の定義を述べることへの人気の高さに気付くようになった。

私も学生時代に「尤度」(尤度)について講義で聴いたときに何も理解できませんでした。

ある種の人達はずっと伝統的に理解不能な解説を続けているのだと思う。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 05:10:57

#十分リンク切れ補完

ri2t.kyushu-u.ac.jp/~watanabe/RESE...
横書き句読点の謎
渡部善隆

タグ：十分

posted at 04:55:46

(And also having faster machines that allow things like PkgEval to be soooooo fast now): twitter.com/vchuravy/statu...

タグ：

posted at 04:46:17

広江克彦 @eman1972

昨夜はこれを読んだのである。
『横書き句読点の謎』
まったく決まりがないことについてだけ確信が持てるw
ri2t.kyushu-u.ac.jp/~watanabe/RESE...

タグ：

posted at 04:45:40

Huge thanks to MIT for taking over #julialang CI on short notice after our AWS Open Source credits ran out. Also thanks to AWS for hosting us this past year, we've made good use of the compute. Maybe we'll be back in the future - still a fan of those Graviton2 machines :)

タグ： julialang

posted at 04:45:11

Julia News @julialang_news

Bayesian Inference in State Space Models – Part 3 www.juliabloggers.com/bayesian-infer... #juliabloggers

タグ： juliabloggers

posted at 04:17:53

OpenSourcES @opensourcesblog

Published a new blog post today on debugging in #JuliaLang
Please check it out and post your comments:

opensourc.es/blog/basics-de...

タグ： JuliaLang

posted at 03:45:51

OpenSourcES @opensourcesblog

@joelgrus @jeremyphoward I see. I think it depends on whether you're fully satisfied with the languages you already know.
For me Python was just too slow at some point (like coding own stuff not using c++ packages)
C++ was too complicated at that point :D
#JuliaLang fits me but has other drawbacks

タグ： JuliaLang

posted at 03:28:16

Julia Bloggers @juliabloggers

New post: Bayesian Inference in State Space Models - Part 3 - www.juliabloggers.com/bayesian-infer... #julialang

タグ： julialang

posted at 03:25:27

非公開

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posted at xx:xx:xx

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

Stephen Turner @strnr

I saw this presented in a workshop at #ASHG20. It would take a lot for me to learn a new language at this point, but the stats here make a really compelling case for looking more at #JuliaLang. 10-100x faster than Beagle, Minimac4 for imputation. Simple API from first glance. pic.twitter.com/ihQqOyPZSi

タグ： ASHG20 JuliaLang

posted at 03:14:43

Stephen Turner @strnr

A Fast Data-Driven Method for Genotype Imputation, Phasing, and Local Ancestry Inference: MendelImpute.jl www.biorxiv.org/content/10.110...

タグ：

posted at 03:14:43

JuliaHub @JuliaHub_Inc

Slides from @Viral_B_Shah's recent talk. It introduces the #julialang, the size of the community, the package ecosystem, #differentiableprogramming, compiler design, and applications of scientific machine learning.
www.slideshare.net/ViralBShah1/ju...
#ML #AI

タグ： AI differentiableprogramming julialang ML

posted at 02:25:08

akima@4th vaccinated @akima9936

グラフが描けた！（最初のエラーはご愛嬌） #julia言語 #julialang pic.twitter.com/LCU8yRp9mB

タグ： julialang julia言語

posted at 01:37:13

Paul Breiding @_pbrdng