Twitter APIの仕様変更のため、「いいね」の新規取得を終了いたしました

黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

  • いいね数 389,756/311,170
  • フォロー 995 フォロワー 14,556 ツイート 293,980
  • 現在地 (^-^)/
  • Web https://genkuroki.github.io/documents/
  • 自己紹介 私については https://twilog.org/genkuroki と https://genkuroki.github.io と https://github.com/genkuroki と https://github.com/genkuroki/public を見て下さい。
並び順 : 新→古 | 古→新

2020年10月24日(土)

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

horiem @yellowshippo

20年10月24日

@ceptree わかりやすくなった

タグ:

posted at 23:18:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

www3.nhk.or.jp/news/html/2020...
【~高市総務大臣は迅速に対応できたと評価するとともに景気の下支えにも一定の効果があったと強調しました~そのうえで、「エアコンなどの家電の購入者が増えるなど~景気の下支えにも一定の効果があらわれ~家計への支援にもつながったと考えている」と述べました。】

タグ:

posted at 23:09:22

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

斉藤 淳 『アメリカの大学生が学んでいる @junsaito0529

20年10月24日

隣近所、誰に聞いても、給付金は助かった、政治の恩恵を感じたと言っていた。親戚も友人も、誰も文句言ってなかった。是非、給付金ください。自分は生活には困っていないけど、助かった。生活に困っている人は、強烈に助かったと思う。

タグ:

posted at 23:05:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 最尤法やMAP法(=事後確率最大化法)とベイズ法には、パラメータの点推定によるフィッティングと確率分布の形式でのフィッティングの違いがあります。

どれがよいかは、目的と場合による。

トレードオフの問題もある。

「頻度主義vs.ベイズ主義」というような主義の対立の話にするのはまずい。

タグ: 統計

posted at 22:48:09

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

20年10月24日

今必要なのは、経世在民政策研究会の提言を後押しする世論です。

ああいう提言を強く応援しなくちゃだめです。

世論で財務省をねじ伏せましょう

タグ:

posted at 22:44:53

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

20年10月24日

10万円は結構消費されたという分析がありますけどね。
財務省は二度目の定額給付金を阻止したいので、麻生にこういうことを言わせてるわけです。その意味では、経世在民研究会の提言には存在感があったわけね。

財務省をねじ伏せるだけの世論を盛り上げなくてはなりません。
世論だいじ! twitter.com/kyodo_official...

タグ:

posted at 22:42:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 何度も繰り返して述べていることですが、「データの確率的生成法則」が決まっていると想定している場合であっても、「分析に使用する数学的モデル」内部ではデータの確率的生成法則自体が決まっていなくて確率分布していると考えてもよいのです。まさにそれこそがベイズ統計の出発点。

タグ: 統計

posted at 22:41:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 「データ」(サンプル)と「分析用の数学的モデル」以外に、推測先の「データを生成した未知の法則」についても考えることが重要。

そして、想定している「データを生成した未知の法則」を決して含まないような「分析用の数学的モデル」を考えるという選択肢が有効であるかもしれないと考える!

タグ: 統計

posted at 22:38:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 続き~、真の分布に関する予測分布のKL情報量の最小化を別の規準に置き換えることも容易。設定を一般化するだけなら、いくらでも容易に可能。

そういう安易な発想でいちゃもんをつけちゃダメ。

意味のある結果を得ることは超絶難しい。続く

タグ: 統計

posted at 22:38:21

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 渡辺澄夫さんの解説を読むときには、「考え方の型を変えずに各部分を一般化するだけなら容易である」という認識のもとでいちゃもんを付けないように気をつける必要があるかも。

例えば、設定を一般化するだけなら、データの生成法則としてi.i.d.以外の場合を考えることは容易だし~続く

タグ: 統計

posted at 22:38:20

Julia Bloggers @juliabloggers

20年10月24日

The Julia Package Manager (Re-post) www.juliabloggers.com/the-julia-pack...

タグ:

posted at 22:34:02

horiem @yellowshippo

20年10月24日

@ceptree わかりにくいからフーリエ変換して

タグ:

posted at 22:10:43

ceptree @ceptree

20年10月24日

にゃ〜√﹀\_︿/╲︿_/︺╲▁︹_/﹀\_︿╱▔︺\/\︹▁╱﹀▔╲︿_/︺▔╲▁︹_/﹀▔\⁄﹀\╱﹀▔︺\︹▁︿╱\╱﹀▔╲︿_/︺▔\︿╱\︿︹_/▔﹀\_︿╱﹀╲╱▔︺\︹╱﹀▔╲︿_/︺▔\╱﹀╲▁︹_/﹀\_︿╱▔︺\︹▁︿⁄╲︿╱﹀ん

タグ:

posted at 22:09:01

あんちもん2 @antimon2

20年10月24日

@genkuroki @glakneshoe タッチの差で先超されてた💦

タグ:

posted at 22:08:44

あんちもん2 @antimon2

20年10月24日

@glakneshoe @genkuroki xにも型アノテーション付けたら同じくらいの効率になったっぽいです↓
gist.github.com/antimon2/45ef8...
なお実質パフォーマンスに関係ない(はず)なのでParameters.jl使わずに書き換えて実験しております。

タグ:

posted at 22:06:21

伊藤 剛 @GoITO

20年10月24日

オンライン授業、手持ちのパソコン一台だけでは万が一のときに詰むと考え、急遽二台目を買い、いまも2台体制でやっています。喋りながらの資料の提示など、このほうが速いのと、現用機が古く、そろそろ危なっかしいのとで。

タグ:

posted at 21:56:44

あんちもん2 @antimon2

20年10月24日

@glakneshoe @genkuroki #Julia言語 拝見しました。構造体内の配列メンバに型が指定されていないせいですね。実行時にはpc.xはFloat64の配列ですがメンバxの型はAnyなので、JITコンパイル時の最適化が働かなくて効率の悪いコードにコンパイルされている模様です。

タグ: Julia言語

posted at 21:56:27

伊藤 剛 @GoITO

20年10月24日

10万の給付金、本当にありがたかったです。オンライン授業を家からやるため等(持病など個人的な事情やアクシデントもありましたが)、コロナがなければなかった出費は控えめに見積もって約30万円。コロナのために時期が早まった出費も合わせると約60万。みなさん、それぞれに何かしらあると思います。

タグ:

posted at 21:52:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

@glakneshoe #Julia言語 おそらくそれは

docs.julialang.org/en/v1/manual/p...
Avoid fields with abstract type

の問題です。

struct Param{TF <: AbstractFloat,TI,TA}

x::TA = linspace(-L / 2, L / 2, N)
end

に変更したら違いは解消しました。TAを追加した。

詳しくは↓
gist.github.com/genkuroki/3687...

タグ: Julia言語

posted at 21:50:37

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

20年10月24日

#超算数 なんとなく出しそびれていた資料。
徳永吉晴「教科書活用の技術」『小学校算数科教育事典』教育技術研究所編 東京、小学館、1952年、140-143ページ。
算数教科書は文と図と式を使って同じ内容をもつ別の表現で繰り返していると読める記述がある。つまり、式と場面が等価であるということ。 pic.twitter.com/6QGElkVFb8

タグ: 超算数

posted at 21:39:20

積分定数 @sekibunnteisuu

20年10月24日

「vs」とあるけど、実際は両者が共闘している。それどころから、同一人物が両方を言う。

掛け算順序派は思い付きで語るので整合性がなくなってしまう。そもそもまともな思考能力があれば順序派にはならない。 twitter.com/NicoMathKirara...

タグ:

posted at 21:22:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 「データ」と「分析用の数学的モデル」だけしか見えていないと、「数学的モデルのパラメータを調節してデータにフィッティングさせただけ」で終わり、オーバーフィッティングの問題を適切に扱えなくなります。

常に「データを生成した未知の法則」について思いをはせることが必要。

タグ: 統計

posted at 21:15:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 このスレッドでは、i-i氏の最近のブログ記事を酷評してしまっているのですが、真に批判するべき人達は、おかしな考え方を教科書などに書いて広めている人達の方だと思っています。

i-i氏はどちらかと言えば教科書の被害者の側。

しかし、渡辺澄夫さんによる解説に学ぶ機会はあったはず。

タグ: 統計

posted at 21:08:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 未知の法則がデータを生成したという設定で、未知の法則に関する情報をデータから推測したいのに、意思決定論のように、推測先の未知の法則とは無関係に、推測に用いた数学的モデル内部の情報のみを用いたリスク函数について期待リスクを最小化しても、本当に欲しい結果は決して得られません。

タグ: 統計

posted at 21:04:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 期待効用最大化=期待リスク最小化は「合理性」の数学的定式化としてよく使われますが、その中身の精査をせずに「合理的である」と判断してはいけません。

この辺は多くの人達が誤解している可能性があります。

タグ: 統計

posted at 21:04:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 脚注20より【よい推定量かどうかを判断する基準の1つ. リスク関数を他の推定方式よりも小さくできるものと定義される. 】

そのリスク函数は、データを生成した未知の法則とは無関係に、モデル内部で定義されます。未知の法則と推測結果の関係を一切考慮しない統計学(もどき)を支持している! pic.twitter.com/DfSZsHNkwa

タグ: 統計

posted at 20:58:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 i-i氏は脚注18で曰く【「頻度主義統計ではパラメータを固定して推定量の分布を見るが, ベイズ統計では推定量を固定してパラメータの分布を見る」】

これと渡辺澄夫さんの講義スライド

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

の添付画像のページを比較せよ!

私はi-i氏の側が間違っていると思います。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/a9Ted1uUC8

タグ: 統計

posted at 20:54:52

Akinori Ito @akinori_ito

20年10月24日

台所の引き出しを開けたら鬼滅ふりかけが入ってた

タグ:

posted at 20:53:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 添付画像1に引用した部分の脚注を見ると、i-i氏が渡辺澄夫さんの著書について、美添(1994)がダメなベイズ統計という意味を持つ「形式的」を用いて、【「形式的なベイズ統計」にのみ限定】(添付画像2脚注14)と述べている理由もよく分かります。続く pic.twitter.com/3VJzsAvIib

タグ: 統計

posted at 20:49:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 続き。だから、普通に最尤法も適用できます。そしてその結果は3つ前のツイートで述べたように、μ̂ = k/n (件のブログ記事での記号では# x_s/nになります。

最尤法を排除しないとベイズでなければいけないことにならないので、分かりにくい説明で不適切な最尤法排除を遂行しているわけです。続く pic.twitter.com/2OcjLdtwAI

タグ: 統計

posted at 20:49:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 脚注19を見ると【有限母集団を前提としているので, 最尤推定量は定義できない】とおかしなことが書いてある。

各値が0または1のサイズNの母集団からn個を無作為抽出する(i.i.d.になるようにする)という設定は、サイズNの母集団中の1の割合を成功確率とするとベルヌーイ試行と同じです。続く pic.twitter.com/zTmz5imKBr

タグ: 統計

posted at 20:49:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 添付画像は件のi-i氏のブログ記事

ill-identified.hatenablog.com/entry/2020/10/...

のPDF版より。その上の方の黄色の枠で囲んだ式が、事後分布の期待値(平均値)でリスクを二乗誤差としたときの期待リスクを最小化しているわけです。

その期待リスクはモデル内での期待リスクに過ぎないことに注意!続く pic.twitter.com/5pfk05N517

タグ: 統計

posted at 20:49:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 そのようなμの事後分布において、推定値μ̅についてその二乗誤差(μ - μ̅)²をリスク函数として採用するとき、期待リスクを最小化する推定値μ̅は事後分布の期待値 μ̅ = (k+1)/(n+2) になります。

一方、事後分布における確率密度が最大になるパラメータの値は μ̂ = k/n になる(最尤法=MAP法)。続く

タグ: 統計

posted at 20:48:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 i-i氏のブログ記事でも扱われているベルヌーイ分布モデルの場合を例に具体的に説明しておきましょう。

成功確率μをパラメータに持つベルヌーイ分布モデルとフラット事前分布の組み合わせにおいて、n回中k回成功したというデータから得られるμの事後分布はBeta(k+1, n-k+1)になります。続く

タグ: 統計

posted at 20:48:58

Akinori Ito @akinori_ito

20年10月24日

inlier という単語を見かけて,地学用語?と思ったらoutlierの逆の意味だった.これも一種のレトロニムか

タグ:

posted at 19:55:52

Akimasa_K @Akimasa_K

20年10月24日

ここでいきなりJuliaのインストールを始めず、「細胞の理論生物学」と「生命とは何か」と「複雑系のカオス的シナリオ」の表紙を眺めてみるあたり、歳をとった気分になる。
あ、クリスチャン・ベック。

タグ:

posted at 19:54:40

ceptree @ceptree

20年10月24日

SciencePlotsのmplstyleファイル↓
github.com/garrettj403/Sc...

タグ:

posted at 19:20:38

ceptree @ceptree

20年10月24日

ファイダとは、フォルダです

タグ:

posted at 19:20:14

ceptree @ceptree

20年10月24日

matplotlib.get_configdir()+"/stylelib"ファイダにhogehoge.mplstyleファイルを作ってplt.style.use("hogehoge")するだけで図のスタイルを自由に変えれて便利

Customizing Matplotlib with style sheets and rcParams
matplotlib.org/3.3.2/tutorial...

タグ:

posted at 19:17:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 渡辺澄夫さんや赤池弘次さんが強調していることは、「データを生成した未知の法則」と「データを用いた分析に使用する数学的モデル」の間の関係を常に気にするべきだということです。

主観確率に基く意思決定論で数学的モデル内部での期待リスクを最小化するだけで終わってしまいます。

タグ: 統計

posted at 19:12:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』が主観確率&意思決定論に基かないベイズ統計を扱っているのは事実なのですが、美添(1994)において否定的な意味を込められた「形式的」という言葉を【渡辺 (2012) は~「形式的なベイズ統計」にのみ限定しており】と使っているのは、あきれた態度でしょう。 pic.twitter.com/C1YUtY5aif

タグ: 統計

posted at 19:08:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 i-i氏のブログ記事の元ネタの美添(1994)は、サヴェジなどの「事前分布と効用体系の存在」に基く決定論によるベイズ統計の正当化の信者で、主観確率&統計的意思決定論に基かない事前分布の使用を「形式的」という言葉で否定。

そして、それがi-i氏の意味での「形式的なベイズ統計」です。続く twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/Q7JJ6jcaMy

タグ: 統計

posted at 19:08:37

TSUJINO SATOKI @TSUJINO_SATOKI

20年10月24日

legend みたら, Prefect (Perfect) になってた...

タグ:

posted at 19:06:33

TSUJINO SATOKI @TSUJINO_SATOKI

20年10月24日

線形振動問題でカルマンフィルタやってみた.
False の初期値から True を観測値として同化すると, 数ステップで True に近づく Assim.
ちなみにカルマンフィルタによる解析・予報部分は Julia で 20 行程度. pic.twitter.com/p7XwiyWpVi

タグ:

posted at 18:49:16

TaKu @takusansu

20年10月24日

#超算数 令和2年度全国学力・学習状況調査の調査問題・正答例・解説資料について
www.nier.go.jp/20chousa/20cho...
小学校 算数 解説資料
www.nier.go.jp/20chousa/pdf/2... pic.twitter.com/WnPQ7xCJwl

タグ: 超算数

posted at 18:40:20

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

みゅう⛩狼欒 @myu65_laurant

20年10月24日

matlabを無料で使えるのがPythonでありJuliaのイメージでいる

タグ:

posted at 17:30:42

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

20年10月24日

1.0のリリースで不連続なジャンプがあって、その後傾きが大きくなっているのが分かる。 twitter.com/Viral_B_Shah/s...

タグ:

posted at 16:48:57

すむーずぷりんちゃん @mat_der_D

20年10月24日

それはそうとして julia 楽しいよ

タグ:

posted at 16:44:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#Julia言語 超高級電卓としてJuliaを使っている人達は、主にプログラミングという観点から収集された統計にはカウントされていないと思う。

①二項分布の中心極限定理
②ランダム行列の固有値
③線形代数
④積分

nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/1PuzgEhYvM

タグ: Julia言語

posted at 15:47:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#Julia言語 Juliaは超高級電卓としても便利なので、ほとんどJuliaでコードを書かない人が、JuliaのREPLやJupyterのタブを常に立ち上げていて、本当に電卓代わりに利用しているケースもあるのではないか?

そのような使い方もJuliaの道具としての合理的な使い方の1つだと思います。

タグ: Julia言語

posted at 15:47:50

アンポンタン・ポカン博士 @tikiwa3756

20年10月24日

juliaで型宣言するのってどうやればいいかわからない。(できない?

タグ:

posted at 15:47:05

pop-ketle(KEN) @ken7272popqjim

20年10月24日

Rustは来ないかな?
後ついでにJulia

タグ:

posted at 15:29:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 ただし「普通に出てくる確率の値はすべてはモデル内確率に過ぎない」というような極論に走り過ぎないことが大事。

モデル内確率であることを特に意識しないとまずい場合に「モデル内確率」という言葉を使うようにした方がよい。

分かっている人はモデル内確率という言葉抜きでも分かっている。

タグ: 統計

posted at 15:13:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 統計学入門の教科書によく書いてあるような正規分布を仮定して求めたP値や95%信頼区間の95%は、分析用に採用した正規分布モデル内で計算した確率に過ぎない。

「モデル内確率」のような言い方はもっと流行ってもよいと思う。

タグ: 統計

posted at 15:13:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#Julia言語 Juliaユーザーは必ずしもプログラミング自体をやりたい人ではないので、

github.com

のアカウントを持っていない場合が結構多いと思う。

GitHubのアカウントを取得して

github.com/JuliaLang/julia

でスターボタンを押すとJulia開発チームに無料で喜んでもらえます。 twitter.com/viral_b_shah/s...

タグ: Julia言語

posted at 14:43:45

Ishida the Brain Dam @tbs_i

20年10月24日

そういう試験問題は今時の高校教師には嫌われそうwwまあただ最近の小~高校の教育はどうかと思う所もあるので、そういう人達への嫌がらせみたいな入試問題はもっと出してほしいw twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 14:37:11

@rna

20年10月24日

こうですか。 pic.twitter.com/gSkTlHuGIn

タグ:

posted at 14:30:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

「批判」という言葉を「やってはいけない悪いこと」という意味を込めて使う人が結構いる。

進歩・改善・調整のためには風通しのよい健全な批判が必須であるという意識が皆無なのは非常にまずい。(風通しのよい批判=名指しできちんと引用して証拠を示して批判すること。陰湿な嫌味の類とは違う。) twitter.com/product1954/st...

タグ:

posted at 14:29:48

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

20年10月24日

LazySets.jl 1.37.x で build しようとすると怒られません?
ひとまず 1.36.3 では無事通る.

#Julia言語

タグ: Julia言語

posted at 14:28:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 当たり前のことですが、正規分布を仮定して得た結論は、正規分布を仮定してよいかどうか分からない対象では、そのまま正しいかどうかは分からないことを強調する必要があります。

「誤差」の程度が問題になる。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 14:22:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 「P値」と「95%信頼区間の95%」は表裏一体の概念。P値についても、P値もそれを計算するために使った数学的モデルに大きく依存していることを強調する必要あり。

正規分布を仮定して「差がない」という帰無仮説を棄却しているのに、正規分布を仮定したことを忘れて良いのか、という疑問は重要。

タグ: 統計

posted at 13:54:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 信頼区間の説明で「信頼区間を求めるために使った数学的モデルが妥当でない場合には、95%信頼区間の95%という数値は全然信頼できないものになる」という注意が書いてある統計学入門の教科書を見たことがない。

タグ: 統計

posted at 13:49:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 日経サイエンスに翻訳された統計学の解説記事も相当にひどい代物だった。統計学における基本概念を理解していない人達が統計学の普及を担っているという状態は全世界で共通しているのだと思う。解決の目処は皆無。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 13:46:33

盛田隆二 @product1954

20年10月24日

「戦争へ行くように命令されたら?」
高校の授業で聞くと「仕方ないから行く」と答える生徒が増えた

●最近の学生は人への優しさや寛容を重視するあまり、権力者の不正や戦争にも理解を示そうとする
●和を乱すべきではないと学んだ学生は「批判は良くない」と嫌う風潮がある
www.nikkei.com/article/DGXMZO...

タグ:

posted at 13:45:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 相当な数学的実力があっても、仮説検定、区間推定、ベイズ統計などで、統計分析にどのような数学的モデルを使ったかをいつも明瞭に意識できるようになるには、かなりの修練が必要。

統計学入門の教科書にはおかしなことが沢山書いてあるので、教科書に頼ると確実に誤解することになる。

タグ: 統計

posted at 13:39:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 多分、統計学を普及させたい人にとって、私がいつも述べている身も蓋もないぶっちゃけた指摘は「都合の悪い真実」だと思う。

統計分析に用いた数学的モデルをクリアに意識できるようになるためには世間一般の基準で「相当な数学的実力」が必要になる。

続く

タグ: 統計

posted at 13:39:09

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

20年10月24日

@a_kawashiro tmergeですがやっぱりmeetじゃなくてjoin相当だと思います。
latticeの順序が
⊥(Bottom) ⊑ Int ⊑ Union{String,Int} ⊑ ⊤(Any)
な感じで上に行くほど抽象的になるんですが、Juliaの推論はconstant prop’と逆で下から上に持っていく感じように動くので、meetじゃなくてjoinで広げてくっていう理解。

タグ:

posted at 13:37:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#統計 「P値」や「95%信頼区間の95%」やベイズ統計における「事後分布で測った確率」はすべて分析用の数学的モデル内で計算された確率に過ぎず、現実における可能性を表す数値としての確率ではない。

統計分析に使用した数学的モデルが見えていないと、統計学における基本概念を永久に誤解し続ける。

タグ: 統計

posted at 13:32:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

【P値はグループ間に差がないという帰無仮説が正しい確率を示す】

#統計 典型的な誤り。

P値は「帰無仮説を定式化した数学的モデル内でデータ以上の偏りや違いが生じる確率」です。これを超える意味は一切持たない。

P値は数学的モデル内での確率に過ぎず、現実にありそうかどうかの確率ではない。 twitter.com/igaku69/status...

タグ: 統計

posted at 13:32:41

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

20年10月24日

これ、結局論文が間違ってたぽい。
アルゴリズムを少し修正する必要があった。ほんでJuliaの推論アルゴリズムも同じような修正を当ててた。

3週間くらい悩んでたの @a_kawashiro と一緒に悩んだら3時間で解決した。めっちゃスッキリ。やっぱり人と話すって大切だなと思った。ありがとうございます。 twitter.com/kdwkshh/status...

タグ:

posted at 13:32:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

受験指導をしている側が大学側に積極的に「入試問題に誤りが含まれていても、受験生側に訂正させる方針でよいので、暗記で対応できない良質な問題を出し続けてくれ」と要請すればよいと思う。

トレードオフの問題があるので全てを理想的にするのは無理。

タグ:

posted at 13:02:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

大学生向けの数学の教科書程度には、入試問題に誤りが含まれていてよいと思う(笑)

大学生向けの数学の教科書程度に誤りを含む文献を読めないようでは、現実の学習に困難が生じてしまいます。

タグ:

posted at 12:59:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

「出題ミスを絶対に無くさなければいけない」という強い思い込みを捨てればその問題は解決する。

「以下の入試問題は問題自体が間違っている可能性があるので、受験生は必要に応じて問題を適切に訂正してから解くこと」とできれば、大学側は幾らでもチャレンジングな問題を出せる。 twitter.com/f_sei/status/1...

タグ:

posted at 12:55:42

国立天文台 太陽観測科学プロジェクト | @naoj_taiyo

20年10月24日

【三鷹・星と宇宙の日】本日午前の配信で紹介した動画をこちらでも紹介します。まずは、ひので衛星が撮影した日本列島黒点 (活動領域 NOAA 10953) のクローズアップです。[Credit: NAOJ/JAXA, Full-disk Sun: SOHO (ESA&NASA)]
#naojday pic.twitter.com/rxsNQOVxKw

タグ: naojday

posted at 12:46:54

清 史弘 @f_sei

20年10月24日

ある大学で入試問題を作るのが大変だから、過去問を再利用したいと言っているようだけれど、それをすると受験生の学習を歪めてしまうと思う。例えば、東大で来年から過去問の再利用をしますなどというと、過去30年くらいの問題の解法暗記を始める人が出て来ると予想される。
数学の力がない受験生に

タグ:

posted at 12:29:12

Cristóvão D. Sousa  @CristovaoDSousa

20年10月24日

BTW,

👉 ⭐️⭐️Julia Helps To Bridge The Gap Between User and Creator⭐️⭐️ 👈
jkrumbiegel.github.io/pages/2020-10-...

is the title of the post, which I thought Twitter would prominently preview, but it did not

タグ:

posted at 12:26:43

Mark Kittisopikul ht @markkitti

20年10月24日

@replit Multiplayer repl would be great for #helpdesk kind of issues. I would use it, especially for #JuliaLang .

タグ: helpdesk JuliaLang

posted at 12:10:51

Replit ⠕ @Replit

20年10月24日

What if we made a multiplayer repl for our Twitter followers to use🤔

タグ:

posted at 12:05:46

JacobZelko @Jacob_Zelko

20年10月24日

Next in NeuriViz (github.com/TheCedarPrince...) is to translate this data to EEG visualizations.

This prototype 10-20 EEG Electrode array I developed from Luxor.jl by @_cormullion.

I want to animate this with Javis.jl (github.com/Wikunia/Javis.jl) by @Wikunia_de and I, in real time. pic.twitter.com/cyZo15Hdm8

タグ:

posted at 11:40:10

JacobZelko @Jacob_Zelko

20年10月24日

Finally, the tricky part was creating a data structure for all my EEG data. I used AxisIndices.jl by @ZacharyChriste2 and was a fantastic tool for relating time series #data and uneven arrays.

The final data structure I created, is, dare I say, self-explaining #code! pic.twitter.com/OKKxNBy3wZ

タグ: code data

posted at 11:40:09

JacobZelko @Jacob_Zelko

20年10月24日

I discovered @ApacheArrow and used that as storage via Arrow.jl - thanks for the help @wesmckinn and @quinn_jacobd! I decided to do some light benchmarks on this method and was impressed on Arrow.jl's read/write speeds.

For a ~6.5 million value array, definitely fast! pic.twitter.com/jOEUVgcx2c

タグ:

posted at 11:40:08

JacobZelko @Jacob_Zelko

20年10月24日

A thread:

This past week I have been working with a small EEG dataset from @OpenNeuroOrg with #JuliaLang.

The dataset was originally made for @eeglab2, a @MATLAB toolbox - fantastic tool btw! I created a parsing pipeline that translated the EEG files to Julia readable input.

タグ: JuliaLang

posted at 11:40:07

turtleman@AI社畜道 @turtleman_noro

20年10月24日

昔、メトリクス解析用のスクリプトを同僚から受け取ったらGoで書かれていたので、orzとなってPythonに書き換えた思い出😅

彼は先進的だったなあ…

GoとJuliaはそろそろ本格的に覚えないと…😅 twitter.com/usdatascientis...

タグ:

posted at 11:33:31

waku @waku2011

20年10月24日

保護者総会でのタスクdone。午後は藤井・立川本サンプルPythonコードのJulia実装続けてみます。本の絵とグラフが違うのが治らない....。

タグ:

posted at 11:23:54

お***ぎ @muripo_life

20年10月24日

周り新しく始めるならrust, juliaばかりだけど……

タグ:

posted at 11:12:22

tamas nagy @tlngy

20年10月24日

This was part of Berkeley's Computational Biology Skills Seminar series (ccbskillssem.github.io), which I highly recommend.

Check out the website for the recorded seminars and slides and for the upcoming presentations!

タグ:

posted at 06:28:52

tamas nagy @tlngy

20年10月24日

Why is #julialang awesome?

No two language problem! I gave a presentation earlier this month in which we run into an issue, fix it, and submit the fix to Julia's standard library (in < 1 hr!). Now it's merged: github.com/JuliaLang/Stat...

Presentation: www.youtube.com/watch?v=bI9jN4...

タグ: julialang

posted at 06:25:40

OpenSourcES @opensourcesblog

20年10月24日

Have you seen my latest post about the #JuliaLang package manager?

opensourc.es/blog/all-about...

タグ: JuliaLang

posted at 05:06:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#Julia言語 私はmeshgridの代わりに

x_grid, y_grid = complex.(x', y) |> z -> (real(z), imag(z))

をよく使っている。

x_grid, y_grid = tuple.(x', y) |> Z -> ((z->z[1]).(Z), (z->z[2]).(Z))

より短い。

タグ: Julia言語

posted at 02:22:37

Keno Fischer @KenoFischer

20年10月24日

#julialang reached 10k github stars in late 2018 after almost 8 years of development just before the 1.0 release. Two years later it just crossed 30k stars today! star-history.t9t.io/#JuliaLang/julia

タグ: julialang

posted at 02:00:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

20年10月24日

#Julia言語 私のJuliaへの第一印象は「速い!」だけではなく、「これって教育用プログラミング言語としていいんじゃね」でした。

公式バイナリのインストーラーをダウンロードしてインストールするだけでREPLが使えて、簡単な計算ならすぐに始められる。{ } や行末のセミコロンがいらない文法もよい。

タグ: Julia言語

posted at 01:49:49

Huda Nassar @nassarhuda

20年10月24日

Finally, just some references:
- Code available here: github.com/nassarhuda/MIT...

- Visualization method used: GLANCE -- honestly I was very proud of the visualizations our method, GLANCE, produced (cc: @austinbenson @dgleich). Here's a link to the paper: www.cs.cornell.edu/~arb/papers/GL...

タグ:

posted at 01:23:20

Huda Nassar @nassarhuda

20年10月24日

And last but not least... PageRank! Of course, I had to run PageRank on this network. Here is the PageRank visualization with node sizes proportional to the PageRank value... I guess not so surprising, a bunch of the bigger circles were purple circles. 💜 pic.twitter.com/9SGTWhlfAK

タグ:

posted at 01:22:50

Huda Nassar @nassarhuda

20年10月24日

Here is another local clustering coefficient figure where the marker size is proportional to the local clustering coefficient value. pic.twitter.com/gLvaScFGxg

タグ:

posted at 01:22:15

Huda Nassar @nassarhuda

20年10月24日

So far, I haven't really given any *numbers*... one thing I was very curious about is to find the clustering coefficients. Here's what I found: the global CC was 0.43, but when I extracted the julia subgraph, the CC jumped to 0.7! Figure: marker size is bigger if local cc >0.5 pic.twitter.com/VdctdzqjMc

タグ:

posted at 01:21:23

Huda Nassar @nassarhuda

20年10月24日

Now if you're like me, you'll probably wonder what's going on with the "two arms" branching out from the julia cluster. So here is an annotated figure w high degree nodes... Fun observation: Everyone I manually inspected in the first group (top in the figure) has a Japanese bio. pic.twitter.com/dB1SkLJ0xm

タグ:

posted at 01:20:25

Huda Nassar @nassarhuda

20年10月24日

When I first visualized the network, I noticed that there was an apparent separation of some clusters, so the next thing I did is color-coded all the nodes based on whether the words "julia", "python", "rlang"/"rstats" appear in their bios. The resulting figure is pretty amazing! pic.twitter.com/AflEI8J12a

タグ:

posted at 01:18:30

Huda Nassar @nassarhuda

20年10月24日

The #julialang twitter data network was supposed to be part of this lecture but unfortunately I didn't have enough time -- so here's a thread about it.

How I built it: (1) take the #julialang tweets w >5 likes, (2) get the usernames, (3) find who they follow and build a network. twitter.com/nassarhuda/sta...

タグ: julialang

posted at 01:17:30

@genkurokiホーム
スポンサーリンク
▲ページの先頭に戻る
ツイート  タグ  ユーザー

User

» More...

Tag

» More...

Recent

Archive

» More...

タグの編集

掛算 統計 超算数 Julia言語 数楽 JuliaLang 十分 と教 モルグリコ 掛け算

※タグはスペースで区切ってください

送信中

送信に失敗しました

タグを編集しました