黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年11月/Page 2

#統計仮説検定の類では目的に応じて統計モデルは決まってくる、平均値の差の検定ならt検定とか云々、のように語ることはミスリーディングだ思う。

実際には、「それしか知らない」のような不合理な基準で統計モデル(例：正規分布モデル)が使用されているから、決まっているように見えているだけ。

タグ：統計

posted at 23:55:53

manabu hirao @flattailsurf

これが何で△なのか分からない笑
おかげで-2点で98点…

何が違うのかわかるひと教えてください…

#小学校 #算数 #掛け算 #減点 www.instagram.com/p/CILbtGdlFzc/...

タグ：小学校掛け算減点算数

posted at 23:50:23

キグロ＠カクヨム @kiguro_masanao

#統計「仮説検定は知っているが、統計モデリングが何をやっているか理解できない」とあっさり言ってしまう人は、仮説検定が統計モデルや最尤法を使いまくっていることをおそらく知らないので、仮説検定についても知らないことがバレてしまいます。

おそらく、仮説検定を意味もわからずに使っている。

タグ：統計

posted at 23:49:34

キグロ＠カクヨム @kiguro_masanao

宇宙船が壊れてしまい、早く修理しないと生きて帰れないという事情もあるんだけど、それにしたって関心が薄すぎるの。我々地球人が数千年かけて築き上げ、そして滅んだ文明を見つけた異星人が、特に関心を示さず「そんなことより仕事しよう」ってなるの、ＳＦ的にすごく興奮する。

タグ：

posted at 23:30:48

キグロ＠カクヨム @kiguro_masanao

もちろん最初、建築物を見つけたときは「この星にも文明が？」って少し動揺するんだけど、そんなことより自分たちの仕事を優先するの。彼らにとって異星人というのは特別な存在ではないから（既に異星人と交流があるため、新たな異星人を見つけても特に驚かない）。

タグ：

posted at 23:30:48

ピクミンやるのは初めてなんだけど、パズルゲームとしても面白いし、ＳＦ的にも良い。主人公たちが行く星が明らかに人類滅亡後の地球で、古い携帯電話とかが落ちてるんだけど、主人公たちは特に感動もなく「太古の文明の遺産だろう」で片付けるの。

タグ：

posted at 23:30:48

Katsushi Kagaya @katzkagaya

「立脚する哲学が違う」って生物系のレビュアが言ってきましたからね…ほぼ壊滅的な状況だと思います… twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 23:29:18

#統計仮説検定の類が統計モデリングとは全然別の話だと思っている人は、仮説検定の結果が統計モデル依存であることを理解していない可能性が高く、実際にそうなら仮説検定の使用を禁止されて然るべき教養しか持っていない人扱いが妥当になってしまいます。

タグ：統計

posted at 23:24:35

#統計 2×2の分割表の独立性検定ようなシンプルな検定であっても、その背後で2つの統計モデル(1つめな対立仮説に対応し、2つめは帰無仮説に対応)を使っていることを意識させることも、非常に教育的だと思います。

タグ：統計

posted at 23:24:34

nammy @nammy0817

もう寝る時間だし起きてるなら他にしたいことあったのにPythonのバージョンアップを始めてしまった。あと、Juliaをインストールした。使いこなしたい。

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posted at 23:12:19

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

私は教条主義者ではないので、左上から右下への斜線がダメとはいいません。組版に苦労した事実を述べただけです。念のため。

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posted at 23:07:10

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

本題の教条主義については「論外」の一言で終わりなので、重箱の隅をつつきます。どうして日本の初等中等数学教育では左上から右下への斜線にこだわるのでしょう？高校の数学の教科書では≠の斜線も左上から右下になっていて、訳あってそれに合わせた文書を書く際に苦労しました。 twitter.com/shikurakairi/s...

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posted at 23:04:53

積分定数 @sekibunnteisuu

掛け算の順序指導は高校生にも有効という主張
まったく意味が分からない。 twitter.com/karikariume080... pic.twitter.com/vGoUJLsVqO

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posted at 22:55:17

#統計 2×2の分割表のモデルの最尤法の予測分布を求める計算を行えば、独立性検定が、帰無仮説を課す前のモデル(対立仮説に対応)と帰無仮説を課した後のモデルの間のモデル選択の問題の特殊な場合になっていることにも気付きます。

ここまでたどりつければAICまでの距離は非常に小さい。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 22:39:05

浬@オノマトペ大魔王 @shikurakairi

#統計私が「なかま、キターっ！」と叫びながら小躍りしたブログ記事が以下。

「定説」であるかのように語られていることを、コンピュータで確認してみたら…という話。

【MATLAB】フィッシャーの正確確率検定はカイ2乗検定より本当に正確か？ qiita.com/KOICHI_5963/it... #Qiita

タグ： Qiita 統計

posted at 22:30:48

浬@オノマトペ大魔王 @shikurakairi

娘には、学校のテストでは言われた通りにやっとけ、と伝えたけど、同時に計算できてるから気にするなと伝えるなど。

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posted at 22:21:44

浬@オノマトペ大魔王 @shikurakairi

娘は右からの斜め線で消してて、減点。
計算は合ってる。
そして、小数点以下の数字がないにも関わらず、小数点は打たないといけない、らしい。
夫とふたり、顔を見合わせたさ。ま

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posted at 22:21:43

小学校の算数。
掛け算の順序とか、足し算の順序とかでタイムラインがざわついてますが、うちにもやって来たよ謎ルール。
小数点の足し算で、足した結果小数点以下がゼロになる時、ゼロは必ず書かなきゃダメで、そのゼロはは左からの斜め線で消さないとダメなんだって。

タグ：

posted at 22:21:43

@temmusu_n @genkuroki @OokuboTact @Sankei_news #超算数輸出研究の一環です。
twitter.com/takusansu/stat...

タグ：超算数

posted at 22:11:30

#Julia言語だと \theta TAB で入力した θ を変数名に使うのが普通だと思う。統計がらみでは

X̅

とか

μ
σ²

のような変数名は非常に便利。あと

Δt

も便利。

そういう「文化」になっていると、分かり易い変数名をどう作るか悩む場面が大幅に減る。函数名は悩む。 twitter.com/s_dual/status/...

タグ： Julia言語

posted at 21:57:55

米津アン @Bayesian_ANN

昔のわたしです😇 twitter.com/ceptree/status...

タグ：

posted at 21:54:58

ceptree @ceptree

いた twitter.com/akinori_ito/st...

タグ：

posted at 21:54:58

Akinori Ito @akinori_ito

使ってます twitter.com/ceptree/status...

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posted at 21:53:53

ceptree @ceptree

Spyder使ってる人みたことない

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posted at 21:46:25

ceptree @ceptree

銃・病原菌・特異値分解・コンパクト作用素

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posted at 21:40:08

舞田敏彦 @tmaita77

たった１年でこんなに変わったの，史上初じゃないかな。 pic.twitter.com/LP732xHqvz

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posted at 21:07:37

#統計あると便利なのは、Wilks' theoremの特異モデルでも使えるベイズ統計版。誰か若くて優れた人が挑戦してみるべきだと思う。

タグ：統計

posted at 20:56:02

#統計証明をフォローするだけの数学的スキルがなくても、コンピュータを使った別の方法で、自分が使う場合については数値的にその成立を確認できる、となっていることは、数学的道具を他人に勧めるときには非常に重要な条件だと思っています。

誰かの権威の力で正しいと判断することは常にまずい。

タグ：統計

posted at 20:51:24

#統計しかも、Wilks' theoremは証明を理解できない人であっても、コンピュータを使えば比較的易しいコードを書くだけで数値的にその成立を(多くの場合に非常に鮮やかに)確認できます。(この点は中心極限定理と同様) twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 20:48:23

#統計私は、2×2の分割表の独立性検定は非常に教育的な例になっていると思っている理由の1つが、その理解のために(比較的易しめの)最尤法の計算が複数のモデルにおいて必要になることです。

最尤法と関係すればWilks' theoremのような非常に普遍的で強力な定理を使用できます。

タグ：統計

posted at 20:45:13

#統計続き。それらを独立性の帰無仮説で制限したモデルの最尤法で得た予測分布の期待値は上で述べたように

npq npq'
np'q np'q'

になります。

要するに、この手の最尤法の計算をしないと、分割表の独立性検定は理解不可能だということです。

みんな、どうしているんだろうか？

タグ：統計

posted at 20:41:26

#統計続き。これらの最尤法でデータ

a b
c d

から得た予測分布の期待値

a b
c d

になります。続く

タグ：統計

posted at 20:38:54

#統計上の(1)で考えるモデルとして

①4成分が独立なPoisson分布に従う(パラメータ数4)
②4成分が多項分布に従う(パラメータ数3)
③各行(または各列)が独立な二項分布に従う(パラメータ数2)
④非心超幾何分布に従う(パラメータ数1)

の4つを想定しています。続く

タグ：統計

posted at 20:38:53

#統計続き。現在はよく理解していて、

(1) 分割表の確率分布族をモデルとして1つ設定する。

(2) 帰無仮説によってそのパラメータ空間を制限したモデルも考える。

(3) 分割表のデータに関する(2)の帰無仮説に対応するモデルの最尤法で得た予測分布の期待値が

npq npq'
np'q np'q'

になる。続く

タグ：統計

posted at 20:33:43

#統計上の

npq npq'
np'q np'q'

を分割表の独立性検定で「期待値」とよく呼びます。Rのchisq.testでもexpectedという名前が付けられています。

私はその辺の構成を始めて見たときに正直全く理解できませんでした。「期待値」という用語は「確率分布」を決めてから使って欲しい。続く

タグ：統計

posted at 20:30:06

#統計上で出て来た

npq npq'
np'q np'q'

を

A B
C D

と書くと、これのオッズ比が1になること

AD/(BC) = 1

を一目で確認できます。オッズ比=1は独立性の帰無仮説の方程式による表現の1つです。(2×2での独立性の帰無仮説は行列のランクが1になると言い換えることもできる。線形代数大事) twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 20:26:57

#統計続き。しかし、実際に数値的な確認をすると、帰無仮説を満たす各成分の期待値のどれかが5未満の場合であっても、補正なしのχ²検定は多くの場合に十分に正確です。

その警告はユーザーを無駄に萎縮させていると思う。

(χ²検定がひどく不正確になるのは、成分の期待値が大きく偏っている場合)

タグ：統計

posted at 20:22:14

#統計 2x2の分割表

a b
c d

において、n=a+b+c+d, p=(a+b)/n, p'=1-p, q=(a+c)/n, q'=1-qとおくとき、帰無仮説を満たす各成分の期待値

npq npq'
np'q np'q'

のどれかが5未満ならば、Rのchisq.testは

Chi-squared approximation may be incorrect

という警告を表示します。続く pic.twitter.com/NMAY9sjZuU

タグ：統計

posted at 20:22:13

OpenSourcES @opensourcesblog

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

How to color graphs using cliques?

opensourc.es/blog/constrain...

My new post on improving the constraint solver I am building in #julialang

タグ： julialang

posted at 20:19:38

＃超算数

「板書で見る全単元・全時間の授業のすべて　算数　小学校２年下」がリニューアルされていた。
筑波付属の人達が書いている本で、帯にでっかく「NO.1」と書いてある。
掛け順について書いてあるけど、前よりも丁寧な説明になった気がする。

www.toyokan.co.jp/book/21/b52410...

タグ：超算数

posted at 20:17:00

#統計 2×2の分割表について、Rのchisq.testの「連続性補正がデフォルトで有効」「正確でないという意味の余計な警告」はソースコード github.com/wch/r-source/b... の添付画像に引用した部分。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/tDpsgTsH5h

タグ：統計

posted at 20:01:27

新妻耕太 @ikra_newife

次回 #ヅマの部屋ご出演は、別所-上原奏子@KanaBU12先生です。植物のかたちがどうやってできるのか？遺伝子レベルの研究をなさっています。この放送はアーカイブを残しませんので、ご興味ある方は是非ライブへ！サムネの泥だらけの先生、一体何をしていたのでしょうか!?▶️youtu.be/Ku57tpJtBDI pic.twitter.com/67tywyAaq3

タグ：ヅマの部屋

posted at 19:20:32

新妻耕太 @ikra_newife

峰先生@minesohとの放送は2時間半を超える大作となりました。ゆっくりじっくりお話頂きました、今後の情報収拾へのお役に立てましたら幸いです。
峰先生・視聴者の皆様に感謝申し上げます。アーカイブは下記のURLに保存してあります、引き続き次週以降の告知をいたします。youtu.be/0cL9JD_BJVs pic.twitter.com/y1shPPWxLL

タグ：

posted at 19:11:25

歩行者は右側通行 @JikanBae

ISO 532Bのラウドネス計算プログラムが昔の音響学会英文誌に載ってた。1991年なので、当時ひろく使われていたN88-BASICだ。読める、読めるぞ！（時間ができたら #Julia言語に移植しよう）
doi.org/10.1250/ast.12...

タグ： Julia言語

posted at 18:59:44

The Best Linux Blog @nixcraft

"i hate programming" meme based upon @Nasser_Junior comic. pic.twitter.com/KrpAmHL644

タグ：

posted at 18:43:00

#統計権威に従うことへのメリットを享受することをやっている人は真っ当な科学の道から外れている。

その正しさを自分で確認することなく、論文や教科書や規格や伝承によって広まっている慣習に従うことによって、社会的に【お墨付き】を得易くする行為はまさに非科学的！

タグ：統計

posted at 18:12:07

matheca @paulerdosh

コンサル出身の実務家教員が、私は数学や法曹が扱うような使えない論理ではなく仕事や実生活に役立つ論理や分析表現を教えると1年生に言い切ったのでゾワッとした。

タグ：

posted at 17:59:40

yudai.jl @physics303

あれ，もしかして julia言語で誰も KL-NMFを実装していない？？？

タグ：

posted at 17:59:17

@breathingpower @togetter_jp 板橋ホタル館問題から共産党がいかに腐った政党であるかを知らされた。
そしてぼくなどが共産党に懐疑的になった。
松﨑さんは共産党の内情をいろいろ曝露するようになったが人生を狂わされたのでそれはしょうがないと思った。

＞ナノ銀関連の出来事が極めつけでした。松崎さんがお気の毒です。

タグ：

posted at 17:41:12

Erde @Erde_st7

#CEED第2回オンラインセミナー

Juliaのコンパイル、C言語くらいの速度が出るらしい。

タグ： CEED第2回オンラインセミナー

posted at 17:40:59

KokyuHatuden @breathingpower

@samakikaku @togetter_jp ナノ銀関連の出来事が極めつけでした。松崎さんがお気の毒です。

タグ：

posted at 17:32:59

@breathingpower @togetter_jp そうですね。
共産支持の日本科学者会議も福島の放射能・被ばくでは可笑しげな対応があって、ぼくは退会しました。

＞（共産には）期待が失望に変わることが度々ありました。
＞共産には科学を中心にしてよく考えて欲しいと願っている。今はオカルト・トンデモ系の部分がある。

タグ：

posted at 17:20:05

野毛が熱い @tetsuroito

stanがよく使われるという理由にNUTSの安定したアルゴリズム実装の最初という機能利用もそうだけど、松浦さんが主導して仕様の翻訳PJがあったというのも大きい気がするなー。

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posted at 17:14:16

#超算数のタブー
教師用指導書どおりに指導しているという　告白

タグ：超算数

posted at 16:23:54

KokyuHatuden @breathingpower

@samakikaku @togetter_jp 残念ですが、期待が失望に変わることが度々ありました。

タグ：

posted at 15:47:50

津田和俊／急激に進行した網膜剥離と闘って @kaztsuda

@breathingpower @togetter_jp はい。維新の会や自民公明ならなんかわかる。w

ぼくは共産の健康系や農業政策の中に非科学的臭いを感じて違和感を。
こういうのに手を出し農業政策に入れてくるので共産には科学を中心にしてよく考えて欲しいと願っている。今はオカルト・トンデモ系の部分がある。

タグ：

posted at 15:38:19

@kikumaco イソジンも、これからこんな研究をしますという紙切れ一枚のレポートから大騒ぎになったものだったしなー

タグ：

posted at 15:33:50

KokyuHatuden @breathingpower

@samakikaku @togetter_jp 有機農業推進議連会長むろい邦彦氏は日本維新の会ですね。muroikunihiko.gr.jp/2013/12/07/%E5...
EM菌のイベントにも度々出席しています。

タグ：

posted at 15:28:25

津田和俊／急激に進行した網膜剥離と闘って @kaztsuda

@kaztsuda 無批判ていうか、判断能力がないと思うのよねー。イソジンとか

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posted at 15:24:15

@kikumaco 大阪発のものだったら無批判に受け入れてしまうのでは。
なので、ワクチン開発もそうですが、阪大というだけで飛び付いてしまったんじゃないですかねえ。

タグ：

posted at 15:23:06

@breathingpower @togetter_jp EM菌議連（有用微生物利活用推進議員連盟）の３役のうちの２人幹事長平井卓也と事務局責任担当高橋比奈子が揃って管内閣に（安倍内閣より酷いのでは？）。
もう一つEM菌を支えると比嘉照夫氏がいう有機農業推進議員連盟には自民以外に共産も幹事役。あーあ。

タグ：

posted at 15:17:19

＞それは九九表が数学的世界で存在すること，暗記した九九を埋め込んだ九九表の規則から数の世界における二項演算としてのかけ算が乗法的事象から独立して構成できることが示唆される．

タグ：

posted at 14:40:29

＞日本国内では，導入で教える単位量の幾つ分をかけ算の定義と解する．それは乗法的事象(状況)とかけ算(式)との間の翻訳上の意味であり，数の世界における二項演算としてのかけ算定義は九九表限定で場合を尽くす形で表象される．

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posted at 14:37:18

#超算数「日本の算数教育用語の広域展開という研究」という題名で掲示板に書き込みました。
8254.teacup.com/kakezannojunjo...
以下の文献を見た雑感です。
かけ算の指導内容を特定するターミノロジーにかかる国際協同研究: その必要と例示
礒田正美　2020年08月
www.jstage.jst.go.jp/article/jssep/...

タグ：超算数

posted at 14:28:38

非公開

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posted at xx:xx:xx

非公開

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posted at xx:xx:xx

Yoshihiro Ishikawa @Yoshihiro0909

@YSkyW うちも、足し算の順番の洗礼が来たわ

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posted at 12:00:16

吉村知事は西浦さんより中野さんを信じたわけよ。それだけで、感染症リテラシーがないことは明らかなんですよ

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posted at 11:58:07

matsuu @matsuu

プログラミング言語Juliaや技術文書を書く人のための等幅フォント。Unicodeの各種記号も等幅フォントになっている。なるほど。 / “The JuliaMono Typeface” htn.to/2vxi4YP3tJ

タグ：

posted at 11:55:43

Yuki Skywalker @YSkyW

とうとううちの子にも「掛け算の順番」の洗礼が。

（問）７つのベンチがあります。６人ずつ座ると何人座れる？
（式）７✕６＝４２→❌
（答）４２人→⭕

ですと。
とりあえず「学年主任からご説明をお願いします」と連絡帳に書いておいた。

タグ：

posted at 11:55:24

Julia Bloggers @juliabloggers

New post: Unification in Julia - www.juliabloggers.com/unification-in... #julialang

タグ： julialang

posted at 11:35:06

Julia Bloggers @juliabloggers

New post: A Buchberger in Julia - www.juliabloggers.com/a-buchberger-i... #julialang

タグ： julialang

posted at 11:35:04

#統計要するに定番の統計ソフトでさえ信用できないという点で現実を知る上で非常に教育的。

統計学の使用環境の現実がそうなっていることの背景には、昔から伝統的に言われていることであれば、どんなデタラメでも正しいとみなす独特の悪い習慣がある。

チョー算数問題の高等教育版。

タグ：統計

posted at 11:22:29

#統計 2×2の分割表の独立性検定については、Rで

* chisq.testは使うべきではない連続性補正がデフォルトで有効になっており、正確でないという意味の余計な警告を出し、信頼区間も表示してくれない。

* fisher.testが表示するP値と信頼区間には整合性がない。

となっていることも良い教訓になる。

タグ：統計

posted at 11:18:58

阿部2 @cocotan_2

@genkuroki ありがとうございます！　勉強させていただきます

タグ：

posted at 11:05:08

K値の宣伝に協力して、現在その件について黙っている人達も同罪。 twitter.com/kikumaco/statu...

タグ：

posted at 11:02:44

大阪がK値予言をある程度コロナ対策に反映させていたとすれば、K値のせいで死んだ人もいるかもしれないんですよ。もしかすると何人かの命は中野さんのせいで失われたのかもしれない。中野さんはその怖さを分かってない。

怖いと思わないところが恐ろしい

タグ：

posted at 10:55:51

@cowabiko #Julia言語 Julia側での "ll" 函数の実装を同等にしたら、ほんの少し速くなりました。

"ll"函数をどれだけ高速化できるかが重要。

sum(f.(A)) は損で sum(f(a) for a in A) や sum(f, A) がbetterです。forループを消せます。

細かいことは他にも色々。

ソースコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/hwmYn7TM9b

タグ： Julia言語

posted at 10:54:35

K値予測は「減衰仮説」に基づいているので、必ず終息を予言する。
爆発的感染拡大期ですら終息に向かう波のアドホックな重ね合わせでフィッティングするので、本来よりも早い終息を予言する。
そのため、K値を採用した行政に楽観的な見通しを与えるので害悪。実例は大阪 twitter.com/alo3677/status...

タグ：

posted at 10:50:52

タビトラ @tabitora1013

ワイドショー的な番組で医療崩壊とか医療者の疲弊がって話してたけど、春から言ってるように、まずまともな情報を流してくれればいいから😇
フェイス・マウスシールド単独で使用すな
空間除菌ムダ
検査至上主義やめて
閉鎖された不特定多数のいる空間で大声出すな会話控えろ
お茶でウイルス死なねえわ

タグ：

posted at 10:48:03

まあ、そう言われてもしかたありませんわね。阪大内でK値を推した人たちは反省するべきだし、いまだに阪大のホームページに掲載し続けてるのはやばいです。
阪大の上の方に推す人がいたのよ。誰だか知らないけど twitter.com/n0pn0p1/status...

タグ：

posted at 10:40:24

まず基本のSIRモデルを学ぶところから始めなさい、ですよ。SIRが新型コロナに合うかどうかではなく、感染症数理の基礎はSIRにある。まずはそれを学べ。

中野さんはSIRすら知らずに始めたところがとにかく恐ろしいわけです

タグ：

posted at 10:37:18

僕は「物理学者はコロナの数理に手を出すな」とずっと言ってたわけですが、K値は最悪の実例ですね。
放射能問題とは話が違うんですよ。放射能のことは相当分かってるし、とにかく物理法則に従って減る。新興感染症なんか「怖くて手を出せない」というのが普通の感覚だと思います。

タグ：

posted at 10:30:49

繰り返しますが、K値の問題はその定義にあるのではなくて、全くなんの根拠もない「K値減衰仮説」に基づいて将来予測をしようとしていることにあります。
減衰仮説だから必ず減る。これが予測の役に立たないことは自明です。
いつかは合うけど、止まった時計も一日に二度は正確な時間を指すわけです

タグ：

posted at 10:26:24

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

だから最近使うてへんけど #デブログラムやら #脱洗脳という言葉を使うのはそんな感覚があるからなのやろうと自己分析はしてる。そして益々難しくなってる。

タグ：デブログラム脱洗脳

posted at 10:24:23

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

まぁ極端な喩えなのかもしれんけど長年見てるとホンマそんな感じ。知力や経験や知識が著しく欠けた可哀想な人達が何故か指導してるのが日本の教育の現状ではないのかと疑いたくもなる。ホンマ怖い。それが #超算数なのだ。単なるレッテルではない。直ぐ其処にある恐怖なのだよ。#人間辞めますか感。

タグ：人間辞めますか超算数

posted at 10:23:06

ʇɥƃıluooɯ ǝıʇɐs @tsatie

解けてる子にはシャブ（「#掛順 #超算数な計算諸々を前世紀機械判読系アルゴリズムな判断に依って型に嵌める事」）打ってへんかったら「シャブ打たなあかんやろ皆も打っとるしお前だけ打たへんのは迷惑や。打つのが正しいのや。」と迫る。「シャブないとできひん子もおるしなぁ」とか甘言で誤魔化す。

タグ：超算数

posted at 10:20:32

僕はK値のプレプリントを読んで、これはどこの雑誌にもアクセプトされずに終わるだろうと思ったんだけど、そこそこのIFを持ちつつアクセプトする雑誌があったとはね。しかも、本質的にはプレプリントと変わってませんよ、内容は

タグ：

posted at 10:19:05

K値という数値そのものは定義通りに計算すればいいだけで、これにいいも悪いもないんだけど、問題はK値の「減衰仮説」なんだよね。K値は減るという前提が入っているので、増えたら次の波が来たと考えてフィッティングしなおす。合わせるだけなら誰でもできるんだけど、こんなのは予測と言わん

タグ：

posted at 10:03:30

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

K値は大阪以外ではまともに取り上げられてないのが救いといえば救いなんだけど、これを阪大が公式サイトで宣伝したり学術会議が講演させて権威づけしたりするのは非常にまずいわけですよ。
大阪のほかに、阪大と学術会議は反省すべきよ。愚かすぎる

タグ：

posted at 09:51:59

当時も今も、検査陽性率は大阪の方が高い。ただし、大阪はPCR検査だけ、東京は抗原検査もやっているので単純比較はできないweb.sapmed.ac.jp/canmol/coronav...。大阪の人口当り患者数が東京より少ないことは評価できるが、医療資源の逼迫度が高いのは大阪の方。コロナ以前の公衆衛生政策で失敗した感じですね。 twitter.com/yoniumuhibi/st...

タグ：

posted at 09:17:48

阿部2 @cocotan_2

method をどちらもBFGSにして, reltol を 1e-8 にそろえてみました。それでもRのほうが少し速い。んー？

タグ：

posted at 09:03:22

#統計統計学ユーザーのためによく解説されている2×2の分割表の独立性検定は、以上の意味で教育的に非常に良い具体例になっており、うまく利用できた人は一挙に視界を広げることが可能になる可能性がある。

古典的な仮説検定から最新のベイズ統計モデリングまですべてを統一的視点で理解可能になる。

タグ：統計

posted at 08:14:30

#統計そして、2×2の分割表における

* Wilks' theorem→χ²検定

の例を深く理解する過程で、Wilks' theoremの普遍的な力に気づけば、そこから赤池情報量規準AICを使うモデル選択までの距離はほとんど残っておらず、AICまで来ればベイズ統計でのWAICの利用の仕方もすぐに分かります。

タグ：統計

posted at 08:11:20

#統計正規分布モデルでのt検定では帰無仮説に対応するモデルに残る分散のパラメータの存在は無問題。

2×2の分割表の独立性検定では帰無仮説に対応するモデルに残るパラメータと真剣に向き合う必要が生じ、

* 条件付き確率分布→Fisher検定
* Wilks' theorem→χ²検定

は解決法の良い例になります。

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posted at 08:07:58

「8割おじさん」の西浦博さんについては、所謂理系の研究者達まで非本質的なくだらない非難を浴びせている場合があって、実は非常に不快だなと思っていました。

私は色々なことを批判しすぎる傾向があるので、キャパシティ超えが怖くて言ってなかったのですが、ちょっとだけ言っておくことにした。

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posted at 07:56:46

金子洋一神奈川20区（相模原市南区、座間 @Y_Kaneko

#統計大事な点は、数学的にどのモデルを使っているかを明瞭に認識して、帰無仮説を言葉ではなく、方程式として認識し直すことです。

それができていればすべてがクリアになります。

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posted at 07:49:48

これはひどい。白川氏の主張通りの金融政策がとられ続けていたら、超円高で国内ものづくり産業は壊滅し、時給も上がらず就職氷河期が続き、株価も今の半分以下で企業も資金不足、笑うのはキャッシュリッチな富裕層だけだっただろうに。⇒和辻哲郎文化賞に白川前日銀総裁 www.kobe-np.co.jp/news/keizai/20...

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posted at 07:49:24

#統計パラメータを持つ確率分布族としてのモデルを明瞭に認識し、帰無仮説をモデルのパラメータにつける制限条件として認識できれば、帰無仮説を表現した方程式(例えば2×2の分割表なら、「期待値のオッズ比=1」)でパラメータ空間の次元が何次元下がるかも分かる。それがχ²検定の文脈での自由度です。

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posted at 07:47:38

#統計 χ²検定ではそこで使われるχ²分布の自由度を決めることが必要です。おそらく

Q. 自由度って何？

は統計学入門でもっともよく聞く質問の1つ。しかし、その場合への回答はシンプルで、

A. 帰無仮説によって減ったパラメータの個数が自由度になる。

以下のリンク先の例では(r-1)(c-1)が自由度。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 07:44:24

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#統計以上のような視点に一度立つことに成功してしまうと、「頻度主義」と「ベイズ主義」という分類で整理するやり方や「仮説検定」と「統計モデリング」を全然違う話として整理することが、ことごとくダメな考え方に見えて来ることになります。

実際、ひどくダメだと思う。

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posted at 07:38:35

#統計以上の説明は純粋に数学的なもので「異なる定義を持つ量の間に近似的にどのような関係があるのか」という解析学における典型的な考え方のもとですべて言い切ることができる話しかしていません。

それを理解した人は、科学的常識に従って各種の道具を適切に自由に利用すればよい。

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posted at 07:34:27

#統計このスレッドですでに述べたように、信頼区間は仮説検定のP値と表裏一体(同一のP値函数の別の要約)であり、仮説検定はWilks' theorem経由でAICやWAICのような情報量規準に繋がっている。n→∞での漸近論経由でベイズ統計における信用区間は近似的に信頼区間に一致する場合があることも確認可能。

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posted at 07:31:41

#統計 AICのベイズ統計版のWAICについては渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』を参照。AICを使える状況ではn→∞でWAICとAICは同じモデル選択を与える。

このようにして、仮説検定→Wilks' theorem→AIC→WAICという道をたどれば、仮説検定からベイズ統計まで統一的な理解が可能になります。

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posted at 07:27:21

#統計パラメータを減らしたモデル(仮説検定では帰無仮説)と元のモデルのどちらがもっともらしいかを判定したいことはよくあり、Wilks' theoremはその判定に普遍的な処方箋(χ²検定)を与えます。

ここまで来れば赤池情報規準(AIC)にあと1歩だけになります！

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posted at 07:22:59

#統計 Wilks' theoremは、帰無仮説のモデルに不定パラメータが残っていても、適切に偏りの指標となる統計量を定義すると、サンプルサイズn→∞でその指標が従う分布が帰無仮説下でモデルの不定パラメータによらないχ²分布になるという主張です。

局外パラメータの問題はn→∞でならこれで解決可能。

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posted at 07:19:42

#統計以上のように「1つ以上のパラメータを持つ確率分布族をモデルとみなしたとき、帰無仮説がそのモデル内パラメータにある制限を課すことで表現される」というパターンは仮説検定の設定の基本パターンになっています。

そのような場合に最も基本的なのがWilks' theoremです。続く

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posted at 07:15:33

#統計 (4) r×cの分割表が独立なrc個のPoisson分布で生成されているというモデルのパラメータはrc個の成分の期待値達で、パラメータ空間の次元はrcになる。独立性の帰無仮説でパラメータ空間の次元は r+c-1 (縦横の和で独立なものの個数)に下がる。下がった次元は rc-(r+c-1)=(r-1)(c-1) になる。

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posted at 07:12:14

#統計 (3) 2つの群が独立な2つの正規分布に従うというモデルは2つの正規分布の分の4つのパラメータを持つ。帰無仮説が「2つの群の平均が等しい」ならばパラメータ空間の次元は4から3に1つ減る。

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posted at 07:12:13

#統計 (2) 2×2の分割表の4つのPoisson分布の直積モデルでは4つの成分の期待値がモデルのパラメータになる。独立性の帰無仮説は「その4成分の期待値のオッズ比が1になる」という条件になる。その条件を課すとパラメータ空間の次元は4から3に1つ下がる。帰無仮説のモデルには3次元分のパラメータが残る。

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posted at 07:04:46

#統計帰無仮説のモデルにパラメータが1つ以上残る場合の例。

(1) 正規分布モデルのパラメータは平均μと分散σ²の2つ。帰無仮説がμ=μ₀ならば、帰無仮説のモデルに不定パラメータσ²が残される。

続く

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posted at 07:04:46

#統計ややこしい検定法がややこしくなっている理由の1つが、「帰無仮説のモデルに1つ以上の不定パラメータが残るので、帰無仮説に対応する確率分布が一意的に決まらない」という問題を解決しなければいけないことです。

この辺の一般的事情を認識できないように統計学入門の教科書は書かれています。

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posted at 06:58:09

#統計その処方箋に従わずに、適切な偏りの指標を見付けて、帰無仮説のモデルに残る不定パラメータ(nuisance parameters)に「データ以上の偏りが生じる確率」がよらないようにすることができる場合もあります。その典型例が、正規分布モデルにおけるt検定です。

これは滅茶苦茶賢い方法です。

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posted at 06:54:45

#統計続き。その問題を解決する処方箋の1つが「データに合わせて適切なモデル内条件付き確率分布を考えて、その条件付き確率分布に不定パラメータが残らなければ、確率が一意に確定する」です。分割表のFisher検定はまさにこの処方箋に従って作られた検定法です。

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posted at 06:52:01

#統計 P値の定義は「帰無仮説の表現になっているモデル内でデータ以上の偏りが生じる確率」なのですが、帰無仮説の表現になっているモデルに不定パラメータが1つ以上残ってしまうと、モデル内確率分布が一意的に決まらないので、モデル内確率も一意的に決まらないことになります。続く

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posted at 06:52:01

#統計分割表の独立性検定は、所謂nuisance parameters(局外パラメータ、うざいパラメータ(笑))が残る場合で、Wilks' theoremの典型的な応用先になっている。

別の言い方をすると、分割表の独立性検定は、帰無仮説の表現になっているモデルに1つ以上の不定パラメータが残る場合になっています。

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posted at 06:47:03

#統計続き。条件付き確率分布を考える元の分布で生成される値(例えば分割表)が、一般に条件付き確率分布では生成されなくなるので、その分だけ条件付き確率分布の側では分布の有限離散性が原因の問題が悪化する。

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posted at 06:42:43

#統計条件付き確率分布を使って第一種の過誤の確率を上からおさえる検定では、その条件付き確率分布が有限離散分布ならばそのことが原因で第一種の過誤の確率が名目有意水準よりずっと小さくなり、その荷重平均として得られる元の分布での第一種の過誤が起こる確率も無用に小さくなる。

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posted at 06:40:07

Giles Paley-Phillips @eliistender10

Wonderfully silly pic.twitter.com/GrHxfAb8YF

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posted at 05:18:41

なないお @Nanaio627

福祉にたどり着けた弱者の中の強者は少ないパイを取られるのは死活問題だからそういう声はあげられないし、そこにたどり着けない人はそもそも声を上げられない。

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posted at 03:18:40

Massimo @Rainmaker1973

The scale of the Kármán line (edge of space) and low Earth orbit. Two coins model 100 km in height, while the stack of six coins models 400 km in height [the Kármán line: ow.ly/4whX50yHFXb] pic.twitter.com/1fdX6PE97l

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posted at 03:15:18

なないお @Nanaio627

そこは間違ってるよね仕組みとして。

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posted at 03:12:44

なないお @Nanaio627