黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2020年11月/Page 7

ハガネの連勤術師 @hgn_no_otaku

表示が圧倒的に速いことも報告されています。

特に広告ブロックを最初から持っているBraveブラウザがiOS上でも最速であることが報告されています。iPhoneユーザーの皆さんはぜひBraveを入れて通信費を節約し、高速な環境を楽しみましょう :-)

さて、日本の報道で報道する所はあるかな？

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posted at 00:16:24

ある生徒が「これ記述で書こうとしたらどうしたらいいですか？」とかめっちゃ気にするんだけどなんなんだアレ？
高校でも超算数的なことやってんのかね？

その生徒、「記述気にしなくていいから答えをまず出せ」とこちらが言っても満足に答え出せないんだぜ？

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posted at 01:47:45

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VSCodeでJupyter notebookを使うとき、カーネルをJuliaにすると変数エクスプローラが使えない
%whosコマンドを打つと"IJuliaではwhos()を使ってくれ！"というエラーメッセージが出たけど使えないので調べたらwhos()はJulia1.0で廃止されvarinfo()になってた
discourse.julialang.org/t/base-whos-no...
ミスリード…

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posted at 02:04:43

Julia Bloggers @juliabloggers

New post: Swift as an Arrow.jl - www.juliabloggers.com/swift-as-an-ar... #julialang

タグ： julialang

posted at 02:43:33

Jupyter notebookならJuliaカーネル再起動すればいいだけか

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posted at 02:51:23

MIT発の高度な数値処理をプログラミングできるJuliaの最新情報を紹介 thinkit.co.jp/article/17749 @thinkitcojpより

julia専用のノートブックPluto.jlというのが開発されているらしい

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posted at 03:20:06

Frames Catherine Whi @oxinabox_frames

動画や音声の読み込み、再生、ファイルのアップロードとかもできる
hub-binder.mybinder.ovh/user/fonsp-plu...
てことはそのままJuliaで解析できるってこと？？？
しかもPluto.jl本体とUIは独立してるらしい
これJupyter notebookと連携できるんじゃないか？

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posted at 03:43:00

An important and excellent blog post by my colleague Sam Morrison.
Interfaces and their matching test-suites are a crucial #JuliaLang patterns.
See examples:
FilePathsBase.jl (you can see it being used in AWSS3.jl)
github.com/rofinn/FilePat...
Models.jl
github.com/invenia/Models... twitter.com/InveniaLabs/st...

タグ： JuliaLang

posted at 04:06:42

Alfredg C-137 @j_alfredgg

#Julialang pic.twitter.com/LqFgsJOwRl

タグ： Julialang

posted at 04:14:39

JuliaHub @JuliaHub_Inc

How to use OnlineStats, JuliaDB, and other Julia packages to analyse larger-than-memory datasets from a standard laptop? Watch this video youtu.be/1K5G0atyCZc
#julialang #ML #AI #financialmodelling #fintech

タグ： AI financialmodelling fintech julialang ML

posted at 04:23:04

Julia News @julialang_news

Swift as an Arrow.jl www.juliabloggers.com/swift-as-an-ar... #juliabloggers

タグ： juliabloggers

posted at 04:52:19

Tom Kwong @tomkwong

Cristóvão D. Sousa  @CristovaoDSousa

Why is diagonal dispatch "diagonal"? Thanks @StefanKarpinski for the explanation.

#julialang pic.twitter.com/kErRyDY97E

タグ： julialang

posted at 05:42:14

@tomkwong @StefanKarpinski Nice! pic.twitter.com/8dydw0ZW1A

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posted at 06:38:56

Stefan Karpinski @StefanKarpinski

@tomkwong Your presentation of the reason here is much better than mine! The table is so helpful. I'll have to steal it 😝

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posted at 07:01:42

Andrea Cognolato @bayesbrah

A Neural Network in 15 lines of #JuliaLang
#ML #AI #NeuralNetworks pic.twitter.com/nrisdBRHhA

タグ： AI JuliaLang ML NeuralNetworks

posted at 07:20:08

Andrea Cognolato @bayesbrah

Ah, it works too pic.twitter.com/EHr6bhtQxj

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posted at 07:20:56

Wolfram @WolframResearch

This demonstration, contributed by @AlfonsiJessica, shows two-dimensional square and labyrinth tilings based on Octonacci (Pell) and Fibonacci sequences. Both tilings can be obtained from the grid (tensorial) product of two identical quasiperiodic chains: wolfr.am/QLJ90FXQ pic.twitter.com/1iY3NP2fIw

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posted at 07:38:42

#Knuth さんの #AlgorithmX と #DancingLinks で遊んでみ乍思うのは，プログラム言語は数多あるし，そのデータ形式も其々に様々あるから，先ずデータをどう扱うかで何通りもの選択肢がある。例えば今回の #ruby では #struct という所謂 #構造体を使ってるけど其れが最適なのかどうかは判らない。

タグ： AlgorithmX DancingLinks Knuth ruby struct 構造体

posted at 09:06:41

「#ruby に習熟している」といえる為の条件の一つは多分 #AlgorithmX と #DancingLinks の仕組みが十分理解できていればrubyで実装するには「どのようにデータ仕様を決める」と要領が良いかが少しの時間（或いは数回の試行錯誤）で判断できることなのだろうと思う。幸い #Knuth のアイデアは何方も

タグ： AlgorithmX DancingLinks Knuth

posted at 09:12:20

幸いな事に #Knuth の #AlgorithmX と #DancingLinks というアルゴリズムとデータ構造とその利用法はシンプルで要領（動作や理屈もだけど理解に要する知識や経験量も）が良い。だからまぁ其々の言語で実装してみる事はその言語の習熟の為には良い方策なのかも。昔々QuickSortなんかが定番だったように

タグ： AlgorithmX DancingLinks Knuth

posted at 09:16:17

そんな事を思うと要領の良いプログラミングの学習って何やろかとも思う。此れも定番だった8Queen問題なんかは #AlgorithmX と #DancingLinks の格好の題材になってるわけでそうなると何かややこしやな匂いがする。当然だけど #小学校でプログラミングと宣う方々の一定数はこの手の話は十分分かってる?

タグ： AlgorithmX DancingLinks 小学校でプログラミング

posted at 09:19:05

とつい思うてしまう。下手すると典型的な問題ですらヒーヒー言いながら解ける程度だとするとホンマヤバイよなぁと思うたりする。其れはしつこいようだけど #Knuth さんの #AlgorithmX や #DancingLinks といった発想が素敵に素朴で単純だからだ。とはいえ証明迄は追ってないところが少し辛いのだけど。

タグ： AlgorithmX DancingLinks Knuth

posted at 09:21:36

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Huda Nassar @nassarhuda

This was probably the best message I received all week 😅. #julialang‘s latest feature: “helps with anxiety” (thanks to @PhilChodrow)

If you’re a Julia beginner and have questions, join us tomorrow for a “Julia beginner ask us anything” @ 9AM ET/3PM CET. youtu.be/CT5OD6eDyjQ pic.twitter.com/2QaZunxyOX

タグ： julialang

posted at 10:59:12

歩行者は右側通行 @JikanBae

#Julia言語のIDEとしては主にAtomのUberJunoとVSCodeのJulia Language Supportとがあるけど、VSCodeを試してはAtomに戻ってしまう。
Atom起動してenter押下ですぐにREPLに触れるのが良いのだ。VSCodeだと.jlファイルを読み込んでからctrl+enterしないとREPLにならない……もしや設定で変えられる？

タグ： Julia言語

posted at 11:27:29

horiem @yellowshippo

確率変数のランダムネスはどこからくるんだろうってずっと疑問だったけど、確率変数 (確率空間上の可測写像) ではなく確率空間そのものからくるものっぽいな。まあ写像の返り値がランダムだったら写像じゃないもんな。。(そして確率空間のランダムネスはどこから、、)

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posted at 12:08:11

horiem @yellowshippo

と思ったけど、結局ランダムネスってたぶん明示的に入っていないくて、事象をぶっこむと確率というよくわからん値が返ってくるっていうところがミソで、確率の「解釈」自体については何も言ってないのでそこで勝手にランダムっぽく見せてるだけに見える (ほんまか？)。

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posted at 12:10:58

juyptext で ipynb をスクリプトに変更した時にスクリプト化したファイルを ipynb で走らせる方法として

jupytext --execute があった

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posted at 12:32:39

#統計尤度の話の追加

モデルp(y|θ)がパラメータθを含んでいるときも、対数尤度函数の-1/n倍

L_n(θ) = -(log p(Y_1|θ) + … + log(Y_n|θ))/n

は、大数の法則より、n→∞で汎化誤差函数

G(θ) = -∫q(y) log p(y|θ) dy

に収束する。続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 13:19:43

#統計汎化誤差函数G(θ)を最小化できれば、モデルp(y|θ)の範囲内で可能な真の分布q(y)の最良近似を作れる。

しかし、汎化誤差函数はn→∞での極限でしか分からない。

その代わりに、対数尤度函数の-1/n倍のL_n(θ)の最小化(これは尤度函数の最大化と同じ)を使うのが所謂「最尤法」です。

続く

タグ：統計

posted at 13:19:43

#統計「尤度はもっともらしさなので尤度を最大化する」のでは__ない！__

「尤度はもっともらしさではなく、モデルのデータへの適合度に過ぎないが、データのサイズn→∞の極限でなら、もっともらしさの正しい指標になる。有限のnでも尤度を最大化しちゃえ！」とするのが最尤法(ちょっと乱暴)。

タグ：統計

posted at 13:23:19

#統計最尤法は、n→∞の極限でのみ正しい「尤度」という名の指標を最大化しているだけなので、有限のサンプルサイズではオーバーフィッティングでひどい結果になることが珍しくありません。

実は、その問題を解決するための1つの道は自然にベイズ統計に繋がっているのです。続く

タグ：統計

posted at 13:26:28

#統計最尤法によるオーバーフィッティングはモデルのパラメータを多くすると容易に起こります。対処法として

対処法1. モデルのパラメータ数を減らしてみる。

対処法2. モデルのパラメータ数は減らさずに、事前分布によってパラメータが自由に動けなくする。正則化の手法を使う。

などがある。続く

タグ：統計

posted at 13:30:24

#統計「Ridge正則化」「LASSO正則化」という用語を聞いたことのある人は多いはず。それらは、それぞれ正規分布、Laplace分布の事前分布を採用した場合のMAP法(事後確率最大化法)と一致します。

事前分布は最尤法におけるオーバーフィッティングの問題を緩和するために役に立ちます。続く

タグ：統計

posted at 13:33:20

#統計大昔の仕事にJames-Stein推定という話があって、非常に単純な正規分布モデルでオーバーフィッティングが起こり易い状況を考えると、データから適切に事前分布を作ってMAP法の形式で利用すると、最尤法よりも平均二乗誤差を小さくできることを比較的容易に証明できます。続く

タグ：統計

posted at 13:35:52

#統計要するに、尤度自体が不完全な指標に過ぎないので、最尤法がオーバーフィッティングを起こし易いという欠点をもっていることは最初から明らかであり、尤度以外の何かを使ってもっとうまくやることを考えるべきで、その1つが事前分布の利用なのです。

タグ：統計

posted at 13:38:13

#統計大昔の仕事であるJames-Stein推定(以下に私による解説のリンクをはっておく)まで戻って、さらに尤度は有限のサンプルサイズでは不完全な指標に過ぎないことも理解していれば、事前分布の合理的な利用に疑義を感じる暇は最初から無くなります。

タグ：統計

posted at 13:40:45

#統計事前分布を用いるMAP法までたどりつけば、MAP法で尤度函数の情報をフルに利用していない点をうまく修正すれば、通常のベイズ統計の枠組みに自然に到達してしまいます。

現在のデータサイエンスで使われている標準的な考え方は以上のようなものだと思います。

タグ：統計

posted at 13:43:40

#統計事前分布に関するまともな解説を読みたければ、Ridge正則化やLASSO正則化が事前分布を使ったMAP法の特殊な場合とみなせることについても、きちんと触れているものを読むべきでしょう。

「事前分布は事前の主観的確信の度合いを表す」という考え方を主に書いている人は勉強不足なダメな人達。

タグ：統計

posted at 13:47:14

#統計統計学のユーザーは自分の仕事の勝ち目を増やすために統計学を使っています。

「主観確率」の「ベイズ主義」で解釈されたベイズ統計では、主観の表現であるモデル内における期待リスクを最小化するだけで、主観の外側で自分のモデルがどのように勝ち目を増やしてくれるかについて一切扱わない。

タグ：統計

posted at 13:52:28

#統計だから、自分の仕事の勝ち目を増やすために統計学を使っている人は、よっぽどのバカでもない限り、「主観確率」の「ベイズ主義」のベイズ統計を使うはずがないのです。

こういう明らかなことを無視して本を書くと、『統計学を哲学する』のような本になるわけです。

タグ：統計

posted at 13:55:22

#統計対処法①のパラメータ数を減らすでも、対処法②の正則化の方法(事前分布を使うMAP法)にしても、

* モデルにバイアスがかかることによる害
* オーバーフィッティングによる害

の間でバランスを取ることになります。両方同時には改善できない。これが所謂「バイアス・バリアンス・トレードオフ」

タグ：統計

posted at 14:00:39

#統計大体においてこの手の話は「トレードオフ」の話になりがちだと思います。

「トレードオフのバランスを取る」という説明とは別の説明の仕方がされていたら、一度は疑ってみた方がよいかも。

タグ：統計

posted at 14:04:22

#統計添付画像は『統計学を哲学する』でも触れている

www.stat.columbia.edu/~gelman/resear...

より。ほぼ私と同じようなことを言っています。

添付画像の部分をきちんと引用して最初から「ベイズ主義」に拘らない方針にすれば、偽物ではないデータサイエンスの話をできていた可能性がある。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/PrikX71qD4

タグ：統計

posted at 14:26:28

#統計また別の尤度の話

【データ】を重視するの立場では、【そのモデルについて推論しうるすべてのことは～尤度に要約されなければいけない】という考え方がどんなに馬鹿げているかについて。

同一の統計モデルにおいて、異なるデータに同一の尤度函数が対応する場合を簡単に挙げられます。続く twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/rZOUDnDtkp

タグ：統計

posted at 14:32:49

#統計例えば、正規分布モデルの尤度函数は、サイズnのサンプルの平均と分散だけで決まります。正規分布モデルではデータを尤度函数で要約した途端に、データが持っていた平均と分散以外の情報は消えて無くなる。

データ重視の立場では、モデルの尤度函数ですべてが要約されるとは決してならない。

タグ：統計

posted at 14:37:28

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posted at xx:xx:xx

#統計統計モデルを尤度函数の形式でのみ使う手法には、最尤法、MAP法、ベイズ法がありますが、それらの手法内ではデータの持っていた豊富な情報を尤度函数に要約する形式で分析を行なっていることにはなりますが、統計モデルを尤度函数以外の形で使ってはいけないなんて話はどこからも出て来ません。

タグ：統計

posted at 14:41:37

#統計繰り返し強調しているように、尤度はそんなに立派な指標ではなく、オーバーフィッティングの元凶になる不完全な指標にすぎません。

そういう不完全なものに「原理」という言葉をくっつけて、特権的な重要性があるかのように見せた人達は、人類社会に負の貢献をしていたと言ってよいでしょう。

タグ：統計

posted at 14:46:01

#統計データY_1,…,Y_nに関するモデルp(y|θ)の尤度函数は

L(θ) = p(Y_1|θ)…p(Y_n|θ)

で、モデルp(y|θ)のy=Y_1,…,Y_nにおける値しか反映されていない。だから、統計モデルの要約としても尤度函数はひどく不完全なものであることは明らか。

こういう当たり前の考え方を平気で蔑ろにする奴等がいる

タグ：統計

posted at 14:51:56

#統計仮説検定では統計モデルを「そのモデル内で生じる数値がデータ以上に偏る確率」の形で使うので、「そのモデル内でデータと同じ数値が生じる確率(密度)」=「尤度」以外の情報も使っています。

「尤度以外の情報を使うな」というような相手をする価値がない考え方をまとも扱いしちゃダメ。

タグ：統計

posted at 15:12:06

#統計数学のような難しい道具を使う分野が新たにできあがる過程で、開拓者たちが(数学が難しいことが原因で)不適切な考え方も同時に広めてしまうことはいくらでもあり得ると思います。

開拓者達への尊敬心を失わないままで、不適切な考え方をきちんと否定して後世に伝えるのは大事なこと。

タグ：統計

posted at 15:16:40

あれ？お礼を書こうとしたのですが、削除されている？
スクショでごめんなさい。

教えて下さってどうもありがとうございます。

実はついさっきまで外出中で今帰宅しました。

どちらにせよ、外出先での視聴は無理でした。 pic.twitter.com/GNg8sy0pkE

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posted at 15:53:12

教えてもらったリンク先は

www.philosophyonline.net

です。

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posted at 15:54:03

#統計確率空間は、例えばサイコロで言えば

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

のような確率の数表(および連続版での確率密度函数)の一般化に過ぎず、「確率とは何か」とか「ランダムネスとは何か」のような事柄の定式化を一切含んでいません。

twitter.com/yellowshippo/s...

タグ：統計

posted at 17:26:39

#統計まったくその通りで、確率空間は「非負で総和が1の数表」の一般化でしかない。

面白がるべきポイント：「確率とは何か」について一切扱うことなく、「非負で総和が1の数表」(の一般化)から出発するだけで、確率概念の運用に有益な結果が膨大に得られることは非自明！

twitter.com/yellowshippo/s...

タグ：統計

posted at 17:26:39

#統計たまに、よく分かってなさそうな人が「哲学を使えば、科学者が思いもよらないことを前提にしていたことが明らかになる」のようなことを言っているのを見ることがあるのですが、そういう人は「思い上がった勘違い君の哲学ファン」に過ぎないです。

よくもまあそういうことを言えるものだ。

タグ：統計

posted at 17:35:41

#統計科学は専門外の人が玄人に対してそう簡単に何か言えるような世界ではないです。

言えるようになるためには、専門家にも一目置かれる程度の素養を身に付けるしかないです。

例えば、回帰直線とmajor axisを混同したり、期待値についてまともな説明をできない人には無理な世界があります。

タグ：統計

posted at 17:35:42

#統計『統計学を哲学する』の問題はむしろ著者の側が余計な思い込みを入れまくって、思い込み抜きに語れる手堅い知識(特に数学を使って得られる知識)を逃してしまっているという問題があります。

そこは謙虚に「自分は何もわかっていなかった」と言った方がよいと思います。

タグ：統計

posted at 17:37:17

TaKu @takusansu

NHK 沼にハマってきいてみた @nhk_hamatta

@sekibunnteisuu 8254.teacup.com/kakezannojunjo... の文献より
【ここから彼は教師と生徒が異なる思考の水準にいると考えた(p39)。この教師と生徒とで言葉が通じない状況は、繰り返し指摘される(van Hiele,1959,1969,1986)。】
「抽象化＜量・具体を重視」の輩と言葉が通じないのと似ています。

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posted at 17:53:48

タグ： NHK沼 SKE48 よこにゃんダンボールダンボールアート沼伊東健人北川愛乃松井愛莉高橋茂雄

／
11月10日（火）は… #ダンボールアート沼だ！
＼

#ダンボールが本物そっくりの車🚙や生き物🦐ゲームのアイテム⚔に🔥🔥

ゲストの #SKE48 #北川愛乃さんも驚きの連続だった！💪
俺も何か作ってみるか…🔥🔥

HP
www.nhk.jp/p/hamatta/ts/K...

#NHK沼
 #高橋茂雄
 #松井愛莉
 #伊東健人
 #よこにゃん pic.twitter.com/nBd06rFGIT

posted at 18:00:17

#超算数子供には大人の意図をものすごく深読みする傾向があります。

「その550gって問題に出てきてないよね？どうやって110gってわかったの？」

に「問題文には確かにありませんが、問題文を見れば110gだとすぐに分かります。そういうバカな質問を私にしないで下さい」と子供は言えないと思う。 twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ：超算数

posted at 18:02:50

#超算数分かっている子供の側は「問題文を見れば明らかなことを、どうしてこの大人は質問して来たのだろうか？どういう意図があるのだろうか？もしかして怒られるようなことをやってしまったのだろうか？」と考えるかもしれない。

フリーズしたのはそういうことかもしれない。 twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ：超算数

posted at 18:05:57

ミスたこiPad @missTakoiPad

どう考えても直感的に片方の解は確定できるような。そしたら1元方程式か？Newton法でJacobian計算する必要すらナイ。可視化して最小値探そう。あと式変形すると簡単に表現できるようになるよってブログ見つけたけど数式打ち込む気力ナシ。(*ﾉωﾉ) 日曜ずっと族サ、月曜もダメ。火曜？ #julialang

タグ： julialang

posted at 18:06:20

高三和晃 / Kazuaki Taka @takasan_san_san

#超算数子供の側がかわいそすぎる。

タグ：超算数

posted at 18:07:22

Juliaでラップトップで軽く計算するような時にちょっとforループを(OpenMP的な？)並列化したりしたいんだけど、何見たら参考になるかな

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posted at 18:36:59

Yuki Nagai @cometscome_phys

@takasan_san_san for文のかわりにmap関数で回る様にしてからそのmapをpmapにするのが一番簡単です。

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posted at 18:45:41

Yuki Nagai @cometscome_phys

@takasan_san_san これ参照。

qiita.com/cometscome_phy...

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posted at 18:47:06

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

メタメタさんや、せとともこさんも、実はそのパターンにはまっている可能性が高い。 twitter.com/sekibunnteisuu...

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posted at 19:54:13

海面が100m上がった世界線を描いてみたら ”日本のようで日本でない列島" が出現。
どこに都市ができて、どんな産業が育つんだろう？地形が険しいから国内線✈が発達する？旅行先はどこがいいかな？･･･などなど考えてるうちに秋の夜が更けていく🌔 pic.twitter.com/42QEN3FytM

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posted at 20:00:00

ちょっと拡大。

・九州から長崎群島が分離。
・大阪平野・濃尾平野・関東平野が水没。→次なる大都市圏は？
・山形盆地や北上盆地にシアトルみを感じる。
・北海道は東西に分離。

データソースはSRTM15_PLUS。堆積作用を加味して沖積平野を少し広げましたが、砂浜・砂州は再現できず。 pic.twitter.com/sMKJmItqxj

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posted at 20:05:13

BinaryProduct って FileProduct はあるけれど特定のディレクトリ以下のものをごっそりプロダクトとみなすオブジェクトってありますかね?

#Julia言語

タグ： Julia言語

posted at 20:07:33

REPLの起動だけであればコマンドパレットを

Cmd/Ctrl + shift + p で起動してJuliaのREPLを選択することでREPLを起動できますね． twitter.com/JikanBae/statu... pic.twitter.com/cNjL5x8Lv7

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posted at 20:10:55

さらに拡大。

・九州では熊本平野が栄えそう。日田盆地は入り江に。
・瀬戸内海と日本海が繋がるかも（兵庫県丹波市に標高95mの分水界がある）。
・琵琶湖畔に大都市ができそう。
・宇都宮・高崎・八王子が港湾都市に？
・千葉島でワーケーションしたい。(･ㅅ･)
・ニセコは天然の良港になるかな？ pic.twitter.com/alx5vMf5lC

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posted at 20:14:30

#統計

①ベイズ統計に「主観確率」「ベイズ主義」「内在主義」などの余計なものをくっつける。
↓
②後でそれでは困ると言い出す。
↓
③今度はベイズ統計に「外材主義」「プラグマティズム」などの余計なものをくっつける。

マッチポンプ。

⓪分布を特徴付ける値をその期待値と呼んだりする(笑) pic.twitter.com/f6yUaAgFWL

タグ：統計

posted at 20:28:23

普通に destdir/lib にコピーすればいいのかな・・・？

タグ：

posted at 20:36:13

PackageCompiler で固めて

タグ：

posted at 20:36:13

って思ったけれどGitHubActionsでOS毎のインスタンス作ってバイナリー作ればいいってことになるのかな :thinkingface:

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posted at 20:36:13

#統計添付画像

1. 『統計学を哲学する』より。Major axesを回帰直線だと主張😅

2. Galton 1886 galton.org/bib/JournalIte... から、私が引用。

3. 私によるその模造品

#Julia言語によるソースコード↓
gist.github.com/genkuroki/ff0c...

loci of {vertical, horizontal} tangential pointsがの方が回帰直線 pic.twitter.com/TeCgQXTJXa

タグ： Julia言語統計

posted at 20:54:56

Thread Reader App @threadreaderapp

@pengch0308 Hola, here is your unroll: @genkuroki: #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… threadreaderapp.com/thread/1322449... Talk to you soon. 🤖

タグ：統計

posted at 20:58:57

#統計タイポ訂正

❌外材主義→⭕️外在主義 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 20:59:13

教科指導の改善(という言葉遣いでいいのか必ずしも確信はないが)が先手の支援とtwitter.com/zubattored/sta...。特別支援教育の分野からの指摘ではあるが、とくに限定する必要はないと思う。#超算数のような先生の都合でさえなく、専門家の満足にしか資さない指導が批判さるべきなのはこういう理由もある。

タグ：超算数

posted at 21:17:12

積分定数 @sekibunnteisuu

@takusansu 量の中でも、「内包量」「一当たり量」に異様にこだわりますね。

　速度や密度を普通に理解した人であれば、ことさらにこれらを「難しい量」「長さや体積とは根本的に異なる量」とは思わないでしょう。

　数教協を信奉してしまう人って、算数や物理が得意ではなかった人が多いと推測します。

タグ：

posted at 21:19:15

積分定数 @sekibunnteisuu

@sunchanuiguru 仲松庸次氏もそうだと思う。

selfyoji.blog28.fc2.com/blog-entry-479...
＞このように、水道方式では、できればいい、とするのではなく、理解させてできるようにするということを重視しているのです。

水道方式じゃなくても、普通に考えたら長方形の面積は縦×横となるのは当たり前。

タグ：

posted at 21:23:22

積分定数 @sekibunnteisuu

@takusansu ただ分からないのは、数教協のトンデモ理論を築いたのが銀林浩などの数学者と言うこと。

　まともに数学を理解した人がなぜあんな奇妙奇天烈なものを作ってしまったんだろうか？

タグ：

posted at 21:33:17

TaKu @takusansu

@sekibunnteisuu 【まともに数学を理解した人】
まともに数学を理解していたかは疑問ですね。
銀林浩氏に関しては、数教協の強化が目的化していて、妙な世界を構築した印象を持っています。
又、数教協の基本理念は「量の追放の批判」から「量を基礎に数学を構築」なのも問題だと思っています。

タグ：

posted at 21:56:50

Massimo @Rainmaker1973

(｢・ω・)｢ｶﾞｵｰ @bicycle1885

This road in Japan was torn almost exaclty along its center line during the devastating earthquake of March 2011 bit.ly/2s1mZgS pic.twitter.com/1IDP4c98An

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posted at 22:04:44

Masa Yamamoto予測誤差が大き @mshero_y

2×32kgのダンベルとサイズ比較用の『1から始めるJuliaプログラミング』 pic.twitter.com/yawMtQYsZj

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posted at 22:10:42

御意！ twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 22:21:12

マナマの生マナマコ @chor0sK

NixOSにJuliaを走らせることができるようになった。嬉しさ。

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posted at 22:32:10

広域版。
パナマ運河、スエズ運河は天然の海峡となり通行料を取れなくなりそう。
日本版と同じく、河川の下流を嵩上げ（沖積平野）してますが精度は低いです。チベットが雪を被ってたり五大湖が干からびてるのはご愛敬。

◆参考：世界の人口の3割強、日本の人口の8割強が海抜100m以下に居住。 pic.twitter.com/7QYTCZSgJc

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posted at 22:45:24

#超算数式の意味の押しつけが、気をつけて制度を運用しないと発生してしまう、制度悪である可能性を見た。
横須賀市教育研究所編『小学校算数科用語及び記号の指導』紀要第57集横須賀、横須賀市教育研究所、1977年。
現代化の時代。用語記号は、主要な研究課題だったとも。(2)と(4)は両立が難しい。 pic.twitter.com/ZcWrlagayX

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posted at 22:49:03

#超算数 5頁。足し算の式は【合併でも添加でもさまざまな場合に形式的に活用でき、その適用範囲は無限である。この式は具体的概念のすべての主張でもある。】らしい。後半、式と具体的場面を等価とする考えに近い。もちろん、この研究は式で具体的場面を表さねばならないという考えに立っている。 pic.twitter.com/G017kn5GEb

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posted at 22:49:04

#超算数 7頁は2年生の調査結果。第1問、もっていた蜜柑から8個とったら残りが7個。最初にもっていた蜜柑の個数は？　に、15-8=7と答えると【誤答例】とされてしまう。第2問の誤答例にも同じように、教科書で習いそうな式よりも一般性の高い解答が忌避されているのが見える。4の作問は2年生には難しい。 pic.twitter.com/fEQN1W0ue0

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posted at 22:49:06

#超算数 3年生は75人を調査。4×8になる作問で、【8×4の問題】と教委が考える作問が多かったことを報告。「すいかが8こあります。4こずつきりました。すいかはいくつ。」を誤答扱いする、偏狭さをみせる。「りんごが43こありました。おとうとが11こたべるとのこりはいくつ。」というほのぼの解答も。 pic.twitter.com/4CtkdjuqBC

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posted at 22:49:08

#超算数 31頁は「研究のまとめ」。形式科学である数学における抽象的な用語記号の重要性を云々した後、算数教育では具体性を重視すると宣言。当時の指導要領から算数科の目標を引用して、用語記号を用いることの意義を指導すべきだと主張。【…式のもつ有用性は、はかりしれない】(5)はずなのに、 pic.twitter.com/rJvYdFfoLZ

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posted at 22:49:11

#超算数意義として与えられる具体的場面や【実質となる内容】が貧弱なものになりがちなのは、このタグで頻出のテーマ。

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posted at 22:49:12

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#超算数作問は算数能力以外のものも測っている可能性が高いので、やめたほうがいいとおもう。また、教師の側もすいかの作問を誤答扱いするような偏狭さと無縁ではなさそう。少なくとも低学年では、一切指導するべきではない。

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posted at 22:53:22

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

山梨県は南部町が港町に、滋賀県も琵琶湖が海抜87mなので（淡水化事業を行わなければ）内海に。
もっとも、ここまで海だらけになると都道府県の切り方もガラっと変わりそうですが🤠

twitter.com/jfuk2/status/1... pic.twitter.com/CwXQ2EGW8Z

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posted at 23:50:51

@takusansu @sekibunnteisuu 森毅は？

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posted at 23:58:37

マーキュリー２世 @uranus_2