黒木玄 Gen Kuroki
- 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。
2020年11月08日(日)
数学市民@Mathpedia運営 @Infinity_topoi
ただし、会計ソフトの関係で収益認識を「収益が振り込まれた地点」とみることにしています。実際は、5万円ほど広告収益やAmazonの収益があるので、マイナス27万くらいですかね。
タグ:
posted at 00:03:41
Fortran で学ぶ Julia ・・・?
fortran66.hatenablog.com/entry/2020/11/...
#Fortran
タグ: Fortran
posted at 00:09:11
#数楽 8乗和の公式はもっと因数分解できます。
添付画像は #Julia言語 からSymPyを使ってk乗和の公式の因数分解を表示させたものです。
ipynb
nbviewer.jupyter.org/github/genkuro...
pdf
genkuroki.github.io/documents/High...
ツイッターに普通の人が読みそうもない数式をガンガン書く人として仲間意識を感じた😊 twitter.com/sisters_phys/s... pic.twitter.com/6az4OC5bmt
posted at 00:17:19
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
#超算数
小学校の掛け算・順序固定強制を批判しても現場は変わらない。
トンデモ掛け算理論は「割り算の意味(等分除・包含除)」と結び付けて教えられている。
この「割り算の意味」が算数教育全体を呪縛している。
しかも算数教育の偉い人が勧めていて、現場は洗脳されている。
タグ: 超算数
posted at 00:23:04
Juliaでの継続行にハマって今の時間に。
式中の符号を=に揃える習慣がアダになった模様。式を不完全の状態にしないと、改行しても継続行として認識しないということですね。¥とかつけるほうが分かりやすいかなー。
(NG)
y = 1.0
+ 2.0 * x
→ y = 1.0として認識
(OK)
x = 1.0 +
2.0 * x
タグ:
posted at 00:30:44
藤井・立川本のPythonコードを一通りJuliaに移植できたので、この本でのJuliaの勉強はとりあえずひと段落としよう。CFD Juliaに戻ります。
タグ:
posted at 00:36:29
Where can I learn how to use types in Julia?
@StefanKarpinski's talk on multiple dispatch is a great starter, enjoyable even for non-Julia folks
www.youtube.com/watch?v=kc9Hws...
タグ:
posted at 00:38:04
#統計 データを尤度函数で要約してしまうと、データからどれだけの情報が失われるかについての視覚化で有名なのが
ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2...
アンスコムの例 Anscombe's quartet
モデル
y = a + bx + ε, ε~Normal(0,σ²)
の添付画像のデータに関する尤度函数は全部(ほぼ)同じになります。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/fKHznoqmPW
タグ: 統計
posted at 00:57:19
#統計 尤度函数が同じになればベイズ統計を使っても結果は同じになります。添付画像はAnscombe's quartetのベイズ回帰の予測分布のヒートマップによるプロットです(#Julia言語 のTuring.jlを使った)。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/GxAzw4clQ1
タグ: 統計
posted at 01:00:44
#統計 例えば、薄青のドットのデータのプロットを省略して、ヒートマップのベイズ回帰の結果だけを示すと、すべて同じになるので、データを不適切なモデルで回帰したことがわからなくなってしまいます。 pic.twitter.com/jmOeHY1Dzv
タグ: 統計
posted at 01:07:05
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
掛け順はいつ頃から「割り算の意味(等分除・包含除)」と結びつけて、教えるようになったのだろう?
#算数教育の歴史
タグ: 算数教育の歴史
posted at 01:24:40
#統計 添付動画は
www.autodesk.com/research/publi...
Same Stats, Different Graphs: Generating Datasets with Varied Appearance and Identical Statistics through Simulated Annealing
より。この記事では同じ要約統計量を持つ異なるデータを作る方法が解説されています。 pic.twitter.com/8yYWzEiUuK
タグ: 統計
posted at 01:37:24
#統計 添付動画は
www.autodesk.com/research/publi...
Same Stats, Different Graphs: Generating Datasets with Varied Appearance and Identical Statistics through Simulated Annealing
より。
box-plot (箱ひげ図)にすると区別がつかなくなる異なるデータを示してくれています。
箱ひげ図は怖い。 pic.twitter.com/0OIOsZ9Ft1
タグ: 統計
posted at 01:38:50
#統計 補足: リンク先の例では、平面上のサンプルの平均と分散共分散行列を同じに保っている。多変量正規分布モデルの尤度はサンプルの平均と分散共分散行列だけで決まるので、動画中のデータに対する尤度函数は全部同じになる。
データとモデルの尤度函数による要約はこういう類のものになります。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 01:53:24
Richard Dawkins @RichardDawkins
Nice that Fox News is finally reporting facts. Let’s hope they keep it up and that the era of fake news is ending, now that the Great Liar in Chief will soon be out on his ear.
www.foxnews.com/politics/biden...
タグ:
posted at 02:10:52
#統計 box plotに代わる様々なグラフの描き方については、以下のリンク先のスレッドが面白いです。 twitter.com/t_weissgerber/...
タグ: 統計
posted at 02:17:43
#統計 文脈がよくわかりませんが、『統計学を哲学する』のように【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】(笑)と説明している本に関係した文脈で、「AICの導出に尤度原理を使っている」と言う人がいたら、自信を持っておバカさん扱いしないとまずいです。 twitter.com/stattan/status... pic.twitter.com/I9ceCFCJCR
タグ: 統計
posted at 02:31:27
非公開
タグ:
posted at xx:xx:xx
#Julia言語 複数行の式をJuliaで使う場合には、Juliaのパーサーについてよく理解していないとはまりますよね。私の結論は、
改行位置を自由に選びたい場合には括弧で囲む!
あと、式中の10や2の型は自動的にプロモート(昇格)するので、10.0や2.0と書く必要はない(書かない方がよい)。 twitter.com/waku2011/statu... pic.twitter.com/cA1xFpqfoW
タグ: Julia言語
posted at 03:03:42
#Julia言語 より正確に言えば、ユーザー側に自動的に型がプロモート(昇格)しているように見えるように、Base.:+やBase.:*達が定義されているということです。
リポジトリで promote を検索するといいかも。
github.com/JuliaLang/juli...
タグ: Julia言語
posted at 03:13:07
@OokuboTact @takusansu 遠山啓、森毅、銀林浩は、数学は普通に理解しているでしょう。
「算数・数学教育」となったとたん、おかしなモードに入ってしまうのだと思う。
全員鬼籍に入ってしまったので不可能だが、「あなた方自身は、数教協が提唱するようなプロセスで数学を理解してきましたか?」と聞きたい。
タグ:
posted at 07:19:48
@OokuboTact @takusansu 彼らは数学ができる人たちだから、できない子の気持ち・思考は推測するしかない。それで、頓珍漢な推測をして、おかしな理論を作り上げたのかな?
それでいったん理論が作られると、「数学が得意なあなたにはわからないでしょうが、求残と求差は子供にとっては全く異なるのです。」となってしまう
タグ:
posted at 07:23:21
プログラミング言語「Julia」の導入方法です。
Juliaの導入と実行方法〜計算と速度に優れたプログラミング言語を使おう〜 se.miyabikno-jobs.com/julia-introduc...
タグ:
posted at 08:04:41
【 #竜王戦 七番勝負第3局】
#豊島将之 竜王 VS #羽生善治 九段
第33期竜王戦第3局が、11月7・8日(土・日)に京都市「総本山仁和寺」にて行われます。
この模様は、竜王戦中継サイト、将棋プレミアム、ABEMA、日本将棋連盟ライブ中継にてご覧いただけます。
buff.ly/2JBIv9D
posted at 08:55:00
バイデンでは癒せない米国の分断とハイパーバトルサイボーグ達|畠山勝太/サルタック @ShotaHatakeyama #note note.com/shota_hatakeya...
タグ: note
posted at 09:27:05
It's not every day you see a 98 commit, 405-comment PR merged; congrats Ronan for all the effort and endurance with such a massive change and so much review! #julialang #DataFames github.com/JuliaData/Data...
posted at 09:43:48
Added object avoidance functionality
#JuliaLang pic.twitter.com/lUgJb4FI9K
タグ: JuliaLang
posted at 10:33:54
#統計 しかもそういう本が、統計学における基本概念を誤解し、不適切に解説したりしていると、その害は非常に大きくなる可能性があります。
【確率変数が持つ分布を特徴付ける値を、その期待値~という】(p.31)はひどすぎ。
「確率分布を特徴付けるパラメータ」という言い方は統計学では頻出。 pic.twitter.com/n7EctmRxHk
タグ: 統計
posted at 10:40:41
#統計 データの分散共分散行列から計算される楕円の長軸と回帰直線が異なることは、統計学入門の段階でよく注意されることです。初心者が誤解しがちなので、解説側は警告しておきたくなるわけです。
『統計学を哲学する』p.17ではもろに楕円の長軸を回帰直線扱いしています。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/I3ahtaadgA
タグ: 統計
posted at 10:47:45
#統計 尤度函数は【実際のデータの生成プロセス】と比較できるものではありません。それと比較するべきものは、パラメータ付きの確率分布p(y|θ)の方です。
下の方の青下線部分では、【尤度関数】を【実際のデータの生成プロセス】と比較するべきもの扱い。これはひどい。 pic.twitter.com/FgAK9YSMjD
タグ: 統計
posted at 11:09:35
#統計 これが一ヶ所だけなら筆が滑っただけともみなせるのですが、実際にはそうではない。
p.61【確率分布/確率種】
p.83【確率種/分布族】【確率種/尤度関数】【確率種/尤度関数】
とある。【確率分布】や【分布族】と【尤度関数】は全然違うものなので注意深く区別しないと確実に誤解します。 pic.twitter.com/McGz1LGO69
タグ: 統計
posted at 11:23:27
#統計 初心者にとってこういうスタイルはありがちなのかなという印象は、回帰モデルの説明の仕方を見ても強化されます。
【y=β₁x₁+ε, ε~N(μ₁,σ₁²)】
【誤差項εが平均μ】‼️
というスタイルを採用している。悪いけどこれには結構受けました🤣 普通は、残差項εは平均0とします。 pic.twitter.com/OLddd7Jau4
タグ: 統計
posted at 11:40:33
Oh hey, #julialang is officially apart of the apache/arrow project! #arrow #data github.com/apache/arrow/p...
posted at 12:13:48
#統計 #数楽 #Julia言語
左右非対称な分布でも中心極限定理を数値的に確認すると楽しめます。
添付画像は標準正規分布に5%だけ外れ値になる分布を混ぜた分布の場合。n=200でも十分に中心極限定理が効いてきていない。
一部に極端な例外を含むというようなケースは要注意。
gist.github.com/genkuroki/d58c... twitter.com/chor0sk/status... pic.twitter.com/Jbq8wjKSD9
posted at 12:22:25
#Julia言語 #統計 中心極限定理がなかなか効いて来ない分布の密度函数のグラフ。右側の小さな山が中心極限定理に強烈なパンチのラッシュを浴びせかけている。 pic.twitter.com/Lp4cO8q8jw
posted at 12:30:54
#Julia言語 #統計 その手の分布で生成されているデータに、正規分布モデルを使った母平均の信頼区間の計算法を適用すると、信頼できない信頼区間が得られます。
この場合は、サンプルサイズを大きくしないと一部の例外の効果を正しく計測できないという当たり前の話。
nbviewer.jupyter.org/github/genkuro... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/exglSb3Ova
posted at 12:46:08
@quinn_jacobd @wesmckinn Congratulations! It's an amazing feat that you have achieved, having ticked so many boxes in what's supported!
タグ:
posted at 13:21:24
#統計 ごめんなさい。リンクをはるのに失敗していた。
尤度について理解したい人が読むと楽しめる赤池弘次さんによる1980年の論説は以下で読めます。
ismrepo.ism.ac.jp/index.php?acti...
統計的推論のパラダイムの変遷について
www.jstage.jst.go.jp/article/butsur...
エントロピーとモデルの尤度
添付画像は後者より😅 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/anzDkmNtGL
タグ: 統計
posted at 13:30:55
#統計 論説の読み方のヒント
Kullback-Leibler情報量入門では「より一般的なdivergenceの特別な場合」というスタイルの不鮮明な解説を読むよりも、赤池弘次さんの論説
www.jstage.jst.go.jp/article/butsur...
エントロピーとモデルの尤度
のp.610の右半分のスタイルで理解しておくのが良いと思います。続く
タグ: 統計
posted at 13:39:28
@shoyugi @OokuboTact @takusansu この数教協の人は典型例。理解なんかしないで算数・数学を暗記でやり過ごしたのでしょう。
で、今度はみょうちくりんな考えに嵌ってしまっている。
まともに理解していたら、場面を認識することと、増加と合併を区別することは別、後者はそもそも不可能でナンセンスだと分かるはず。 pic.twitter.com/AX0MCUPEfq
タグ:
posted at 13:45:25
@shoyugi @OokuboTact @takusansu ステラキッズ@stellakids さんも数教協にかかわっているようだ。2人の主張はよく似ている。
「掛け算の順序や増加と合併はナンセンス」と言っているのを、「理解なんかどうでもいい」と解釈してしまっている。
数学ができる人が「理解なんかどうでもいい」などと言うはずないのに。 pic.twitter.com/jOVMAt7PVx
タグ:
posted at 13:51:41
@shoyugi @OokuboTact @takusansu @stellakids 自分自身が数学をちゃんと理解していないから、「数学を理解する」というのがどういう状態なのかが分からないのでしょう。
数学を理解していれば、掛け算の順序や増加と合併はナンセンスだと分かるはず。
この2人は理解していないから、おかしな認識になってしまうのでしょう。
タグ:
posted at 13:53:37
aerを動かせる形にするのにtranspile&assembleが必須っぽい割にこの二つが遅くてqiskit aerがちょっとかわいそうだから、C++でもjuliaでも何でもいいからqiskit terraをpython以外で書くか、qiskit.QuantumCircuitからAerBackend専用の迂回ルートを作った方がいいんじゃないのという気持ちになっている
タグ:
posted at 13:58:18
@shoyugi @OokuboTact @takusansu @stellakids @Bff9hc0TgqmqiGB ←このアカウント、凍結されたみたい。
参考資料
twitter.com/search?q=Bff9h...
タグ:
posted at 13:59:05
#統計 もう1つの論説
ismrepo.ism.ac.jp/index.php?acti...
統計的推論のパラダイムの変遷について
赤池弘次 (1980)
の少なくとも第3~5節は(ベイズ統計外での)尤度の使い方に関する話だとみなせます。
タグ: 統計
posted at 14:04:12
非公開
タグ:
posted at xx:xx:xx
非公開
タグ:
posted at xx:xx:xx
#統計 ismrepo.ism.ac.jp/index.php?acti... におけるその次の第4節「カイ二乗検定」の節は本質的に最尤法に関する Wilks' theorem の話とみなせます。
数理統計学ではよく知られている結果なのですが、知らない人は検索して勉強しておくとよいです↓
www.google.com/search?q=Wilks...
タグ: 統計
posted at 14:25:18
Mono repoはJuliaのエコシステムと相性が悪いという話までは眺めてたけど、統合出来たのかな。 twitter.com/quinn_jacobd/s...
タグ:
posted at 14:40:14
アイソパラメトリック要素でヤコビ行列に丸め誤差が乗る。
対角成分と比較して10^-15~10^-19程度の誤差であるため、通常の解析では問題にならないが、高レベルの応力が生じたときにNewton法が収束しない原因になる。
hmm...
タグ:
posted at 15:54:44
#統計 Wilks' theoremのコンピュータによる数値的確認が、中心極限定理の場合よりちょっとだけ面倒になる程度の手間でできることを示すために #Julia言語 でのサンプルコードを作って来ました。べた書きの最も素朴なやつ!
gist.github.com/genkuroki/6667...
posted at 16:08:49
言いたいことの真反対を言うのでは、京都的にはダメです。本筋からずれたところをほめるのです。ほめているように聞こえるけど単語単位で分析するとほめ言葉が一言も入っていない表現ができたら、なお良い。
タグ:
posted at 16:11:20
#統計 添付画像は、サイズnのサンプルを標準正規分布 Normal() で生成して、帰無仮説のモデル化を標準正規分布(パラメータ数0)とし、対立仮説のモデル化を正規分布モデル(パラメータ数2)にした場合。
nを大きくすると、自由度2-0=2のχ²分布による近似が正確になって行く。 pic.twitter.com/E4MwW02sAL
タグ: 統計
posted at 16:12:12
#統計 標準正規分布Normal(0, 1)でサンプルを生成し、帰無仮説のモデル化を分散を1に固定した正規分布モデルNormal(μ, 1)(パラメータ数1)にし、対立仮説のモデル化を正規分布モデル(パラメータ数2)にした場合。
最大尤度の比の対数の2倍の分布が、自由度2-1=1のχ²分布でよく近似されている。 pic.twitter.com/mF6tYFINl3
タグ: 統計
posted at 16:15:29
#統計 2次元の多変量標準正規分布(平均(0,0)、分散共分散行列は単位行列)でサンプルを生成して、帰無仮説のモデル化を2次元の多変量標準正規分布モデル(パラメータ数0)とし、対立仮説のモデル化を2次元の多変量正規分布モデル(パラメータ数5)にした場合。
自由度5-0=5のχ²分布でよく近似されている。 pic.twitter.com/TqmJHygFYs
タグ: 統計
posted at 16:19:30
#統計
①帰無仮説のモデル化に含まれる確率分布でサイズnのサンプル(乱数)を生成する。
②帰無仮説と対立仮説の最大尤度の対数を計算し、後者から前者を引いた値の2倍を計算して記録に残す。
③その値達のヒストグラムとχ²分布のプロットを重ねて表示。
サンプルコード↓
gist.github.com/genkuroki/6667...
タグ: 統計
posted at 16:26:36
dsqrt(3.0d0)/3.0d0= 0.57735026918962584
1.0d0/dsqrt(3.0d0)= 0.57735026918962573
wolfram alpha先生によると、どちらも
0.57735026918962576
なんぞこれ
タグ:
posted at 16:33:45
逆です。
dsqrt(3.0d0)/3.0d0= 0.57735026918962573
1.0d0/dsqrt(3.0d0)= 0.57735026918962584
また、real128で計算してdoubleに戻すと
dsqrt(3.0d0)/3.0d0= 0.57735026918962573
1.0d0/dsqrt(3.0d0)= 0.57735026918962579
と真値に近づきます。そこで、最も精度の出る方法で書き直します。
タグ:
posted at 16:41:18
BMとして、8節点アイソパラメトリック要素を1要素使ってヤコビ行列を計算しました。
x,y,zともに(-1,1)で要素を切りました。ヤコビ行列は単位行列に成るはず。
1/√3を1.0d0/dsqrt(3.0d0)として実装した場合、単位行列にならない。(誤り)
1/√3をdsqrt(3.0d0)/3.0d0として実装した場合、誤差が消失
タグ:
posted at 16:44:38
@TOMOQ8192 このアニメーションは、julia集合です。パラメータをちょっと動かしてアニメーションにしています。
この原理をつかむといろいろなアニメーションが、できます。是非! twitter.com/alytile/status...
タグ:
posted at 17:14:28
#統計 その確率は
df = 1 ⇒ 15.2%
df = 2 ⇒ 13.5%
…
で仮説検定で使われる通常の有意水準より高いです。
仮説検定ではこの確率を有意水準として先に与えており、AICによるモデル選択では複数のモデルを平等に扱うのでそうしない。 pic.twitter.com/QRIlKuKpcN
タグ: 統計
posted at 17:16:38
#統計 私のツイログを「お墨付き」で検索すると、口癖のように「統計学はお墨付きを得るための道具ではない」と言っている。
twilog.org/genkuroki/sear...
しかし、『統計学を哲学する』の著者によれば、統計学は【「お墨付き」を与える主要な方法論】(p.7)らしい。
教育的に極めて有害に見えた。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/ZKEQpuuWBG
タグ: 統計
posted at 17:44:39
(√3)/3と1/(√3)の計算精度の違いが問題になってしまうのかあ。倍精度の限界ギリギリで戦ってる感。√(1/3)だとどうなんだろ。 twitter.com/soyengine/stat...
タグ:
posted at 17:45:53
3を2にしたらどうなる? 多分(√2)/2と√(1/2)は完全精度(2進数の特殊性)、1/(√2)はやってみないと分からない。じゃあ5なら? なんか規則性あるのかな (なさそう) 。
タグ:
posted at 17:50:35
#統計 余談:Wilks' theoremの「近似的に従うχ²分布の自由度は包含関係にあるパラメータ空間の次元の差になる」というシンプルな結果を使えば、r×cの分割表の独立性検定での自由度が(r-1)(c-1)になることもすぐに出ます。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
タグ: 統計
posted at 19:09:00
#統計 余談:「自由度」を包含関係にあるパラメータ空間の次元の差(所謂「余次元」(codimension))と考えると良いことについては、私以外にも言っています。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 19:16:56
非公開
タグ:
posted at xx:xx:xx
@junmurot #統計 具体的に詳しく説明して頂けないとどういう意味のコメントなのか理解できません。
関連しそうな話題↓
偽陽性・偽陰性・感度・特異度について「ベイズ統計」の話で語ることは相当にひどい行為でしょう。「主観確率」の話題以前の問題です。
その辺に関する医学部での教育も相当にひどい。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 20:00:26
非公開
タグ:
posted at xx:xx:xx
数学市民@Mathpedia運営 @Infinity_topoi
@hico_game1225 凄いですね。あなたの事はよく知りませんが、僕の周りには厳しい家庭環境で、大学にも進学できず良い職につけず、不安定な労働を強いられている友人もいます。その人たちは努力や工夫が足りなかったのでしょうか。
タグ:
posted at 20:12:05
@genkuroki たしかにひどい教育で育ったひどい医者なんですが(笑)。臨床推論もそれぞれが実際の経験のなかで学びます。患者の病歴、症状による推論の出発点はまさにあてずっぽうの「主観的な信念の度合」で、検査結果のLHRでより確からしくしていく。ベイズ理論はそんななきら再発見されたのかと思った次第です。
タグ:
posted at 20:13:12
#統計 【Earman, 1992, pp.144-149】に何が書いてあるのか?
【分布族が対象を十全にモデル化】していなくても【ある弱い前提さえおけば、ベイズ流の更新プロセスは最終的に真理へと到達しうる】(p.83)とは書かれておらず、分布族と無関係にサイズ∞のデータによる真理到達の話が書かれていると予想。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/I6OtuafLex
タグ: 統計
posted at 20:25:03
#統計 【分布族が対象を十全にモデル化】していなくても【ある弱い前提さえおけば、ベイズ流の更新プロセスは最終的に真理へと到達しうる】(p.83)は極めて驚くべき主張で、分布族のモデルを使ったベイズ更新によって到達可能なのはそのモデルで実現可能な最良の結果に過ぎません。 pic.twitter.com/xO1WTHtlFP
タグ: 統計
posted at 20:27:43
#統計 最も簡単な場合として、未知の分布q(y)の無限に長い独立試行の結果Y_1, Y_2, Y_3, … (無限サイズのサンプル)が得られれば、未知の分布q(y)が未知ではなくなります。これは【分布族】ともベイズ 統計とも無関係。
Earman, 1992, pp.144-149を確認した人がいたら解説をお願いします。 pic.twitter.com/nmoEg7ZJco
タグ: 統計
posted at 20:31:28
#統計 言うまでもないことですが、【分布族が対象を十全にモデル化】していなくても【ある弱い前提さえおけば、ベイズ流の更新プロセスは最終的に真理へと到達しうる】(p.83)は極めて驚くべき主張の「驚くべき主張」の意味は「驚くほどデタラメで非常識な主張」という意味です。 pic.twitter.com/Ef6B2SeClr
タグ: 統計
posted at 20:33:57
@junmurot #統計 偽陽性・偽陰性・感度・特異度について「ベイズ統計」で語ることについてコメントして来たという私の推測は正しかったということでしょうか?
この発言の後にリプライを切って続きを書きます。
twitter.com/junmurot/statu...
タグ: 統計
posted at 20:38:02
#統計 実際、とある小学生に、確率は割合と同じ意味だと思ってよいというような説明とともみ、関連の大学入試問題もやらせてみたら普通に解けました。
具体的には以下のリンク先の問題です。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 20:44:18
#統計 「A町の住人が胃ガンである確率は0.8%である」がすでに十分に確認された数値でなくて、どんぶり勘定の主観的推定値だったとしても、この事前確率はよくあるベイズ統計の応用場面のそれとは本質的に違っています。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/gXnRpv5rSp
タグ: 統計
posted at 20:49:18
#統計 現実にはすでに確定済みであるはずのものに関する確率分布は現実での対応物を見つけようがない。
それに対して、「A町の住人が胃ガンである確率は0.8%である」という事前確率の想定は現実に関する想定になっています。
質が全然違っているのです。 pic.twitter.com/cNNZwIm9Lm
タグ: 統計
posted at 21:04:03
#統計 i.i.d.のベイズ 統計について数式を使った正確な定式化を行えば、さらにそれらの違いを際立たせることができるのですが、控えます。
小学生でも解ける胃ガン検診の問題が易しいのは、通常のベイズ統計の場合と違って、単に正しい割合を計算するだけだからです。易しさが段違い! pic.twitter.com/0RLWZARxCA
タグ: 統計
posted at 21:07:42
#統計
偽陽性・偽陰性・感度・特異度の計算はそれらの用語を出さなければ、小学生レベルの計算問題にすぎません。
そういう話題についてわざわざ「ベイズの定理」を使って教えているせいで、小学生でも直観的に処理できることを大人ができなくなるのです。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 21:11:21
数学市民@Mathpedia運営 @Infinity_topoi
この手の話って、個人としてどうあるべきかと社会としてどうあるべきかという目線が混同しがちで、個人としては「創意工夫してとにかく頑張れ」は当然なんすよ。問題は社会として「経済格差等で同じ地点に到達するのに必要な努力量に大差がつくのはゲームバランス的にどうなの?」という議論であって。
タグ:
posted at 21:25:49
#統計 小学生にはもちろん「信念の更新」の類の話は一切していない。「ベイズの定理」についても何も言っていない。確率という言葉を大まかに割合の意味だと思って良いことだけは教えた。あと既約分数は約分すれば作れるとも教えたはず(笑)
それだけで添付画像の問題を小学生が解けました。 pic.twitter.com/2B0tRYvTeg
タグ: 統計
posted at 21:30:41
数学市民@Mathpedia運営 @Infinity_topoi
「この世界は資本主義社会ですから。嫌なら共産主義国にでも行けば?」と吐き捨てる人に「Mathpediaの運営がこんな思想を持っているとは幻滅したわ」みたいなことを言われてブロックされたのだが、冷静に考えて自己責任論者がMathpediaみたいな儲かりもしない半公益事業なんてやるわけないだろ。。
タグ:
posted at 21:38:51
#統計 大学での医学教育の一環として、びっくりするほど分かりにくくて、不適切だと思われる教え方がされている事例については以下のリンク先で紹介しました。
大体において不適切な解説では、ベイズであることが疑わしい肖像画がベイズの肖像画として引用されている(笑) twitter.com/genkuroki/stat...
タグ: 統計
posted at 21:40:00
非公開
タグ:
posted at xx:xx:xx
非公開
タグ:
posted at xx:xx:xx
非公開
タグ:
posted at xx:xx:xx
新着の本ピックアップ(openBDに感謝 @new_book_openbd
書名:基礎から学ぶJulia ~基本文法からデータサイエンスまで~
著者:石井一夫/著
出版者:(株)エスシーシー(SCC)
出版年月:20210126
ISBN:9784886470225
www.amazon.co.jp/dp/488647022X/
タグ:
posted at 22:48:12
超算数案件や、漢字の異常な採点など、小学校の成績評価は担任の裁量が大きいため客観的に比較することはできないと考えます。
小学校の調査書(内申書)を点数化して入試に使ってはならないと改めて強く感じています。
タグ:
posted at 22:57:56
台車型倒立振子をPIDで制御するの、もしかして難しい?(目的の角度、目的の位置まで移動)未だにシミュレーションがうまくできない。
今日はjuliaのplotsを上手く使えるようになったり、後輩を甘やかしてデレさせたりした。エグいくらい可愛い()
タグ:
posted at 23:43:18