黒木玄 Gen Kuroki
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2021年01月31日(日)
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
＃超算数
算数教育について調べていて、よく思うことは、
「中学の教師は算数教育に怒りとか苛立ちを感じて、文句を言ったりしないのかなあ？」ということ。
算数では小学校でしか通じないローカル・ルールがたくさんあって、それを中学で是正しないといけない。
twitter.com/OokuboTact/sta...
タグ： 超算数
posted at 23:57:22
宮原篤 6th「小児科医ママとパパのやさ @atsushimiyahara
一応書いて置くけど、進藤奈邦子先生は新型インフルエンザやエボラウイルスで活躍してくれた方ですよ。
タグ：
posted at 23:51:44
宮原篤 6th「小児科医ママとパパのやさ @atsushimiyahara
内容見ればわかるけど、ワクチンを貶める話ではなく、ワクチンを接種しても収束するまでは個人レベルでも感染対策を怠らないことが大事という話。進藤先生への冒涜ではないか？
「ワクチン打っても収束疑問」 WHO日本人職員に聞く：朝日新聞デジタル www.asahi.com/articles/ASP1X... #新型コロナウイルス
タグ： 新型コロナウイルス
posted at 23:49:18
Juliaでのパッケージ開発 + 公式パッケージ化までを書きました。ページが崩れてますが知らないです
#Julia言語
abap34.github.io/my-website/jul...
タグ： Julia言語
posted at 23:12:38
Rでのコマンドラインで使えるテキストベースのプロットパッケージ、txtplot。cran.r-project.org/web/packages/t...
#rstats
使用例： pic.twitter.com/xYHpCvH5oa
タグ： rstats
posted at 22:39:12
機械学習案件だと、Python, C++, R言語あたりは同様の処理を相互に書けると便利だけど、まぁ、最初はこの画像のとおりになる。というか私もなった(´・ω・｀)
Pythonをオススメするのは、何よりも学習コストの低さ。
C++はしんどい、Rは独特な記述方法があるから特殊。ただ、今からなJulia良さそう。 twitter.com/neworder2000/s...
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posted at 21:49:38
@itigithicket 【それはもう終わってるけど】
その通りです。
#掛算 の順序守れ派は、
「2×3 でも 3×2 でもどっちでも良い」
という主張を
「3個ずつ2人に と 2個ずつ3人に が同じ」
という主張と勘違いすることがあります。
twitter.com/hRmu39tHiYEvJ6...
タグ： 掛算
posted at 21:17:58
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
JupyterLab でも動いた (v2/v3)
めっちゃ嬉しい.
#Julia言語 pic.twitter.com/1kbcviPDZa
タグ： Julia言語
posted at 21:16:26
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
#駆け出しあざらしを飼い主が応援する会
#Julia言語
JSServe.jl のサンプルコードを動かす．
github.com/SimonDanisch/J... pic.twitter.com/ocLvJ2OAiI
タグ： Julia言語 駆け出しあざらしを飼い主が応援する会
posted at 21:09:26
記事を書きました。
渡辺明王将（36）飛車の華麗な大転回を決め一気３連勝 永瀬拓矢挑戦者（28）をカド番に追い込む(松本博文) - Y!ニュース news.yahoo.co.jp/byline/matsumo...
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posted at 21:01:30
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@genkuroki ＃超算数
小4で面積を学ぶときに、再び、長方形と正方形の「区別」を念押しされましたね… twitter.com/vecchio_ciao/s...
タグ： 超算数
posted at 19:42:47
@tsatie 「通底するコンセプト」も公式ドキュメントを見れば結構分かります。例えば
docs.julialang.org/en/v1/manual/s...
Style Guide
の
docs.julialang.org/en/v1/manual/s...
Write functions with argument ordering similar to Julia Base
を見れば、どういう函数が最初から定義されている確率が高いかなんとなく分かります。
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posted at 19:38:09
@tsatie #Julia言語
①逆正弦法則を数値的に確認
②長さ1000のランダムウォークを200本プロット
③3次元のランダムウォーク
④円周上の一様分布のx軸への射影が逆正弦分布に一致することの数値的確認
公式ドキュメントも内容を使えばこの手の仕事は全部数行でできます。
gist.github.com/genkuroki/5fa6... pic.twitter.com/QVe6ntGRaP
タグ： Julia言語
posted at 19:19:00
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高等教育においても、統計学における「尤度」(ゆうど)は元の英語ではlikelihoodなので「もっともらしさ」という意味になる、のような日常用語的な意味に引き摺られたデタラメな説明がまかり通っています。
こういうのは全部、悪しきチョー算数的な教え方とみなしていかないとまずいです。
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posted at 16:59:33
これはめっちゃ思う。そして図表を描かない原因は「問題用紙に余白が少なすぎる」ことだと思ってる。理想としては、A4サイズの冊子の各ページに1題ずつ問題と解答欄を印刷し、残りの大量の余白を使って図や筆算など何でも自由に書けるような出題形式が望ましいと思う。印刷コストぐらい払って欲しい twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 16:58:28
項が1つもない0や項がちょうど1つの単項式は現代的な用語法では多項式の特別な場合です。
中学生が混乱するかもしれないと気を使って、多項式の定義の中に項の個数が2つ以上という条件を入れたりすると、中学校数学がチョー算数化してしまう。(実際にそうなっている。)
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posted at 16:56:34
日常用語的意味と算数的意味の違いについて、子供は理解できないだろうと勝手に決めつけて、曖昧に誤魔化すために非常識な新ルールを作ろうとするから、チョー算数のような邪悪なものが出来上がって、伝統になり、流通してしまうのです。
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posted at 16:54:16
日常用語的意味と算数的意味が違う場合は幾らでもあります。
例えば、「今まで以上に努力するべきだ」と言われたときに、「以上」を「大きいまたは等しい」の意味だと解釈して、「今までと同じ程度努力すれば十分である」と普通は解釈しません。
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posted at 16:52:15
【長方形の定義に「異なる2つの長さ」を加えるべき】というもろにチョー算数的な非常識新ルールを作成する案がTLを流れて行ったような気がする。
日常用語的意味は算数内でそのまま通用しないという事実を正直に子供にも教えた方がよいです。
「ちょーほーけー」「せーほーけー」という感覚でよい。
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posted at 16:47:50
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ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
@abap34 これでキュ？
docs.julialang.org/en/v1/stdlib/T...
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posted at 16:22:23
放射能デマで議員になって、国会では反ワクチン側の立場で質問していた。そういう人を支持する人達を私は怖い。
山本太郎氏の支持者達は正義が何であるかについて根本的に誤解しているのだと思う。
私の大雑把な見積もりでは経済問題と反ワクチンが殺す人数のオーダーは同じ程度。 twitter.com/kikumaco/statu...
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posted at 15:46:44
教科書の長方形と正方形の定義集
小2の子にとっても理解可能に書かれているので、正方形が長方形の特別な場合であることをすぐに理解可能。
日常生活で得た曖昧な感覚を正確な論理で上書きしてあげることは算数教育の重要な役割の1つだと思います。
逆に正しい考えをチョー算数で上書きしちゃダメ。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/JQRE6SkXXz
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posted at 15:41:00
山本太郎は自分が流した放射能デマの責任を取っていない。反ワクチンデマの責任も取っていない。こういう人間を議員にしてはいけないし、太郎がやっている限り、れいわ新選組は支持しない
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posted at 15:39:50
十分に丁寧に説明すれば子供にも理解してもらえることを、曖昧に済ませようとして、結果的に非常識・非論理的・不合理なチョー算数ルールを作ってそれを子供の心の中に注入する教え方になっている。
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posted at 15:32:57
算数の教科書を精査すると、正確さと分かりやすさの両方を実現している素晴らしい説明に出会って感心するのですが、せっかくのそのような説明を無駄にするようなやり方もされていて呆れます。
多分、子供を何も理解できない馬鹿だとみなしているのだと思う。
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posted at 15:31:03
【長方形と正方形を別の図形と考えさせるとよい。そのとき、長方形と正方形を全く別のものということは強調しない方が望ましい】
久々に読んだけど、笑ってしまった。
小2の算数教科書での長方形と正方形の定義は正確でわかりやすく、正方形が長方形の特別な場合であることを小2の子も理解できます。 twitter.com/sekibunnteisuu...
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posted at 15:27:46
JuliaのSABRユーティリティ、リリースした
prs-watch/Sabermetrics.jl: Julia package for Calculate Baseball Stats. : github.com/prs-watch/Sabe...
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posted at 15:20:46
例えば、JuliaでのDifferentialEquations.jl (これは巨大なパッケージです)で、自動微分やGPUの利用などの特別な専門家にしか書けそうもない他のパッケージがどのように利用されているかを調べてみると良いと思う。
「静的型付け+静的事前コンパイル」とは全然違う世界が広がっています。
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posted at 15:20:19
単に「新たに得られる利点もあるが、失われることや、別の複雑さが導入される」といういつものシンプルで穏健な話題に過ぎないのに、カルトの信者達は偏狭な教義に殉じるために過激な意見を捨てることができない。
静的型チェックがなくても大して問題にならないことを理解できない。
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posted at 15:16:18
「静的型付けによる厳密な型チェック教」という悪質なカルトは、Rubyの普及によって可視化されたと思うのですが、Juliaという新参者の登場によってさらに悪質さがさらに目立つようになった。
Juliaの開発者達は定期的にツイッターなどで「静的型付けによる厳密な型チェック教」の問題を指摘している。
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posted at 15:11:29
たぶん、string(x::Foo) のような函数が定義できれば、静的型チェック+事前コンパイルの組み合わせでも常に困らないと誤解する人が多いのではないかと思われる。
静的型チェック+事前コンパイル
実行直前に型が確定+実行直前コンパイル
では利点と欠点が全然違う。
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posted at 15:05:48
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
Juliaで精度保証付き数値計算 taklab-blog.blogspot.com/2021/01/rigoro...
タグ：
posted at 14:36:22
前もってすべてをコンパイルしておき、実行時にダイナミックにコンパイルしたりしないのであれば、静的型付けと厳密な型チェックは便利かもしれないが、実行直前まで引数の型が分からない場合にも対応したい場合には無理な話になると思います。
どんなものにも利点と欠点がある。
タグ：
posted at 14:04:31
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
See also my gist
gist.github.com/terasakisatosh...
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posted at 14:02:49
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
#JuliaLang
#Julia言語
You can write scripts for Genie.jl on Jupyter Notebook.
Here is an example:
```julia
using Genie; up()
route("/hello") do
"Welcome to Genie!"
end
HTML("""
<iframe src="localhost:8000/hello" width="800" height="100"></iframe>
""")
``` pic.twitter.com/lvjzEaJzr1
posted at 14:01:20
km/h→m/sの換算は中学校の理科の教科書にも書いてあるんだけど，いきなり大学1年生に与えると間違えるの続出．紙の隅っこに「はじき」が書いてあったりする．コレを化学に応用()した「モルグリコ」っていうのがあるんだけど，ソレを使ってモル計算間違えてる者もいる．現場からは，以上です．
タグ：
posted at 13:24:14
#統計 訂正
❌これに10万円×8をかけた値
⭕️これに10万円/8をかけた値
1ゲームごとに1万円程度動くギャンブルになりそうですね。
まあ、この手のギャンブルで最尤法を使い人は負け組。
最尤法で私と勝負したい人は是非とも連絡してください(笑) twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 12:58:47
#統計 この手のギャンブルにおいて推定値pを決める側の戦略として最尤法は最適ではありません。
このギャンブルを自分で分析した人は、「事前分布を使う推定法は事前分布に主観が入るので合理的ではない」という考え方がひどく間違っていることを実感できると思います。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/SkzM7QgNA3
タグ： 統計
posted at 12:34:05
#統計 動画は、私が事前分布Beta(a,a)のベイズ法で推定値pを作った場合の 2√n |p - q| = 8 |p - q| の期待値の期待値です。これに10万円×8をかけた値が私があなたに支払う罰金の期待値になります。
事前分布を決めるaの値によって罰金の期待値がこのように変わります↓ pic.twitter.com/9gEYNcjer8
タグ： 統計
posted at 12:16:08
#統計
①あなたは秘密の成功確率qの値をコンピュータに入力する。
②コンピュータは確率qで1に確率1-qで0となる値が1または0の乱数を16個生成して私に公開する。
③私は未知のqの値の推定値pを作ってコンピュータに入力する。
④コンピュータは私があなたに|p-q|×10万円支払えと表示する。 pic.twitter.com/3IAxwMcfxv
タグ： 統計
posted at 12:11:32
届きました。行列等の数式の組版も美しく、Matlab/Juliaのコード表示もカラーで見易いです🍀 twitter.com/quantumAnalyse... pic.twitter.com/yzgv3deyQI
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posted at 11:51:52
#統計 #Julia言語 ソースコードへのリンク集
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
損失=KL情報量
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
損失=二乗誤差
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
損失=誤差の絶対値
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
損失=KL情報量、真の事前分布が一様分布以外も扱っている
posted at 10:57:46
#統計 #統計 PE = prediction error = KL情報量が損失の定義でn=16の場合の動画(実は既出)
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/vDD51K0ssU
タグ： 統計
posted at 10:51:36
#統計 #統計 PE = prediction error = KL情報量が損失の定義でn=16の場合
ただし、真の事前分布が一様分布ではなくBeta(1.2, 1.2)の場合！
期待損失を最小化するaの値もほぼ1.2になっています。ぴったりそうなっていないのは数値計算の誤差だと思われます。
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/XYrFw06IlQ
タグ： 統計
posted at 10:49:44
#統計 PE = prediction error = KL情報量が損失の定義でn=16の場合の動画
これをqに関する一様分布で平均を取ったものを最小化するaは多分1になっています。数値計算的な誤差は無視できればそれは正しい。 pic.twitter.com/H3tbhbCS47
タグ： 統計
posted at 10:46:11
#統計 PE = prediction error = KL情報量が損失の定義でn=16の場合
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/gQnRnkW0rJ
タグ： 統計
posted at 10:42:53
#統計 SE = squared error が損失の定義でn=16の場合
これを真の成功確率qの真の事前分布である一様分布で平均したものを最小化するaは1程度になります。(a=1に対応するBeta(1,1)は真の事前分布と同じ) pic.twitter.com/mD1b6Wk8Yh
タグ： 統計
posted at 10:41:02
#統計 SE = squared error (p-q)²が損失の定義でn=16の場合
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/TIQcSyXnYN
タグ： 統計
posted at 10:35:18
#統計 期待損失を最小化する推定用の事前分布は真の事前分布と同じになるだろうと思い込んでいたので、これはかなり意外でした。
私のプログラムのバグが原因で意外な結果が出たかもしれないので、再検証してくださる人がいるとうれしいです。
私が書いたコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki...
タグ： 統計
posted at 10:28:37
#統計 続き。未知の真の成功確率が0～1の一様分布(=分布Beta(1,1))で生成されているときには、n=16で誤差の絶対値の期待値(損失の標本分布に関する期待値の一様分布に関する期待値)を最小化するaの値は0.7程度。
面白いことに、真の事前分布Beta(1,1)と最適な事前分布Beta(0.7,0.7)が違っている。 pic.twitter.com/otWM317LEE
タグ： 統計
posted at 10:20:03
@sabamisolover 行政の窓口に一人で言っても門前払いになることがある。法テラスに連絡して弁護士と一緒に行くと申請が通りやすい。
馬鹿採点をする教師に一人で行ってもらちが明かない。法テラスに該当する機関はない。SNSにアップすることで助言ももらえるし、問題解決にもつながる。
どこがおかしいのですか？
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posted at 10:14:41
#統計 n=16を固定したとき、誤差の絶対値に比例する罰金の期待値の最大値を最小化するaの値は1.62程度のようです。
予測誤差(KL情報量)、誤差の二乗に比例する罰金の期待値の最大値を最小化するaはそれぞれ0.5と2だった。
全部違う。
ソースコード↓
nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki... pic.twitter.com/0e83W2XIKy
タグ： 統計
posted at 10:10:16
#統計 新たに、未知の真の成功確率の推定値と真の値の差の絶対値に比例した罰金を支払うという設定で、罰金の期待値を求めてみました。(真の成功確率とデータ取得法を決めると真の標本分布が決まる。その標本分布における期待値)
サンプルサイズn=16を固定した場合(続く) pic.twitter.com/TT47ULu7CK
タグ： 統計
posted at 10:03:43
#統計 #Julia言語
* 2種類のデータ取得法(試行回数nを固定、成功回数kを固定)
* 損失函数は予測誤差(KL情報量)、二乗誤差、差の絶対値の標本分布に関する期待値の未知の真の成功確率を動かしたときの最大値
* 事前分布はBeta(a,a) (a→0が最尤法)
で損失を最小化するaを求めています。続く twitter.com/genkuroki/stat...
posted at 09:57:07
Gaëtan Hadjeres @gaetan_hadjeres
Pseudo-Gibbs sampling in action twitter.com/triwave33/stat...
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posted at 01:08:02
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