黒木玄 Gen Kuroki
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2021年12月15日(水)
「家庭に恵まれなくても社会に恵まれて欲しい」って、本当にそうだとしか言い様がない。政治ってそのためにあるんでしょ。 twitter.com/noborutakachi/...
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posted at 00:00:12
非公開
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posted at xx:xx:xx
OneDriveはauxというファイル名の保存を許しません。pyscfをOneDriveに同期しようとすると完全に停止します。
MSが直すべきだとは思いますが不可能なようです。Pyscf側でファイル名を変更して下さいませんでしょうか?
# :-) twitter.com/HNTweets/statu...
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posted at 04:50:44
かけ算の順序については、「順序を守った方が最終的な学力があがるというデータがあるんですか？なければ廃止でいいですね、答えは同じなんで」というめんどくさいことを言っていく社会にしたいと思っております。いつまでも特定の人の"想い"ベースで他人に苦痛を強いてはいけない。
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posted at 05:09:01
教育というのは個人にとっても社会にとってもものすごく重要なので、どんどんデータを収集してこうした問いに答えを出していかなければいけないと思います。あまりにも重要過ぎて、答えを出すことのハレーションの大きさからデータを取らないという方向性では、本当に国が沈む。
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posted at 05:11:59
↑は「教育が重要」という意味で、「かけ算の順序という課題が重要」という意味ではありません。
今回は本質的な重要性が低いことを議題にしましたが、問いの重要性に関わらずすぐに答えを出す環境を整備することが大切という意図です。
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posted at 05:19:55
Buitengebieden @buitengebieden
Someone was bored.. 🕸 pic.twitter.com/LRS2xxRZlP
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posted at 06:59:47
掛け算を図式的にイメージできている
(強制派の想定する)掛け算の順番をまもっている
に相関がないとしか読み取れないデータが出てきても、その事実を受け止められない人達が分析してグダる。何度か見かけた。 twitter.com/mph_for_doctor...
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posted at 07:11:51
Alice _Bob_2020 (帆船有 @AliceBob20201
内容はわからないが、この色合い好き twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 07:12:44
www.nikkei.com/article/DGXMZO...
【しかし、その成果は微妙です。世界各地で分析が行われていますが、教育バウチャーや学校選択制のような教育の市場化が生徒の成績向上に結びつくか、はっきりした結論は出ていません。害の方が大きいという見方もあるほどです。】
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posted at 07:27:32
大塚篤司【医師’医学博士】Atsushi @otsukaman
やんわりと毒吐きますが、今のポジションにつく前に散々「ツイッターなんてやりやがって」と言ってた方々が今更「SNSを活用した情報発信に協力してください」と言ってきてもニコニコと右から左に言葉は流れていきますからね。あ、やんわりではなかった。
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posted at 08:04:01
「別の神を信じてる」は理解できるけど「神は居ない」は受け付ける回路が脳にない信者,みたいな感じじゃないかなぁ。国語力の問題ではなく,受け入れるしくみがない。脱洗脳的過程を経ないと掛け順無しを受け入れることはないのではないか？という気がします。 twitter.com/vecchio_ciao/s...
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posted at 08:20:19
@iwayama_y @Sakura_Med_DSci #統計 ああ、ごめんなさい。バグ発見。分散の推定でnで割るのを忘れていました。最尤法をoptimize函数でも行なって一致を確認したので訂正版は正しいと思います。
訂正後の対数尤度とAICの値が変わっています。定性的には大して変わらない。
訂正版↓
nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/MGysGK55c1
タグ： 統計
posted at 08:33:42
#統計 資料："最尤法" "尤度" "尤もらしさ" をGoogleで検索して「尤度は尤もらしさ」だとしている有力サイトをピックアップ
事例1: 清水裕士さんのブログはよく検索でヒットします。
norimune.net/2510
尤度と最尤推定法について
Posted on 2015年6月26日 by norimune
管理人：清水裕士 pic.twitter.com/LIsEgdCxws
タグ： 統計
posted at 08:52:11
#統計 事例2
これも「尤度」は「パラメタの尤もらしさの度合い」だという典型的な誤りを他人に教えている。
www.slideshare.net/logics-of-blue...
2013年8月10～11日にかけて北大函館キャンパス内で行われた統計勉強会の投影資料です。
logics-of-blue pic.twitter.com/QVE09s7R03
タグ： 統計
posted at 08:55:24
#統計 事例3
ウィキペディア「尤度関数」でも「尤もらしさ」と間違った説明している。
ja.m.wikipedia.org/wiki/%E5%B0%A4... pic.twitter.com/Z8tIDPVkCh
タグ： 統計
posted at 08:56:45
#統計 事例4
「尤度」という専門用語を使わずに「尤もらしさ」と言い変えることによって、間違った考え方を伝えてしまっている。
パターン認識とニューラルネットワーク
栗田多喜夫
home.hiroshima-u.ac.jp/tkurita/lectur...
の最尤法
home.hiroshima-u.ac.jp/tkurita/lectur... pic.twitter.com/yQ7WOrZLk8
タグ： 統計
posted at 09:00:14
#統計 この清水裕士さんによる尤度の説明は特に最悪のものだと思いました。(清水さんはツイッターではなぜか私をブロックしています。😅 私の批判が正当だと思っていないらしい。)
続く pic.twitter.com/SVyMuMQ0wQ
タグ： 統計
posted at 09:31:11
#統計 ①と②について
尤度の定義は「モデルの分布から特定のデータの数値がどれだけ得られやすいかを確率または確率密度で表したもの」です。
添付画像中の①と②を見ると、清水裕士さんは実質的に「尤度と尤度は違う」と言っているように見える。
尤度は定義より確率または確率密度に値です。続く pic.twitter.com/sq1I38pW4P
タグ： 統計
posted at 09:38:33
#統計 ③【なので[尤度は]確率と意味的にはかなり近いものです】←何を言いたいのやら。こういう曖昧でミスリーディングな説明は極めて有害だと思います。
数学的フィクションに過ぎないモデル内で現実から得たデータと同じ数値が生成される確率または確率密度の値を考えるだけなのに、もう滅茶苦茶。 pic.twitter.com/k6VARzopzS
タグ： 統計
posted at 09:42:16
#統計 おそらくこういう根本的におかしな考え方をしてしまう原因は、「数学的フィクションに過ぎないモデルの内側で」という考え方ができていないことだと思います。
その証拠に④「真の分布のパラメータ」という言い方をしている！ pic.twitter.com/p15HiEzcq6
タグ： 統計
posted at 09:45:01
#統計 推定推測推論に使う統計モデルは数学的なフィクションにすぎず、そのモデルの設定が現実では全然妥当でない可能性があります。
そのようなモデルのパラメータの値をデータの値に合わせて調節しているだけなのに、「④真の分布のパラメータ」なるものを扱っていると誤解しているように見える。 pic.twitter.com/LN9feo1Wqg
タグ： 統計
posted at 09:47:59
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
小学校の掛け算順序の固定化を擁護している人達は、組体操の算数版ということがわからないのかなあ
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posted at 09:51:35
#統計 数学的フィクションに過ぎない統計モデルに「真の分布」なるものが含まれており、尤度の最大化によって、「真の分布のパラメータ」の最も尤もらしい値が推定できたら、確かに素晴らしいことです。
しかし、そのように望むこと自体が間違っています。
尤度についてひどく誤解している。 pic.twitter.com/7vNMJoLNHk
タグ： 統計
posted at 09:55:50
最近、世の中には「信じる」か「信じない」でしか物事を判断できない人が、少なからず、いるんじゃないかって思うようになりましたよ twitter.com/a_saitoh/statu...
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posted at 09:59:05
はじー@ただの翁 runtime exc @iniad_enjoy
@tk0miya そんな……大文字で宣言された変数は固定値という話だったはず……。どうして途中で値が書き換えられているんです……？
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posted at 09:59:12
やっぱり「悪質なカルトに洗脳されているっぽい」という印象を持ってしまいますよね。
得体の知れないことを信じている人達が我々の社会のど真ん中で算数を教えている。しかもそれには100年以上の伝統がある。 twitter.com/a_saitoh/statu...
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posted at 10:24:30
@Sakura_Med_DSci @iwayama_y 誤解を防ぎたいなら、毎回「モデル内でデータと同じ数値が生成される確率の密度」と言えば良いと思っています。
短く簡潔な名前はどうつけても誤解の原因になると思います。
現実にはもう普及してしまったので「尤度」(ゆーど)と言い続けるしかない感じ。
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posted at 10:35:57
#統計 「母数の尤もらしさ」でも全く同じ理由でひどい誤りです。
パラメータθ=(θ_1,…,θ_d)を持つ統計モデルの尤もらしいパラメータをデータから推定するときには、尤度を最大化しない方が良い場合があることが知られています。「正則化」は尤度を最大化しないことによって良い推定をする方法。 twitter.com/snap_tck/statu...
タグ： 統計
posted at 10:40:30
#統計 9次以下や15次以下の多項式の中に3次以下の多項式は含まれているので、9次以下や15次以下の多項式でフィッティングする場合には尤度を最大化せずに、4次以上の係数を全て0にした方がより尤もらしい結果が得られることを以下のグラフ(既出)は示しています。 pic.twitter.com/zJ4GBc99rc
タグ： 統計
posted at 10:47:05
鴻巣麻里香【思春期のしんどさってなんだろ @marikakonosu
Twitterタイムラインでは「こども家庭庁」に反対の声が多数だけど、現場は「母親の愛情不足による愛着障害」とか「父性の不在による悪影響」とか「親学の先生呼びましょう」とかって魑魅魍魎ワードが教育や福祉や医療の「専門家」からバンバン出てくる前近代的魔窟だったりする。もちろん地域差もある
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posted at 10:57:00
鴻巣麻里香【思春期のしんどさってなんだろ @marikakonosu
むしろ、まだまだそっちが多数派なんだと思う。権威の側ならばなおさら。「こども庁」という名称は、その権威に抗ってひっくり返した。たかが名称じゃない、すごく価値と意味のあること。守らなきゃいけない。
#こども庁でお願いします
#こども家庭庁に反対します
posted at 10:57:00
一様分布からサンプリングされたθから標準Cauchy分布が生成され、かつNをいくら増やしても平均がゼロに収束しない、の図。 pic.twitter.com/5No1Tdby8j
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posted at 11:33:21
#統計 パラメータの調節過程でのフィッティングの途中経過と対数尤度の推移の動画を作りました。
更新↓
nbviewer.org/github/genkuro...
3次多項式のでフィッティング。対数尤度は3次多項式の範囲内でいい具合に上昇し切っている。最適化はNelder-Mead法です。NM法は収束が遅いのでこういう場合にはよい。 pic.twitter.com/Pprh6SZV4h
タグ： 統計
posted at 11:35:32
@kotsukotsu_T @golgo_sardine これって、批判している人に対してかなり侮辱的だと思いますが、良い手法なんでしょうか。
twitter.com/kotsukotsu_T/s...
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posted at 11:38:27
#統計 9次(以下の)多項式によるフィッティング。
500ステップくらいまではいい感じなのですが、それ以降はノイズに構造を発見してオーバーフィッテングが起こっている。
対数尤度がぽこっと上昇するたびにオーバーフィッティングが悪化する。 pic.twitter.com/MW5r5EzYuu
タグ： 統計
posted at 11:39:34
#統計 15次(以下の)多項式によるフィッテイング。
やはり、対数尤度がぽこっと上昇するたびにオーバーフィッティングが悪化して行く様子が観察されます。
パラメータ調節過程での対数尤度のこういう振る舞いは、色々計算してみたことがある人ならよく知っているように、かなり普遍的です。 pic.twitter.com/ABc9QBu2V4
タグ： 統計
posted at 11:39:37
#統計 このスレッドのすぐ上の部分で公開した動画を見ても納得できない場合には、再度質問して下さい。
モデルのパラメータの調節を最尤法で行うとまずい場合があります。
パラメータの函数としての尤度函数の値はパラメータの尤もらしさの度合いではありません。
twitter.com/snap_tck/statu...
タグ： 統計
posted at 11:42:49
結果を疑うための合理的な方法を身に付けた人が増えた方が、結果的に真っ当な統計分析の結果が流通し易くなると思う。
そのためには、統計学における基本概念の説明の仕方をより正確にして、合理的に結果を疑う方法に繋がるようにするべき。
このスレッドで扱った尤度の説明はその一例に過ぎない。
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posted at 11:58:58
尤度はモデルやパラメータの尤もらしさの度合いでも何でもなくて、尤度の最大化は単にモデルのパラメータをデータの数値に合わせて調節しただけと知っていれば、尤度概念の周辺での統計学の権威的な響きは消えて無くなる。
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posted at 12:00:59
４人に８枚づつだろうが
８枚づつ４人にだろうが必要枚数は同じだろうに
式が逆とか言ってしまうけど
この問題文としてはしっかり読めてるだろうにね
この人の言う意識してほしい事なんて
この問題文に対しては後出しの減点理由だという事がわかって無いんじゃないかな twitter.com/k_shinichichir...
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posted at 12:02:16
非公開
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posted at xx:xx:xx
@genkuroki @iwayama_y コメント頂きありがとうございます☺
すっきりしました✨
黒木さんが別のツイートでおっしゃっていたように、「尤度」が日常使用される単語でないのは不幸中の幸いかもしれませんね🌸
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posted at 12:24:43
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
スウキョウキョウ信者の常識の範疇 twitter.com/shoyugi/status...
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posted at 12:43:41
掛順の人色んなタイプがいるから何を拗らせてるか最初に名乗ってほしい
①8本耳うさぎがいると思ってるメルヘンタイプの拗らせ方
②学習指導要領に書かれていないはずの順序指導が載ってるという見える子ちゃんタイプの拗らせ方
③苦手な子の為に全員を犠牲にする赤信号みんなでわたらせる系拗らせ方
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posted at 13:06:19
④掛け算で順序教えないと割り算ができないという分数の足し算で通分したから掛け算も通分しちゃう系男子
⑤交換法則は習うまでは使えないという呼吸と言う言葉を学校で習うまで呼吸してませんでした系超人
⑥
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posted at 13:06:19
#統計 #Julia言語 パラメータの最適化の途中での汎化誤差(generalization error)の推移も動画の中に入れました。比較のために対数尤度は-1倍、汎化誤差はn倍してある。
本当に下がって欲しいのは汎化誤差です。
nbviewer.org/github/genkuro...
次数3で最尤法が非常にうまく行っている場合 pic.twitter.com/QMEiZJy1WY
posted at 14:20:23
#統計 次数1でモデルが単純すぎる場合
対数尤度の-1倍と汎化誤差が同時に下がるのですが、モデルが単純すぎるせいで汎化誤差は十分に下がってくれない。 pic.twitter.com/gNjWNJfH3e
タグ： 統計
posted at 14:22:00
#統計 9次の多項式によるフィッティングの場合
パラメータの調節の初期には汎化誤差のn倍と対数尤度の-1倍が同時に下がり、対数尤度は実践的には未知になる汎化誤差のn倍の良い推定量になっているが、その後は反対向きに動くようになる。これがオーバーフィッテング。 pic.twitter.com/gANmxJMgNA
タグ： 統計
posted at 14:26:10
小2の次男は九九の練習で
「2の段と3の段を足したら5の段になる。」と習っていますし、計算のくふうという授業で3×2+2×4=2×7も習っているので5×3+3×6を3×11と考えても不思議はありません。 twitter.com/kaynethkay/sta...
タグ：
posted at 14:28:43
#統計 次数15の場合
汎化誤差は実践的な場合には未知の分布を使って計算される量なので実践的には未知。
対数尤度の-1倍は観測データのみを使って計算される。
対数尤度からどれだけ汎化誤差について分かるかが重要なのですが、オーバーフィッティングが起こる場合にはこんな感じ。 pic.twitter.com/PXaUiElFjl
タグ： 統計
posted at 14:29:26
#統計 以上は「モデルのパラメータの値の尤もらしさ」だと誤解されている尤度函数の値を最大化の計算の途中の様子の動画です。
これを見てかつ理解した後では、尤度は「モデルのパラメータの値の尤もらしさ」だと言えるはずがないと私は思います。百聞は一見に如かず。
次数15の場合の再掲
↓ pic.twitter.com/jTqMbly1eJ
タグ： 統計
posted at 14:36:09
@genkuroki 動画で分かりやすい図、ありがとうございました！
差し出がましければ恐縮です。汎化誤差の三つのグラフのＹ軸の範囲を揃えた方が、一次のフィッティングの時に汎化誤差が十分に落ちないことが分かりやすいかもと思いました。
タグ：
posted at 14:39:05
#統計 #Julia言語
カエルプリンセスさんの言う通りで、縦軸を揃えた方が比較し易いのでそうしました。
計算のためのコードを書くことは一瞬で終わり、グラフのプロットの微調整にほとんどの時間を取られる。
更新後のソースコード
github.com/genkuroki/publ...
twitter.com/suimye/status/... pic.twitter.com/VYM9RSPb5H
posted at 14:56:22
#統計 #Julia言語
3次の場合。汎化誤差のn=21倍が5まで下がって少しだけリバウンドしている。そのリバウンド分がオーバーフィッティングなのですが、次数3では微小。 pic.twitter.com/2eWwFqRYAQ
posted at 14:56:25
#統計 #Julia言語
9次の場合。
汎化誤差のn=21倍がやはり5まで下がるのですが、その後は対数尤度の-1倍が下がるたびに(尤度がより高くなるたびに)どんどん悪化して行く。 pic.twitter.com/NLTAOdDkUq
posted at 14:56:27
#統計 #Julia言語
15次の場合。
汎化誤差のn=21倍がやはり5まで下がるのですが、その後は対数尤度の-1倍が下がるとともに(尤度が高くなるとともに)ひどく悪化します。
尤度は決して「パラメータの値の尤もらしさ」ではありません。 pic.twitter.com/IgorLA6qRk
posted at 14:56:30
岩井洋一(柔術新聞&ジャズギター) @busujiujitsu
17世紀から伝わる、当時王族と大貴族しか遊ぶことを許されなかったアーケードゲーム「オランダのこま」 pic.twitter.com/QN9RsSyDGg
タグ：
posted at 15:04:36
⑥何も分かってないのにテキトーな想像で逆張り的に掛順擁護しちゃう目立ちたがり屋
⑦秒で何も分かってないのがバレて恥かかされたと逆恨みしネチネチと中傷を繰り返す地縛霊 twitter.com/09waku09/statu...
タグ：
posted at 15:05:35
#統計 ああ、ごめんなさい。
汎化誤差の計算のコードにバグがあった。手計算で求めた公式を使っているのですが、そのときに積分の前の1/σ²を落としてしまっていた。
しかし、定性的な結果に違いはなく、結論には一切影響ありません。
訂正版のソースコード↓
github.com/genkuroki/publ...
1次の場合 pic.twitter.com/4Z3YDrB5gx
タグ： 統計
posted at 15:54:28
#統計 #Julia言語
3次の最尤法がうまく行っている場合 pic.twitter.com/io3rDCf2Jp
posted at 15:54:30
#統計 #Julia言語
9次のオーバーフィッティングが起こっている場合 pic.twitter.com/HCUopTJKf6
posted at 15:54:33
#統計 #Julia言語
15次のかなりひどいオーバーフィッティングが起こっている場合
対数尤度の-1倍がぽこっと下がるたびに、汎化誤差のn倍がひどく悪化して行く。
この場合のプロットも含めて縦軸を揃えるために、グラフを縦方向に少し伸ばしました。 pic.twitter.com/Y1WjsnO7ZD
posted at 15:54:36
@Sakura_Med_DSci @snap_tck そのサイトのAICの説明が【モデルの当てはまりの良し悪しを表す指標として赤池の情報量基準AIC】になっているのもかなりまずいです。
AICは予測性能が高いモデルをギャンブルとしてうまく選ぶための指標で、「モデルの当てはまりの良し悪しの指標」だと単純に信じるとAICを誤用する可能性が高いです。
タグ：
posted at 16:23:08
@Sakura_Med_DSci @snap_tck AICはその値が小さい方のモデルを選択するという使い方をするのですが、適当に原点を決めるとAICと汎化誤差は正反対の向きに確率的に揺らぐことが知られており、運悪くデータが偏っているせいでAICが下がりすると、予測分布の汎化誤差が非常に大きな側のモデルを選ぶ羽目になります。
タグ：
posted at 16:27:10
@Sakura_Med_DSci @snap_tck そういう数学的に難しい一般論の話をしても意味が分からないと思うので、以下のリンク先のようなグラフも作りました。
上段の青線、橙破線はそれぞれ適当に原点を決めた場合の汎化誤差とAICです。期待値の1を中心に正反対向きに同じ大きさで変化します。 twitter.com/genkuroki/stat...
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posted at 16:31:15
@Sakura_Med_DSci @snap_tck 訂正
❌運悪くデータが偏っているせいでAICが下がりすると、予測分布の汎化誤差が非常に大きな側のモデルを選ぶ
⭕️運悪くデータが偏っているせいでAICが下がりすぎると、予測分布の汎化誤差が非常に大きな側のモデルを選ぶ
「すぎると」の「ぎ」が抜けた。
この性質は検定にもあります。
タグ：
posted at 16:38:28
ふぅさんのおっしゃる通りです。
そんな研究をまともな研究機関が倫理的に許すはずがない。
人を対象とする研究に関する倫理審査(←ググって！)では特に未成年者に関する研究の審査での条件が厳しくなります。 twitter.com/9375m9372m/sta...
タグ：
posted at 16:49:44
log4j作者やメンテナに責任が～をみかけるけど Apache License 2.0 の 7. Disclaimer of Warranty. と 8. Limitation of Liability. を10回づつ音読して理解するまで帰ってこない方がよいのでは
タグ：
posted at 16:54:45
ggplot2を使ったデータ可視化についての書籍の翻訳に参加したので、ここにぶら下げておきます。
『データ分析のためのデータ可視化入門』
キーラン・ヒーリー・著
瓜生真也／江口哲史／三村喬生・訳
www.kspub.co.jp/book/detail/51...
タグ：
posted at 17:01:52
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
＞ 分離量と連続量を意識しないでいると教師の意図しないところで児童の混乱を招きます
こんなの意識したら余計混乱するだろう
＃超算数 pic.twitter.com/TmjIrZzOMj
タグ： 超算数
posted at 18:07:58
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
@sekibunnteisuu ＞ かけ算の順序の重要性
＞ 暗算による概数の概念
＞ ベイズの誤りに気がつく数学的論理性
この３つの関係が全く謎
タグ：
posted at 18:11:55
@Sakura_Med_DSci @snap_tck たとえ専門家が書いたものであっても論理を再構成しておかないと危ないです。
小西貞則さんの論説 www.ism.ac.jp/editsec/toukei... も結構要注意です。続く twitter.com/snap_tck/statu...
タグ：
posted at 18:41:45
@Sakura_Med_DSci @snap_tck www.ism.ac.jp/editsec/toukei...
情報量規準AICの統計科学に果たしてきた役割
小西 貞則
2019
の怪しげな説明の問題点については以下のリンク先を参照。
BICの位置付けが相当に奇妙な感じ。AICとは異なる予測分布の異なるタイプの大雑把な推定量だとBICはみなせます。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ：
posted at 18:45:39
@Sakura_Med_DSci @snap_tck 訂正
❌AICとは異なる予測分布の異なるタイプの大雑把な推定量だとBICはみなせます。
⭕️AICとは異なる予測分布の汎化誤差のAICとは異なるタイプの大雑把な推定量だとBICはみなせます。
肝腎の「汎化誤差の」が抜けていました。
タグ：
posted at 18:47:32
@Sakura_Med_DSci @snap_tck AICやBICなどの説明に関しては渡辺澄夫さんの解説が良いと思います。統計学における基本概念の説明の適切さは、たとえ同じ専門家であったとしても、人によって段違いだという印象があります。
タグ：
posted at 18:49:56
新しい記事がZennにアップされました！#Julia言語 #Julia日本語記事
zenn.dev/takilog/articl...👈
タグ： Julia日本語記事 Julia言語
posted at 18:53:55
世間の多くの善良な保護者がわかってないのは、「生徒・児童は自分で学び取る能力がない」ということにしておきたい劣悪な大人達によって、信じられないところで躓かされている、という点である。
「学校は基本的に正しい教育をしている」と思いたいからね。
もちろん、そうあるべきなんだけど。 twitter.com/keihun939372/s...
タグ：
posted at 19:01:19
山田太郎 ⋈（参議院議員・全国比例） @yamadataro43
本日（12/15）党内でこども政策基本方針を議論。私は最後まで『名称は「こども庁」であるべきだ』と強く主張しましたが力及ばず。いじめ対策は勝ち取りましたが、党としての名称の決定は「こども家庭庁」に。しかし、まだ諦めません。私はギリギリまで戦っていきます。
＃こども庁 pic.twitter.com/2AX2of6kUq
タグ： こども庁
posted at 19:43:17
【乗法が用いられる場面を式に表したり，式を読み取ったりすること。】
場面を式に表すのに（一つ分の大きさ）を先に書くか（幾つ分）を先に書くか決める必要がありますか？
タグ：
posted at 21:37:31
呉清源のNHK特集(1984年)の再放送みた。自分が碁を覚えたのは21世紀になってからなので、名前しか知らない伝説の棋士たちが生きてて次々と画面に出てきてテンション上がる。そして、1984年ってこんなに昭和だっけってくらい昭和感すごい。
タグ：
posted at 22:13:22
Visualizing Data with Julia using Makie (Re-post) www.juliabloggers.com/visualizing-da...
タグ：
posted at 22:36:58
え、えーっ🙂❓
かけ算の順序といえば🥚
順なしなら確認しますので、株の誤発注をかけ順で防げるというデマはちょっと悪質にも程があった気はするけど、何があったんですかね！ twitter.com/CoffeeCup2018/...
タグ：
posted at 22:42:36
算数数学なんて定義なんていくらでもあるし，教科書なんてそのうちの1つしか書かれていないことが多いってのは常識じゃなかったのかな？ twitter.com/iinakobe2/stat...
タグ：
posted at 23:30:37
#超算数 ちょっと面白い視点からの算数教育史
佐藤英二「戦前の小学校算術教科書の風景: 子どもの再発見とその意味」 『明治大学教職課程年報』第27号 (2005年3月)、37-48ページ。hdl.handle.net/10291/8094
戦前の国定算術教科書の歴史は、藤沢利喜太郎の影響力の漸減によって特徴づけることが可能と！ pic.twitter.com/0eHeatOpdZ
タグ： 超算数
posted at 23:31:40
なまもの＠tetra-vaccined @nama_books
ひぇーそうかこういうのが出るのか。 twitter.com/musicisthebest...
タグ：
posted at 23:38:39
途中から話にならないぐらい無茶苦茶。
もう本当にうんざりします。
「ヴィーガン給食」導入した公立学校、絶賛するマスコミに疑問 栄養学的な問題、個人の思想の押し付けは許されるのか？
www.buzzfeed.com/jp/yasumimorit...
タグ：
posted at 23:50:52
