Twitter APIの仕様変更のため、「いいね」の新規取得を終了いたしました

黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

  • 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。
並び順 : 新→古 | 古→新

2021年12月03日(金)

ヤッシー @84yame1000

21年12月3日

@Yossy_K わずか数十人のサンプルで言うのもなんですが…

僕が以前に指導した時は
「逆順に書いて問題場面が図示できない」
という子はいませんでしたが、
「正順に書いて問題場面を図示できない」
という子はいました。

式の順序と問題場面の把握とに相関関係は無さそうです。 twitter.com/84yame1000/sta...

タグ:

posted at 00:31:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

@usetukinsi_sama 私のうちでは算数プリントのおかしな採点は家庭内でマルにしていました。

結構怖いのは

 ずつという言葉が出て来たらかけ算で
 ずつのついている数をかけ算の式で先に書く

のように教わっている可能性で、パターンマッチ教育に染まると子供の正常な読解力が破壊される。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 00:39:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

@sekibunnteisuu @yosu64 算数の教科書出版社は、我々一般人には気付き難いスタイルで、かけ算順序でバツをつける問題を教科書に載せています。

そして、一般人購入不可の教科書のマニュアル本(教師用指導書)で小学校の先生にかけ算順序固定強制指導の指示を出しています。

こういうのは常識の範囲内では想定不可能。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 00:47:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

@sekibunnteisuu @komakomappp @kumasaya13 #超算数 国税庁のウェブサイト

nta.go.jp/law/joho-zeika...

でも

3,500個 × 1円 = 3,500円



10,000円 × 1,500個 = 15,000,000円

のスタイルがすぐ側で混在しています。

かけ算順序へのこだわりを心に植え付けられた子は、将来、税金の支払い方の確認で困ったことになるかも(笑) twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 超算数

posted at 00:50:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

@temmusu_n @nyankophone かけ算順序固定強制指導の歴史は100年以上あります。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 00:57:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

@sekibunnteisuu @ukontadasige1 算数の教科書は、かけ算順序固定強制指導をするように一般人には分からないように編集執筆されており、小学校の先生には一般人購入不可の教科書マニュアル本で指示を出しています。

xやyのような文字を使うことを教えるようになっても、かけ算順序が逆ならバツになるらしいです。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 01:01:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

@Dolphin7473 スクショではなく、コピー&ペーストで実行可能な形式でコードを公開した方が質問に答えてもらえる可能性が増えると思いました。

コードの公開場所としてはGitHubのリポジトリやGistが便利です。

concrete typeの定義は「typeofで表示される型」なのでその辺から確認するといいかも。

タグ:

posted at 01:17:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

@Dolphin7473 #Julia言語

module O はオリジナルとほぼ同じ。structのフィールドの型が抽象型なので型不安定。

module P はその型不安定性のみを消した。

私なら module Q もしくはその類似の書き方をする。特にアロケーションを完全に消したい。

ソースコード↓
github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/yWz4LpAhaj

タグ: Julia言語

posted at 02:22:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

@Dolphin7473 #Julia言語 structのフィールドの型を自分で書くと抽象型にする失敗をしがちなので(多分みんなそういう経験がある)、私は特別な場合を除けば、

struct Foo{A, B, C}
a::A
b::B
c::C
end

のように書いて,Juliaさんにフィールドの具象型を決めてもらっています。

タグ: Julia言語

posted at 02:25:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

@Dolphin7473 #Julia言語 OffsetArray型のオブジェクトの具象型を正確に書くのは結構面倒です。

Juliaさんにできるだけ任せるようにしないと、覚えなければいけないことがどんどん増えて行ってつらくなる。

Juliaの基本思想の1つは「人間にとって面倒な型まわりのことがらの自動化」だと思います。 pic.twitter.com/A7pNhBHdcv

タグ: Julia言語

posted at 02:36:31

むううみん @muuumin20

21年12月3日

だいぶ間が空いてしまいましたが、「Julia言語で入門するプログラミング」第14回を書きました。
muuumin.net/julia-intro-pr...
メイントピックは関数のメモ化で、それに絡めてハッシュ値やマクロを紹介しています

タグ:

posted at 02:51:14

Dolphin7473 @Dolphin7473

21年12月3日

@genkuroki ありがとうございます!一連のコードも参考にします.
画像でなくGistなどへのリンクのほうが試してもらいやすい,という件は承知しているのですが,(一応)匿名のTwitterと顕名のGitHubを紐づけたくないという点があります.なにか簡単に小さなコードをシェアできるサービスがあればよいのですが.

タグ:

posted at 03:02:50

Dolphin7473 @Dolphin7473

21年12月3日

こういう経緯があるので,匿名でコードスニペットを共有できるようなサービスがあると嬉しいなと思っています
>RT

タグ:

posted at 03:15:18

k@migaki.be @k_migaki

21年12月3日

@lagulagu30 掛け算順序がクローズアップされるけど、他にも酷いのまだまだあるし、超算数における氷山の一角なのよね。

タグ:

posted at 07:47:20

@TK_stratocaster

21年12月3日

@Sakura_Med_DSci えっ、いきなり多変量解析なの?
どうやって要因を決めたのか不思議🧐

タグ:

posted at 08:13:13

malo21st @malo21st

21年12月3日

Pandas と Julia の DataFrames.jl との連係ですが、Pythonのみではありますが、オンメモリで連係できました。

今夜、Julia側を作っていきたいと思います。

Pandasは、featherフォーマットの入出力メソッドを持ってました。すげぇ
pandas.pydata.org/pandas-docs/st...
#Python #JuliaLang #Julia言語 twitter.com/malo21st/statu... pic.twitter.com/KvxalIPSmO

タグ: JuliaLang Julia言語 Python

posted at 08:22:57

さくら @Sakura_Med_DSci

21年12月3日

@TK_stratocaster 結構多いです…😓
(まあ要因については臨床的に意味のあるものを事前に選んでいることもありますが、そうでない場合もあったりして……)

タグ:

posted at 08:26:11

keiko_is@2児のワーママ @Keiko89314

21年12月3日

久々の投稿です。データ分析をpython でやってましたが、R言語やJuliaもやってみたいな😆

タグ:

posted at 08:36:46

峰 宗太郎 @minesoh

21年12月3日

人はなぜ堕ちるのか👶
ばぶの大学時代の教員の一人が反ワクチンの親玉みたいになってると教えてもらった。これは痛すぎる。

タグ:

posted at 08:45:37

@kankichi57301 @kankichi57301

21年12月3日

@sekai_tankyu そもそも「嘘」と思ってない

「挙証責任」の概念がない
の合わせ技

タグ:

posted at 09:27:10

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

RochejacMonmo @RochejacMonmo

21年12月3日

数校指定
年3%の事業成長
最終的には国に返却
大学が自らの知的資産を価格付けして民間投資を呼び込み、財政基盤を強化
自由度を高められ、基礎研究を充実させ、研究力の向上を好循環させることができる
という政府関係者の皮算用

どうしようもない「これじゃない」感
digital.asahi.com/articles/DA3S1...

タグ:

posted at 10:08:15

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

@yosu64 @sekibunnteisuu 【教科書の指導書においても順序が逆であっても「誤り」とは書いてはいないんですね】

「誤り」という字面がそのまま印刷されていなくても、順序が逆だと誤りにする理由が明確に書いてあります。

万人の批判の目に晒されずに済む一般人購入不可の出版物でおかしな教え方をする指示を出しているわけ。

タグ:

posted at 10:13:12

峰 宗太郎 @minesoh

21年12月3日

某ウイルス系某の偉い人から変なメッセージが来た👶
正しいとか正しくないとかでは無く偉い人をたててうまくやるべきだし、他の人の顔を立てるために学問的真実は優先すべきことではない。みたいな。完全にパワハラ昭和臭がするよね。嗤った。

タグ:

posted at 10:15:20

峰 宗太郎 @minesoh

21年12月3日

立場もアカデミアでポストのある人なので余計に👶あーあ

タグ:

posted at 10:15:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

@yosu64 @sekibunnteisuu 【「順序を逆にしても誤りとしないように」くらい、もうちょっと踏み込んで教科書会社は書けよ】

その認識はおかしいです。

一般人購入不可の出版物を使って教師に対して子供を害する教え方をすすめることを教科書出版社は止めるべきである、という意見なら常識的だと思います。

タグ:

posted at 10:16:24

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

「影響力のある偉い人が有害なことを言っていた場合には強く批判しておいた方がよい」と考える方が普通だと思う。

偉い人の側は、自分自身が実際に有害なことを言っていたら、誤りを認めることで影響力を行使して議論に貢献すればよい。偉い人が誤りを認めることは良いデモンストレーションになる。 twitter.com/minesoh/status...

タグ:

posted at 10:27:37

Yuki Nagai @cometscome_phys

21年12月3日

富士通から電子ペーパーの新型が出ていたので買ってみた。前のと比べて書き味がパワーアップしている。ペンに充電が要らなくなったのも良い。LAMY製の対応ペンも買ってみたが、計算が捗る。

xtech.nikkei.com/atcl/nxt/colum... pic.twitter.com/2l80ngBQ0k

タグ:

posted at 11:20:21

Yuki Nagai @cometscome_phys

21年12月3日

iPadより書きやすくなった

タグ:

posted at 11:21:53

Yuki Nagai @cometscome_phys

21年12月3日

書き味はサインペンに似ている感じ

タグ:

posted at 11:32:34

Yuki Nagai @cometscome_phys

21年12月3日

ペン感があるので書きやすい

タグ:

posted at 11:32:54

Y.Kino @ykino25

21年12月3日

掛け算の順序問題で、よく、「生徒は抽象化できないから」という言い訳を見かけるけど、実際のところ、抽象化できていないのは、生徒ではなく、教師側であることが多い。
教師が抽象化を理解できていないから、6年間延々とパターンに押しはめて、無意味な暗記を算数と称して教えることになる。

タグ:

posted at 11:47:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

@sacasacla #Julia言語 #統計 コード中のNは単に「データ取得の最大回数をN回とする」の意味です。

コード中のNとは異なるnはn回目より前に目標(例えば「ベイズ因子>10」)を達成していないという意味で、ちょうどn回目で達成したならnをnumtrials配列に記録します。 pic.twitter.com/w0VK2S0jAq

タグ: Julia言語 統計

posted at 12:04:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

@sacasacla #Julia言語 #統計 グラフの横軸はNではなくnです。Nは横軸の上限に過ぎません。

グラフは目標達成にn回以下で成功した割合(ecdf=経験累積分布函数)です。

他人のコードを信用するのは難しいので、何もない所から全部自分でコードを書いてシミュレーションを行わないと納得し難いと思います。 pic.twitter.com/ropoiUz9Oz

タグ: Julia言語 統計

posted at 12:09:13

こいなぎ @naginyan135

21年12月3日

【級位者向け実戦型詰将棋part780(原田 泰夫九段作)】
これを詰ますことができた者だけが本日20時45分に公開される動画を見ることができる。

youtube.com/channel/UCIu5C...pic.twitter.com/aNvJqqrECS

タグ:

posted at 12:11:10

@kankichi57301 @kankichi57301

21年12月3日

そりゃ「数学と算数は違う」と思いたいよなぁ。 twitter.com/C_space630/sta...

タグ:

posted at 12:12:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

@sacasacla #統計 #Julia言語 数学がらみのことでは、私も他人のコードを信用するのは難しく、全部自前で独立に試してみて、一致を確認することがよくあります。

タグ: Julia言語 統計

posted at 12:13:24

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

21年12月3日

#超算数 ちょっと紹介するのが面倒な発見なのだが、19世紀ドイツの算数が式と言語表現を対応させるのに苦慮する様子を観察した。

タグ: 超算数

posted at 12:33:38

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

21年12月3日

#超算数 ドイツ語圏における割り算記号について
Eyth, Johann Andreas. _Vollständige Anleitung zur Decimalrechnung für alle Stände und in allen Maasen, Gewichten und Münzen_. Lahr, Breisgau: Kreidel. 1803. タイトルは部分 books.google.co.uk/books?id=oWlQA...
まず、引き算の記号に−と÷の二つが! pic.twitter.com/G3fNlkbRSu

タグ: 超算数

posted at 13:13:28

Kan Kimura from Kobe @kankimura

21年12月3日

今日の気付き。院生「先生はどうして英語で話す時、最後に"But I don't know"って、つけるんですか」自分「そんなん変なことしてへんと思うけどなぁ。知らんけど」

タグ:

posted at 13:21:30

朝桜さく @sacasacla

21年12月3日

@genkuroki ありがとうございます。関数の返り値が[N+1,L]の配列だと勘違いしてグラフの意図が掴めなくなっていました。BFがデータ取得の序盤に閾値以上に上振れする確率を見ているということですね。

タグ:

posted at 13:35:52

田中秀臣 @hidetomitanaka

21年12月3日

20年近く前に、ある労働組合の偉い人に対して「消費減税をするのが消費刺激には有効。一番効果があるのは公共事業」といったら、その労組の偉い人は「消費減税をしたらレジや表示をかえるコストがかかりダメだ。公共事業はムダが多くダメだ。ついでに金融緩和も銀行が苦しむのでダメだ」といってた(笑

タグ:

posted at 13:43:16

積分定数 @sekibunnteisuu

21年12月3日

「抽象的」の意味を「曖昧」と思っている説 twitter.com/ykino25/status...

タグ:

posted at 13:44:40

積分定数 @sekibunnteisuu

21年12月3日

算数・数学の「公式」を、フォーマル、オフィシャルの意味だと思っている教師は確実に存在する。

タグ:

posted at 14:09:13

ろぼ / SchiRoboTech @SchiRobo

21年12月3日

julia でPlotsのheatmap(z, proj=:polar)の挙動がおかしい気がする…

タグ:

posted at 14:35:13

ろぼ / SchiRoboTech @SchiRobo

21年12月3日

heatmap(theta, r, z', proj=:polar)としたらうまく行った。データの向きが悪かったようだ pic.twitter.com/55bOwwW1qr

タグ:

posted at 14:42:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

ライトユーザー側としては、プログラミング言語の開発者お勧めのデフォルトのRNGがあって、それについては状態をユーザー側が気にしなくても使えるようになっていて欲しいです。

そして、必要があればRNGをrandで指定できて欲しい。

実際にこういう設計になっていることを理解しているかが問題。 twitter.com/termoshtt/stat...

タグ:

posted at 15:13:49

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

21年12月3日

@gejiqmq #超算数 ÷はこの本では使われていないようだ。引き算に関しては、マイナスを意味するwenigerとならんでdavon (から取る) が読みとして提供されている。この本での用例は例えばこれbooks.google.co.uk/books?id=oWlQA...
4 Kilogramm, 3 Decagramm und 5 Centigramm; davon 5 Hectogramm 8 Gramm und 9 Milligramm. pic.twitter.com/QHy2aEnMvg

タグ: 超算数

posted at 15:18:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

これも実用的にはそうとは言えなくて、ちょっとした試行錯誤の最中では、デフォルトのRNGのシード値を固定できないと不便な場合がある。

小泉息子構文的に「以前と同じ結果を得られるようにするためには以前と同じ結果が得られるように書く」以上のことは言えない。

API云々は低レベル発言でしたね。 twitter.com/termoshtt/stat...

タグ:

posted at 15:32:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 モデルが確率密度函数で与えられた場合には尤度の定義は「モデル内でデータと同じ数値が得られる確率の密度」です。しかし、確率質量函数の場合には尤度は確率になります。これは定義なので誰も否定できません。

そして、尤度は「尤もらしさ」の指標として不適切です。

続く twitter.com/daikitaoka/sta...

タグ: 統計

posted at 15:48:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 尤度の定義は

* モデル内でデータと同じ数値が得られる確率またはその密度

です。

だから、「尤度は確率でない」と曖昧な言い方をすると、「尤度は定義より確率である場合もある」に反する解釈も可能になるにでまずいです。続く

タグ: 統計

posted at 15:51:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 そして、この文脈で「確率密度は確率でない」という自明な主張をするのも、ミスリーディングだと思います。

「尤度函数は一般に確率密度函数にならない」がおそらく無難な言い方。

そして「尤度は決して尤もらしさを意味しない」と強調しておかないとまずい。

タグ: 統計

posted at 15:53:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 「尤度函数は一般に確率密度函数ではない」も実は自明な主張。

尤度函数の定義はパラメータθを持つ確率密度函数p(x|θ)のxにデータの値を代入して得られるパラメータθの函数です。もとのp(x|θ)はxについては確率密度函数ですが、θについてはそのように仮定していない。それだけのこと。自明。

タグ: 統計

posted at 15:56:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 「尤度の尤(ゆう)は『尤もらしさ』(もっともらしさ)の尤であり、尤度は尤もらしさの程度を表す」という説明は単純に間違っています。

尤度は「モデルのデータの数値へのフィッティングの度合い」の指標としては適切です。

タグ: 統計

posted at 15:58:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 データの数値にぴったりフィットしていても、全然もっともらしくないモデルはいくらでも作れます。

だから、尤度がもっともらしさを表すと単純に言ってしまうと、ひどく間違ったことを言っていることになります。

タグ: 統計

posted at 16:00:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 データサイズが無限大の極限では、「モデルのデータの数値への適合度の指標」はそのまま「モデルのもっともらしさの指標」だと思えますが、有限のデータサイズではそうではない。

有限のデータサイズではオーバーフィッティングの問題を気にする必要があり、不良設定問題を不可避。

タグ: 統計

posted at 16:04:10

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 例えば二項分布の確率を表す函数

p(x|θ) = n!/(x!(n-x)!) θˣ(1-θ)ⁿ⁻ˣ (x=0,1,…,n, 0≤θ≤1)

の場合に、データの数値がxの場合の尤度=p(x|θ)は「二項分布内でデータの数値xが得られる確率」になります。

そして、パラメータθについてp(x|θ)は自明に確率密度函数ではありません。

タグ: 統計

posted at 16:18:40

ときわ総合サービス研究所 @tokiwa_soken

21年12月3日

北側さん、理解がだいぶ進んで妥当な線に戻っていらしたみたいです。よかったですね。
「現金一括にするより事務経費が900億円高くなることに関し、給付の実施主体となる地方自治体の判断次第で全額現金での給付が可能との考えを示した」
news.yahoo.co.jp/articles/13430...

タグ:

posted at 16:19:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 尤度に関するまずい説明がされている場合は多い。

自明なことが自明でないかのように見えるような説明になっていたり(尤度函数が一般に確率密度函数になっていないことは自明だし、尤度が確率または確率密度であることは尤度の定義そのもの)、「尤度は尤もらしさだ」とウソがよく書いてある。

タグ: 統計

posted at 16:21:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 補足

⭕️尤度はモデル内でデータと同じ数値が得られる確率またはその密度である。



❌尤度はデータが得られる確率またはその密度である。

の違いも重要。尤度は「モデルのデータの数値にへの適合度の指標」として使われるので、モデル内での確率またはその密度であることの強調が必要。

タグ: 統計

posted at 16:27:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 現実から得られるデータの数値は、モデルで想定したのと異なる法則で生成された可能性があり(ほぼ間違いなくそうなっているでしょう!)、

現実でのデータの生成のされ方



数学的フィクションであるモデル内でのデータと同じ数値の生成のされ方

を厳密に区別する必要があります。

タグ: 統計

posted at 16:30:52

らじうむ小山_PPPMP @Ra_koyama

21年12月3日

@genkuroki @sekibunnteisuu @sunchanuiguru @a_toyokky @OokuboTact 「ずつ」を使った国語の問題wを作りました。
「みかんが7個ずつはいった袋がたくさんあります。この袋を箱につめたら8袋で箱がいっぱいになりました。同じように箱詰めを続けたら全部で5箱がいっぱいになりました。さて、みかんの袋は何袋片付いたでしょう?」

タグ:

posted at 16:42:16

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#Julia言語 お気楽にインタラクティブに計算するときには、ガベージコレクションに頼り切るコード・無駄なアロケーションを発生させるコードを書けないと不便。

同様に、型不安定なコードも動いてくれないと不便。

効率が重要な場合に限って、型安定でアロケーション無しのコードを書く。

タグ: Julia言語

posted at 16:49:34

ヤッシー @84yame1000

21年12月3日

これ、全く思ってもみなかったけど、
確かにそんな人がいてもおかしくないな… twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ:

posted at 17:02:49

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

21年12月3日

#超算数 そして【引き算には von の語も使われる】とあることに注目したい。これは、
7 von 10 bleibt 3. [7 out of 10 leaves 3.]
のように使われる。他の語が【読まれる】とされるのとは対蹠的ではある。

タグ: 超算数

posted at 17:08:07

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

21年12月3日

#超算数 davonが引き算の式を読むのにそのまま使われるのに対し、vonの使い方はそのようなものではない。この事情は割り算でも同じ。8 : 2 は 8 dividirt mit 2 [8 divided by 2] と読まれるが (現代語では dividiert のはずだが、古活用形なのか?)、in はこの数式を読むための語ではない。

タグ: 超算数

posted at 17:14:50

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

21年12月3日

#超算数 ドイツ語に詳しい方に教えていただきたい質問。
8 dividirt mit 2.
上の文が割り算を表しているとするとき、dividirtはどんな活用形でしょうか? また、動詞の自他区別も知りたいです。

タグ: 超算数

posted at 17:18:07

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

21年12月3日

#超算数 この本では in は次のように使われる。4 in 224 で4は224のなかにいくつあるかのような意味books.google.co.uk/books?id=oWlQA...
59 in 118 geht 2 mal.
は、一つの文としてaはbのなかにいくつ入るかbooks.google.co.uk/books?id=oWlQA...pic.twitter.com/fX2Nrhw7vV

タグ: 超算数

posted at 17:23:50

積分定数 @sekibunnteisuu

21年12月3日

@84yame1000 #超算数
授業で「言葉の式にまとめる」みたいなのが、結構ヤバいかも。

横浜市教委指導主事も、「公式なら授業で成り立つことを確認したから使っていいけど、自分で考えた解法なら説明しないと減点はあり得る」という馬鹿なことを言っていました。

タグ: 超算数

posted at 17:54:17

ナゾロジー@科学ニュースメディア @NazologyInfo

21年12月3日

「アニメと現実の区別」生後19カ月から可能と判明
nazology.net/archives/100962

CEUは幼児にアニメのボールが画面外の箱に入る動画を見せボールの位置を質問。しかし生後19カ月以降の子供は騙されず現実とアニメの出来事をしっかり区別していました。一部の大人より幼児の認知能力は高いのかもしれません pic.twitter.com/OHSBcElX1C

タグ:

posted at 18:02:00

(「・ω・)「ガオー @bicycle1885

21年12月3日

@termoshtt メモリモデルに関しては「C/C++よりうまくやるのは厳しい」的なことは書いてあった気がします。
> We propose that we can’t do better than adopting the current C/C++ standard as our primary inspiration.
hackmd.io/s/SyFljvtdO

タグ:

posted at 18:02:37

ヤッシー @84yame1000

21年12月3日

@sekibunnteisuu 「公式」は使っていいけど
「非公式」は使ってはダメ
ってことですよね。

数学を多少やった事があれば、
ジョークにしか聞こえませんが、
これをまじめに言ってる人がいるってことですね。勉強になります。

タグ:

posted at 18:35:30

RochejacMonmo @RochejacMonmo

21年12月3日

大学ファンドの件.結局,研究力というのは,わずか数校のグローバル大学とか,僅かなスーパースター研究者とか,流行りの研究分野とか,そういう部分だけで維持されているという誤解があるんじゃなかろうか.研究力全体を担保しそれを長年持続させるためには,すそ野が広くないと駄目なのに.

タグ:

posted at 18:41:01

ま @Windows7sp3

21年12月3日

小学校の掛け算の順序指導を擁護する人は,ダイナミック通販のアルティメットセーフティープラグを本気で購入しているような気がする。
#掛け算 #超算数

タグ: 掛け算 超算数

posted at 18:47:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 統計学的概念の理解には「統計学では科学的なお墨付きは決して得られない。そう都合の良いことはない。しかし、統計学を何も使わないより使った方が有利になる」と考えることが重要だと思う。

「なんらかのお墨付きが得られるはず」という思い込みから出発するとすべてを誤解することになる。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 18:50:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 例えば「データと同じ数値がモデル内で得られる確率またはその密度」に過ぎない尤度を見るだけで尤もらしさが分かる筈だという思い込みから出発すると、最初から誤解していることになる。

そんな都合のいい話はないと考えるべき。

タグ: 統計

posted at 18:55:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 「尤度はデータへのモデルのフィッティングの度合いの指標に過ぎないので取り扱い注意!」のように最初から考えて、具体的にどのような不都合が発生するかを理解すれば、尤度を便利な道具として適切かつ安全に利用できるようになる。

そして何よりも色々な面白い話に出会える。

タグ: 統計

posted at 18:55:26

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

『新テニスの王子様』公式 @tenipuri_staff

21年12月3日

ジャンプSQ.1月号、「新テニスの王子様」はU-17W杯準決勝、遂に決着!絶対王者・ドイツを統べる総大将ボルクの放つ”無限の竜巻”に翻弄される平等院!襲いくる竜巻を越え、荒波を御し、未来航路へ続く針路を取る事ができるのか…!? pic.twitter.com/qEOUkBCBlQ

タグ:

posted at 18:59:44

S.CRAFT @S_CRAFT_0404

21年12月3日

螺旋歯車を螺旋状に並べてみた pic.twitter.com/h4i88rFH1D

タグ:

posted at 19:00:00

LTT @__ltt

21年12月3日

一番書いてる言語がRustで次がJuliaだから継承に一切興味ない

タグ:

posted at 19:04:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 「確率と確率密度は違う」という自明な事柄を気にしている場合を除いて、「尤度は確率ではない」という要約の仕方はは尤度の定義から自明に誤りです。

「尤度は確率ではない」と要約している人がいたら、「尤度の定義を知らないんじゃないか?」とみんなでツッコミを入れましょう!

タグ: 統計

posted at 19:08:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

「尤度は確率ではない」と不適切に要約している人に対して「尤度の定義を知らないんじゃないか?」とツッコミを入れるためには、尤度及び尤度函数の定義と具体例を正確に理解しておく必要があるので、そのようにツッコミを入れる人が増えれば理解している人が増えたことも分かります。 #統計

タグ: 統計

posted at 19:11:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

類似のネタ

「95%信頼区間の95%は確率ではなく割合だ」とおかしなことを言っている人を見たら、「信頼区間の定義を知らないんじゃないか?」とみんなでツッコミを入れましょう!

モデル内での確率やその密度の概念が希薄なせいで、堂々と自信を持っておかしなことを言う人達が幾らでも見つかる。

タグ:

posted at 19:15:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

おそらく、大学での統計学の講義で「95%信頼区間の95%は確率ではなく割合だ」とか「尤度は確率ではない」と不適切に要約している場合が結構あるのだと思う。

だから、それらの不適切な要約をおかしなやり方で正当化しようと努力している人たちを継続的に観察できるのだと思う。

タグ:

posted at 19:21:02

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

21年12月3日

SNSでトンデモ算数を擁護している人が目立つ。
実はトンデモ算数の歴史は長い。
だからトンデモ算数を擁護している人は真面目にトンデモ算数を学んだ人だった可能性が高い。

#超算数

タグ: 超算数

posted at 19:28:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#Julia言語 LTSでは多くの機能が使えなくなるので、一部の「全Juliaユーザーが使用可能なパッケージを配布してやる勢」以外は存在そのものを無視した方がよいと思います。

気が向いたときに最新の安定バージョンにバージョンアップするのが無難です。

⭕️LTSではなく、最新安定版を使う。 twitter.com/ajimackerel/st...

タグ: Julia言語

posted at 19:29:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#Julia言語 例えば、MKLを使って巨大行列の対角化などを高速化したい人は最新安定版を使うべきです。v1.7以上なら

pkg> add MKL
julia> using MKL

だけでMKLを使えます。

タグ: Julia言語

posted at 19:32:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#Julia言語 v1.7以上なら、3次元以上の配列を

A = [1;2;;3;4;;;5;6;;7;8]

のように作れます。

v1.7以上なら、3√2 と書いて、3 * √2 と同じ意味になります。

これらの書き方をしたコードが今度インターネット上に普通に出て来ると思う。LTSだとコピペだけで動きません。

タグ: Julia言語

posted at 19:35:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#Julia言語 v1.7以上では

(; a, b, c) = p



a = p.a
b = p.b
c = p.c

と同じ意味になります。

これはstructやnamed tupleにモデルのパラメータをまとめたときに非常に便利です。グローバル変数にモデルのパラメータを置かないためにはほぼ必須の機能。

個人的にこれは積極的に使いたいです。

タグ: Julia言語

posted at 19:38:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#Julia言語 v1.7で追加された便利な機能はかなり多く、それらはLTSでは使えません。

タグ: Julia言語

posted at 19:42:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 #Julia言語

件の「ベイズハッキング」のノートブックを更新した

nbviewer.org/github/genkuro...

添付画像①のようにコード中にコメントを入れて、Juliaを知らない人も何をやっているかを推測し易くした。

添付画像②③のように、対数周辺尤度比(ベイズ因子の対数)とχ²分布の関係をプロットした。 pic.twitter.com/P1w7Gxt3ec

タグ: Julia言語 統計

posted at 20:00:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 「ベイズ因子 > 決められた値」かどうかを見ることは、サンプルサイズnと共に有意水準を単調に減少するようにしたときのχ²検定と近似的に同じになります。

ベイズ因子を見ることは、nが大きなときの有意水準をどんどん小さくする「保守的な態度」での検定とほぼ同じになります。 pic.twitter.com/TqUIYgm8Su

タグ: 統計

posted at 20:06:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 主義に立て篭もるタイプの(立て篭もるがゆえに悪しき)伝統的ベイジアンは、データの揺らぎを標本分布でモデル化して、主観とは無関係にデータが偏ることによって生じるリスクに配慮することを拒否します。

このスレッド全体はその手の人には存在自体が苦々しく感じられるかもしれません。

タグ: 統計

posted at 20:09:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#Julia言語

v1.7以上(最新安定版以上)で使える (; a, b, c) = p の使用例が

nbviewer.org/github/genkuro...

にあります。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/iEZ5hO81Yy

タグ: Julia言語

posted at 20:13:57

積分定数 @sekibunnteisuu

21年12月3日

異常採点は既得権益 twitter.com/kale_aojiru/st...

タグ:

posted at 20:15:41

むううみん @muuumin20

21年12月3日

昨晩、新しい記事を書いています。5ヶ月ぶり。
#Julia言語 twitter.com/muuumin20/stat...

タグ: Julia言語

posted at 20:19:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 kがBinomial(n,p)分布に従う確率変数のとき

logmarginallikrat(n,p,k;a,b)
= 2(logbeta(k+a, n-k+b) - logbeta(a,b) - log(p^k*(1-p)^(n-k)))



(自由度1のχ²分布に従う確率変数) - log(n) - (nに関する定数)

で近似されます。

「どこにχ²分布が隠れているんだ?」という点が楽しい。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 20:20:36

ヤッシー @84yame1000

21年12月3日

これはここ最近ですごく大切にされてきていることです。

「算数的活動が数学的活動になった」
「漢字の許容が明確化された」
「3年生で地図帳を使うようになった」
「全学年に造形遊びが位置づけられた」

などはそれと関わりがあります。

未だに乗り遅れている教師はアップデートして欲しいです。

タグ:

posted at 20:26:46

砂___の___女 @vecchio_ciao

21年12月3日

【このようなコミュニケーションができない世界で生きている方もいる、】

このような💩ローカルルールに従わない、まともな世界で生きてる人は多いですね。

#超算数 twitter.com/ikecchi_poke/s...

タグ: 超算数

posted at 20:26:46

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

21年12月3日

#超算数

トンデモ算数界隈では、矛盾を気にしない雰囲気が濃厚。
例1 「くもわ、はじき」支持者 「生徒に点数をとらせるが目的」

例2 「掛け順固定」支持者 「理解しているかどうかを確認するのが目的」

例1と例2を同時に主張する人がいる地獄

タグ: 超算数

posted at 20:27:21

あおじるPPPP @kale_aojiru

21年12月3日

掛順指導に憤っている人の大半は、テストの点が下がることではなく正しいものを誤り扱いしていることを問題視していると思うのだが。「このテストではそうだ」というのなら、まさに「このテストではそう」であることが批判されているわけで twitter.com/kauji241/statu...

タグ:

posted at 20:29:00

積分定数 @sekibunnteisuu

21年12月3日

早すぎるのではなく、そもそも間違っているのだから、一生教わる必要がない。 twitter.com/keiko_flower22...

タグ:

posted at 20:29:35

積分定数 @sekibunnteisuu

21年12月3日

こういうのって国語に失礼だと思う。 twitter.com/kie_o/status/1...

タグ:

posted at 20:36:19

むううみん @muuumin20

21年12月3日

GUIに凝りたいと言ったけど、汎用的に役に立ちそうなのはやっぱりWebかなー。
でも軸足はJuliaに置きたいので、バックエンドをGenie.jlにして、JavaScriptはAPI呼び出しと描画だけを担当させたい。けどゲームで上手くいくのかな?

タグ:

posted at 20:42:31

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

21年12月3日

#超算数

「構造図」は昔から気になっていた。
言われてみると「くもわ、はじき」の元祖のように見える。

タグ: 超算数

posted at 20:59:38

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

21年12月3日

以前、神保町で大量に買った算数教育の資料の中に構造図について詳しく説明してある本があった。
その時はそんなに気にならなかった。

タグ:

posted at 21:01:33

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

Rimu @Q0S_Rimu

21年12月3日

今まで座高を測られた事がある人RT。 pic.twitter.com/E8UIiTsIKC

タグ:

posted at 21:20:02

桑満おさむ @kuwamitsuosamu

21年12月3日

ダメ、絶対ダメ。とにかくこの人たちのつながりの怪しさを知って欲しいです。五本木クリニック🏥院長@kuwamitsuosamuブログ👉【トンデモさん引き寄せの法則】フードファディズムを助長するヴィーガン給食校長の問題点➡️ www.gohongi-clinic.com/k_blog/44897/

タグ:

posted at 21:30:11

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

非公開

タグ:

posted at xx:xx:xx

須山敦志 Suyama Atsushi @sammy_suyama

21年12月3日

「ベイズ理論からはじめる機械学習&深層学習」12月17日(金)18:00~19:30
dmc-lab.sfc.keio.ac.jp/v2/?p=1221

タグ:

posted at 22:46:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 信頼区間にしても尤度にしても概念的にはかなり易しい方だと思うのですが、それらについて妙な言説が流行るのは、伝統的に妙なことを言う慣習ができあがってしまっているからだと思う。

そういう悪しき慣習発生の原因の1つが伝統的ベイジアン的な言説が不幸なことに生き残ってしまったこと。

タグ: 統計

posted at 22:56:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 例えば、「95%信頼区間の95%は確率ではなく割合である」という信頼区間の定義を知っていれば言えるはずがない要約の仕方は、多くの場合に「ベイズ統計の95%信用区間の95%は真の値がその区間に含まれる確率である」というこれまた非常識に聞こえる悪しき言説とワンセットで語られている。

タグ: 統計

posted at 23:00:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 「尤度は確率ではない」という不適切な要約は「尤度函数はパラメータの単なる函数であり、パラメータの確率密度函数ではない」と言い直されるべきなのですが、不適切な要約が流行る原因の1つは、おそらく、事前分布や事後分布と尤度函数の関係の説明の多くが主義まみれで分かりにくいから。

タグ: 統計

posted at 23:05:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 多くの説明で特に分かりにくいと思うのは、P値も95%信頼区間の95%もベイズ版95%信用区間の95%もすべて推測用の数学的フィクションであるモデル内部での確率に過ぎないことです。尤度もモデル内部での確率またはその密度。尤度函数は、現実のパラメータではなく、モデル内部のパラメータの函数。

タグ: 統計

posted at 23:08:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 現実の事情を詳細に反映していなくてもよく、場合によっては現実では決してありえない設定を含んでいてもよい、推測用の数学的フィクションとしてのモデルの存在が見えないような解説になっていることが実に多い。

タグ: 統計

posted at 23:11:10

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 推定・推測・推論のために確率論の言葉をつかって用意された数学的フィクションとしてのモデルの中で、現実から得られたデータの数値がどのように出て来るかを見るのが、統計学に現れる数学の使い方の基本パターン。

「よくわからない数式にデータの数値を当てはめる」のように見えるとアウト。

タグ: 統計

posted at 23:16:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 続き。現実にはあり得ない設定を含んでいてもよい推測用のモデルに現実から得たデータの数値を打ち込んでなにがしかの結果を得ることのリスクも数学的に分析したければ、「現実から得たデータの数値の生じ方」の側も数学的にモデル化するから必要があります。続く

タグ: 統計

posted at 23:19:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 推測用のモデルは、非現実的な設定を含んでいてもよいし、非現実的なほどシンプルでも複雑でもよい。

一方、現実から得られたデータの数値の生じ方に伴うリスクの分析のために使われる「現実から得られたデータの数値の生じ方のモデル」は可能な限り広い方が良いですが、トレードオフがある。

タグ: 統計

posted at 23:22:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 現実でのデータの数値が生じる仕組みの範囲を広く取れれば取れるほど、「何が起こっても対応できる」ようなリスクの分析が可能になるのですが、数学的にそのような都合の良い結果が存在するとは限らないし、存在していても数学的に難しすぎてすぐに分かるとは限らない。

タグ: 統計

posted at 23:25:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 そこで、扱うデータの数値が生じる仕組みの範囲を狭くして、その範囲で手堅い数学的結果を得て、応用するという戦略も考えられます。

タグ: 統計

posted at 23:29:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 例えば、未知の任意の分布q(x)のi.i.d.としてデータが生成されているというモデルを考えて、そのようにして生じたデータの数値を推測用のモデルに食わせたときの様子を分析することも考えられる。(これは渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』で採用されている方針そのもの)

タグ: 統計

posted at 23:29:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 他にも変種を幾らでも考えられます。(変種の存在を強調しないと「i.i.d.だけか」と言いたがるおばかさんにミスリードされる)

大事なポイントは、推測用のモデル(例:正規分布モデル)と現実におけるデータの数値が生じる仕組みのモデル化(例:未知の任意の分布のi.i.d.)を別に考えることです。

タグ: 統計

posted at 23:32:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 例えば、母平均の推定用のモデルとして正規分布モデルを用意して、無作為抽出で得たデータから、正規分布モデルから得られるt分布を使って、平均の95%信頼区間が得られたとします。

計算の仕方は統計学入門の教科書に大抵載っています。続く

タグ: 統計

posted at 23:37:01

積分定数 @sekibunnteisuu

21年12月3日

今日の授業は下手を打ってしまった。

中3生に、3次式を与えて極値になるxを求めさせる問題。

ミクロな領域で最大値や最小値になるのを極大値や極小値と言うということは説明済み。

グラフ上の点を指定して、それを接点とする接線の式は求められる状態。

タグ:

posted at 23:37:11

積分定数 @sekibunnteisuu

21年12月3日

こちらが想定したのは、そこから接線の傾きが0になるような接点を求めるというものだったが、

生徒は、極小値なら、小さい正数hに対して

0<f(x+h)-f(x)
0<f(x-h)-f(x)

がともに成り立つとして解こうとして、「ややこしくなってダメだ」とあきらめかけていた。

タグ:

posted at 23:39:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 そのとき、95%信頼区間の95%は正規分布モデル内での確率になります。

無作為抽出で得たデータの母集団の分布は正規分布から程遠い分布であった場合に、正規分布モデルで得た95%信頼区間を使った場合のリスクの分析は別に行う必要があります。続く

タグ: 統計

posted at 23:40:06

積分定数 @sekibunnteisuu

21年12月3日

方針は間違っていない、hに具体的に0.1とか0.001とか入れて考えてみて

とだけ説明すればよかったが、

あれこれ説明してしまった。

時間がなくて大急ぎで説明したから、余り頭に入っていないだろうことを期待したい。

タグ:

posted at 23:41:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 データは無作為抽出で得られているので、データの数値の生じ方は未知の任意の分布q(x)のi.i.d.でモデル化して良いでしょう。

このようにして、q(x)が正規分布でないときに、正規分布モデルで作った95%信頼区間の95%はどれだけ信頼できる値になるのかについて調べることが可能になります。続く

タグ: 統計

posted at 23:42:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 ところが、統計学入門の教科書では、未知の任意の分布q(x)のi.i.d.という設定を扱わずに、なんと驚くべきことに「母集団分布は正規分布であると仮定する」のようになっている。

その結果、学生は「正規分布って仮定していいの?」と当然の疑問を合理的に持つことになる。ダメに決まっている。

タグ: 統計

posted at 23:45:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 しかし、正規分布モデルによる平均の信頼区間の場合には、サンプルサイズn→∞の極限で未知の分布q(x)のi.i.d.に中心極限定理を適用できるならば、中心極限定理による近似が有効なほどnが大きければ、母集団分布が正規分布でなくても概ね区間推定がうまく行きます。続く

タグ: 統計

posted at 23:47:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 続き。ただし、未知の任意の分布q(x)のi.i.d.に中心極限定理を適用したときの、同じnでの正規分布近似の誤差は分布q(x)によって大きく異なります。

その辺は実際に有限のnについてコンピュータで計算するとわかりやすいです。

タグ: 統計

posted at 23:49:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

21年12月3日

#統計 一方、正規分布モデルを使った分散の信頼区間では、中心極限定理の恩恵が薄く、データ生成側の未知の分布q(x)が正規分布から外れていると、全然信頼できない区間推定になる。

こういう話をやっておかないと、どの道具が頑健で、ある道具をどのように使ったらまずいのか分からなくなる。

タグ: 統計

posted at 23:53:56

@genkurokiホーム
スポンサーリンク
▲ページの先頭に戻る
ツイート  タグ  ユーザー

User

» More...

Tag

» More...

Recent

Archive

» More...

タグの編集

掛算 統計 超算数 Julia言語 数楽 JuliaLang 十分 と教 モルグリコ 掛け算

※タグはスペースで区切ってください

送信中

送信に失敗しました

タグを編集しました