黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2022年06月/Page 13

@GOADhIRbbsdS8HO 失礼します。具体的にどのように不都合があるのでしょうか？

dy/dxはyの微小変化をxの微小変化で割ったものだから、分数ですよ。

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posted at 23:49:35

またガセが出回っているな。

dx分のdy　と読んで何の問題もない。 twitter.com/will_be_potus/...

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posted at 23:47:16

うわ、いかんな。置換して欲しくないところも置換された。

こういうミスをやらかしたのは久しぶりでなんか新鮮だ。

疲れているときの一括文字列置換はやっちゃいかんな。

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posted at 22:32:02

河合祐介 @tkawai18_tkawai

@sekibunnteisuu @LimgTW @koharunya @Eiryu0924 @takejin009 先日も「概念を理解してはじきの公式を使っていたが、概念忘れたからはじきで考えた」と謎のコメントを見かけたなw

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posted at 22:15:04

山本貴嗣 @atsuji_yamamoto

@fukafukai10000 でしたか、とにかく庶民の実情と乖離してますよね；

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posted at 21:51:58

@ztkszero ＞ならば、「ハジキ」があってもなくてもやることは同じじゃないですか。

ハジキに象徴される公式暗記指導は駄目だ、という話をしています。

何をそんなにハジキを擁護しているのでしょうか？

全米ライフル協会？「（銃が人を殺すのではない、人が人を殺すのだ）」

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posted at 21:36:46

@ztkszero ハジキがなくても公式を百回書かせるなら同じこと

を

「ハジキ」があってもなくてもやることは同じ

と解釈するとは驚きです。

ハジキがなくてもダメな教え方はあり得ますが、ハジキを使うなら確実にダメな教え方です

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posted at 21:34:47

砂___の___女 @vecchio_ciao

根本的に理解していない子がハジキを「一時的に」与えられて、理解しないまま答えを出せるようになって、その後で正しく理解できるようになる子はほとんど見たことがない。
なぜなら、自分が理解していないことに気づかないままになるからね。
そういう現状をたくさん見てるからこその警鐘なんだがな。

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posted at 21:24:46

げろ。不用意な大量一括置換で括弧を1つ忘れてしまった。

もう一回一括置換しよう。

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posted at 21:18:27

砂___の___女 @vecchio_ciao

「許さないマン」とか言って、どっちが“攻撃”的なんだ？っていうのもさ。

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posted at 21:15:56

砂___の___女 @vecchio_ciao

万里（ばんり） @fukafukai10000

結局それなんだよな。
ハジキにしても掛算の順序にしても、「自分にとっては役に立った、と思っている私」を“攻撃”された気になって、必死で守ろうとする人がいるっていう。

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posted at 21:13:47

@atsuji_yamamoto 日常的に自分で運転しない人の発想。地方で毎月2000km（通勤、業務、家族の送迎）走っている身としては賛同できない。
片道60km,90kmなんてあたりまえ。
極端な例ですが知人の保育園長は毎日送迎だけで100km以上走ってますし。

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posted at 20:59:46

＃超算数　

中国で天元術が廃れた理由が恐ろしすぎ

＞　明の太祖は多くの知識人、官僚を虐殺したことで知られているが、天元術を理解していた人はすべて殺されてしまったのが原因と思われる pic.twitter.com/2oor1yzeJT

タグ：超算数

posted at 20:59:28

ゆーじ @yuujii

いつもならもう寝る時間だけど、作りたいものができちゃって早寝の習慣が崩れそう。

今なら24時間行ける。が pic.twitter.com/UiNUyBVXXG

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posted at 19:49:03

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

@sunchanuiguru @genkuroki つうか、多変数の方程式が書けるようになったのは和算の偉大な成果なんですけどね。それ以前の東アジアの数学は一変数限定でした。

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posted at 19:00:53

山本貴嗣 @atsuji_yamamoto

ちなみに今乗ってるスズキのST250EはL30km越えの燃費なので満タンだと360km以上走れる。神奈川県内ならまず問題ない。「残量が少なくなった表示」が出てからでも100kmは大丈夫。

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posted at 18:41:51

関連 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 18:33:16

で、

伝聞情報だから、どこの馬の骨とも分からない自分に聞くなとは…

司書で学芸員なのに、これはトホホ…である。

#超算数 pic.twitter.com/gDIGGQDgdp

タグ：超算数

posted at 18:31:05

江戸時代にはアジア式の方程式があって、未知数があっても問題を解くことができた。
中国から輸入された天元術は日本の和算家でもよく使われていたらしい。
関孝和が天元術を改良した傍書法などもある。

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posted at 18:28:44

第四に、

＞和算という文化を知るためでしょう。

面積図は和算に限らず、数学では当たり前に使われる手法であり、和算の専売特許ではない。

そもそも和算にも方程式はある。

司書で学芸員ならば事実に基づいて発言していただきたい。

続く

#超算数 pic.twitter.com/upJOUWQNAx

タグ：超算数

posted at 18:27:21

第三に、

＞優れた思考力ではない。

自分で先まで学習するのは優れた思考力である。教育的に有害。

#超算数 pic.twitter.com/N8OsKFmIhJ

タグ：超算数

posted at 18:22:11

上の書評引用続き【ただ、アーレントは、アイヒマンの分析をもっぱら裁判の傍聴に依り、アイヒマンの演技に騙されたのかという疑念を禁じ得ない。】

もろに騙されたとする方が自然だと思う。

ひとを見る目には常にバイアスがかかってしまうので、当然騙されることもあるだろう。

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posted at 18:21:28

ただし、【ミルグラム実験（アイヒマンテスト）で、心理学的に実証されている】と安易に言うのは危ない。
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 18:19:01

『エルサレム〈以前〉のアイヒマン』の書評

www.amazon.co.jp/gp/customer-re...
【本書が出たことによって、もはやアイヒマンを凡庸な悪と見なすことは出来ず、『エルサレムのアイヒマン』も読み直しを迫られるのではなかろうか。】

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posted at 18:17:39

駄目なところがたくさんあるのですが、まず第一に

＞多様性ってそういうもの

先生から教わった面積図で答案を書くのは可、自分で先取り学習した方程式は不可というのは、それこそ多様性の否定なのである。

まだまだ駄目なところだらけなので続けます。

#超算数 twitter.com/seikai_bunko/s...

タグ：超算数

posted at 18:14:09

＃超算数

江戸時代の鶴亀算を紹介
１８１５年
『算法天竄指南録』

www.wasan.jp/archive/tenzan... pic.twitter.com/Ih76LnEkYB

タグ：超算数

posted at 18:13:47

関連(アイヒマンが凡庸でなかったことは有名になりつつある印象)
↓ twitter.com/tanosensei/sta...

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posted at 18:12:38

非公開

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posted at xx:xx:xx

ぐぐると、小学生相手に方程式を使うのを禁止している人がいたりするみたいだ。
しかし、その理由が「和算の良さを知るため」というのは見つからない。

＃超算数

タグ：超算数

posted at 17:28:12

#超算数

出てきてしまうからも、→　出てきてしまうので、

数学史や和算を学ぶ、教えることは否定しないが、それはあくまで数学をちゃんと教えた上でのこと。

公式・解法を叩き込み、演習問題やらせて、「生徒が数学に興味を持てない。そうだ、和算なら目先が変わって面白いかも」というのは考え物

タグ：超算数

posted at 17:25:24

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

#超算数

　こういうピント外れ、頓珍漢、有害な言説が出てきてしまうからも、

「数学で文化を学ぶ」だの「数学史を数学教育に生かす」だの「民族数学」だのは、数学教育から排除した方かいいね。

　数学はそれ自体で面白い。 twitter.com/seikai_bunko/s... pic.twitter.com/KtqSGvWRcc

タグ：超算数

posted at 17:20:59

#超算数前にも言ったけれど、私は「重体み」というおまじないを覚え込んだことがあります。21世紀になるまで知らなかったOT図ではなく、密度という概念に関連する用語を覚えるためのものでした。今から考えるとなんでそんな暗記ものを作ったのか、自分のことながら理解不能です。劣った不要な道具立。

タグ：超算数

posted at 13:04:02

ai @atkarane

まさみつ@囲碁NFT開発 @igokyoto

@IIDA_Daisuke @tanosensei 以下が有名だと思います。

エルサレム〈以前〉のアイヒマン amzn.asia/d/dhsTitf

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posted at 12:41:07

@genkuroki 確かにこの最後の状態が「囲めている」というのは直感的にはわかりにくいですよね。
大げさにいうと位相幾何学的な理解を要するみたいな？

「呼吸できなくなると死滅する」を先に言って、そのあくまで一例として四方を囲まれるポン抜きの形を挙げる順番のほうがトータルでみると理解しやすいかも。

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posted at 12:30:16

入門的解説にありがちな杜撰な解説をことごとく否定できるようになりながら(主義に基く統計学を否定しながら)、具体例を丹念にコンピュータで計算していけば、普遍的によく観察される論理と証拠よりも〇〇原理や○○主義の権威に従属することを好むおかしな人達の仲間にならずに済むと思う。

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posted at 09:44:58

タビトラ @tabitora1013

筋腫の治療薬なんかもよく効くけど、月1万超えるので半年でも無理だし手術も高くてできませんて人もいて、収入をきくと生活保護受けた方がいいんじゃないかな、働きながらでももらえるんですよと話してるけど偏見があるのかそのほかに理由があるのか受給しないし政治がどうにかしてほしいと思ってる

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posted at 09:41:33

この手の話題は具体的な計算例を多数見たことがないとチンプンカンプンになりがち。

自分でコンピュータで例を計算してグラフを描いてみるのがよいです。

個人的には高速に計算できなければ困る場合にも対応できる #Julia言語がお勧めですが、RやPythonも便利だし、WolramAlphaもよく使っています。

タグ： Julia言語

posted at 09:41:32

#統計そして多くのP値の定義において、尤度(データと同じ数値がモデル+パラメータで決まる確率分布内で生成される確率の密度)の最大化とP値(データと同じ数値以上に極端な値がモデル+パラメータで決まる確率分布内で生成される確率)の最大化は同じパラメータ値を与えます。

タグ：統計

posted at 09:37:04

タビトラ @tabitora1013

月経つらい人の40％が将来内膜症になるとか言われてるわけだし、そうなると将来手術とか不妊症とか増えるわけだし、早めにピルなり治療しておいた方が結果的に将来のコストをおさえられそうだけど、こないだの女性医療セミナーでも言ってたようにそういうのにかけるコストはまだ高い上に国民が貧困でな

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posted at 09:35:09

#統計 P値を定義するときにユーザー側が設定する「データの数値以上に極端な数値」の定義ごとに、どのように整合性を測るかが変わる。

整合性の指標をユーザー側が設定できるという考え方は、別にP値を使わなくても当然できないと困る考え方だと思うのですが、すでにP値という形式でお手本がある。

タグ：統計

posted at 09:32:43

#統計条件付き確率は大学入試でも出題される程度に易しい考え方だと思う。解釈を間違え易いのは尤度とP値で、

尤度はモデル+パラメータのデータの数値へのフィッティングの良さの指標の1つ

で、

P値はモデル+パラメータのデータの数値との整合性の指標の1つ

です。ここで誤解すると全部アウト。

タグ：統計

posted at 09:29:06

#統計以下のリンク先は最近やったP値函数の計算例。

P値は最尤法の漸近論を使って計算している。

実はこの場合のP値は、条件付き確率分布の標本を作る方法経由(ベイズ統計の経路)で計算する方が、計算法の実装はずっとシンプルになる。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 09:25:23

#統計というわけで、以下の3つが基本的。

* データの数値に合わせてモデル内条件付き確率分布を作る。

* データの数値に関するモデル+パラメータの尤度を計算する。

* データの数値に関するモデル+パラメータのP値を計算する。

個人的な意見では全部勉強しておいた方が良いと思う。

タグ：統計

posted at 09:16:40

#統計データと同じ数値がモデル内で生成される確率もしくはその密度は「データに関するモデルの尤度」と呼ばれる。尤度は「ゆうど」と読み、英語ではlikelihoodと言うが、尤度はモデルのデータの数値へに適合度の指標に過ぎず、日常的な意味での「もっともらしさ」を意味しないことに注意が必要。

タグ：統計

posted at 09:13:49

#統計上の2大パターンに含まれないのが

* データと同じ数値以上に極端な値がモデル内で生成される確率(P値と呼ばれる)を計算する。

です。「～以上に極端な」の意味はユーザー側が適切に決める。モデルの確率密度函数の計算は困難だが、モデルに従う乱数の生成は容易な場合にも有用だろう。

タグ：統計

posted at 09:09:37

#統計以下の2つは統計的推論推測推定の2大基本パターン。

* データと同じ数値がモデル内で生成された場合にモデルを制限して得られる条件付き確率分布を作る。(p(x,y)からp(x|y)を作る)

* データと同じ数値がモデル内で生成される確率(密度)を最大化するようにモデルのパラメータを調節する。

タグ：統計

posted at 08:55:53

#統計例えば、ある直接観測されない定数について、「その定数は何らかの確率分布に従ってランダムに決められていた」という設定のモデルを使うことは、想定に矛盾するモデルを使っていることになる。もっとひどい場合はいくらでもある。

それでも正しくないモデルが有用な場合がある。

タグ：統計

posted at 08:50:40

#統計もう一つ大事なことは、統計的な推論推測推定で使うモデルは正しくないものを使ってよいし、多くの場合に「正しくないモデルを使って実践的には妥当な推論推測推定を行う」ということになること。

「妥当な」の意味はケースバイケースで異なり、ユーザー側が自分で決めなければいけない。

タグ：統計

posted at 08:40:08

井上純一（希有馬）新刊『逆資本論』発売中 @KEUMAYA

#統計まさにそれ。

条件付き確率分布を作るというシンプルな操作が想像以上に強力で役に立つことが本質的。

そして、「条件付き確率分布を作るというシンプルな操作」と書いたが、その計算には(例外的な場合を除いて)特別な工夫が必要な点が話を面白くしていると思う。 twitter.com/sammy_suyama/s...

タグ：統計

posted at 08:27:43

日本からもらうお金で海外で生活してると円安はめちゃくちゃ不利だし、お金持ちにとっては物の価値が下がっていく（他人の賃金が下がっていく）デフレはとてもいい物なので、「自分が一番いい状態」を望むなら正しい。
我々から見ると最悪。 twitter.com/morichanemoric...

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posted at 08:01:31

@kuri_kurita

外国語を使う場合にも同じような事が起きたり。 twitter.com/tmwskmeswsw/st...

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posted at 07:58:41

Massimo @Rainmaker1973