黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2022年06月/Page 4

Juliaで可視化：水素原子｜Shuhei Ohno zenn.dev/ohno/articles/... #zenn

タグ： zenn

posted at 23:50:01

@nami_ca #Julia言語

私は、自宅でJupyterLabサーバーを常時走らせておいて、そこにiPadのブラウザで接続して、Julia, R, Pythonなどを使っています。

自宅外からはZeroTier経由で接続しています。

どちらもググれば情報が見つかる。

タグ： Julia言語

posted at 23:46:39

#統計高等教育機関で統計学入門の講義を受け持っている人たちは、こういう議論を重く受け止めて、「効果は0である」という仮説のP値だけではなく、「効果はxである」という仮説のP値も積極的に取り上げて、解説するべきだと思います。

信頼区間もその流れで説明する。

journals.sagepub.com/doi/10.1177/02...

タグ：統計

posted at 23:36:51

#統計最近、いつも言っていることが書いてあった。

例えば、「効果はゼロである」という仮説のP値のみを計算するのはダメで、どうせやるなら「効果はxである」という仮説のP値をxを動かして計算してプロットするべきだとか。

journals.sagepub.com/doi/10.1177/02...

タグ：統計

posted at 23:33:55

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posted at 23:30:35

#統計

P値函数を使うべきだという議論
↓
journals.sagepub.com/doi/10.1177/02...
Discuss practical importance of results based on interval estimates and p-value functions, not only on point estimates and null p-values
Valentin Amrhein, Sander Greenland
First Published June 3, 2022

タグ：統計

posted at 23:29:29

#統計何度見直してもこの部分の説明の仕方は酷すぎだと思う。

まず、

　式(2.3)は観測値xが7に等しい確率を与える。

と言っておいて、その結論は

　～中略～だから、式(2.3)は確率ではない。

😅😅😅😅😅😅

統計モデル内での確率だと言えばよいだけの話なのにどうしてこうなる？ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 22:37:48

関連

モデルの内側でのことを、まるで現実の話であるかのように語るのはやめるべき。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 22:28:54

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posted at 22:27:15

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posted at 22:26:39

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posted at 22:26:06

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

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posted at 22:25:03

ポテンシャル項がガウス型をしてる場合に
波動関数をフーリエ級数展開しフーリエ係数の導出をある行列Uの固有値問題を解くことに帰着させる場合で解いたもの．
Umnは教科書に書いてるものはなくゴマちゃんの飼い主がこちらで書き直したもの．こういうふうに書けるのも #Julia言語の良さ pic.twitter.com/s5bMDN6kUf

タグ： Julia言語

posted at 22:24:15

#統計その講義動画の佐藤俊哉さんはP値に関するASA声明の翻訳者です。

www.jstage.jst.go.jp/article/jjb/38...
ASA 声明と疫学研究における P 値
佐藤俊哉
2017

にも解説があります(添付画像)。

信頼区間=P値がα以上になるパラメータ値の集合

なのでP値を理解していないと信頼区間も理解できなくなる。 twitter.com/akima9936/stat... pic.twitter.com/t8IHvMvJnS

タグ：統計

posted at 22:22:52

疲れた。残りは明日に回す。

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posted at 22:05:01

Yuki Nagai @cometscome_phys

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

Kindle版が出たようです！

1週間で学べる! Julia数値計算プログラミング (KS情報科学専門書) | 永井佑紀 |本 | 通販 | Amazon www.amazon.co.jp/dp/4065282829/...

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posted at 21:45:34

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

緑色のやつ(最近出版された #Julia言語数値計算本)Day4

ポテンシャル V(x) = 0 でのシュレディンガー方程式の解析解と（差分方程式の固有値問題として行う）数値解の比較.

n = 250 からずれる．（この理由は書籍に解説が書いてある）ってところまでできた． pic.twitter.com/48HseLyBT6

タグ： Julia言語

posted at 21:09:19

@nami_ca ChromeBook については頑張ったらできるらしいです．
iPad は SSH クライアントを入れて julia が動いてる別マシンのプロセスを叩く感じでしょうか(´・ω・｀)．

discourse.julialang.org/t/install-juli...

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posted at 20:23:54

Atsushi Sakai @Atsushi_twi

え、JuliaのThreadって、spawnで、呼び出し元のThreadにアサインされることなんてあるのか？？？常に別のworker Threadにアサインされるかと思っていたのだが。。github.com/JuliaWeb/HTTP....

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posted at 20:08:59

積分定数 @sekibunnteisuu

ならねーよ。小学1年生がまんま高校生になるわけねーだろうが。 twitter.com/Z7Mv8pyqhdGNa5...

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posted at 16:53:24

積分定数 @sekibunnteisuu

そもそも、式と答え、というセットを当然のごとく教え込むのが誤り。 twitter.com/0v0__happy/sta...

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posted at 16:51:20

#統計

①は現実の母集団に関する未知の値

②は現実の母集団からの無作為抽出で得たデータの要約値

③は数学的フィクションであるモデルに関する値(パラメータ)で我々が自由に設定可能

④はモデル内で確率的に生成されたデータの要約統計量

これらを完璧に区別することが理解のためには必須。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/KyV5VreCJq

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posted at 16:15:37

大体において「統計学的ツールの使用法のフローチャート」が出て来たらアウトな感じ。

特に算数が苦手な子を害している「きはじ」「くもわ」の問題と似ています。

ずさんな「やり方」だけを教えるスタイル。

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posted at 16:04:04

#統計そもそも正規性は必要じゃないし(中心極限定理による正規分布近似で十分)、等分散に関するF検定は正規性抜きにはうまく行かないし、多段階検定に必要な補正もする気がない。丸ごと全部ダメ。

統計学の利用の仕方のアドバイザー的な役割を社会的に担って来た人達が誤りを認めることもない。

タグ：統計

posted at 16:01:16

#統計 2群の平均値の差に関するStudentのt検定の使用法については黒歴史が存在する。

❌正規性検定→等分散検定→Studentのt検定

という多段階検定を勧める不合理な人達が統計学アドバイザーの世界にまだ生き残っている。

誤りを認めて訂正するべきだと思うのですが、そういうのを見たことがない。

タグ：統計

posted at 15:55:45

訂正

❌事件計画
⭕️実験計画

いつもごめんなさい。

twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 15:50:30

#統計こういう基礎的な話題についてのまともな解説は結局1つも見つけることができず、全国で統計学入門の講義をしている人たちはどういう文献を参考にして、平均に関する検定や信頼区間について解説しているのだろうか？

自分で考えれば理解できるとはいえ、必要なコストは超でかいんですけど。

タグ：統計

posted at 15:22:18

#統計私なら「所詮は中心極限定理による近似に頼るどんぶり勘定なので、安全に使える範囲が広いWelchのt検定のみを使っていいんじゃね」と考えます。

タグ：統計

posted at 15:17:28

#統計 2つの母集団の分散が等しいかどうかは未知ですが、2つの標本のサイズを等しくすることは事件計画によって可能になる場合もあるでしょう。

そういう場合であればStudentのt検定とWelchのt検定のt値は一致し、自由度の違いだけの問題になる。

タグ：統計

posted at 15:15:32

#統計その場合にも、使用するt分布の自由度は異なります。Studentの方で使う自由度はm+n-2で、Welchの方で使う自由度はm+n-2以下になります。

t値が等しい場合には、Welchの側がStudentの側よりも「保守的」な検定になります。その保守性が気になるならStudentの方を使えばよい。

タグ：統計

posted at 15:15:30

#統計大丈夫な理由は、Studentのt検定で使うt値の分母の2乗とWelchのt検定で使うt値の分母の2乗の差を整理すると分かります。

正の数×(m-n)(sx² - sy²)

となるので、2つの標本のサイズm,nが等しい、または、2つの不偏分散sx²,sy²が等しければ、StudentとWelchのt検定で使うt値は等しくなります。 pic.twitter.com/RVBZ84ECVQ

タグ：統計

posted at 15:09:52

#統計 2群の平均の差に関するStudentのt検定の使用が妥当であるためには、中心極限定理による正規分布近似がうまく行っているだけではなく、

(1) 2つの母集団の分散は等しい

または

(2) 2つの標本のサイズは等しい

という条件が必要です。

等分散でなくても、等標本サイズであれば大丈夫。続く

タグ：統計

posted at 15:02:36

#統計よく使われている2群の平均の差に関するWelchのt検定は中心極限定理による正規分布近似がうまく行っていれば使える。

それでは2群の平均の差に関するStudentのt検定の方はどうか？続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 14:59:19

Re: RT 実際には「暗記」も必要な分野でも理解力が非常に重要になる。

理解せずに暗記しようとしている人たちは自分自身が知的には負け組であることの自覚が必要。

だから、勝ちたい人は空気の如く理解を重視する。

特に「暗記」も重要な分野ではそういうことになる。

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posted at 14:45:03

名取宏（なとろむ） @NATROM

「医学部志望はすべて暗記」。私は違いました。私の知る範囲内では、同期生もすべて暗記の人なんていませんでした。数学教育の話なんだよね。百歩譲って他の教科ならともかく、数学や物理は暗記では無理でしょ。 twitter.com/g0Bzwq8BCek5s7...

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posted at 14:09:47

#統計以下のリンク先添付画像中の「決定理論」は、Bayes統計におけるモデル内での期待リスク最小化に関する理論のことだと解釈できます。

それも「地元で最強」を保証するだけの理論に過ぎません。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 14:07:39

#統計「小さな世界」については以下のリンク先のリンク先を参照。

「小さな世界」問題を私は「地元で最強」問題と言っています。

「地元で最強」問題の中には、モデルに忠実にデータが生成されている場合にのみ一様最小分散不偏になる推定法の話も含まれます。モデル=地元では最強。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 14:03:17

#統計モデルと現実の関係は目的ごとにケースバイケースで扱い方を変えなけれないけないことで、シンプルな一般論でどうこうできる問題ではありません。

そういう大事な問題があることを隠して、「科学的お墨付き」が得られるふりをする解説は科学的に極めて有害だと思われます。

タグ：統計

posted at 13:38:32

#統計しかし、Bayes統計における期待リスク最小化と現実との関係を理解するには、事前分布とパラメータ付き確率分布で構成されたモデルと現実の関係を調べるという難解な問題を扱う必要があります。

タグ：統計

posted at 13:38:32

#統計この事実を隠したり目立たなくすることは、現実におけるリスク管理にBayes統計が役に立つことを当然だとしたい人達にとって都合が良いことです。

タグ：統計

posted at 13:38:31

#統計 Bayes統計での、期待リスク最小化の結果は、事前分布とパラメータ付き確率分布で構成されたモデル内でモデルの設定に忠実にデータが生成されているという設定の下での期待リスク最小化にすぎません。

Bayes統計での期待リスク最小化は現実における期待リスク最小化を意味しません。

タグ：統計

posted at 13:33:00

#統計 FisherやNeyman-Pearson由来の方法の解説だけではなく、Bayes統計の入門的解説でも「数学的フィクションであるモデル内での結果に過ぎない」という事実を正直に強調しない説明が目立ちます。

タグ：統計

posted at 13:30:18

#統計 95%信頼区間の95%は単なるモデル内確率に過ぎないので、モデルの現実での使用の妥当性という難しい問題の存在を無視して、その95%が現実における判断でどのように使えるかは分からない。

こういう正直な説明をして都合が悪くなる何かがあるように見えます。

タグ：統計

posted at 13:28:15

Makoto ⋈ Usui @Thin_ABARTH500

@officematsunaga むしろ山田太郎議員は児ポ法や青健法に加えてTPPの著作権非親告罪化で手練手管を駆使して表現の自由を護ったんですけどね(今後の問題は「国連の方から参りました」的な外圧とどう戦うのか…ってのが加わる事で護る為の戦力に余力がないのが現状とも言っており、赤松健氏を擁立した理由もそこにある)

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posted at 13:26:14

エレクトリカル・ジャパン @electricalJapan

#統計おそらく、その背景には、モデルを単なる数学的フィクションとみなすと都合が悪くなると感じる文化と伝統ができあがっているからだと思われます。

特に統計学を「科学的お墨付き」を得るための道具とみなしたい人達は、モデルが数学的フィクションであるとは言い難いでしょう。

タグ：統計

posted at 13:24:42

本日の太陽光発電は、東京電力の需要の26%を供給しています。需要のピークは午後ですが、太陽光の出力がまだ大きいため、ここのピークはなんとかなりそうです。
問題は夕方。ここに需要ピークはありませんが、太陽光の供給が低下するため、火力や揚水の出力が最大になります。
agora.ex.nii.ac.jp/earthquake/201... pic.twitter.com/5uIVzORs54

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posted at 13:22:19

#統計 95%信頼区間の95%は数学的フィクションであるモデル内での確率に過ぎないので、モデル外の何かと比較して、95%信頼区間の95%は確率ではない、というような説明をすることは自明にナンセンスです。

ところが社会的に専門家とみなされる立派な人達がそういうナンセンスを平気で語っている。

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posted at 13:22:05

#統計ケーキの中に7個のレーズンが見つかったのだからx=7の確率は1になっている、という困りものの説明の仕方は、悪しき「信頼区間警察」達もよく使っています。

母集団の平均は決まった定数なのだから、平均の95%信頼区間に母集団の真の平均が含まれる確率は0または1だ、という酷い説明をよく見る。

タグ：統計

posted at 13:19:52

#統計ケーキの中のレーズンの個数をPoisson分布でモデル化することの妥当性については当然議論があって然るべきです。

だから、Poisson分布における確率を現実における任意の意味での確率と並べて区別せずに扱うことは、モデルと現実を混同していることになり、非科学的思考に陥っています。

タグ：統計

posted at 13:16:12

エレクトリカル・ジャパン @electricalJapan

#統計そのような説明の仕方が困りものである理由は、ケーキの中のレーズンの個数を数学的フィクションであるPoisson分布でモデル化している、という事実を見えなくしていること。

添付画像のような説明では、モデル内確率と現実においてレーズンが何個見つかったかの話の境界が見えなくなっている。 pic.twitter.com/kpZxUJ9w0A

タグ：統計

posted at 13:11:31

オフイス・マツナガ @officematsunaga

本日、九州南部と東海、関東甲信の3地方が梅雨明けしました。関東甲信では史上最も早い梅雨明け。ここまで早いのは想定外で、真夏用の電源の準備（点検・補修等）が間に合っていません。
梅雨明けの暑さで需要も大幅に増えており、特に夕方は厳しい需給が予想されます。
agora.ex.nii.ac.jp/earthquake/201... pic.twitter.com/x9cj3aLpXc

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posted at 13:10:59

表現の自由といいながら、
「それを規制する側は、その意味を十分にしっている。一方、規制される側は、その意味を十分に理解しているとは思えない」（オイラ記者

　そこで「その法案やら条例を骨抜きにするための手練手管について、ほとんど知られていない」

「いわゆるゲリラ戦ですね」（僕記者

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posted at 13:09:45

#統計 Salsburgさんの困ったやり方はこうです。

式(2.3)は観測値xが7に等しい確率を与える
↓
ケーキの中に7個のレーズンが入っていることがわかったならば、ケーキの中にレーズンが7個入っている確率は1.0になる
↓
ゆえに式(2.3)は確率ではない
↓
それをFisherは尤度likelihoodと呼んだ

続く pic.twitter.com/WGyjzEGSuH

タグ：統計

posted at 13:08:23

#統計 Salsburgさんはその本の「確率vs.尤度」という題の第2章で、添付画像に引用したように、尤度は確率ではないという意味のことをはっきり述べています。

まず「式(2.3)がx=7の確率を与える」と言ってから、「式(2.3)は確率ではない」と言っています。

こういう奇妙な説明の仕方はひどいと思う。 pic.twitter.com/3jasj62hEG

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posted at 13:01:10

#統計注意・警告：私がその本が悪い本だと言うつもりは全くないことに注意！単に統計学入門業界において、奇妙な説明がまるで常識のように扱われていることの証拠として挙げているだけです。どの分野であっても、言葉による曖昧な説明をあまり信用せずに、きちんと勉強しないとまともに理解できない。

タグ：統計

posted at 12:57:31

#統計定義から尤度はモデル内確率(またはその密度)なのに、「尤度は確率ではない」と言う人がいる理由も、モデルと現実の混同であるっぽい。

その証拠の1つを挙げる。以下の添付画像は

サルツブルク著『「誤差」「大間違い」「ウソ」を見分ける統計学』
www.google.com/search?q=%E3%8...

の原著より。続く pic.twitter.com/t7fLzItwZu

タグ：統計

posted at 12:53:34

Mうら @tchaikovsky1026

t検定(やz検定)がうまくいく条件は、
「母集団分布が正規分布に近い」でなく「今考えているサンプルサイズの標本平均の分布が正規分布に近い」と言える。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 10:56:07

@kuri_kurita

川端裕人『ドードー鳥と孤独鳥』（国書刊 @Rsider

@Rsider ペイロード・スペシャリストには一人、“colorblind”でも宇宙に行くことを諦めなかった人が。

www.nasa.gov/audience/forst...

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posted at 09:42:34

川端裕人『ドードー鳥と孤独鳥』（国書刊 @Rsider

と書きつつ……現在のISSやゲートウェイの宇宙飛行士が、アメリカ空軍戦闘機乗りの基準の視覚条件を満たす必要があることについて何かソースはお持ちでしょうか。実は、その件は、ちゃんと調べておきたいのですが、今のところ見つけれずにおります。

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posted at 09:26:56

「石原式で検査正常」を募集段階で求めることの問題について書いています。戦闘機の操縦士視覚のための色覚要件とはまた別の話ですし、アメリカ空軍の検査は石原表ではなくCCTで行われるようです。CCTでは「石原表で異常」の人がオーケイなことはよくあり、逆に石原表で正常の人がNGのこともあります twitter.com/kz78_b/status/...

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posted at 09:24:09