黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2022年06月

Juliaにgraphを描かせるのが最近自分的にアツい（matplotlibよりも線の細い仕上がりになる） pic.twitter.com/4YNZGMgcXO

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posted at 00:29:19

河合祐介 @tkawai18_tkawai

へぇー twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 02:20:46

#ニセ科学

擬似科学批判の大学教員らが『NMRパイプテクター』分解ビデオを公開 | スラドサイエンス science.srad.jp/story/22/05/29...

タグ：ニセ科学

posted at 02:23:27

#ニセ科学

 youtu.be/HEkh9PYTX_U
#ゆっくり解説 #NMRパイプテクター
ゆっくり解説「NMRパイプテクターを分解してみた」(07:26)

ゆっくり解説動画になっていた！(笑)

内容もおもろい。

マンション住まいの人はマンション管理組合が騙されずに済むようにするために見ておいた方がいいかも。

タグ： NMRパイプテクターゆっくり解説ニセ科学

posted at 02:33:44

ハガネの連勤術師 @hgn_no_otaku

#ニセ科学

 youtu.be/LxB6I1p-JJ8
NMRパイプテクターの分解 (08:33)

タグ：ニセ科学

posted at 02:33:45

「専門家が決めたことに素人が口を出すな」ってここ最近やたら見るなあ

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posted at 03:45:31

#Jupyter #MathJax

この辺の問題はJupyter側がSTIX-Webフォントのみに対応する実装になっていることから生じている問題らしいです。そして $\text{の}$ の「の」が変な字体になる理由もSTIX-Webフォントにあるらしい。

対処法は結構シンプルだったので誰か適切なプルリクエストを送って欲しいです。

タグ： Jupyter MathJax

posted at 04:34:40

これだけの熱量で長きに渡って追及して追及しまくって、ようやく出てきたのが、年間たった15万円ぽっちの酒類提供って、安倍陣営は相当徹底して身ぎれいにしてたのだな…というのが率直な感想。にもかかわらず、いまだにそれをあたかも「巨悪」のように言い募るひとたちの欲望な何なのだろう。

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posted at 04:35:48

じつのところそれは、佐藤・田中・中曽根あたりの昭和へのノスタルジーなんだろうな。重信房子への熱いまなざしとも通じますね。

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posted at 04:37:48

こんなに倹しいものを取り上げて騒ぐひとは、政治も行政もかつてに比べて酷く「クリーン」になったぶん、日本社会が貧しくなったことを認めたくないのでしょう。否認の心理です。

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posted at 04:52:43

進歩や達成を認めまいとする否認と、退歩や衰退を認めまいとする否認の合体がアベガーということです。

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posted at 04:54:25

このように整理すると、緊縮財政政策を支持する心理とも一体であることが見えてきますね。

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posted at 04:56:49

Rもいいぞ。 twitter.com/s1ok69oo/statu...

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posted at 05:10:09

統計の専門家集団がRのエコシステムに貢献している点については、Rの側がPythonよりも優れている点で、統計の専門家集団がまとめてPythonに引っ越すこともないと思われる。

PythonからRを呼べるので両方使えば問題無し。

Pythonは最も有名なグルー言語。

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posted at 05:10:10

Juliaもいいぞ。

行列算のやり易さ的なことなら #Julia言語が非常によい。

Julia, Python, Rは基本。 twitter.com/ybr_rosef/stat...

タグ： Julia言語

posted at 05:11:42

これだけ「指摘」し続けて、出てきたものがいちいち小さいのだから、そりゃ身綺麗でしょう。認めたくないでしょうが。 twitter.com/niseki/status/...

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posted at 05:19:51

だいたい、年間約15万円なんて少額の酒類提供を「巨悪」のように言い募ってるひとは、「こんなセコい額」であることに情けなくならないんですか。

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posted at 05:26:45

#超算数

現在の「公倍数」のウィキペディア
【日本の文部科学省が検定した算数の教科書には倍数に0を含めない誤った説明があるので注意すること。0はあらゆる数の倍数になる。】

文科省による算数の教科書の検定には問題がある。
これ、常識になるべき。

ja.wikipedia.org/wiki/%E5%85%AC... pic.twitter.com/9Bx1Ku1FvR

タグ：超算数

posted at 05:28:51

プログラミング言語に関する話題では、たくさんの人が使っていて自分も慣れている言語だけでなんとかしたがるだけではなく、「当然そうであるべきだ」というような視界の狭い攻撃的な傾向をよく見る。

そういう人達は攻撃的な考え方を捨てて「他も学んでみよう」となって欲しい。

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posted at 05:36:10

あと、特定の何かを過学習してしまわずに、何か1つについて健全な理解が得られていれば、似たような道具もすぐに使えるようになると思う。

例えば、Juliaを健全に理解できていれば、PythonやRもすぐに使えるようになると思います。

というわけで、#Julia言語を学ぶのもいいぞってことに！

タグ： Julia言語

posted at 06:07:36

あと、グルー言語の利点を活かした使い方も基本中の基本。

例えば、#Julia言語には〇〇について安定して使えるパッケージがまだないが、RまたはPythonにはあるならば、RCall.jlやPyCall.jl経由で、あたかもJuliaのパッケージであるかのようにRやPythonのパッケージを使えばよい。

タグ： Julia言語

posted at 06:10:40

#Julia言語の超巨大パッケージであるDifferentialEquations.jlは、PythonとRでも使えるように、PythonとRのパッケージも提供してくれています。

タグ： Julia言語

posted at 06:12:27

#Julia言語のRCall.jlやPyCall.jlに対応するものは、RやPythonにもあります。

この手のグルー言語を使う楽しみの1つは、他言語のライブラリやパッケージが更新されたり、他言語の便利なライブラリとパッケージの存在を知ったときにもうれしくなることです。

楽しみが増える。

タグ： Julia言語

posted at 06:26:27

例えば、#Julia言語について、あっさり「ライブラリが少ない」と言ってしまうPythonユーザーをよく見るのですが、Juliaがグルー言語だと思っている人は

　PythonのライブラリはJuliaのライブラリでもある

と思っており、Pythonのライブラリの充実をもうれしいことだと思っているかもしれない。

タグ： Julia言語

posted at 06:29:47

統計分析のための実用的なパッケージの充実について、Rは非常に便利で、パッケージのドキュメントも勉強になる。

しかし、統計学教育用にちょっとしたシミュレーションを繰り返し行うには計算が遅くて不便。

本質がいい感じに分かる例を作るには試行錯誤が必要なので計算が遅いのはつらい。

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posted at 06:35:09

そういう場合には、 #Julia言語が非常に便利です。

確率分布のサンプルを大量生成するシミュレーションでは、並列化ですべてのCPUコアを100%簡単に使い切ることもできて効率的です。

タグ： Julia言語

posted at 06:37:05

#数楽ガンマ函数を使ったn次元球体の体積の計算は

|x_1|^{a_1}/p_1 + … + |x_n|^{a_n}/p_n ≤ 1

の体積に一般化されます。Dirichletさんの1839年の論文 portail.mathdoc.fr/JMPA/afficher_... に書いてあり、寺沢寛一さんの本で解説されています。

Gauss積分を使う特殊な方法がなぜか流行っているのは残念。 twitter.com/cheese_nahn/st... pic.twitter.com/YsMbK4tYtb

タグ：数楽

posted at 06:47:37

#数楽 n次元球の面積の取り扱いで、なぜか球対称なn変量正規分布を使う方法が伝言ゲームの如く普及していることは、非常に不思議なことだと思います。みんな「攻略サイト」のコピペをしているのか？

こういう基本的なネタでは「別解」が大量に出て来ないと面白くないです。

関連スレッド
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：数楽

posted at 06:52:02

#数楽 n次元版の極座標を素直に取って素朴に計算しても十分にきれいな計算になります。

しかも、そうした方がDirichlet分布の分母として出て来るDirichlet積分(多変数ベータ函数)の「影」を認識し易くなります。

タグ：数楽

posted at 06:55:56

#数楽球面座標を三角函数で書いて、素朴にn-1次元単位球面の面積を計算することも易しい。nについて帰納的に地道に考えるだけ。

こういう素朴な計算をすると、

問題：三角函数のべきの指数を一般化して同じような計算をできないか？

について考えたくなるはず。→Dirichlet積分の再発見へ pic.twitter.com/cNSND8DogA

タグ：数楽

posted at 07:17:50

#数楽正確な値を計算することだけではなく、

　2n次元および2n+1次元の球体の体積にπⁿが現れる理由

のような定性的なことについても色々考えるとよいと思う。

1つの答えは、2次元ごとに回転できてπが1個ずつ出て来る。
これはO(2n)とO(2n+1)のランクの話でもある。

タグ：数楽

posted at 07:28:56

#数楽球はあまりにも基本的な数学的対象なので、いくらでも色んな話題に関連付けられると思う。

タグ：数楽

posted at 07:30:28

まるまる @EZX2FOFxVpvStIK

「の」はまじで変になる twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 07:39:42

#数楽この計算は次の形にベータ函数の積に一般化されます。

B(a_1, a_2) B(a_1+a_2, a_3) … B(a_1+…+a_{n-1}, a_n)
= Γ(a_1)Γ(a_2)…Γ(a_n)/Γ(a_1+a_2+…+a_n)

これはn-1次元単体上の積分で書け、実際に書けば、Dirichlet (1839)で発見された多変数ベータ函数を再発見できたことになる。 pic.twitter.com/kT8GhlWhs1

タグ：数楽

posted at 08:05:04

#Julia言語で確率分布のサイズnのサンプルを1万個生成して、その(標本平均, 不偏分散)を2次元平面にプロット。コードはALTにある。

確率分布オブジェクトをNormal(2,3)とかPoisson(10)とかで作れる。

これに限らず、教育用にこの手の図を用意したいという需要は全国的に結構あるはず。 pic.twitter.com/7ZpWh3w8C2

タグ： Julia言語

posted at 08:42:21

平均0分散1の一様分布の場合。 pic.twitter.com/e0NVAV3Fuk

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posted at 08:48:44

平均1分散1の指数分布の場合。

n=10, 100, 1000 とnを増やすと、(標本平均, 不偏分散)の分布は2変量正規分布(楕円状の分布)で近似されるようになる。

このグラフは非正規母集団に正規分布モデルを適用したときに何が起こるかを直観的に理解するために役に立つ。 pic.twitter.com/MINMZDXgcn

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posted at 08:52:30

平均1分散1のPoisson分布の場合。

(標本分散, 不偏分散)の分布がn→大で2変量正規分布(楕円状の分布)で近似される様子も分かる(これも中心極限定理の帰結)。 pic.twitter.com/nIt7KtIcqA

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posted at 08:54:55

以上のプロットを見れば、中心極限定理のデモンストレーションで、対称な分布のサンプルしか扱わないのは非常にまずそうなことも分かる。

非対称な分布では中心極限定理の収束が遅くなる。

こういうプロットをぱっと書けるようになることは、統計学を教える側のパワーアップに繋がると思われる。

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posted at 08:59:15

#Julia言語添付画像1のALTのコードは並列化されていて、添付画像2のようにCPUを100%使い切っています。

自然なコードでこういうことができる点が重要。

ソースコード↓
github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/ErG5LJDDQw

タグ： Julia言語

posted at 09:19:15

「自分と違う意見の課題にペケをつける」はまずい。

たとえ欠点だらけの議論であっても(どんな議論も欠点がある)、自分で信頼できそうな情報を探して(参考文献欄がしっかりしている必要がある)、よく考えて書かれたレポートは高評価するべき。

純粋に数学的な事柄だとこの辺は非常に楽。 twitter.com/chiwawa_sasaki...

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posted at 09:34:54

【マグロの専門家でもマクロは】

「マグロ」と「マクロ」をかけていた！(笑)
座布団3枚！

財政赤字が悪いことだと思っている理由は何なんでしょうかね？

財政赤字のせいで生じている具体的な不具合を何か一つでも挙げていましたっけ？ twitter.com/junsaito0529/s...

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posted at 09:41:30

もしかして【未来の世代に先送り】が具体的な不具合？
そういう意味不明の抽象的なことを言われても議論にならない。

現実には、金融側ではなく、実物側で相当な先送りがされているように見える。私に取って身近な問題は高等教育の貧困化による劣化。

次の世代は自分の世代より賢くなって欲しい。

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posted at 09:46:39

経済政策が失敗して、経済が失速すると、破滅を避けるために、財政赤字を増やさざるを得なくなる。

だから、財政赤字拡大と不景気が一緒に起こっていることは普通。

この程度の義務教育社会科レベルのことも分からない人が数字を見てもトンデモ化するだけだとよく分かる話。 twitter.com/junsaito0529/s...

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posted at 09:50:57

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

#統計 #Julia言語オーバーフィッティングの例

添付画像上段は通常の線形回帰。

添付画像下段はすべての点を通る多項式。このような多項式回帰モデルの尤度は無限大になる。さすがにこれを「もっともらしい」とおおまじめに言えるケースは皆無だろう。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/Q9dhfHeQWu

タグ： Julia言語統計

posted at 11:05:17

沙川さんの「非平衡統計力学」、hontoではまだ「お取り扱いできません」になってるなあ。そういうところでAmazonに持っていかれちゃうんだよ。Amazonはフライング気味に予約を受けるからな。hontoは考えるべき

タグ：

posted at 11:05:55

#統計ついでに述べておくと、データにぴったりフィットして、尤度が無限大になる統計モデルは無数に存在する。

「尤度が大きければもっともらしい」と信じている人達は、データにぴったりフィットして尤度が無限大になる無数のモデル達すべてを「もっともらしい」とみなす必要がある。

タグ：統計

posted at 11:14:25

#統計尤度を単純にもっともらしさだとみなすと、それがいかなる理由であっても、このようにばかばかしい話になってしまう。

尤度を役に立てるためには、何か特別な条件が必要。

その辺をまじめに考えると、赤池弘次さんの仕事に自然に触れることになる。

タグ：統計

posted at 11:18:49

#統計統計学で最も基本的な考え方は「データが様々な異なる理由で真実を適切に表していないリスクを常に考えること」です。

だから、データにぴったりフィットしすぎている状況は、その基本に戻れば「もっともらしいと感じてはいけない状況」になります。ノイズを学習している可能性が高い。

タグ：統計

posted at 11:25:01

#統計多分、過去の我々が失敗して来た理由は、「仮に母集団分布が帰無仮説下の統計モデルの確率分布に一致しているなら」という前提をほぼ常に使おうとして来たことにあると思います。

その前提を気軽に設定することは、ひどく非現実的で無用なだけではなく、極めて有害だと思います。続く

タグ：統計

posted at 11:46:12

#統計統計モデルと現実の関係がどうなっているかは、その統計モデルを使った統計分析とは別に研究するべき問題なのに、統計モデルと現実の関係について疑わしい前提を気軽に使うのは非常にまずい。

そんなことをやられたら当然初学者は混乱する。

タグ：統計

posted at 11:46:12

#統計 P値に関するASA声明や佐藤俊哉さんの動画では、検定で棄却されることによって疑わしいとされるのは、統計モデルのパラメータに関する帰無仮説だけではなく、統計モデルの全体であることが明瞭に説明されています。

これなら、その統計モデルの使用の妥当性は別の問題に分離できる。

タグ：統計

posted at 11:49:48

#統計統計モデルの前提の全体をA,B,C,…と書き、パラメータに関する帰無仮説をH₀と書く。

データから計算したP値が有意水準未満になったとき、疑わしいとみなされるのはH₀単体ではなく、A,B,C,…及びH₀のどれか(複数もあり)なわけです。

続く

タグ：統計

posted at 11:59:34

#統計実際には、A,B,C,…のどれかが現実においてぴったり成り立ってなくても、数学的仕組みによって分析法が頑健になっている場合があるので、H₀単体がどこまで疑わしいかの判断は単純ではない。

続く

タグ：統計

posted at 11:59:35

#統計そして、そういう統計分析の方法の頑健性は重要なので、モデルの前提A,B,C,…が現実においてぴったり成立しているかのような前提について気軽に語るのはなおさらまずい。

例えば「現実の母集団の分布が正規分布ならば～」という入門書でよく見る説明は非常にまずいと思います。

タグ：統計

posted at 11:59:36

#統計数十年以上前から、学部で統計学の講義を聞いた学生が「平均の差の検定や信頼区間で分布が正規分布だと仮定しているようだがいいのか？そりゃまずいだろ？」と悲鳴を上げることがずっと普通のままになっていると思います。

そういう状況を放置していることこそ「そりゃまずい」だと思う。

タグ：統計

posted at 12:03:21

#統計訂正

入門書には「現実の母集団の分布が～」ではなく、「正規母集団を仮定する」のようなもっと曖昧な書き方がされている。結果的に読者は分からなくなる。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 12:12:08

#統計その辺をクリアにするには、

* 統計モデルとして正規分布の標本分布を使う。

* しかし、分析対象である現実の母集団の分布は未知であり、正規分布にぴったり一致していることはないだろうと考えられる。

という前提を明瞭に述べてしまった方がよいと思う。

タグ：統計

posted at 12:12:09

リンク失敗。続きは以下。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 12:15:32

リンク失敗の回復。

以下のリンク先の動画の解説は素晴らしい。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 12:17:07

#統計一般に統計モデルの前提A,B,C,…が現実においてぴったり成立しているという前提は非現実的でナンセンスであり、最初から考慮に値しないことだとした方がよいと思う。

前提が成立していない程度によって統計分析の誤差が増えると考えるべき。頑健性のある例外的ケースでは誤差はあまり増えない。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 12:20:57

#統計

以下のリンク先で紹介した小針晛宏さんの本は、私の持論である「数学の解説は個性が非常に出易い分野である」を地で行くような内容の本です。

定義8.1は数学者らしい簡潔な説明の仕方だと思いました。

しかも名調子。私には真似できない。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/2lsKkxjvEv

タグ：統計

posted at 12:32:51

まだい @cheese_nahn

@genkuroki 普通にB1に対する説明なら素朴に断面積を求める容量で漸化式作るのが1番いいと思います
ガウス積分は先生が授業でやってて意味わかってない人が続出したので補足解説を行うつもりです

タグ：

posted at 12:33:38

#統計その小針さんの本は完成前に著者が急死してしまい、友人達が完成させて出版された。簡潔な定義8.1は「あとから書き加えた」ものである。誰が定義8.1を作ったかはちょっと興味深い。

【最後のアハハに、すっかり毒気を抜かれて、３人は内ゲバする元気もなくなってしまった】(p.8)

www

タグ：統計

posted at 13:33:52

#数楽【仮定が明確でなければ、結論がさまざまになることは、憲法第９条に限ったことではない】(p.9の最後)

とも書いてあるwwwwwwwwww

www.amazon.co.jp/dp/4000051571
確率・統計入門単行本 – 1973/5/31
小針アキ宏 (著)

タグ：数楽

posted at 14:06:04

それ、しばらく前から、ずっと気になっていることで、自分自身の科学的考え方にプライドを持っていれば、普通は言わないよね。

専門家云々とは無関係に「おまえのような馬鹿とは議論するのは時間の無駄だと思っています」のように素直な気持ちを表明する方が見ていてずっと気持ちが良い。 twitter.com/hgn_no_otaku/s...

タグ：

posted at 14:14:01

あと、専門家云々とは無関係に、リスク無しになんでも言える輩が悪意で議論を混乱させる行為に対する対処は非常に重要かつ本質的。

馬鹿なことを言ったら困る立場(例えば恥をかける立場)を確保できた人以外はいつでも相手にするのをやめてよい。

これ、ず〜っと言っている。

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posted at 14:17:49

現代においては、自分の専門分野の論文に自分の専門分野以外の知識(例えばベイズ統計を使ったらLOOCVやらWAICやらの知識)も必要になることが多く、結構みんな使い方を間違っているんじゃない？ (WAICの誤用はおそらく普遍的)

視界を広げて単に正しい事を言っているかだけを見ればよい。

タグ：

posted at 14:22:01

#統計信頼区間を検定との表裏一体性によって、95%信頼区間の95%は1からの有意水準を引いた結果で、信頼区間は「データを使った分析によっても、妥当性について判断を保留するべきパラメータの値全体」のことだと理解していれば、「95%は確率ではなく、割合だ」というデタラメの相手も無用になる。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:01:05

#統計実は「95%信頼区間」の95%は数学的フィクションである統計モデル内で計算した確率であり、現実から得たデータとは無関係の値。

現実の母集団からどんなに標本を抽出し直しても、「95%信頼区間」の95%とは決して繋がらない。

この点についてはデタラメの側が標準的な入門的説明になっている。

タグ：統計

posted at 15:04:23

#統計よく見る奇妙な考え方は、「仮に現実の母集団が統計モデルに従っているならば、標本の無作為抽出を繰り返して信頼区間を計算し直すとき、100回中95回その区間は真の値を含む」という説明の仕方。

この考え方は杜撰であるがゆえに極めてわかりにくい。続く

タグ：統計

posted at 15:11:23

#統計その説明の仕方だと、「仮に現実の母集団が統計モデルに従っているならば」という非現実的で確実に間違っていると予想される前提抜きに、95%信頼区間の95%が数学的フィクションである統計モデル内での確率として出て来ていることが完全に不明になる。続く

タグ：統計

posted at 15:11:24

#数楽 95%信頼区間は現実の問題を扱うために計算したのだから、その95%も現実における数値でないと困ると考え、最初からそうなるようにするために、「仮に現実の母集団が統計モデルに従っている」と仮定しているのだろうが、その仮定が非現実過ぎて、滅多に見られないほど杜撰な説明になっている。

タグ：数楽

posted at 15:15:02

#数楽正規分布モデルを使っているなら、

* 95%信頼区間の95%は数学的フィクションである正規分布モデル内部で測った確率である。

* 現実の母集団がぴったり正規分布に従っていることはありえないので、その95%は現実の母集団では異なる値になる。

とクリアにかつ正直に説明すればよい。

タグ：数楽

posted at 15:17:34

#数楽現実の母集団の未知の分布については95%と異なる値になると言われれば、どの程度異なる値になるのかについて、クリアに考えることができるようになります。

そのように考えないと、モデルと現実を知り混同するという典型的に非科学的考え方に陥る危険性がある。

タグ：数楽

posted at 15:20:04

#統計十分に専門的に書かれたものではなく、入門者向けの伝統的な解説の仕方の不快なところは、「統計学によって科学的なお墨付きが得られる」という見方にとって不都合なことを避けていると解釈すると辻褄が合うように感じられる説明が多いことです。都合の悪いことをクリアに説明しないのはひどい。

タグ：統計

posted at 15:25:17

#統計科学的お墨付きは得られなくても、複雑でわけのわからない現実の問題に切り込むための貴重な知見が統計分析で得られることがあるのだから、別にお墨付き無しでも極めて価値の高い教養になることは間違いないです。

お墨付きが得られるという立場にとって都合の悪い情報を隠す必要は全くない。

タグ：統計

posted at 15:28:52

#統計信頼区間を「お墨付きを得るための道具」と思いたい人は「その区間に真の値が入っている確率が高くあって欲しい」と考えるせいで迷路にはまり込む。

信頼区間を検定との双対性によって「有意水準αの下で妥当性について判断を保留するべきパラメータの値全体」だと理解していればそうならない。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:37:24

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

求職者に非通知で電話をかける企業こそ、SNSでどんどんと晒されれば良いと思う。

タグ：

posted at 15:39:02

Yossy @Yossy_K

これ、「完治の見込みがなければ、診察も治療も引き受けない」って展開になるよね。 twitter.com/s5ml/status/15...

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posted at 15:40:23

国立国会図書館レファ協公式 @crd_tweet

#統計例えば、

リスク比の95%信頼区間が0.7～1.2ならば、有意水準5%の危険率のもとでその区間に含まれるリスク比については判断を保留し、真の値がその区間のどの値であっても困らないように用心しておく、

のように信頼区間を使えばよい。むしろこれが正しい信頼区間の使い方だと思います。

タグ：統計

posted at 15:45:00

過去に開催された宮城県の公立高校入試における，問題別正答率を知りたい。（宮城県図書館）
crd.ndl.go.jp/reference/deta...

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posted at 15:54:27

1990年代は経済政策の失敗が酷かった。

バブルを膨らませる金融政策を岩田規久男さんの警告を無視して継続。

そしてバブル崩壊を悪化させる政策を実行。ジェットコースターのような金融引締+αで日本経済の息の根を止めた。

1994年あたりからデフレが始まっているのに、1997年に消費税率引き上げ。

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posted at 16:32:56

1980年代の終わり頃から1990年代の経済政策の失敗は歴史に残ると思う。

1997年の消費税率引き上げ以後に年間自殺者数が急増し、ずっと高止まりすることになった。

お馬鹿さんが返答して来てもまじめに相手をするだけ時間の無駄。

せめて普通の常識が通じるレベルになってくれないと困る。

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posted at 16:36:24

怒らない白井（仮想軒と須雷堕は除く） @tatsuvar

1997年に消費税率引き上げを実施せずに、逆に消費税率ゼロにしていれば、現在の日本の様子は全然違っていたと思う。

村山内閣で内定していた消費税率引き上げを実施した橋本龍太郎首相は日本をどん底に引き落としたその決定を死ぬまで後悔し続けることになった。

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posted at 16:44:26

@genkuroki @a_saitoh 人文系の科目では「先生とのシンクロ率」と呼ばれていました（笑）

精神汚染とか、SAN値とは言ってなかったですね…

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posted at 17:44:16

あんどろいど@ @android_IGO

ぷよ碁のAIとの対局に少し物足りなくなった方、私と対局してください。
ツイッター上でこの碁盤使って対局します。
5路・7路どちらでもokです。
因みに私はそれほど強くないですけど💦
hikarunogo.starfree.jp/goban/jerrygo0...

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posted at 18:00:30

#Julia言語

いつもすぐに反応できないのですが、クソ面白い話だった。

Juliaだとコードを書くのが人間とは限らないし、JITで快適に使える必要があるという厳しい条件が付いている。

そこに切り込んで成果を上げたのか！ twitter.com/kdwkshh/status...

タグ： Julia言語

posted at 18:26:19

探究 @sekai_tankyu

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

まず数列と行列を間違える時点でこの人自体は行列の演算さえできない気がする。線形代数をマトモに勉強した事ない人に限ってかけ順談義に行列を持ち出す印象。 twitter.com/yuta_x7/status...

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posted at 19:39:17

あ，これ Plots.jl のアニメーションのドキュメントにあるサンプルコードそのままです 🙇‍♂️ twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 19:42:38

探究 @sekai_tankyu

何の準備にもなりません。
むしろ行列成分の積の和を取るときに邪魔。

大事な点は非可換・可換の区別をする事であって可換の非可換化ではない。 twitter.com/yuta_x7/status...

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posted at 19:42:56

積分定数 @sekibunnteisuu

日本棋院●○ 【公式】 @Nihonkiin_pr

明確な根拠はないけど、感覚的にはこっちの方が正しいと思う。

「分かりやすい説明」は、生徒には残らないと思う。理解には、試行錯誤、摩擦、引っかかりが必要。 twitter.com/sof1020k/statu...

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posted at 19:44:21

芝野がベスト8進出！【第27回LG杯朝鮮日報棋王戦2回戦】 www.nihonkiin.or.jp/match_news/mat... #囲碁 #日本棋院 pic.twitter.com/rHbLEHNTo9

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posted at 19:47:34

@skull20XX ドンジャラは麻雀ではないし、どうぶつしょうぎは将棋ではありませんが、ぷよ碁は（盤面は小さいけど）中身は完全に囲碁なんですよ。麻雀の喰いタンありなしほどの差すらありません。
なんなら普通の囲碁AIでぷよ碁を調べることだってできます😉 pic.twitter.com/BYiwu6sGJr

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posted at 20:30:21

cedro @jun40vn

informative drawings で、ガッキーをラフスケッチにしてみる

ブログ：cedro3.com/ai/informative... pic.twitter.com/XypafVWCfl

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posted at 20:41:02

純碁、ぷよ碁、日本ルール、中国ルールなどいろんな囲碁のルールの違いは麻雀でいえば30符四翻を7700とするか8000とするか程度（←王銘琬九段談）、つまり打ち進め方にほとんど影響せず、たま~に結果に誤差のような（トッププロ同士ならシビアかもですが💦）違いが出るだけだったりします。 pic.twitter.com/U1TvBBPV84

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posted at 20:57:20

Lawrence @lawrence0321bk

@hessihan
Thanks for your code.
The simulation is really awesome.
#julialang pic.twitter.com/2Qlb9xSbs8

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posted at 21:10:47

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

自動生成されたコードというある種特殊なケースに対応できるようにアルゴリズムをナイーブに改変したら、(ある種の必然的なトレードオフとして)一般的なケースのパフォーマンスが劣化してしまったので、チューニングをかなり頑張って気合いで何とかどちらのケースでも早くなるようにしました！笑 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 21:40:56

この図（＝空き地＋石を数える中国ルールの概念図）が、一見ぜんぜん別物にみえる、純碁・ぷよ碁と日本ルールの間をつなぐミッシングリンクです。
note.com/igokyoto/n/n4c...
空き地を埋めれば石数を競う純碁、アゲハマ埋めて黒石と白石の数を揃えれば、空き地を競う日本ルール。 twitter.com/igokyoto/statu... pic.twitter.com/MnfwaJAUP9

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posted at 23:49:58