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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2022年07月04日(月)

Kamoshika @kamoshika_vrc

22年7月4日

#つぶやきGLSL
#define X(p)d=d>.1?abs(p.y-s*cos(p.x*PI)*.2):d;
vec2 p=(FC.xy*2.-r)/r.y;p=fract(vec2(log(length(p))-t*.5,atan(p.y,p.x))/PI*6.)-.5;float d=1.,s=d,a=PI*.5;p*=rotate2D(ceil(atan(p.y,p.x)/a-.5)*a);X(p)X(p.yx)s=-1.;X(p)o+=d<.1?smoothstep(.1,0.,d):1.; pic.twitter.com/Qq8WwEz4KC

タグ: define つぶやきGLSL

posted at 00:08:29

uɐʎuɐʎuɐq @banyanyanmi

22年7月4日

@sekibunnteisuu @genkuroki @haichi_toaru この人、いくら間違いを指摘されても誠実に対応する気はまったくないですよ。要はマネタイズできればいいだけで、修正とかしてもお金にはつながらないということなんでしょう。

タグ:

posted at 00:21:05

積分定数 @sekibunnteisuu

22年7月4日

おかしな算数授業をしている教員の場合、現にその人が主体的意思でそう教えているなら当然、その教員に抗議すべき。

主体的意思かどうか分からないから、結局その教員に抗議すべき。

その上で、教委や文科省にも言うべき。 twitter.com/nittaryo/statu...

タグ:

posted at 07:01:34

阿部2 @cocotan_2

22年7月4日

Julia で abstract type を後から追加することってできますか? Distributions の確率分布のいくつかプラスアルファを SurvivalDistributions みたいな名前でまとめて SurvivalDistributions を引数に取る関数を書きたい

タグ:

posted at 07:20:13

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

22年7月4日

小学校ではゼロ除算に関する議論はタブー扱い。
筑波系のマニュアル本でも、「ゼロで割ってはいけない」と教えるだけで、深い議論に入るのは避けるようにという注意書きがある

#超算数

タグ: 超算数

posted at 07:32:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#Julia言語

* 既存の型を自分が定義したabstract typeに属させることは不可能。

* 型のUnionで済ませられるなら楽。 docs.julialang.org/en/v1/manual/t...

* それがダメならHoly trait の使用を検討してみる。 www.google.com/search?q=Holy+...

もっと良い方法があれば私も教えてほしいです。 twitter.com/cocotan_2/stat...

タグ: Julia言語

posted at 07:57:27

Masa Yamamoto予測誤差が大き @mshero_y

22年7月4日

誤認識を誘導する最悪表示法。意図的にそう見せたいと勘繰られても文句が言えない事になるのだけれど。
省の発行物… twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 08:34:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 さらにクリアにするためにコンメントを追加。

条件付き確率分布に移るという方法を経由せずにすむFisher検定を使える設定を考えたい人には、特殊な帰無仮説のP値を1つだけしか計算できない設定を考えることの有害性についても注意を払うべき。続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 09:07:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 非復元抽出の設定で超幾何分布を出しても、その設定でのP値のみを計算できるだけ。

条件付き確率分布として出て来るFisherの非心超幾何分布であれば、「勝率の違いは〜である」の型の仮説のP値をオッズ比パラメータを使って扱える。これは信頼区間を扱えることと数学的には同じことになる。

タグ: 統計

posted at 09:13:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 仮にFisher検定を条件付き確率分布を経由せずに扱える設定を思いついたとしても、信頼区間を扱えない設定になってしまうと現代における良いP値の使い方的には非常に苦しい。

ここまで明瞭に言っておくべきだった。説明が不親切すぎた。

タグ: 統計

posted at 09:16:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 P値の現代的な使い方に関する最新の議論については、以下のリンク先で紹介した論文

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

を参照。短いのですぐに読めるはず。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 09:23:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 たった1個の特殊な仮説(「違いはない」の型の仮説)のP値のみを計算して、「統計的に有意」かどうかを必然性皆無の閾値で判定することがスタンダードであるかのようになっていること自体が大問題。

タグ: 統計

posted at 09:26:32

グレッグ @glegory

22年7月4日

社会保障を賄うのに大変だ!と。消費税増税だ!と財務省や自公の議員は言いますよね。
ただ、事実として放漫財政なら物価が上がり金利も上がるわけですよ。
しかし、25年にも及ぶデフレです。
これは政府が十分な資金を市場に送り届けていない確たる証拠です。
こんな政権は潰すべきです。

タグ:

posted at 09:28:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 上で紹介した論文にあるような現代的なP値に関する議論の面白い所は、

❌たった1つのP値を求めて「統計的に有意である/ない」と言う行為

が明瞭に否定されていてかつ、

⭕️もっと大量にP値を計算するべきだ

と言っていることです(笑)。

タグ: 統計

posted at 09:31:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 たとえば、通常Fisher検定で計算されるP値は「違いはない」の型の特別な仮説のP値だけです。

上で紹介した論文が提案していることは、「違いは〇〇である」という仮説のP値もまとめて計算して利用することです。

タグ: 統計

posted at 09:43:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 P値は、

背景にあるモデルの前提

の下での

仮説



現実で得られたデータの数値

の整合性の指標の1つです。

「違いはない」という仮説以外にも、「違いは〇〇である」という仮説のP値も計算して利用する方がよい、というのが上で紹介した論文の主張です。

非常にシンプル。

タグ: 統計

posted at 09:47:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 現代的なP値の使い方に関する議論を無視するつもりがないなら(そもそもそういう議論の存在自体を知らない人が多いのでは?)、遊びで色々考えるときにも、「違いはない」という仮説以外に「違いは〇〇である」という仮説のP値をどう定義するかについても十分な注意を払うべきだと思います。

タグ: 統計

posted at 10:38:24

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 現代的なP値の使い方に関する議論には、ベイズ統計の普及との関連で、個人的に色々期待していることがあります。

(1) P値函数と事後分布の使用法は似ている。

(2) 階層モデルでは数値積分の困難が原因でWAICの計算が面倒な場合がある。P値ならば予測分布の標本を作れば計算できる。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 10:58:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 パラメータのP値函数とパラメータの事後分布の使い方はほぼ同じで、どちらもモデル+パラメータ値とデータの数値の整合性を見るために使われています。

P値函数に慣れた人なら、ベイズ統計の技術を使う利点を理解し易いと思います。モデルを変更するときの手間がものすごく小さくなる。

タグ: 統計

posted at 11:05:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 予測分布とデータの数値の整合性は、確認したい整合性に合わせてP値を定義すれば、確認できます。

モデルにパラメータがあるなら、パラメータ値にP値を対応させるP値函数も得られる。

タグ: 統計

posted at 11:10:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 P値の取り扱いに詳しい人がベイズ統計を利用し始めると、ベイズ統計でもP値を利用する技術が普及するのではないか?

タグ: 統計

posted at 11:12:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 実際にベイズ統計で予測分布とデータの数値の整合性の確認にP値がどのように役に立つかについては、

www.stat.columbia.edu/~gelman/resear...
Gelman and Shalizi 2013

に書いてあります。

個人的な意見ではこの論文の哲学っぽい話は無視して、実践に関する説明の方を読むべき。

タグ: 統計

posted at 11:15:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 以上をのように便利な技術が普及することへの最大の困難は、主義に基く統計学にすでに洗脳されて抜け出せなくなった人達の存在。

洗脳されてしまうと、P値とベイズ統計は水と油だと考えるようになってしまう。

タグ: 統計

posted at 11:18:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 階層モデルを使っているのに、自前で数値積分せずに、WAICの計算を既存のパッケージの任せてしまっている人達はWAICを御用している場合が多いと思います。

探せばそういう事例は山のように出て来そう。

タグ: 統計

posted at 11:21:24

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 MCMC法で生成された事後分布のサンプルを使って、予測分布のサンプルを数値積分を使うことなく生成できるのて、予測分布のP値であれば数値積分抜きに計算できます。

この意味でP値とWAICは補完的。

タグ: 統計

posted at 11:24:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 WAICに詳しいがゆえに、WAICを楽に正しく計算できるモデルのみを考えるようになるのはまずい。

代替手段としてP値も有用であるならば、そういうことを心配する必要が無くなると思う。

タグ: 統計

posted at 11:26:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 階層モデルの場合のWAICの正しい実装を自力でできない人は、松浦さんのブログを参照し、研究で使ったならきちんと引用するのが良いと思います。

例えば

statmodeling.hatenablog.com/entry/waic-wit...

タグ: 統計

posted at 11:33:11

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 私がやる場合には、あえて、#Julia言語 を使ったりするのですが、その場合には、数値積分は1変数ならQuadGK.jlを、2変数以上ならHCubature.jlを使い、許される誤差を適切に緩めに設定しようとします。

タグ: Julia言語 統計

posted at 11:42:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 階層モデルでのWAICの実装を自力でできるようになるには結構大変。注意しないと計算量が増えまくる。

計算量的にはP値の方がずっと楽です。

タグ: 統計

posted at 11:49:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

非常に面白かった。

「将棋の話」に止まらず、計算の速さと適切なソフトの組み合わせが、人間的な試行錯誤のためにどのように役に立つかに関する非常に具体的でなまなましい解説としても秀逸。

将棋(もしくは勝負)の話であるおかげで非常に分かり易い。

こういう話は貴重。 twitter.com/watanabe_1984/...

タグ:

posted at 13:35:00

薬袋摩耶 @minai_maya

22年7月4日

ドリアのセットで、ドリアより先に出てくるやつ🤣 pic.twitter.com/INrUPcmacv

タグ:

posted at 14:09:54

Hideaki_npc @hgot07

22年7月4日

ゴロゴロ⚡
仙台直撃>< pic.twitter.com/IZJaiF6uhf

タグ:

posted at 14:10:26

hsgw @hsgw

22年7月4日

世の中の文字を全て入力できる究極のキーボードを作りました
#自作キーボード #mechanicalkeyboard pic.twitter.com/jiWViQjWgO

タグ: mechanicalkeyboard 自作キーボード

posted at 16:56:11

野上武志 Takeshi NOGAMI @takeshi_nogami

22年7月4日

BBCを撃退なんて、全然できてない。
国際レベルでのいやがらせ攻撃を、ちょっとだけ邪魔しただけ。
結局番組は放送されたし、結論は変わらなかった。

攻撃は毎日のように国内外から来ています。
どうやって我が国の表現の自由を守るか。

今、あなたの力が必要です。
ぜひ、投票所へ!

(了) pic.twitter.com/JftWa5hKyH

タグ:

posted at 19:54:00

アルトゥル @ArturGalata

22年7月4日

日本語「最中」
私「さいちゅう」

日本語「ジャンボ最中」
私「ジャンボさいちゅう」
日本語「もなか」
私「も…もなか?」

日本語「暑い最中、ジャンボ最中を食べる最中」
私「あついもなか、じゃんぼもなかをたべるもなか」
日本語「さなか、もなか、さいちゅう」
私(プス…プスン…ボン)

タグ:

posted at 21:01:31

アルトゥル @ArturGalata

22年7月4日

最中の中に味噌汁とか、コーンスープとかが入ってる、とってもオシャレで不思議な食べ物をいただいたので食べてみたんだけど…

🔽最中にお湯かけて食べてる最中!
vt.tiktok.com/ZSdo4PQC4/?k=1 pic.twitter.com/VbLPD0BLMe

タグ:

posted at 21:05:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計

journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... の最初の段落には

【we should avoid using the phrase ‘statistically significant’ entirely.】

とあり、この点では議論相手とコンセンサスが得られている。

面白いのは、著者達の結論は

❌P値を使うのを止める

ことではなく、

⭕️もっと使う

ことである点。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 21:28:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計

journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... の最初の節のタイトルは

【A single p-value for the null hypothesis of no effect is not enough】

効果無しという帰無仮説に関する単独のP値だけでは不十分である。

タグ: 統計

posted at 21:37:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 論文の著者達は、効果無しという帰無仮説に関する単独のP値だけを計算して「統計的に有意差がある/ない」と言うことは全面的に止めるべきだと考えています。

タグ: 統計

posted at 21:37:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 「効果無し」という仮説だけではなく、「効果は○○である」という一般化された仮説群について無数のP値を計算することを著者達は勧めています。

タグ: 統計

posted at 21:37:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 科学の基本は、真か偽かの2値的な判断を避けて、常に程度問題として問題を扱うことです。

「効果無し」という帰無仮説のP値のみをを計算してある閾値未満になったという理由で「効果有り」と判断することは、常識的に考えて、おかしなこと、または、非常に奇妙なことをやっています。

タグ: 統計

posted at 21:41:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 「効果は○○である」(○○は具体的な数値)のP値も計算すれば、モデルの下で「効果は○○である」という仮説とデータの整合性もチェックできるのに、なぜか「効果無し」という仮説のP値のみを計算して5%未満なら「統計的に有意!」と言うおかしな習慣ができてしまった。

タグ: 統計

posted at 21:44:39

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 我々が真の興味があるのは具体的な数値○○ごとの「効果は○○である」という仮説とデータの数値の整合性なのに、その整合性の指標になるP値を計算せずに、「効果無し」という仮説のP値のみを計算する慣習を廃棄するべきである、という主張は穏健で合理的だと思います。

タグ: 統計

posted at 21:47:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 例えば、○○のリスクを半分にするかもしれないという期待されていた薬について、データを取ってみたら、「リスクは半分になる」という仮説のP値が非常に小さな値になったとします。

我々は、「リスクは半分になる」という仮説はデータの数値との整合性がほとんどないと判断できるわけです。

タグ: 統計

posted at 21:52:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 件の論文が強調しているもう1つの重要なポイントは、「統計的に有意!」のような言い方を止めて、P値が、

 背景にある統計モデル

の下での

 パラメータに関する仮説



 データの数値

の整合性(論文ではcompatibilityの語を使っている)の指標の1つであることの強調です。

タグ: 統計

posted at 21:58:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 整合性だけからは非常に弱い結論しか出せません。

疑わしいデータの数値と疑わしいモデルも整合性の指標も計算できるわけです。

まず、整合性に関する結果が強い結論を生み出すためには、データの数値とモデルの両方への疑いを払拭する必要があります。続く

タグ: 統計

posted at 22:00:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 データの数値とモデルの両方への疑いを払拭できたとしても、それらの整合性の指標(例えばP値)から出せる結論はささやかであることに注意するべきであることは、標準的な検定論の講義では常に強調されていることだと思います。

タグ: 統計

posted at 22:02:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 P値から出せる結論について自信過剰にならないようにすることが大事です。

「統計的に有意!」のように言われるとまるで、水戸黄門で印籠を示されて「この紋所が目に入らぬか!」と言われているかのように見えるのですが、統計学の悪用だとみなされるべきだと私は思います。

タグ: 統計

posted at 22:06:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 より一般に、統計学は科学的お墨付きを得るための手段ではないことをきちんと教育して行くことが大事だと思います。

タグ: 統計

posted at 22:07:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 紹介している論文 journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... は First Published June 3, 2022 (約ひとつき前)なので、以上の話は一応ホットな話題扱いできると思います。(実際には既に結構な歴史がある。)

タグ: 統計

posted at 22:11:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 「効果無し」という帰無仮説の単独のP値を計算して「統計的に有意!」と言うことを止めた方が良いことは当然とした上で、より建設的なP値の使い方を提案するという議論に発展しているわけです。

タグ: 統計

posted at 22:19:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年7月4日

#統計 こういう議論が進んでいる現代においては、「NHSTはダメだ。ベイズを使おう!」のような議論を安易にしている人達は勉強不足で時代遅れになっています。

そういう勉強不足で安易に走っている議論が経セミのような一般向け雑誌に載っているのを見て感心してしまう集団が見えている。

タグ: 統計

posted at 22:19:26

Akinori Ito @akinori_ito

22年7月4日

Altair8800ユーザ向けだな >RT

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posted at 22:46:00

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