黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2022年08月/Page 19

QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant

大きな紙に字を書く際に役立つ光罫線マシーン
なるほど伝統と技術の融合 pic.twitter.com/5AN6spkMcR

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posted at 23:58:01

データ可視化のRコードをグラフ形状から視覚的に探せるサイト。非常に多種多様なグラフをカバーしている。

The R Graph Gallery
r-graph-gallery.com/all-graphs pic.twitter.com/BdZQRx68AR

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posted at 22:06:20

あさり固め @athalisawali

『社会運動の戸惑いフェミニズムの「失われた時代」と草の根保守運動』
遅ればせで読んだ。これわたしにとって小学生〜二十代前半頃の話たちで、なるほどこんな動きがあったのですねと色々勉強になったのだけど、バックラッシュ側でさえこのトピックは話題になりづらいと訴えていたのが興味深かった。

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posted at 21:37:33

しかし Laurent 多項式環とかが既に用意されてるのはだいぶありがたいな（もっと早くからやっとけばよかった感）

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posted at 21:32:29

明日は Khovanov homology を計算するぞー✊

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posted at 21:27:26

てな訳で Julia で Jones 多項式の実装まではできました😌 コード書く以外の部分で慣れない点が多くて消耗しました💦 色々サポートしてくれた @Hyrodium さんに感謝🙏
github.com/taketo1024/kho...

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posted at 21:27:26

極上のスイーツ @sweetroad5

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

東京都湯島駅近くにあるお店「みじんこ」の、表面がキャラメリゼされた濃厚な味わいの「2段プリン」(動画ver)✨ pic.twitter.com/t8iQahlmt6

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posted at 20:14:22

甲状腺がんの訴訟問題についてブログに書いています。ぜひお読みください。福島の甲状腺検査は過剰診断を招き、無用な手術につながるものです。この検査は中止しなくてはなりません。ぜひこの問題に関心を持ってください |

報道特集「原発事故と甲状腺がん」 kikumaco.sblo.jp/article/189635...

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posted at 19:39:46

非公開

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yuri @syoyuri

#統一教会と関わりを持った現職国会議員リスト
杉田水脈議員がカルト教団だけでなく、悪質マルチ業者とも繋がりがあること、マスコミで取り上げて欲しい。

【悪質マルチ】ジャパンライフとWILL、ワールドイノベーションラブオール、VISIONと新間寿、杉田水脈。 togetter.com/li/1478299

タグ：統一教会と関わりを持った現職国会議員リスト

posted at 19:03:40

yuri @syoyuri

2019年の鈴木エイトさんの記事。

杉田水脈議員が勝共連合ダミー団体の集会で講演も、「存じ上げません」
web.archive.org/web/2020050717... #統一教会と関わりを持った現職国会議員リスト
杉田水脈議員はカルト教団だけでなく、消費者庁が処分した悪質マルチ業者とも関係がありますよね…それが政務官って…

タグ：統一教会と関わりを持った現職国会議員リスト

posted at 18:55:49

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Mうら @tchaikovsky1026

→モデル2:確率的に表裏が決まる. 現実問題, モデル1と区別できない
→モデル3:投げ方はフェアであり, 毎回同じ確率pで表が出る

つまり, 「表裏が決まるという現実に, ベルヌーイ分布に従うというモデルを適用した」という枠組みでの議論.

※「表裏はベルヌーイ分布に従う」と仮定したのではない！

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posted at 18:48:08

Mうら @tchaikovsky1026

ほりたみゅ (mastodonも見てね) @Hyrodium

現実のデータ生成と解析者が考える(パラメータの自由度を持つ)確率モデルを混同しがちな統計学の世界.

一度本気でモデル立てからやったほうがいい. 例えばコイン投げ

現実:コインを投げると表裏が決まる
→モデル1:投げ方と空気分子の運動が分かると, ニュートン力学的に表裏は確確定.

続く twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 18:48:07

三年B組一八先生(金八じゃないよ) @uKi2wQXyG7rx3gL

@taketo1024_2 vscodeの拡張でRevise.jlを使うように設定しているので、同一のJuliaセッション中でもパッケージのファイル更新を検知して、実行(Shift+Enter)時に再度コンパイルしてくれるようになっています。
github.com/timholy/Revise...

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posted at 18:45:09

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@8EdoJx0gVorbQxK @sekibunnteisuu メリットはないでしょう。

そもそも超算数を批判すること自体、批判をする人は時間を使うだけでメリットはないです

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posted at 17:44:26

@ari23ant #Julia言語 Juliaは非常に巧妙にうまくできていて、

　　　函数の引数に型注釈をつけなくても計算は速い

し、

　　　函数の引数に型注釈をつけても速くなりません。

ブログの方もこっそり訂正しておいた方がいいかも。😊

型注釈は多重ディスパッチのためにつける。

詳しくは
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語

posted at 17:27:16

#統計シンプルなモデルでは、P値とベイズ因子のあいだにかなり正確な対応をつけることができます。

ベイズ因子に一定の閾値(以下のリンク先ではC)を設けるベイズ検定は、n→大で適切な速さで有意水準α→小とする通常のP値を使った検定と近似的に同値になります。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:21:14

#統計分岐 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:17:11

#統計尤度函数の使い方の解説は以下のリンク先以降にあります。それに続けて共役事前分布でのベイズ統計との比較もしています。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:16:36

t分布を使う統計学入門の教科書にある平均の信頼区間と、ベイズ版の信用区間の比較を直接するのは面倒で、あいだに正規分布モデルの尤度函数を使っても作った別の信頼区間を挟むとよいです。

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posted at 17:14:22

非常に細かい話になりますが、

* t分布を使って計算した平均に関する通常の信頼区間と正規分布モデルでの平坦事前分布で求めた信用区間の近似的一致

と

* 平坦事前分布では、事後分布と尤度函数は定数倍を除いて一致

は一応別に話です。この辺の区別さえできていない人が結構多そう。続く twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 17:14:19

#統計信頼区間よりもベイズ版の信用区間の方が解釈が簡単だと言う人には、是非とも疑問を解消するための私の質問に答えて欲しいものだと思う。

95%の確率で95%ベイズ信用区間に含まれるらしい「真の値」ってどういう意味？

もしかして非科学的な「主義」で考えている？ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:06:20

#統計実践的なベイズ統計の応用時には、事後分布の密度函数の値はせいぜい「データの数値とモデルのパラメータ値の整合性の指標の1つ」として使える程度の意味しかないと考えておいた方が無難だと思います。

P値や尤度についても全く同様です。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 16:53:33

#統計ベイズ統計における事後分布の解釈が易しくなるのは、実践的な統計学の応用時には非現実で使えない条件になる「小さな世界」(「地元では最強」な設定)を前提にした場合だけです。

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/Wiewx3CAqP

タグ：統計

posted at 16:51:14

れいこ (ときどきガメラ) @reikochazuke

#統計ベイズ信用区間について【「その区間の中に95%の確率で真のパラメータが含まれる」】と説明することもまずい。

ベイズ信用区間の中に含まれる確率は、モデル内の確率分布に過ぎない事後分布で測った確率に過ぎません。

数学的フィクションの世界と現実を繋げることは極めて非自明です。

タグ：統計

posted at 16:46:08

今日はMBSに鈴木エイトさん pic.twitter.com/FEDKx6Ozy2

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posted at 16:43:50

#統計統計学における基本概念の話をするときには、必ずどこかに現実の母集団分布とは近似的にも一致している保証がない統計モデルを説明の中に組み込む必要があります。

統計モデル重要！

普通の統計学入門の教科書では正反対のことをやっているので要注意。

基本概念を全部誤解する可能性がある。

タグ：統計

posted at 16:42:06

io302 @io302

『ロスジェネ先生が反ワクチン？？？いやアナタ本気でそんなこと言ってんのか？』
『もうこの人の中の反ワクチンってワクチンに少しでも疑問を持つ人のことになってるの？
archive.ph/rWhFq』

お前、自分のプロフ見ろよ、反ワクチン専攻医くん
twitter.com/dermapython/st... pic.twitter.com/toGFlj5TDv

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posted at 16:42:04

#統計母集団分布が、想定されている範囲外であるせいで、母平均の通常の検定と信頼区間の使用が不適切になる場合については以下のリンク先の前後を参照。

通常の母平均の検定と信頼区間ではなく、別の統計モデルに基く方法を採用すれば(当たり前の理由で)うまく行きます。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 16:39:03

#統計有害な理由は、「母集団」や「母平均」がまるで現実世界における母集団や母平均のように聞こえる説明のなっているから。

統計学の実践で重要な「使用している統計モデルは妥当であるか？」という問題を覆い隠す極めて有害な説明の仕方。

モデルが妥当であることを勝手に当然としてはいけない。

タグ：統計

posted at 16:34:52

#統計【95%信頼区間は、母集団のパラメータ（母平均など）を異なる標本で区間推定したときに、「そうして求めた（多数の）区間の内、95%は真のパラメータを含んでいる」という意味であ】るという説明は、肝腎な点でひどく間違っており、統計学の実践において有害です。続く

タグ：統計

posted at 16:31:29

#統計大きく偏った事前分布の場合にどうなっているかについては以下のリンク先以降のスレッドを参照。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 16:29:36

#統計統計学入門の教科書にあるような検定や信頼区間の場合には、事前分布が少々偏っていても、標本サイズを十分に大きくすれば、対応するベイズ版の結果とオリジナルの非ベイズ版の結果はよく一致します。

一致する場合に定義の違いをうるさく言うのは、統計学教育におけるかけ算順序問題になる。

タグ：統計

posted at 16:25:20

#統計大雑把に言うとモデルが複雑になった場合にはベイズ統計を使うメリットがあります。詳しくは渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の第4章を参照。

同書の第3章では、ベイズ統計と非ベイズ統計の漸近的一致が示されています。標本サイズが大きいならどちらを使ってもほぼ同じ結果が得られる。

タグ：統計

posted at 16:22:08

#統計そういう一致があることと、事前分布も大きく偏ったものを採用することはほとんどないという事実を知ることによって、やっと「それじゃあ、ベイズ統計を使うメリットはどこにあるの？」という疑問にフェアな議論が可能になります。

タグ：統計

posted at 16:19:30

#統計現実には、ものすごく偏った事前分布を用いる場合は稀です。

そういう稀な場合を持ち出す前に、ありがちな状況で、信頼区間とベイズ信用区間は数学的必然性によって近似的によく一致し、そういう場合にはそれらを実践的に区別する必要はないとはっきり説明するべきです。

タグ：統計

posted at 16:16:36

#統計ものすごく偏った事前分布の使用が適切であることの科学的証拠があるのに、「頻度論」の人達はそういう情報を適切に利用しようとしないだろう、という設定で考えることは極めてアンフェアな態度です。

そういう議論をしたいなら別に設定を練り直して行う必要があります。続く

タグ：統計

posted at 16:14:31

#統計そして、ものすごく偏った事前分布を使うべきであることについて科学的な証拠があるならば、事前分布の恣意性を嫌う反ベイジアン(のおかしな人)であっても、その証拠に基いて適切な統計モデルで統計分析することに反対しません。続く

タグ：統計

posted at 16:12:05

@is11ko

Pythonで書いたガウスフィッティングをGithub管理するようにして、興味ついでにJuliaに移植してみようかしら。

タグ：

posted at 16:11:23

#統計信頼区間とベイズ信用区間が全然一致しない例を作ることは非常に簡単です。事前分布として強く偏ったものを採用すればよい。

しかし、実際の研究で、ものすごく偏った事前分布を使った結果を認めてもらうためには、ものすごく偏った事前分布を使うべきであることの強い証拠が必要です。続く

タグ：統計

posted at 16:09:19

#統計それと同様に、「通常の信頼区間と平坦事前分布で作ったベイズ信用区間が近似的によく一致するせいで、異なる定義を混同して困る」のようなことを極度に強調する人も、統計学教育的に有害だとみなされて当然です。

タグ：統計

posted at 16:05:54

まるまる @EZX2FOFxVpvStIK

@genkuroki 善処したいと思います、、、
指摘するほど自分に自信がないのが一番ですが

タグ：

posted at 16:05:44

#統計 #超算数

例えば、仮の話として(現在の算数の教科書とは違って)「3×4を3+3+3+3で定義し、4×3を4+4+4で定義する」としたとします。

そのとき「3×4=4×3が成立するせいで、異なる定義を混同する人が増えて困る」などと言ってしまうと、算数教育的に有害な人物扱いされて当然でしょう。

タグ：統計超算数

posted at 16:02:34

Jackさんは残念なことに、統計モデルの妥当性の問題に触れていないので、伝統的な統計学入門のスタイルで信頼区間についておかしな解釈を述べて満足しているだけです。

その有害性についてきちんと指摘してあげた方が良かったと思います。

私のツイート群にリンクを自由にはって利用すればよい。 twitter.com/ezx2fofxvpvsti...

タグ：

posted at 15:57:41

上松正和 @Uematsu1987

Julia日本語記事まとめ @julia_kizi

人間の死亡率は100%なので医学は常に敗北していると言われるけども、元気なご高齢の患者さんに「もう十分生きたねぇ」とほのぼの言われると医学のささやかな勝利を感じる。

タグ：

posted at 15:52:46

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

新しい記事がQiitaにアップされました！#Julia言語 #Julia日本語記事
 qiita.com/bontensuzuki/i...👈

タグ： Julia日本語記事 Julia言語

posted at 15:30:31

またJuliaの謎挙動にはまっている。おかしいな

タグ：

posted at 15:24:05

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

#超算数
かけ算の順序と何の関係があるのか、馬鹿なのか？
間違い無く馬鹿なので、ハッキリ言ってしまうが、
馬鹿である！ twitter.com/MjUx3HgaZMTmPO... pic.twitter.com/S5nCz6hh3C

タグ：超算数

posted at 15:18:03

【研究チームのコメント②】
こういった状況下では、乳糖耐性を持たない人は脆弱で、飢饉が重なると死亡する可能性が非常に高くなっていた事を示しています

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posted at 15:17:30

【研究チームのコメント①】
我々の研究は、人類の人口と居住地が拡大するにつれて、人間の健康が劣悪な衛生環境と下痢性疾患によっていかに影響を受けたのかという事を示しています

タグ：

posted at 15:17:05

【結果③】
現在、乳糖耐性を持つ人類の頻度の増加は、飢饉や病原菌への暴露により選択が行われたと考えられています
ラクターゼ不耐症の人は牛乳を飲むと下痢などを起こし脱水しますが、この症状が飢饉や病原菌に暴露している状況下では命に関わる問題となり、進化論的選択が働いたと考察されています

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posted at 15:16:24

【結果②】
乳糖耐性は、紀元前5000年以降に初めて確認され、紀元前3000年までにはその頻度はかなり高くなっている事が明らかになりました
さらに、研究者らは「ミルクの摂取量の増加と乳糖耐性獲得の頻度は相関がある」という仮説の元、それらを分析してみましたが、関連性はあまり見られませんでした

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posted at 15:15:22

【実験内容②】
前述した牛乳の普及が乳糖耐性獲得の進化とどのように関係しているかを理解するため、先史時代のヨーロッパとアジアの1,700人以上から得た公表済みの古代DNA配列を用いて、乳糖耐性を獲得するような遺伝子変異の有無をデータベース化しました

タグ：

posted at 15:14:49

【結果①】
牛乳自体は約9000年前の、人々が乳糖耐性を持っていない時期から普及し、一般的に摂取されていた事が明らかになりました

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posted at 15:14:31

【実験内容①】
550以上の遺跡から出土した約7000点の土器油残渣を用いて、過去9000年にわたるヨーロッパ全域での牛乳の利用の詳細な時空間的な分布図を作成しようとしました

タグ：

posted at 15:14:03

【研究目的】
本研究は、過去のヨーロッパにおける牛乳の消費に関する歴史を紐解き、人類が乳糖への耐性をどのようにして獲得していったのかを明らかにすることを目的としています

タグ：

posted at 15:13:48

【研究背景②】
それは、牛乳には乳糖が含まれており、この独特の糖が小腸で消化できないと、大腸に移動して痙攣や下痢などを引き起こすためで、現在では乳糖(ラクトース)不耐症と呼ばれています

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posted at 15:13:26

【研究背景①】
現在のヨーロッパの成人は、不快感なく牛乳を飲むことができますが、5,000年前にはほとんどすべての人が、牛乳を飲みすぎると問題が生じていました

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posted at 15:11:50

#統計

【ベイズ主義vs頻度主義】の勉強会が昨日あったようで、参加者もかなり多かったようですが、どんな感じだったのでしょうか？ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:03:46

じゃずます @jazzmas62

米ちゃんも何百周遅れなんだよって話恥ずかしげもなくやるのね。。。 twitter.com/sunchanuiguru/...

タグ：

posted at 14:31:07

#統計以上の例では、ベイズ統計を使っていても、正規分布モデルで平均を推定していたら、結果はt検定とそれに付随する信頼区間の場合と同様に悪くなります。

この場合には、ベイズ統計を使うか否かではなく、指数分布モデルを使うか否かで勝負が決まる。

事前分布の問題以前にこういう所が大事。

タグ：統計

posted at 14:23:55

#統計ケース・バイ・ケースで使える情報をすべて統計モデルに組み込んだ方が成功する可能性が高くなる。

これを当たり前だと理解するためには、統計モデルを別のものに変えるとうまく行く場合について知っている必要がある。

P値や信頼区間が統計モデル依存であることを常に意識する必要がある。

タグ：統計

posted at 14:21:06

#統計何らかの理由で、標本を取得した母集団分布が指数分布に近いらしいということが事前にわかっているならば、統計モデルとして指数分布モデルを使って平均の区間推定をした方がうまく行くのは当たり前のことである。

機械的にt検定に付随する信頼区間を常に使おうとするのは愚かな行為です。

タグ：統計

posted at 14:17:21

#統計結果はこうなる。

指数分布モデルで作った指数分布標本については正確な信頼区間と比較すると、t検定に付随する信頼区間は下側にずれるバイアスを持っている。

これが原因で、指数分布の小標本では、t検定に付随する信頼区間による予測は失敗しがちになる。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/d9Z139x0Pl

タグ：統計

posted at 14:15:00

#統計指数分布の小標本で、t検定のP値が小さくなり過ぎていることは、t検定に対応する信頼区間が狭くなり過ぎることを意味している。これは非常に危険な状況である。

添付画像は信頼区間の様子を確認するための #Julia言語のコードである。この手のコードはグラフの作画のコードが長くなる。続く pic.twitter.com/5hGe6dSbSP

タグ： Julia言語統計

posted at 14:11:56

#統計 n=10, 20, 30の小さなサンプルの場合に、t検定ではP値が小さくなる確率は高過ぎる！指数分布モデルで作ったP値は綺麗に45度線に乗っている。

t検定が有効なのは、標本平均に中心極限定理が十分に効いている場合なのだが、指数分布の小標本ではそうならない。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/n3zOWUJY98

タグ：統計

posted at 14:09:16

#統計添付画像は、t検定のP値函数pvalue_tと指数分布モデルで作った平均に関するP値函数pvalue_eのコードと、シミュレーションのためのコードである。

有意水準αごとにP値がα以下になる確率(できるだけαび近い方がよい)をプロットしたい。続く

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/zbIhTzaN5g

タグ：統計

posted at 14:05:47

#統計 research.google/pubs/pub34906/ に指数分布で生成された標本に平均に関するt検定の方法を適用するのは不適切という話があった。

実際にそれを確認してみる。

github.com/genkuroki/publ... では、平均μ=1の指数分布の標本から計算したt検定のP値や信頼区間を、指数分布モデルのそれらと比較している。続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 14:02:53

shg @shg

UbuntuにJulia言語を入れるのに、M1 Macで使ってるJuliaと揃えたかったのでhomebrewでjuliaup入れて1.8.0-rc4をインストール。Linux用のhomebrew初めて使ったけどmacOS版と同じ感じでたぶんこれが一番楽。

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posted at 14:01:25

k @nami_ca

@genkuroki GitHubをうまく使ってないので，調べます，ありがとうございます．

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posted at 13:58:28

k @nami_ca

@genkuroki 情報をありがとうございます，

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posted at 13:54:47

清水らくは @rakuha

三年B組一八先生(金八じゃないよ) @uKi2wQXyG7rx3gL

時折起こるんですが、将棋を知らないイベント会社の人とかが、1つの盤に対して2つの駒箱用意するんですよね。1人1デッキ持ってくるものだと思っているみたい。

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posted at 13:51:24

ほりたみゅ (mastodonも見てね) @Hyrodium

@8EdoJx0gVorbQxK @sekibunnteisuu 少なくとも「連携してはいけない」という法律はありません。
各自の自由かと

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posted at 13:16:27

さのさんがJulia始めてて嬉しいな🤩

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posted at 13:13:00

積分定数 @sekibunnteisuu

@uKi2wQXyG7rx3gL @8EdoJx0gVorbQxK まあそうだけど、連携している様子も不特定多数から見えますよね。

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posted at 13:07:07

Y Tambe @y_tambe

ペニシリンが、バクテリアを「溶かす」メカニズム。 twitter.com/y_tambe/status...

タグ：

posted at 12:27:02

Y Tambe @y_tambe

途中でパックマンもどき（＝ペニシリナーゼ）が、ペニシリンを分解（切断）してるけど、ここは実際の切れ方とはちょっと違うので（実際は、基本的にβラクタム鎖の一箇所だけ切れる）今見返すと、ちょっと不満が残る。

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posted at 12:26:08

@nami_ca #GitHub を GitHub desktop 経由で簡単に使う方法についてはググれば情報が沢山みつかります。

www.google.com/search?q=githu...

読み難いですが私による解説は以下のリンク先スレッドにある。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： GitHub

posted at 12:25:35

Y Tambe @y_tambe

講義用に作成したアニメーションを、Zoom講義で使ったときのヤツ（一部音声が乱れてるけどご勘弁
youtu.be/WsiwkqHzsb0

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posted at 12:21:16

tdual(ティーデュアル)@Matri @tdualdir

アリとキリギリス🤣 twitter.com/tomatokeikakua...

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posted at 12:19:01

この勢い好き twitter.com/tomatokeikakua...

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posted at 12:15:55

名取宏（なとろむ） @NATROM

@1192mizuho 子宮頸がん検診や乳がん検診が「毎年がダメな理由」は「検診による害が大きくなるわりに利益がないか小さいから」です[ twitter.com/NATROM/status/... ]。細部にわたって何度も丁寧にご説明していますが、塚本さんにご理解いただけない状況です。

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posted at 12:14:48

あんどろいど@ @android_IGO

@rina_no_occhama @akika_yasuda 突然お邪魔します、このぷよ碁というゲームをするとなんとなく囲碁の事がわかってくると思います。
もし避けしければお時間のあるときにでも如何でしょうか。
puyogo.app/?size=7

タグ：

posted at 12:01:00

#統計関連資料

事前分布も含めて統計モデルの妥当性を疑う必要がないとすると「小さな世界」の設定(「地元では最強」を導く設定)は、統計学の通常の応用先では役に立ちません。

役に立たない話をしたい場合もあるのですが、その場合には役に立たないと正直に言う必要があります。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 11:52:12

#統計データやモデルの妥当性を考えずに済むようにするという悪いこと😈をするための簡単な手段は、データやモデルの妥当性について考えなくても強い結論を出せるかのように教えることです。例えば、

❌ベイズ統計の95%信用区間には真の値が含まれる確率は約95%だと考えて良い。

と教えればよい。😈

タグ：統計

posted at 11:38:59

Daijiro Tabaru｜田原大二 @idoco_daijiro

#統計「統計モデルは妥当か」および「データの取得法は妥当か」は非常に重要な問題であり、P値や信頼区間を用いた統計分析においても、それらのコンピュータでの計算の仕方を知っているだけでは不十分で、データやモデルの妥当性について必ず考えなければいけません。

タグ：統計

posted at 11:32:53

マンホイットニーのU検定って入力してると、どうしてもマンホイットニーヒューストンって入力してしまう

タグ：

posted at 11:27:52

統計わからん @statistics_d

@genkuroki それもそうですね。ありがとうございます。

タグ：

posted at 11:27:16

#統計みんなが本当に知りたいのは、数学的な統計モデル内部でどうなっているかではなく、データを取得した現実がどうなっているかでしょう。

統計モデル内部でのみ成立している結果から、現実における結果を導くためには、その統計モデルの使用が現実において妥当であるかの検討が必要になります。

タグ：統計

posted at 11:27:14

#統計初学者向けの教科書では、「真の値」という言い方をやめて、

「現実とは無関係に数学的に仮想的なデータXを生成している統計モデルのパラメータ値」

のように述べて、現実ではなく、統計モデル内での話になっていることを明瞭にした方がよいと思います。

これなら変な誤解をせずに済む。

タグ：統計

posted at 11:23:23

#統計以上のように、95%信頼区間が「真の値」=「仮想的なデータXを生成している統計モデルのパラメータ値」を含む確率は約95%になることは、有意水準に関する基本的な要請とP値を使った信頼区間の定義から自明に導かれる結果に過ぎません。

ただし「真の値」の意味の解釈の部分が要注意！

タグ：統計

posted at 11:20:09

#統計要するに、有意水準が近似的に第一種の過誤の確率になって欲しいという要請

　X ~ M(θ) ⇒ P(pvalue(X|θ) < α) ≈ α

と信頼区間の定義

　confint(x|α) = { θ | pvalue(x|θ) ≥ α }

から、信頼区間についての確率に関する結果

　X ~ M(θ) ⇒ P(confint(X|α)∋θ) ≈ 1 - α

が出る。

タグ：統計

posted at 11:16:41

#統計 Xをパラメータ値θのモデルの確率分布に従う確率変数とするとき、そのXから計算された100(1-α)%信頼区間にθが含まれる確率は1-αで近似される。

例えば、Xをパラメータ値θのモデルの確率分布に従う確率変数とするとき、そのXから計算された95%信頼区間にθが含まれる確率は約95%になる。

タグ：統計

posted at 11:16:40

#統計

confint(x|α) = { θ | pvalue(x|θ) ≥ α }より、

　confint(X|α)∋θ ⇔ pvalue(X|θ) ≥ α ⇔ pvalue(X|θ) < α でない

となるので、X ~ M(θ) ⇒ P(pvalue(X|θ) < α) ≈ α より、

　X ~ M(θ) ⇒ P(confint(X|α)∋θ) ≈ 1 - α

が得られます。ものすごく自明！すなわち、続く

タグ：統計

posted at 11:06:43

#統計 P値函数 pvalue(x|θ) に課される大事な条件は、データxがパラメータ値θのモデルに従う確率変数Xであるとき、pvalue(X|θ)が従う分布が0から1の間の一様分布で近似されること。

すなわち、パラメータθのモデルをM(θ)と書くとき、

X ~ M(θ) ⇒ P(pvalue(X|θ) < α) ≈ α

が成立していて欲しい。

タグ：統計

posted at 11:01:07

#統計 P値函数pvalue(x|θ)と信頼区間函数confint(x|α)は(少なくとも概ね)

confint(x|α) = { θ | pvalue(x|θ) ≥ α }

が成立するように実装しておく必要があります。

これを100(1-α)%信頼区間の定義にしてもよいです。

タグ：統計

posted at 10:55:18

さいまる @shogi_saimaru

@yoshiharuhabu おはようございます！ヨシ！🍵 pic.twitter.com/24hMVnsKbz

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posted at 10:52:21

#統計 P値や尤度や事後分布についても同様。

P値はデータxとモデルのパラメータθの函数になる。

尤度もデータxとモデルのパラメータθの函数になる。

事後分布の密度函数の値は、事前分布とデータxとモデルのパラメータθの函数になる。

タグ：統計

posted at 10:52:07

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#統計信頼区間の計算の手続きを暗記する暇があったら、信頼区間を計算する函数のプログラムを書いてみるとよいです。

信頼区間が何と何と何の関数になっているかが正確に分かります。プログラミングではその辺を曖昧なままにできない。

一般に信頼区間はデータxと有意水準αの函数になります。

タグ：統計

posted at 10:49:19

羽生善治 @yoshiharuhabu

おはようございます。
取った駒は駒台に置きますが、将棋を知らない人にはお茶台に見える事もあるようです。
以前対局中に置かれそうになって、慌てて畳の方に置いてもらった事がありました。

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posted at 10:47:40

#統計数学的内容の理解は「すべての証明をフォローする」というようなことではなく、例えば、

* 信頼区間はどのような統計モデルの下で何から計算されるのか

とか

* その信頼区間は数学的にどのような性質を持つか

などの質問に答えられるようにしておくことです。

計算の手続きを覚えてもダメ。

タグ：統計

posted at 10:45:35

#統計

* データの取得法
* 統計モデル

の妥当性を疑うことは統計学の実践的利用では必須の手続き(科学的には当たり前の手続き)なので、妙な説明の仕方に騙されずに、

* 数学的内容の理解

と

* 科学的な常識に基く判断

を常に優先しないとおかしな考え方に陥ります。

タグ：統計

posted at 10:42:18

#統計通常の95%信頼区間もベイズ版95%信用区間も、データの数値と統計モデルを使って計算されるので、データの取得法または統計モデルの妥当性の少なくともどちらか片方が疑わしい場合には、統計モデル内部でのみ成立している95%という数値の現実での妥当性は疑わしくなります。

タグ：統計

posted at 10:38:16

#統計再度強調

❌仮に現実の母集団から標本の無作為抽出を繰り返して、パラメータθの95%信頼区間を計算し直せば、現実の母集団に関する真のパラメータ値を含む区間の割合は約95%になる。

❌ベイズ統計の95%信用区間には真の値が含まれる確率は約95%だと考えて良い。

このどちらも一般には誤り。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/fNHGsnX0Wd

タグ：統計

posted at 10:33:51

@nami_ca #Julia言語他にも

微積分資料
github.com/genkuroki/Calc...

などgithubには色々置いてあります。

タグ： Julia言語

posted at 10:16:15

@nami_ca github.com/genkuroki/public あたりに私が書いた #Julia言語のコードの例が大量に置いてあります。

私のツイログをJulia githubで検索すれば私がgithubにソースコードをおいてリンクをはっている様子が分かります。
↓
twilog.org/genkuroki/sear...

タグ： Julia言語

posted at 10:14:14

@nami_ca 現在の私はGitHubを無料枠で使っています。

* github.com
* desktop.github.com

利用規約

* docs.github.com/ja/site-policy...

私のGitHubページ

* github.com/genkuroki

GitHubで管理している私のウェブサイト

* genkuroki.github.io/documents/

私のgist群

* gist.github.com/genkuroki

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posted at 10:10:35

今日は Julia で Jones 多項式を計算するとこまで、できれば Khovanov homology を計算するとこまでを目標にやっていくぞ👨‍💻

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posted at 10:06:57

とーむ @TomZephire

@erutan26614900 そうなんです。新四段はレーティング1500から始まるので、実力が反映されていないんです。編入試験の相手はこの方法で計算する価値がありそうです。

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posted at 09:24:44

東竜門〜関東若手棋士〜 @wakate_shogi

まともな人間がいれば、まずは加入してきたシラスウナギをどう残すかを考えるべきで、それはすなわち採捕の量を減らす、そして川に捕り残されたシラスウナギがきちんと残る環境の創生ということになるはず。ところがそんなことを言う人間はほとんどいないし少なくとも政策的にそうはなっていない。

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posted at 09:14:07

こちらは仙台駅ほど近い商店街の中、奥まったビルの地下にひっそり佇む海鮮料理屋「すが井」
絶品の海鮮に舌鼓を打ちつつ、振り飛車が強くなりそうな名前のお店だな、などと考えていました。（山本） pic.twitter.com/8AfgS9aISo

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posted at 09:13:05

もちろん種がちがうので全く同じ方法をニホンウナギでも採用すればいいわけではない。しかしあまりに取り組みが頓珍漢すぎて馬鹿らしくなってくる。だいたい、絶滅危惧種入りした直後、水産庁が資源保護策として放った主要政策が養鰻業者への餌代補助だった。馬鹿すぎ。

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posted at 09:11:00

彼らは伝統を残すとはどういうことか、と真剣に考えて、天然の漁獲技術や、それを取り巻く文化的光景を守ることを選んだ。そして実際に効果も出ている。日本では逆に天然の漁獲を規制する一方でシラスウナギには規制がないまま。遡上の手助けをする取り組みも進んでいないし、無駄な放流を継続中。

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posted at 09:08:22

ヨーロッパウナギは天然の漁獲を普通に続けており、この中には産卵に川を下る銀ウナギも含まれている。やったのはシラスウナギ漁獲を大幅に規制し、放流をクロコに絞る、遡上の手助けをする、などだ。これを始めて10年以上経ち、ポジティブな結果が出始めた。ニホンウナギに関する状況とは大違い。

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posted at 09:04:58

JacobZelko @Jacob_Zelko

If you are interested in learning more about these tools, collaborating either on a study or building out tooling, have feedback or want to know more, reach out or comment below! I am very excited to build out the future of observational health in Julia!

#AcademicTwitter #health

タグ： AcademicTwitter health

posted at 07:58:30

JacobZelko @Jacob_Zelko

Conducting a study like this in Julia is possible and I have #opensource'd the tools used! This post discusses tools to do characterization studies, synthetic data sources for prototyping, and provided initial documentation. #OpenScience for the win!

discourse.julialang.org/t/building-obs...

タグ： OpenScience opensource

posted at 07:58:30

JacobZelko @Jacob_Zelko

A week ago, I presented a lightning talk @JuliaConOrg on using #julialang for observational health #research.
I discussed the state of the art tools available and how I used this to generate results in investigating mental health disparities.

www.youtube.com/watch?v=5XsWUZ...

タグ： julialang research

posted at 07:58:29

人類が持つ、牛乳に含まれる乳糖への耐性は、乳製品を多く摂取できるようになってから出現したと考えられてきました
しかし、実はそのずっと前から飢饉や病原体への暴露を通して選択され、獲得してきた可能性が示唆されました
#おはようVtuber #VRアカデミア
🥛リプにて解説🥛
www.nature.com/articles/s4158... pic.twitter.com/afSZ8ZvL7h

タグ： VRアカデミアおはようVtuber

posted at 07:45:00

k @nami_ca

@genkuroki インターネットのファイルを置くこと
そこが問題です
どこか無料で置ますか

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posted at 06:34:33

藤棚 @fujidana_wt

OokuboTact　大久保中二病中年 @OokuboTact

#julialang
変数名にギリシャ文字を使用するときの注意
イプシロンの場合\epsilon[TAB]と\varepsilon[TAB]を区別する
Github上のソースコードだと判別しにくいのでギリシャ文字でエラーが起きたときはこれを疑う

\epsilon[TAB] = 1
\varepsilon[TAB] = 2
\epsilon[TAB] != \varepsilon[TAB] # true

タグ： julialang

posted at 05:03:10

@sunchanuiguru 米山氏はマクロ経済学から何を学ぶとこんなアホな見解を引き出せるのだろう？
安売り競争が主流になれば、安売りするために人件費は削られるのに

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posted at 04:16:01

Kiichi @Ki_chi

いい感じにJuliaに脳を最適化されてきたせいか、最近はcode_warntypeやってもAnyが出ないコードを書けている気がする。

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posted at 03:50:03

WIRED.jp @wired_jp

米国のKBL社は、蚕にクモの遺伝子を導入し、「スーパー繊維」であるクモの糸とほぼ同じ性質を持った「モンスターシルク」の商品化に近づいたという。trib.al/Sbsu40h

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posted at 03:22:48

Keisuke Yano @kyanostat

@tanichu @naejimu FF外からすみません。Statistical depthと呼ばれる量が多変量のquantileにあたります。 L1 depthやHalfspace depthなど多くのdepthが提案されていますが、最適輸送写像に基づいたMonge-Kantrovich depthがご懸念点を解消するかと思います (下記論文の図2)
projecteuclid.org/journals/annal...

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posted at 02:06:49

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

悪夢の民主党政権から、地獄の新潟県へ、そして全国的に拡大する地獄… pic.twitter.com/D9EJ00yaOj

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posted at 00:45:21

#超算数繰り返し述べますが、内容の取り扱い(1)の内容として文部省編『小学校指導書算数編』(1978)に言及される具体例は増加と合併は足し算であることを操作的な活動で確かめることだけです。指導要領の地味な文言が半公式解説本で美辞麗句を纏うが、やっていることは増加と合併の区別促進のみ。

タグ：超算数

posted at 00:42:09

#超算数【操作的な活動】が子供の自由な発想を伸ばすものであるとの認識が窺える。それに対し、従来の指導が【固定的な考え方】を促進するものであったとの認識も見て取れる。また、教科書への言及からは内容の取り扱い(1)が教科書に及ぼす影響を坂間が自覚していたことが分かる。

タグ：超算数

posted at 00:36:59

#超算数【…従来の固定的な考え方に立っての指導ではなくて、柔軟な考え方で子どもの自由な発想を伸ばしてやる指導をしなければならないようになってまいります。この点については、教科書においても、そういった活動をさせるようなものに変わってくると思います…】(同)とは、

タグ：超算数

posted at 00:34:06