黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2022年08月/Page 5

アドレス間違えてました。

cometscome.github.io/YukiNagai/ja/b...

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posted at 00:02:48

Yuki Nagai @cometscome_phys

@phasetrbot ありがとうございます。
こちらにとりあえず3日まで動作確認したコードが置いてあります。残りは順次確認次第載せる予定です。

cometscome.github.io/YukiNagai/ja/b...

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posted at 00:03:40

#超算数
行きは時速60km、帰りは時速20km、平均速度は？

距離で積分して距離で割ったなら、時速40kmだよね？

タグ：超算数

posted at 00:17:27

#超算数　時速30kmを答えとするのは

A　行きは時速60km、帰りは時速20km。
B　行きも帰りも同じ速さで往復した。

AもBもかかった時間は同じだった。Bでの速さを求めよ。

とでもしないと、

タグ：超算数

posted at 00:26:40

JuliaHub @JuliaHub_Inc

Metal.jl - A GPU backend for Apple hardware: This talk presents updates on the development of a #GPU backend for Apple hardware (specifically the M-series chipset) along with a brief showcase of current capabilities and interface. youtu.be/IARikXzRU7s
#julialang #juliacon

タグ： GPU juliacon julialang

posted at 00:35:42

#超算数　250gの2割増しは何g？

誤答例A　500g
250×0.2＝50g　減るのはおかしい。むりやり0つけちゃえ。

誤答例B　1250g
かけ算で求めるはずだけど、それだと減る。割ってしまえ。250÷0.2

いずれも、式で処理することを強要することが原因と思われる。

タグ：超算数

posted at 00:39:36

@kamo_hiroyasu @8EdoJx0gVorbQxK このツイートが間抜け
twitter.com/8EdoJx0gVorbQx...

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posted at 00:40:09

#超算数　このあたりから、要注意。 pic.twitter.com/7IdCzhcsyd

タグ：超算数

posted at 00:43:21

#超算数 pic.twitter.com/qSJYH5ms76

タグ：超算数

posted at 00:44:51

#超算数 pic.twitter.com/pLfWV5v0WD

タグ：超算数

posted at 00:46:44

#超算数 pic.twitter.com/T4fL74YJkP

タグ：超算数

posted at 00:49:01

#統計

 github.com/genkuroki/publ...
順位に重複がない場合のWilcoxon-Mann-Whitney検定で使う確率分布(正確には場合の数)の正確な計算

3通りに実装。最後のやつは事前割り当てを使えば新規メモリ割り当てゼロで動く。

まじめに効率的な実装はしていない。分かり易さを重視。 pic.twitter.com/PohfemJlnB

タグ：統計

posted at 00:52:53

#統計添付画像

①場合の数をInt64で計算したら、こんなことに！

②Int128でもダメ！

③BigIntでやっと中心極限定理による正規分布近似を再現できた。

④場合の数をFloat64で計算してもほぼ同じグラフをプロットできる。

github.com/genkuroki/publ...
Exact Wilcoxon-Mann-Whitney without ties pic.twitter.com/oX7KTKHUVW

タグ：統計

posted at 00:55:50

#超算数 pic.twitter.com/xzPTb5eziU

タグ：超算数

posted at 00:56:27

#超算数 pic.twitter.com/Kvf1ex80vG

タグ：超算数

posted at 00:57:34

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

@sekibunnteisuu 堀元見ですか…
胡散臭いやつです。
算数とは関係ないですが、堀元見が経営していた（いまは放棄）キャンプ場から至近距離に藤本敏夫（加藤登紀子の夫）記念館があります。

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posted at 00:58:10

#統計素朴にすべての組み合わせを生成する方法でやると、200個から100個選ぶ組み合わせの個数だけループを回すことになって死ぬ。

₂₀₀C₁₀₀ ≈ 9×10⁵⁸ 😱

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

タグ：統計

posted at 01:00:25

#統計ここでやっている計算は数学的にはq二項係数

q-binom(200, 100)

のqの多項式としての計数をすべて正確に求めているのと同じことです。

github.com/genkuroki/publ...

タグ：統計

posted at 01:02:03

@sunchanuiguru 全然知らない人だった。今井むつみ氏は最近よく見かけて、今読んでいる「誰が国語力を殺すのか」でも出てきます。

記念館は知らなった。メットとか飾っているのかな？ｗ

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posted at 01:04:13

#統計

私も渡辺澄夫さんの仕事にはb函数方面から興味を持ちました。

今思えば、その偶然は非常にラッキーで、渡辺澄夫さんが批判している「主義に基く統計学」の洗礼を完全に回避することができました。 twitter.com/_zak3/status/1...

タグ：統計

posted at 01:07:38

@sekibunnteisuu @sunchanuiguru メモ twitter.com/askoma/status/...

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posted at 01:11:41

@sekibunnteisuu @sunchanuiguru メモ2 twitter.com/askoma/status/...

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posted at 01:12:18

@sekibunnteisuu @sunchanuiguru メモ3 twitter.com/lucarobin_l_e/...

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posted at 01:13:09

#超算数　5割増しだと正解することが多いらしい。「大体の値を直感で答える」なら、以外と正解に近い値を出すかも。「出てきた数値で何らかの計算処理をしないとならない」が邪魔になっているように思う。
twitter.com/sekibunnteisuu...

タグ：超算数

posted at 01:13:18

@sekibunnteisuu @sunchanuiguru メモ4 twitter.com/iwanamishoten/...

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posted at 01:14:38

@sekibunnteisuu @sunchanuiguru メモ5 twitter.com/iwanamishoten/...

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posted at 01:15:06

@sekibunnteisuu @sunchanuiguru これ、科学的根拠があるんですかね？

多くの一般人は肩書きや聞き慣れない用語に権威を感じて、一理あるのかなと思ってしまう。

きちんとコントロールを用意して比較したもの以外は相当に要注意。

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posted at 01:17:05

@genkuroki @sunchanuiguru #超算数

子供にとって交換法則が直感的なものじゃないというが、

かけ算順序をしつこく教わればそうなっちゃうよね。 pic.twitter.com/LdUULvpcb5

タグ：超算数

posted at 01:26:02

@genkuroki @sunchanuiguru #超算数　今井むつみ氏@keiosfcimailab　は、おかしな算数教育が行われていることを知っているのかな？

「子供はこうしがち」と言っているけど、教え方の影響は検証したのかな？

タグ：超算数

posted at 01:29:21

@genkuroki @sunchanuiguru @keiosfcimailab #超算数　妙な納得した人と、真っ当な突っ込みしている人 pic.twitter.com/yIKwLkkNqp

タグ：超算数

posted at 01:40:46

@genkuroki @sunchanuiguru @keiosfcimailab #超算数 pic.twitter.com/phs35tX2mK

タグ：超算数

posted at 01:43:32

@genkuroki @sunchanuiguru @keiosfcimailab #超算数

＞子供はなるべく与えられた数字だけを使って答えを導く傾向にある、

そうしろと教わる。あるいは直接教わらなくても、そうしないとならないと思い込んでいる。

本当に子どもが元から持っている性質かどうかは疑わしい。 pic.twitter.com/V0tvoIn46X

タグ：超算数

posted at 01:46:37

@genkuroki @sunchanuiguru @keiosfcimailab #超算数　今井むつみ氏がどう考えているかはともかく、確実に悪影響はある。 pic.twitter.com/pFbrCpR8oG

タグ：超算数

posted at 01:50:15

@genkuroki @sunchanuiguru @keiosfcimailab #超算数 pic.twitter.com/gfz9RSpVvq

タグ：超算数

posted at 01:53:22

ㄝᘄこ @setuko1234

@hhhira @mcranagalle 紀藤正樹弁護士は、フクシマの放射線で死ぬ死ぬ詐欺師の木下黄太、三田茂、西尾正道、井戸謙一などと組んでますね。 pic.twitter.com/9Qo8R4DAn4

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posted at 03:17:35

Mechanomy @mechanomy_

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

ICYMI, Geometry2D.jl and BeltTransmission.jl have had their 0.1 release:
mechanomy.com/products/BeltT...
mechanomy.com/products/Geome...
#JuliaLang pic.twitter.com/7WRJ0225Bh

タグ： JuliaLang

posted at 06:49:28

板橋さとし㈱ウェバリー帝国王立郵船 @satosiTS

紀藤弁護士を全面的は信用できないのは放射能デマと組んでるからですよ。放射能デマは人々の敵なので

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posted at 08:26:31

@setuko1234 @takedayasuhiro @hhhira @mcranagalle なるほど。誰でも安易に専門外に口を出すべきではないね。
紀藤弁護士は統一協会の件では信頼絶大なので、そちらの追求に力を入れ続けてほしいね。

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posted at 08:36:29

#統計その動画解説の作成者は母分散の概念を誤解しているので、何も分かっていません。

YouTubeで学ぼうとする場合にはデタラメに感心して受け入れてしまうリスクに注意が必要だと思いました。 twitter.com/peraia2/status... pic.twitter.com/3875vovsCx

タグ：統計

posted at 09:56:17

#統計 YouTubeでの統計関係の解説動画は、結構数学はそこそこできているような人であっても、統計学入門の教科書にある伝統的な説明の仕方(これがひどい)をそのまま受け入れて垂れ流しているものが結構ある。

具体例を挙げろと言われればすぐに挙げられますが、ひとまずそれはしない。

タグ：統計

posted at 10:00:27

#統計入門的教科書的レベルにも達していないもっとひどい例があることはついさっき触れた。

色々ひどいのはYouTubeに限らず普遍的で、楕円の長軸が回帰直線になると思っている哲学が専門の学者が、期待値についても奇妙な説明をしている本も見たことがある。YouTubeのひどい動画レベル。

タグ：統計

posted at 10:04:08

#統計最尤法に関する説明が色々ひどい。

統計学入門の教科書的記述を受け入れると非常識な考え方を統計学ではしても良いかのように学習してしまうので要注意。

真っ当な科学的考え方をできる人は自分の常識の方を統計学入門の教科書的記述よりも優先した方が良いと思います。続く

タグ：統計

posted at 10:08:00

#統計ベルヌイ試行モデルまたは二項分布モデルの最尤法では、「n回中k回あたりが出た」というデータから、あたりが出る確率を意味するパラメータ値をp̂=k/nに決めます。

これを「最尤法ではあたりが出る確率の真の値はp̂=k/nではないかと考える」と言ってしまうと完全にアウト。非常識すぎ。続く

タグ：統計

posted at 10:11:24

#統計

❌最尤法ではあたりが出る確率の真の値はp̂=k/nではないかと考える

は馬鹿げています。これを受け入れるべきだと考えるような人とはまともな議論が不可能なので、私なら門前払いで議論しません。時間の無駄。

ところがそれに近い説明をよく見る。

タグ：統計

posted at 10:13:26

#統計「最尤法ではあたりが出る確率の真の値はp̂=k/nで近似されることを期待する」のように、真の値は未知のままであることを了解した上で、真の値がp̂=k/nで近似されていて欲しいと思うことであれば、非常識すぎると思われずに済みます。

しかし、「近似」の意味が曖昧すぎることに注意。

タグ：統計

posted at 10:16:08

#統計あと、モデルの前提である無作為抽出の仮定は、現実のデータについては疑うことが普通なので、ベルヌイ試行モデルや二項分布モデルを現実と混同するのもまずい。

最尤法で求めたパラメータ値p̂=k/nは、現実ではなく、数学的モデルのパラメータの値に過ぎません。

タグ：統計

posted at 10:18:34

#統計データの取得法が無作為抽出を十分に近似していると考えて良い証拠を提出できる場合にのみ、ベルヌイ試行モデルや二項分布モデルで求めたパラメータ値p̂=k/nは現実における未知の真の値と比較することがナンセンスでなくなります。

タグ：統計

posted at 10:21:19

#統計真っ当な統計分析と言えるためには、相当に厳しい条件をクリアすると必要がある。

そういう厳しい条件と最尤法の解釈を常にリンクさせなければいけないとすると、最尤法が何をやっているのかについての学習が困難になるので、そこは工夫を要する所です。

タグ：統計

posted at 10:24:16

#統計データの取得法も信用できず、モデルの側の妥当性も保証されていなくても、(概ね)通用する頑健な最尤法の解釈はあります。

それは、最尤法を、

モデルがデータの数値にフィットするように
モデルのパラメータを調節する方法

の1つだとみなすことです。これならかなり安全です。

タグ：統計

posted at 10:27:44

Katsusuke SHIGETA・重田 @shigejam

#統計その解釈法では

ベルヌイ試行モデルや二項分布モデルでは
「n回中k回あたりが出た」というデータに
最尤法の意味で最良フィットする
(あたりが出る確率のモデル化になっている)パラメータ値は
p̂=k/nになる

のように言えます。

タグ：統計

posted at 10:30:43

Katsusuke SHIGETA・重田 @shigejam

京大はFDの先端的拠点であり、京大OCW・MOOCは学習者・教育者・研究者にとって大変高い価値のある教育資源で、取組が終了されることの損失は計り知れません。 twitter.com/horilab/status...

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posted at 10:30:44

@horilab OCWとMOOCについては、私が代表幹事のOpen Education Japan（oejapan.org）を皮切りに、意見を表面する準備を進めております。

タグ：

posted at 10:31:06

#統計データもモデルも信用できない場合であっても、モデルのパラメータを調節してモデルをデータの数値にフィットさせることはできる。

そのための方法の1つが最尤法なわけです。(他にも方法が沢山ある。)

これならクリアでしょ？

タグ：統計

posted at 10:32:20

#統計最尤法の部分には、現実における何かについての結論を出す仕組みは含まれていないわけです。

最尤法で得た計算結果を現実で活かすためには、まずデータが適切に取得できた証拠が必要で、さらにモデルが妥当であることの証拠を別に提出する必要があります。

タグ：統計

posted at 10:35:29

#統計そしてさらに、最尤法は点推定の一種であり、データが運悪く確率的にどれくらい偏っているリスクがあるかの情報と一緒に使うべき道具です。

信頼区間のような区間推定と一緒に使わないとダメ。

タグ：統計

posted at 10:38:06

#統計最尤法の解説をベイズ法に関する説明の前振りで使う場合も、最尤法の点推定の部分だけを扱って先に進んでしまうと、ベイズ法との対応が見難くなってしまい、断絶を生むリスクが増えます。

最尤法は信頼区間とワンセットで使われるので、信頼区間とベイズ法の関係にも触れた方がよい。

タグ：統計

posted at 10:41:17

#統計実際にそれを行う場合には、ロスマンさん達の疫学の教科書に詳しいP値函数(P-value function)とベイズ統計での事後分布(posterior)を比較することになります。

最尤推定値は概ねP値が最大の(1の)パラメータ値になる場合がかなりある。MAP法での事後分布確率密度とMAP推定値の関係に似ている。

タグ：統計

posted at 10:46:32

手を洗う救急医Taka @mph_for_doctors

#統計そうやって、信頼区間と最尤法の両方を(概ね)含むP値函数を扱って、それとベイズ統計での事後分布を比較すると、P値を使う側の数学的構成がえらく技巧的で複雑なものになってしまっていることにも気付けます。

「面倒だからという理由でベイズ法を使う」というのも十分に合理的。

タグ：統計

posted at 10:49:11

9価の定期接種化も進みそうです。

「委員からは、海外の接種状況を参考に、対象を９～１４歳へ引き下げ、２回接種とするべきだとの意見が出た。」

↑ここも重要。15歳になるまでに打ち始めたら3回も打たなくて良いです。

９価ワクチン「問題なし」　ＨＰＶ定期接種化へ議論
www.sankei.com/article/202208...

タグ：

posted at 10:52:12

#統計統計学の微妙で面白いところは、すっきり結論できない話を、どこまでもすっきりさせないままで扱い続けるところだと思います。

安易にお墨付きを得ようとする心の弱さがあると、一挙におかしくなってしまう分野だと思う。

タグ：統計

posted at 10:53:19

#統計

❌最尤法では、n回中k回あたりが出たとき、あたりが出る真の確率はk/nだろうと考える

のように明らかに馬鹿げた説明に陥る理由は

❌最尤法という確立された権威ある統計学的ツールを使うと、「あたりが出る真の確率はk/nである」と言うことも許される

のように思いたいからではないか？

タグ：統計

posted at 10:57:35

#超算数　71-3を筆算しようとして、17-3に改変して解く子がいると言う。（動画での数値例とは異なる）

繰り下がりを避けたいからだと言う。

タグ：超算数

posted at 10:57:36

#超算数　

A　本当は繰り下がりで計算しないとならないのは分かっているけど面倒臭い。出鱈目な数値を書き込むのも気が引ける。

B　分からないゆえの苦肉の策

C　本当に、引けない時は71を17に変えればいいと思っている。

Aはさほど問題じゃないだろう。Cは深刻な誤謬だがあまりいないだろう。

タグ：超算数

posted at 11:00:05

非公開

タグ：

posted at xx:xx:xx

#統計例えば「10回中あたりが出た回数は0であった」というデータから二項分布モデルの最尤法によって「あたりが出る真の確率は0だろう」などと言ってしまうと、普通の常識的な意味で馬鹿扱いされても仕方がない立場に陥りますよね？

普通はそういう考え方をしない。

タグ：統計

posted at 11:03:29

#超算数　おそらくBが多いだろう。

　同じ苦肉の策でも、〇を71個描いて、3個消し去って数え直す、という方が遥かに望ましい。

エレファントだけど正しい方策→徐々に洗練させてエレファントな方策

このようなプロセスが望ましい。

タグ：超算数

posted at 11:03:40

じゃらん黄森屏 @OngSumPing

これが学生さんにはなかなか分かってもらえないのよねぇ。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 11:05:51

#超算数　
いきなりエレファントな方策を教え込むと、全くナンセンスな苦肉の策をやってしまうことになると思う。

わり算の筆算だと、「たてる」「かける」「ひく」「おろす」という手順を徹底させることが行われているらしい。
www.shinko-keirin.co.jp/keirinkan/sans...

タグ：超算数

posted at 11:06:03

#統計中学生レベルの確率論をマスターしていれば、「例えば、あたりが出る確率が0.1なら、10回続けてあたりが出ない確率は0.9¹⁰≈35%もある」のように考えられるはずです。

これを少し一般化するだけで信頼区間やP値函数が得られます。

普通の常識の側から理解すれば安全。

タグ：統計

posted at 11:07:16

#超算数　「ある船に、羊が26頭、ヤギ10頭が乗っています。この船の船長の年齢は？」

36歳と答えた子のほとんどは、それで年齢が出るわけないと分かっているけど、ダメもとでやったのだろう。

それを「子供は問題文の意味を理解しないでとにかく足している」などと分析するのは誤り。

タグ：超算数

posted at 11:09:05

#超算数　例えばこの問題で「わからない」「無回答」も許されることを子供が承知していたなら、また話は違ってくるだろう。

　子供の算数理解力、文章問題の読解などを調べる人は、子供が普段、どのような授業を受けているのかちゃんと理解しておくべきだろう。

タグ：超算数

posted at 11:11:34

#超算数　「子供は、文章問題に出てきた数値だけでなんとか処理しようとする」などと分析する前に、

「問題文に出てこない数値は使っちゃ駄目」と教わっている、あるいはそう思い込んでいる可能性を考慮すべき。

タグ：超算数

posted at 11:12:42

#統計

「10回中あたりは0回」というデータが得られたとき、
仮にあたりが出る確率が37%だとすると
10回続けてあたりが出ない確率は約1%なので、
あたりが出る確率が37%程度である可能性は覚悟しておく

のように考えた人は、二項分布モデルで98%信頼区間0%～37%を計算したことになります。

タグ：統計

posted at 11:32:27

#統計 1%の閾値に必然性がないという点が気になる人は、あたりが出る確率を意味するモデルのパラメータ値pに対して、あたりが10回続けて出ない確率 (1 - p)¹⁰を対応させる函数の全体を見て判断すればよい。

これはロスマンさん達の疫学の教科書に書いてあるP値函数の話のプロトタイプになります。

タグ：統計

posted at 11:35:23

#統計 P値函数はモデルのパラメータ値にそのデータの数値の整合性(両立性)の指標の1つ(上の場合は(1-p)¹⁰)を対応させる函数とみなせます。

モデルのパラメータとデータの数値の整合性の指標の作り方は他にもあって、尤度やベイズ統計での事後分布がよく使われています。

どれも整合性の指標の1つ。

タグ：統計

posted at 11:39:00

Alvin Foo @alvinfoo

Amazing dining experience 👍 pic.twitter.com/8cb5A2freW

タグ：

posted at 11:47:02

#統計 P値と尤度は最尤法の漸近論に付随するP値函数の作り方(対数尤度比検定など)によって結び付く。

最尤法が使える場合には，尤度函数と事後分布もやはり尤度函数の漸近挙動によって結び付きます。所謂Laplace近似を使える状況を考えればよい。

これで、P値函数、尤度函数、事後分布が結び付く。

タグ：統計

posted at 11:48:03

#統計最尤法の漸近論による近似が有効な領域で、事前分布をおとなしめのものにしてある場合には，P値函数、尤度函数、事後分布のどれを使っても、数値的にほぼ同じ結果が得られることが保証されます。

これを知っていると、主義に基く統計学に騙されずに、複数の道具を使えるようになり易いと思う。

タグ：統計

posted at 11:55:22

#統計ところが、それとは正反対に、「最尤法では、尤度函数の値が最大になるパラメータが真の値だと考える」vs「ベイズ主義では別の考え方をする」のような説明の仕方をすると、非常にまずいことになる。

95%信頼区間とベイズ版95%信用区間の95%の解釈の違いを強調する伝統的な説明はひどい。

タグ：統計

posted at 11:58:52

#統計この話題の怖いところは、他の事柄ではかなりまともなことを言っている人であっても、「頻度主義の95%信頼区間と違って、ベイズ統計の95%信用区間には真の値が95%の確率で含まれていると考えてよい」のようなデタラメを恥じずに言い、指摘しても自信を失わない場合があること。

タグ：統計

posted at 12:02:26

#統計恥じもせず、非常識だと指摘されても自信を失わない理由は、おそらく「みんなそう言っているから」😱

この問題はかけ算順序問題に非常に似ている。

専門家は非常に合理的で慎重な考え方をしているのに、教育現場では滅茶苦茶なことが言われている場合がある。

タグ：統計

posted at 12:04:48

よわめう @tacmasi

OCWを拡充し続けるMIT,
理工系無料講座を拡充し続ける中国大学MOOC(icource163)
理工講義中心に受講すべて無料、各所テストセンターで認定試験受ければIIT他の正式な単位として認めるインドswayam
一方
予算が出されないため消滅する日本。
一体どこで差がついたのか…増税、予算削減、財務省の存在

タグ：

posted at 12:27:12

@tsatie 実は、私も学生時代は、理解が伴わない状態で検定などのやり方ばかりやらされる統計の講義で嫌になって、教科書を放り投げました。

あとで、私が学生時代にも面白い話が進展中であったことを知って、えらく後悔しました。

真っ当な教科書や解説を見付けて読んだ方がお得です。

タグ：

posted at 12:35:10

@tsatie かけ算順序問題と同じで、学校での授業や一般向けの解説の類がひどくても、算数自体に価値があることには変わりがないし、真っ当に基礎知識を習得しないと全然ダメなままで終わってしまうことも同じ。

基礎知識は大事です。無知の自覚が必要。

タグ：

posted at 12:38:10

@tsatie 私が学生時代に統計学は放り投げてしまったことは、学生時代の私が無知無能であっただけではなく、何が大事であるかを見抜く能力にも欠陥を抱えていたことを示していると思っています。

そういうことに気付くたびに面白いと思えることが増える。

タグ：

posted at 12:41:44

@tsatie 高等教育機関の学生であれば、自分自身の判断力の欠如のせいで大事な勉強を放り投げてしまった場合には、放り投げた学生自身がダメなやつだという評価にして良いと思うし、そう評価されることを常識だとするべきだと思います。

「先生のせいで勉強しなかった」はガキの言うこと。

タグ：

posted at 12:46:33

小枝 @koeda_kijitora

@sekibunnteisuu うちの子が小1のときの学校のテストです。4+1+4はバツらしいです笑まぁ、これで良いよとフォローしたし、私は積分定数さんと違うスタンスなので、教員個人に対してはなにも求めないですが…(単純にスタンスの違いです) pic.twitter.com/esJhRBdkI3

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posted at 13:49:59

Tak itoshi @takitoshi

「Juliaで精度保証付き数値計算」更新しました。

Clenshawのアルゴリズム
taklab-blog.blogspot.com/2021/01/rigoro...

チェビシェフ多項式を用いた補間（チェビシェフ補間）の関数値を計算する方法O(n)で計算できるので最速を誇るが、区間演算と組み合わせると注意が必要です。反復計算に区間演算は弱い…

タグ：

posted at 14:21:17

@koeda_kijitora これでいいとフォローしたならそれで十分でしょう。教員の認識が変わらないままになってしまうのは残念だけど。

タグ：

posted at 14:34:18

@samakikaku @breathingpower DND出口俊一氏は自分で役員やめたんですよね🤔

役員報酬
2021年12月期の社外役員4名に対する報酬総額は174万円増額で3115万円
irbank.net/E00325/fee
irbank.net/E00325

EMの記載はなし
↓
2014.1.1~2014.12.31
株式会社桧家ホールディングス
有価証券報告書
www.hinokiya-group.jp/ir/wp-content/... pic.twitter.com/VQJHTIWLQn

タグ：

posted at 14:46:07

@samakikaku @breathingpower DND出口俊一氏はいつからEM研究機構顧問なんでしょうか。

＞DND出口俊一氏（EM研究機構顧問　ヒノキヤグループ社外取締役）の「日本学術会議のホメオパシー批判とEM菌潰しの構図は同じ」が当時公開のFacebookにあった。
2010年8月25日朝日新聞
twitter.com/samakikaku/sta...

タグ：

posted at 14:56:22

@samakikaku @breathingpower 2010年8月25日朝日新聞
ホメオパシーは「荒唐無稽」学術会議が全面否定談話
archive.ph/tS5ZH

＞比嘉照夫氏、DND出口俊一氏はホメオパシー支持者。

twitter.com/samakikaku/sta...

タグ：

posted at 15:05:24

@samakikaku @breathingpower ヤマダHDもヒノキヤも知らんぷりかしら

左巻先生の記事
＞日本ホメオパシーは福島県内で採取した土を希釈したレメディをペットボトルに入れ河川に投入
放射能を消すとするパフォーマンス

創生水・EM菌・水素水について放射能除去作用検証
結果は水道水除染と何の差も無い
president.jp/articles/-/497...

タグ：

posted at 15:15:43

yudai.jl @physics303

これ，深さ2の2つのテンソルGとT間の Multilinear Product っていう積の計算なんですけど，こんなに for loop 重ねるしかないのでしょうか．なんかすごい遅くなるようなことをやっている気がして不安．

定義はこの論文のdef5.を参照した．ieeexplore.ieee.org/abstract/docum... pic.twitter.com/IqrlkkGYyZ

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posted at 16:06:52

河合祐介 @tkawai18_tkawai

学問の間違いを指摘されて、人間性の話を持ち出す教員は大抵学問的に難ありだよね

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posted at 16:19:27

河合祐介 @tkawai18_tkawai

算数は数学と違うというのもきちんと理解できていない人の予防線みたいなもので、こういう人の言うことは信じないほうが良い

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posted at 16:22:26

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

間違いの流布で実害を被る人の存在がまったく視野に入っていないことがよくわかる一言。 twitter.com/TEACHER_SUNEO3...

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posted at 16:30:34

#統計数学がよくできていても、

❌尤度(ゆうど)はもっともらしさで、最尤法はもっともらしい値を真の値だとみなす推定法

だとか、

❌ベイズの定理は逆確率を計算する公式を与える結果なので、ベイズの定理を理解するためには時間の順序が大事

だとか、言われると非常にがっかりしてしまいます。

タグ：統計

posted at 16:42:08

#統計数学の専門的な高等教育を受けた人は「教科書に書いてあるという理由で正しいと考えてはいけない」というスタイルでかなり徹底した教育を受けているはずで、数学の大学院卒だともう普通の人間じゃない。

普通じゃないはずの人が、普通の人のように伝統的な教科書の記述に従っているとがっかり。

タグ：統計

posted at 16:45:40

@banyanyanmi いやあ、これにはびっくりですよね。

ocw.kyoto-u.ac.jp/news/6/ を今見たら、動画のバックアップの仕方は後でアナウンスするとなっていました。

すでにYouTubeにあるものはそのまま放置してくれないのかな？

m.youtube.com/watch?v=vz9cZn... を運良く見付けて繰り返し宣伝して来たのに！ twitter.com/tiseda/status/...

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posted at 16:55:35

残り21件のツイートを見る

@banyanyanmi YouTubeの動画の(不当な方法による)バックアップの仕方へのリンクが少し前の ocw.kyoto-u.ac.jp/news/6/ にあったので、バックアップが必要になると理解していたが、「チャンネルは残るようですね」とのこと。

不安だ。 twitter.com/tiseda/status/...

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posted at 16:58:45

@LeonSatyros 実際に教科書に証明がしっかり書いてあっても、「教科書に書いてある証明が正しいと先生が言っていたから正しい」のように考えちゃダメで、自分自身で証明を再構成して細かいギャップを埋めて、理解に必要な例を自分で作ったりしないと、許してもらえないです。

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posted at 17:06:07

人間的にも難あり。駄目じゃんｗ twitter.com/tkawai18_tkawa...

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posted at 18:32:40

@Peraia2 #統計母分散はσ² = E[(Xᵢ - μ)²] (E[ ]は期待値を取る操作)なのですが、動画では母分散とは異なるものを母分散と呼んでいます。 pic.twitter.com/4udfgDL0j4

タグ：統計

posted at 18:35:41

あさねぼう @asanebou13

里見香奈女流の公式戦成績
2021/7/23/から

〇黒田✖村田顕〇山本真〇高田〇本田
〇西川✖大地✖星野✖狩山〇浦野
〇澤田〇池永〇冨田〇古森〇浦野
〇出口✖今泉〇柵木〇折田✖星野

直近20局は14-6（.700）

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posted at 19:27:44

yudai.jl @physics303

深さ3だったな

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posted at 19:34:12

Lirimy @LirimyDh

@physics303 行列積が使えるのではないかと思いました。コードしか見ていないので、使う際にはよく確認してください。 #Julia言語
 nbviewer.org/gist/Lirimy/26...

タグ： Julia言語

posted at 20:27:25

yudai.jl @physics303

@LirimyDh おおおおおおお！！！はやい！！！ありがとうございます！

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posted at 20:55:56

KGN @KGN_works

ビタミンK欠乏症に由来する頭蓋内出血が減ったら、こんどはビタミンKシロップの意義を見失う人が増えたというあたりがねえ……なんともはや。
昔の、かわいい１～２か月の赤ちゃんを失う時代に戻りたいのかね

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posted at 21:40:54

@Peraia2 標準的な呼び方があるかどうかは知りません。
あの動画のことは忘れた方がよいと思います。

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posted at 22:01:16

ロイター @ReutersJapan

アイスランド気象局によると８月３日、首都レイキャビク近郊のファグラダルスフィヤル山が噴火した。この山は昨年も、６カ月にわたり噴火していた。 pic.twitter.com/5ArKHev6HO

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posted at 23:00:00

#統計 #Julia言語 Brunner-Munzel検定を私も試しに実装してみました。色々やっています。

* Y側の勝率の信頼区間
* Yと互角になるようなXのシフトの信頼区間
* permutation版
* Welchのt検定との比較
* 信頼区間の比較を含む

github.com/genkuroki/publ... twitter.com/genkuroki/stat...

タグ： Julia言語統計

posted at 23:25:10

#統計 #Julia言語

 okumuralab.org/~okumura/stat/... にある例と同じ数値を私の実装がアウトプットしてくれることの確認。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/1qD8TF8Ayt

タグ： Julia言語統計

posted at 23:29:12

#統計 #Julia言語 Rのbrunnermunzelパッケージの

cran.r-project.org/package=brunne...

にアクセスすると

Package ‘brunnermunzel’ was removed from the CRAN repository.

となっていました！ pic.twitter.com/pu5ROsFRfy

タグ： Julia言語統計

posted at 23:31:38

#統計 #Julia言語 Rのbrunnermunzelパッケージのgithubリポジトリの方も見てみた。

すると、permutation版の実装にバグがある疑いがissueになっていて、ずっと放置されていました。

これも確認してみました。続く

github.com/toshi-ara/brun...

タグ： Julia言語統計

posted at 23:34:19

#統計 #Julia言語

 github.com/toshi-ara/brun... で指摘されているように、set.seed(1290)後のデータ生成で、100個中4個の値が私の実装と一致しませんでした。

これは、Rのbrunnermunzelパッケージは ⪅ の実装に失敗しているのではないかと思いました。

nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/EK4PauEkNd

タグ： Julia言語統計

posted at 23:38:02

とーむ @TomZephire

@asanebou13 この20局の結果から最尤法により推定した里見先生のレーティングはなんと1730（レーティング差で勝率が計算できますが、20局の結果の確率が最大となるRが1730に）。全棋士中25位に相当します。実際、レーティング上位澤田七段、出口六段に勝っていますし・・・。

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posted at 23:39:06

#統計 #Julia言語 BM検定は、X軍とY軍から一人ずつ無作為に選んで戦わせたときのY側の勝率pに関する検定です(戦闘力が高い方が必ず勝つ設定)。

だからpに関する信頼区間を構成できる。

それとは別に、X軍とY群を互角にするような戦闘力のシフトの信頼区間も定義可能。続く

nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/FW0n0lQUwB

タグ： Julia言語統計

posted at 23:45:57

#統計 #Julia言語

添付画像中のグラフは、X と Y + a が互角になるようなaのP値函数です。

橙の破線がaの点推定で、aの95%信頼区間が confint_location として表示されている。

このaに関する信頼区間を、Welchのt検定での平均の差の信頼区間と比較してみました。続く

nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/Bp218GjjjR

タグ： Julia言語統計

posted at 23:50:06

#統計 #Julia言語

正規分布の標本については、

Brunner-Munzel検定を使った互角になるような分布の位置のシフトaの信頼区間

と

Welchのt検定に付随する平均の差の信頼区間

はほぼ一致します。

しかし、外れ値が出る分布では後者は大きく広がる傾向がある(当たり前)。

nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/4XHgyHhfly

タグ： Julia言語統計

posted at 23:56:01