黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2022年09月/Page 7

あなたが「ハムは体に悪い）と思うのは自由だけど、
自分が思ってるトンデモを教えるのは教育ではないの。 twitter.com/ikuji_takuto/s...

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posted at 00:10:28

Fabio Sodre @fabiorsodre

Julia v1.8.1 release!
#JuliaLang
🟣🟢🔴
github.com/JuliaLang

タグ： JuliaLang

posted at 01:36:59

これと、これに関連した論文
journals.aps.org/pre/abstract/1...
について、当時内容をよく理解できていなかったのでようやく要約。。。笑

ゆらぎの定理に、ベイズ的な過去の推定によるアプローチを試みたというものです。 twitter.com/s_minagaw/stat...

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posted at 02:02:41

ひえたろう＠笑顔と上機嫌こそが最高の化粧 @hietaro

ベイズの定理は、確率変数Xの値がわかったときに、確率Yの分布をどう更新するかというルールですが、これの一般化で、Xの値が分布p(x)に従って確率的にわかるという場合にYの分布の更新ルールはどうなるかというのを、ジェフリーの条件付けルールといいます。

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posted at 02:03:44

ああ、「菊池さんがRTしたから」というだけの理由で、勝手に立場も決めつけて文句つけにいってるのね
いやマジで、国会議員って暇そうだな twitter.com/pollyanna_y/st...

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posted at 02:13:28

未来の推定(順過程)を、「xを確率的に得たときの、yの分布の更新」だとすれば、過去の推定(逆過程)は「yの分布を得たときの、xの分布の更新」ということになります。
そして、順過程と逆過程の関係について、特に定常分布における詳細釣り合いの条件に注目します。

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posted at 02:32:23

ひえたろう＠笑顔と上機嫌こそが最高の化粧 @hietaro

このとき、古典情報xを量子状態に割り当てて量子通信路で変換し、測定してyを得るというような順過程があったとき、逆過程の通信路はどうなるかというのがきになってくるのですが、上の定常分布の条件に注目するとペッツ・マップが自然にでてくる、といったものです。

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posted at 02:37:15

米ちゃん、ぱれあなさんにわけわからん絡み方をしてるのもそうだけど、もう
「菊池誠がRTしている」
というだけの理由で前後もTWの真意も関係なく難癖つけにいってるわけで、これはかなり危ういわなあ
支持層へのアピールなのか、いやそうじゃなく完全に本人の意思と嗜好なのだろうけど…
餅つけ

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posted at 03:01:42

Steven Pinker @sapinker

A slash or parentheses to denote an alternative? “Checkout now” or “check out now”? New Qs & As (or should that be Q's and A's?) from the Chicago Manual, though they blew it on "greenlighted" vs "greenlit"- former appeals since the verb comes from a noun. www.chicagomanualofstyle.org/qanda/latest.h...

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posted at 04:48:37

#統計定期的に「ノンパラ」など多数の統計用語っぽい言葉についてツイッターを検索しているのですが、

　Wilcoxonの順位和検定=Mann-WhitneyのU検定

はほとんどの場合に誤用の疑いかけざるを得ない感じになっているっぽくて、戦慄しています。

ノンパラだといつでも使えるという誤解が多すぎ。 twitter.com/sasyupi/status...

タグ：統計

posted at 05:41:17

#統計実際に、Wilcoxon-Mann-Whitney検定がどれだけ不用意に使われていてどれだけまずいことになっているかについては、

kasuya.ecology1.org/stats/utest01....
Mann-WhitneyのU検定と不等分散
粕谷英一 2001

を参照。もう20年以上たっている。

フローチャートで検定の手順を教わった人は誤用していると思う。

タグ：統計

posted at 05:41:18

#統計ノンパラメトリック検定であっても、Wilcoxon-Mann-Whitney検定では、分布におっそろしく厳しい条件を仮定してP値を計算しています(WMW検定では同分布を仮定)。

2つの母集団分布が定数差を除いて等しいことが保証されているなら(この条件は非現実的なほど強い)、WMW検定の適用は安全。

タグ：統計

posted at 05:45:44

#統計 Rの2群のt.testは等分散ぼ仮定が無用のWelchのt検定がデフォルトになっているので、よく分かっている人は、等分散か否かと無関係にWelchのt検定を使っていると思う。続く

タグ：統計

posted at 06:26:02

#統計 Welchのt検定の使用可能条件は、「2つの母集団分布が正規分布でよく近似されている」よりもずっと弱い

⭕️「標本平均の分布が中心極限定理によって正規分布でよく近似されている」

です。母集団分布ごとに標本サイズを十分大きくすれば成立している。続く

タグ：統計

posted at 06:26:03

#統計だから、分布の左右非対称性がひどくなくてかつ標本サイズが十分に大きいならば、母集団分布が正規分布で近似されていなくても、Welchのt検定は使用可能です。続く

タグ：統計

posted at 06:26:04

#統計この辺もひどく誤解されていて、習ったデタラメな内容の検定フローチャートに従って、

❌母集団分布が正規分布である保証がなければノンパラを使う

という統計学の誤用を堂々と隠さずにやっている人達を容易に発見できる。

子供の世代の将来が心配になるくらいひどいことになっている。

タグ：統計

posted at 06:26:04

#統計この悪しき検定フローチャートは世界的に流通していて悲惨なことになっている。

添付画像は

Statistical Rethinking
xcelab.net/rmpubs/sr2/sta...

にある悪しきフローチャートの例です。

これを「悪しき」と形容されると困る人達を世界の実践統計教育は大量生産してしまった。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/Dcjb5YHATJ

タグ：統計

posted at 06:30:40

#統計この悪しき検定法選択フローチャートの左下の部分がこのスレッドに直接関係している部分。

伝統的フローチャートでは、Welchのt検定ではなく、「等分散」または「等標本サイズ」の条件がないと使えないStudentのt検定を使うことになっていて、さらに酷いことになっている。 pic.twitter.com/M0Kv4HtGDM

タグ：統計

posted at 06:33:47

#統計ちなみに、添付画像①の右上の分割表に関するχ²検定とFisher検定の使い分けの仕方も間違っています。

よりフェアな比較については

連載第3回
医学データの統計解析の基本 2つの割合の比較
朝倉こう子・濱﨑俊光
www.jstage.jst.go.jp/article/dds/30...

を参照。特に添付画像②の部分。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/4UR8OL7loO

タグ：統計

posted at 06:38:42

#統計私だったら

* Studentのt検定
* Wilcoxon-Mann-Whitney検定

は

　伝統的によく使われて来たが、
　使用可能条件が厳しいので使い難い検定

に分類してしまいます。

そして、より使用可能条件が緩い中心極限定理を基礎とする検定

* Welchのt検定
* Brunner-Munzel検定

を解説する。

タグ：統計

posted at 06:54:10

#統計ただし、中心極限定理を基礎とする検定は、母集団分布の様子によって必要な標本サイズが変わるので、完璧に安心して使えるというようなスッキリした話にはならないです。

統計学的方法はその使用可能条件の確認が難しいことが多く、常に不安な状態で使い続けるべき道具だと思います。

タグ：統計

posted at 06:57:43

#統計あと、なによりも大事なことは、「効果ゼロ」という仮説が検定では棄却されたか否か(「有意差が出たから否か」)だけでで重大な決定を下さないようにすることだと思います。

有意差検定の結果は科学的お墨付きには決してならないことを徹底的に強調する必要がある。

この段階での誤解が酷い。

タグ：統計

posted at 07:04:57

#統計 P値の誤用があまりにも多いせいで、米国統計学会がP値に関する声明を出しており、P値が5%を切ったか否かで自信過剰にならないように注意を促しています。

www.biometrics.gr.jp/news/all/ASA.pdf

さらに、これの翻訳者による講義の動画も公開されている。

youtu.be/vz9cZnB1d1c

タグ：統計

posted at 07:04:58

#統計「有意差の有無だけではなく、効果量の大きさも見る」という正論が普及しつつあるように見えて、実際には、悪しきフローチャート的思考が邪魔をして、効果量の報告についてもフローチャート的なルールに従えば良い的な考え方で、酷いことになっているような気がしないでもない。

タグ：統計

posted at 07:09:25

老婆耳 @ginbislover

食育の授業で「ハムは体に悪い」て教えて、食品加工業の親御さんに怒られたって先生、各方面からボコられてるのを「クソリプ来る〜w」とか言っててお察し。

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posted at 07:09:55

#統計 P値や信頼区間のより無難な解釈の仕方(compatibilityとしての解釈)やその解釈と効果の向きと大きさの関係については、最近の次の論文がわかりやすいと思いました。

journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 07:13:23

積分定数 @sekibunnteisuu

#超算数
あとこれだけど、特に炎上していない。
単なる採点ミスは炎上しない。

かけ算の順序でバツ、は採点ミスじゃない。間違った採点を「採点ミス」と矮小化してはならない。

twitter.com/asami3515/stat...

タグ：超算数

posted at 07:16:19

#統計効果の推測という視点から見たとき、Welchのt検定は分かり易いです。

Welchのt検定を使うことは、平均の差で効果を測ることを決定したことにもなります。

逆に言えば、平均の差で効果を測ることが適切でない場合にはWelchのt検定を使ってはいけない。続く

タグ：統計

posted at 07:17:07

#統計 Mann-WhitneyのU検定やBrunner-Munzel検定では、 2つの群について、

P(X<Y) + P(X=Y)/2

の推定によって、検定を行なっていることになります。

だから、それらの検定の使用時には、効果をそのように測ることが適切かどうか考える必要がある。続く

タグ：統計

posted at 07:27:26

#統計 Mann-WhitneyのU検定では、効果の大きさを

P(X < Y+a) + P(X = Y+a) = 1/2 (XとY+aが互角になる)

となるようなaの推定によって効果を測るスタイルがあります。

この測り方が適切かどうかについても考える必要がある。

Brunner-Munzelについても同様だと思われます。

タグ：統計

posted at 07:27:26

#統計過去の悪しき実践統計教育では目的と無関係に「有意差を出す」という有害な考え方に沿って検定法選択のフローチャートについて教えて来ました。

よりましな教え方は「効果をどのように測りたいかによって検定法を選択する」と教えることだと思います。

タグ：統計

posted at 07:27:27

#統計測りたい効果の大きさが○○検定及びそれに付随する信頼区間で測れない場合には、○○検定を使うという選択肢は排除されなければいけないと思います。

ノンパラ検定を使いたい人は、それによって自分が測りたい効果の大きさを測れるかどうかを正直な立場で考察する必要がある。

タグ：統計

posted at 07:31:18

え？菊池さんのRTを米山さんは監視している？

米山さんの菊池さんへの愛が深過ぎる。

薄い本が出るのも時間の問題かも。 twitter.com/hietaro/status...

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posted at 07:45:22

python_japan @python_japan

Pythonの5倍高速化計画で「Python原始的で驚いたｗ」という感想をみかけますが、www.python.jp/news/wnpython3... に書いたように、まあまあ原始的です。

今回の計画では「学部レベルのCSで高速化する」と明記されていて、シンプルさを損なわなさそうということで受け入れられたのではないかな？と思ってます pic.twitter.com/qsZtuigeJt

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posted at 08:10:58

Atsuo Ishimoto @atsuoishimoto

「Python原始的すぎｗ」みたいな感想がけっこうあったけど、それはそう。 twitter.com/python_japan/s...

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posted at 08:13:47

Atsuo Ishimoto @atsuoishimoto

1990年代中頃、Python1.3ぐらいでPython知って、ちゃんとPython覚えるより先にやったのはPythonのソースコード開いてShiftJIS対応することだった

作りがシンプルだったおかげで簡単に対応できたけど、その当時ですら「古臭せーなこれ」と思ったし基本的な構造は当時からそんなに変化していない twitter.com/python_japan/s...

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posted at 08:24:32

あと、射影測定し、その状態を時間発展し、もう一度測定するというTasakiの2点測定によるゆらぎの定理もこのフレームワークがカバーしています。

タグ：

posted at 08:56:19

yudai.jl @physics303

やっぱりね，コードを公開するのは鉄則だよ，大事だと思う．

とりあえず julia への翻訳をしたので，論文化できたら貴殿の手法の julia 化を github で公開したいんだけど良い？というお願いメールを送った．

ダメと言われたらもう知らん．．．

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posted at 10:23:21

Jacob Quinn @quinn_jacobd

Julia日本語記事まとめ @julia_kizi

What, your language can't handle parsing this?

#JuliaLang twitter.com/bagder/status/... pic.twitter.com/Rt2MFZouow

タグ： JuliaLang

posted at 10:47:20

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/cometscome_phy...👈

タグ： Julia日本語記事 Julia言語

posted at 11:27:09

Julia News @julialang_news

From Common Lisp to Julia mfiano.net/posts/2022-09-... #hackernews

タグ： hackernews

posted at 11:35:57

【公式】TECH+ @mn_techplus

9月プログラミング言語ランキング、Juliaが急上昇 news.mynavi.jp/article/202209...

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posted at 11:51:14

データ分析くん @lingelina

すんごく共感できます！これ自分も未だに自信持てなくて、苺とかブドウだと高いのかえばだいたい外れないんですが桃は結局高いのかっても剥いてみるまで・・あ！す、すみません！『P値を使う難しさ』と『美味しいピーチを見分ける難しさ』をごっちゃにしちゃってました（泣）
#今日も絶好調っと twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：今日も絶好調っと

posted at 12:33:41

非公開

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posted at xx:xx:xx

JuliaStackOverflow @JuliaOverflow

In Makie.jl, how to shade range of density plot? #JuliaLang
stackoverflow.com/questions/7362...

タグ： JuliaLang

posted at 12:38:05

#統計

⭕️Welchのt検定の基礎付けでt分布で近似する部分で正規母集団の仮定を使っていた

という事実だけから、

❌Welchのt検定は正規母集団の場合にしか使えない

と結論するのは誤り。実際には

⭕️標本平均に中心極限定理が十分に効く標本サイズでWelchのt検定は使用可能

が正しいです。続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 12:40:03

#統計 2群の分散の比に関するF検定も正規母集団の仮定の下で導かれます。

問題：「F検定は正規母集団のの場合にしか使えない」という主張は正しいか？

この問題のWelchのt検定版の解答は「正しくない」でしたが、F検定に関するこの問題の解答は「正しい」になります。

この辺の理解が基本的。続く

タグ：統計

posted at 12:47:43

気になるITニュース @itit_news

#統計正規母集団の仮定を使って導かれた検定であっても、検定の種類ごとに、正規母集団の仮定からの逸脱への頑健性が全く違うのです。

平均の差に関するWelchのt検定はかなり頑健。

分散の比に関するF検定はひどく脆弱。

こういう違いを理解していないと統計学的道具を誤用してしまう。

タグ：統計

posted at 12:50:45

9月プログラミング言語ランキング、Juliaが急上昇
#ITニュース it.f-frontier.com/2022/09/07/161...

タグ： ITニュース

posted at 13:03:52

#統計適当に緩い条件を満たす任意の母集団分布について、標本サイズを大きくすれば、標本平均についても、標本の不偏分散についても、中心極限定理より、それらの分布は正規分布で近似されるようになります。

標本平均の分散は

　(母分散)/n = σ²/n

になる。σ²は不偏分散で推定される。

続く

タグ：統計

posted at 13:06:10

#統計

不偏分散の分散は

　(母集団分布の過剰尖度)/n + 2/(n-1)

になります。

母集団分布の過剰尖度は正規母集団では0になります(それが「過剰」の意味)が、一般には0でなくなる。

続く

タグ：統計

posted at 13:06:11

#統計そのことが原因で、正規母集団の仮定の下で作られた分散に関する検定は、標本サイズnをどんなに大きくしても、母集団分布の過剰尖度の分だけ、ずれてしまうことになります。

これが、分散の比に関するF検定が、正規母集団の仮定からの逸脱にひどく脆弱になる理由です。

続く

タグ：統計

posted at 13:06:12

#統計こういう類のことの理解には数学的実力がどうしても必要になってしまいます。

この辺に関する教え方のノウハウを世界的に蓄積して来るべきだったと思うのですが、現実には、悪しき「検定法選択フローチャート」的な教え方が支配的になってしまった。しかも、誤りを訂正する気もない。

タグ：統計

posted at 13:06:13

#統計以下のリンク先の「標本平均の分散」の意味を正確に理解することは、統計学習得におけるかなりの障碍になっています。

そこで立ち止まって、一週間程度考え続けて理解できた人は幸運。

そこを理解できないと何も理解できなくなる。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 13:30:07

#統計例えば、S市の中3男子の平均身長について調べたいとき、n人を無作為抽出して身長を測ってサイズnの標本を得たとします。

その標本の標本平均は数値であり、数値としての標本平均の分散なるものを考えることはできません。

続く

タグ：統計

posted at 13:30:08

#統計しかし、仮の話として、S市の中3男子の母集団から、n人の無作為抽出を繰り返せば、各無作為抽出ごとに、標本平均は違う値になり、標本平均は確率的にばらつくことになります。

そのばらつき方の指標の1つが「標本平均の分散」になります。

タグ：統計

posted at 13:30:09

#統計「標本平均の分散」に関しては、大雑把には、以上の理解で十分なのですが、かちっとした論理的な議論をするにはまだ全然足りない。

「標本平均の分散」を確率変数を使って数学的に(すなわち数学的フィクション内で)取り扱う方法も習得する必要がある。そこまで来るためにはかなりの努力が必要。

タグ：統計

posted at 13:33:33

#統計そして、そういう数学的な事柄を実践的な状況で安全に使えるためには、「定義→定理→証明」的な作業を繰り返しても全然足りず、具体的な数値の例をたくさん見たことある経験が必要になると思います。

視覚化にはコンピュータが必要なので、コンピュータの使い方の習得も必要。

タグ：統計

posted at 13:36:23

#統計初歩的な事柄の理解だけであっても数年以上の期間が必要になると思います。

そして、数学やコンピュータや統計学そのものではなく、自分の専門分野の習得が目標なので、目標に必要な目標以外のことは「走りながら」勉強する必要がある。

どう考えても相当に大変。

タグ：統計

posted at 13:39:32

電子計算機の沼 @Hishinuma_t

@termoshtt これを読んでまとめろってことですね任せました．．．(´・ω・｀)

www.amazon.co.jp/%E5%9E%8B%E3%8...

タグ：

posted at 13:40:29

#統計

P値に関するASA声明 www.biometrics.gr.jp/news/all/ASA.pdf には(英語原文も含めて)読み方に注意しなければいけない部分があります。

添付画像中の「データ」は「統計モデル内でランダムに生成された仮想的なデータ」のことだと解釈する必要があります。

この手の、モデル内と現実の区別が非常に重要。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/lBDIt4bKDE

タグ：統計

posted at 14:06:19

#統計伝統的に統計学入門の教科書の記述では

　モデル=現実

のような実践的にはあり得ない状況を想定して議論を進めて多く、

　そういう説明じゃあ、みんな統計学を誤用するよね

と思わざるを得ません。

「小さな世界」(small world)を前提にした入門的解説は今後は潰して行くべき。続く

タグ：統計

posted at 14:09:14

#統計 Small world を勝手に前提にする傾向の問題については

Statistical Rethinking, Chap.2
xcelab.net/rmpubs/sr2/sta...

に詳しく書いてあり、

watanabe-www.math.dis.titech.ac.jp/users/swatanab...
渡辺澄夫、小さな世界と大きな世界

にも簡単な解説があります。 pic.twitter.com/kcdgX2rCBy

タグ：統計

posted at 14:14:25

#統計本当は、このスレッドで紹介したような話が書いてある__易しい__教科書があると良いと思うのですが、私はその存在を知らない。

しかし、このスレッドで紹介した資料だけでも結構な分量があって、内容的にも詳しいので、__易しくはない__教科書の代わりにはなると思います。

タグ：統計

posted at 14:20:03

#統計 small world的悪しき考え方を止めるということは、

　「統計モデルのもとで」

と言った瞬間に、

　「現実の母集団ではなく、数学的フィクションである統計モデル内では」

と考えることを意味しています。続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 14:27:28

#統計そして、

　「いや、現実の母集団は統計モデルの前提を満たしているので、この結果は現実の母集団に関する結果だとみなしてよい」

と言いたい人には、

　「現実の母集団が統計モデルの前提を満たしていることの証拠を提出せよ」

という義務が課せられることになります。これが科学の常識。

タグ：統計

posted at 14:27:29

ボンビー森 @mlrv_mfmf

【ガリレオの存在しない回】

湯川先生が黒板に書き殴った数式の中に、てんとう虫の図（はじきやくもわのアレ）があって、Twitterの超算数界隈で炎上する回

タグ：

posted at 14:28:25

#統計 Small worldを前提にした統計学の解説を読むと、普通に常識的に科学的な考え方からは完全に逸脱している非科学的な思考に陥っているように見えることが多く、統計学の教科書に何が書いてあっても、権威の圧力に負けず、科学的な常識に基いてきちんと否定して行くことの重要さがよく分かります。

タグ：統計

posted at 14:30:07

#統計例えば「誰も国士無双を聴牌していない」という前提の統計モデルの下で「その4枚目の🀄は通るよ」と他人の捨て牌にアドバイスしたい人は、「誰も国士無双を聴牌していないということの証拠を提出せよ」と言われたときにきちんと答える必要がある。

続く

タグ：統計

posted at 14:37:05

北斗柄@野巫の六壬者 @hokutohei

#統計続き

「すでに🀅が4枚見えている」のような確実な証拠を出せる場合もあるかもしれませんが、そうでない場合は多いだろうし、自信過剰にならない方が無難な場合もあるでしょう。

タグ：統計

posted at 14:37:06

この掛け算には順序がある。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：

posted at 14:50:31

平蔵 @ZnbOvPJNo5IR7I0

@AnzaiKyo1 既にその事例はインスタに移行している…。

タグ：

posted at 15:23:40

清水　団 Dan Shimizu @dannchu

職場の方から質問がありました。

「同一の正多角形だけを面とする凸多面体で正多面体はでない立体は何種類あるか？」

2つだと思うのですが、まだあるのでしょうか？

タグ：

posted at 15:45:03

#統計何度も引用しているStatistical Rethinkingのウェブサイトは

xcelab.net/rm/statistical...

にある。R + Stan だけではなく、Pythonや #Julia言語対応にもなっている。さらに講義動画が

www.youtube.com/playlist?list=...

にある。

タグ： Julia言語統計

posted at 15:45:04

大雑把に、ナマJuliaは、ナマPythonより、30倍程度速い感じなので、5倍程度速くなっても、#Julia言語勢的には全然脅威に見えない。

むしろ、Pythonも使っているJulia勢的には歓迎しまくるしかない。Pythonの高速化は非常に楽しみ。(という気持ちで関連情報をRTしまくった。) twitter.com/physics303/sta...

タグ： Julia言語

posted at 15:54:56

#Julia言語レベル(=C, C++, Fortranレベル)まで高速化するには、Julia的な仕様を導入することが多分必須になるのではないか？

Juliaでは、型情報の伝搬が重要で、そのために、Juliaではオッソロしい見た目の人間には読めないような型も現れる。たまにスタックトレースに現れて、ギョッとする。

タグ： Julia言語

posted at 15:58:22

#Julia言語内から、PythonもRも使っている立場からすると、PythonとRの高速化は正直に言って非常にうれしい。

PythonとRの高速化はどんどん進んで欲しいです。

タグ： Julia言語

posted at 16:01:59

#Julia言語

この辺の情報が非常に面白い
↓ twitter.com/python_japan/s...

タグ： Julia言語

posted at 16:07:26

#Julia言語では、同一の函数について、与えられた引数の型(typeofで表示される具象型)が変わるごとに、specializedされたネイティブコードにコンパイルされます。

Python 3.11では、カウンターを使って適応的にspecializedされたバイトコードにコンパイルするらしい。

www.python.jp/news/wnpython3...

タグ： Julia言語

posted at 16:13:44

#Julia言語では、各函数を引数に合わせて完璧にspecializedされたネイティブコードにコンパイルされるようにするには、型情報の伝搬がうまく行く「型安定」なコードを書く必要がありますが、慣れるとそこはそう難しくない。

むしろ、specializationを適切に抑制する方が難しいと思う。続く

タグ： Julia言語

posted at 16:19:34

#Julia言語引数の具象型情報に必ずしも含まれている必要がない情報を含めてしまったせいで、無駄にspecializedされたコンパイルが繰り返し走って、ドツボにハマることがたまにある。

そういうハマり方があるという予備知識がない段階では対処法に悩みまくることになります。

タグ： Julia言語

posted at 16:19:35

#Julia言語例えば、PermutatedDimsArray(A, perm)の戻り値の型のパラメータには、置換permと逆置換の情報が含まれています。

その結果を別の函数で使うと、異なる置換permごとに特殊化されたネイティブコードが生成され、各置換ごとには高速になる。続く

github.com/genkuroki/publ...

タグ： Julia言語

posted at 16:28:05

はろ @igo_shogi

「当局がSNSで所得を捕捉」(ﾟ∀ﾟ)
雉も鳴かずば撃たれまい... pic.twitter.com/2vIUn3hUNg

タグ：

posted at 16:29:44

#Julia言語しかし、n次の置換の個数n!回の特殊化される(毎回別コンパイルされる)可能性もあって、「うわ！」と思うわけです。

型パラメータに置換情報を含まないバージョンのPermutedDimsArrayの実装例が以下のリンク先にあります
↓
github.com/genkuroki/publ...

一長一短がある。トレードオフの問題。

タグ： Julia言語

posted at 16:31:26

爽 @sou_galaxy

この算数の宿題、日本語難しくない…？息子、「問題の意味を理解するのが難しい…」って言ってました。小学生が学校で使ってる基礎的なドリルなんだけど、大人の皆さんパッと答えでます？答え消しといてので考えてみてください。私は悩んだ💦 pic.twitter.com/aWroJwB8YI

タグ：

posted at 16:37:58

○○言語ですでに書かれたコードの #Julia言語への翻訳を勝手に公開配布するとまずいかもしれませんが、仮に、公開されたアルゴリズムの説明を読んだだけで、自分で実装したコードであるならば、誰の許可を得ることもなく勝手に公開配布してよいと思います。 twitter.com/physics303/sta...

タグ： Julia言語

posted at 16:42:52

爽 @sou_galaxy

ちなみに、解答はこれ。
①が12の約数で、②が8の約数だそうです。でもこれだと、①の中に、6と12が入ってきて、②にも8が入ってきちゃう気がしちゃうんだけどな〜、私は息子と同じ答え方で考えちゃったんだよね〜。先生もバツはつけないでくれてるけど…… pic.twitter.com/BK0zBk5k5w

タグ：

posted at 16:43:23

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

ただし、以下の条件を満たすようにはするべき。

* 公開されたアルゴリズムの説明を文献として、ソースコード中でもきちんとreferする。

あと、可能ならば、MITライセンスなどのライセンス情報もはっきりさせておくと他人が使い易くなる。

opensource.org/licenses/MIT

タグ：

posted at 16:48:18

これ元々サポートされてたわ(急に思い出す)

タグ：

posted at 17:32:56

ウラケン・ボルボックス @ulaken

統一教会による性教育バッシング。衝撃的内容すぎて、途中からずっと口が開いたままだった。自分達が受けた性教育はもっと具体的だと思ってたけど、その後こんなヤバいことになってたのか。7分半の動画なので是非見てほしい。てか全国放送級の案件なのでは。

KNB news every www.knb.ne.jp//bangumi/news/... pic.twitter.com/vImWhskqJz

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posted at 17:40:15

ウラケン・ボルボックス @ulaken

統一教会が組織的に性教育バッシングをし、自民党抱き込んで、🇯🇵日本の性教育をグイグイ後退させていたことがこれでもかとわかる報道（動画２本）だったんだけど、衝撃的事実すぎて地方局だけで放送するの勿体無すぎる。

KNB news every www.knb.ne.jp//bangumi/news/...

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posted at 17:50:23

さくら @Sakura_Med_DSci

ちなみにこの本、P値関数の話もちゃんと載っている。
95％信頼区間の説明でP値関数に踏み込んでいる教科書は意外と少ないので、その部分だけでも読む価値あると思います。 twitter.com/Sakura_Med_DSc...

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posted at 18:03:17

なないお @Nanaio627

@sou_galaxy この手の愚問は気にせずでいいと思います〜。小学校で使うドリルやテストにこのような算数の問題としてアウトなものかなりありますので。読解力の問題でもありません。
ちなみに息子に聞いても意味不明と言ってました。

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posted at 18:26:46

無職 @OvitaeSophiedux

みんなpythonの高速化を待たずに最初からカリカリにチューニングされたJuliaを使いませんか？

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posted at 19:32:42

ねとらぼ生物部 @itm_nlabzoo

これはいい

“猫のご飯の取り合い対策に、一蘭方式にしてみた”　斬新な猫たちの食事風景に「幸せすぎる光景」「完璧なゲート」と24万いいね nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/22... pic.twitter.com/xUMzh8Dfr7

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posted at 19:35:30

非公開

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posted at xx:xx:xx

Mark Kittisopikul ht @markkitti

@theabhimanyu This was the closest experiment to running Julia on bare metal.
seelengrab.github.io/articles/Runni...

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posted at 20:23:27

最多情報局 @tyomateee

ベテランバーテンダーの父が出してくれる離乳食、オシャレすぎる… pic.twitter.com/q49xeJZBil

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posted at 21:01:34

爽 @sou_galaxy

@Nanaio627 珍しく学校の算数が意味わからないとキーキー怒ってたので見てみたら、「これは仕方ない…」と思いました💦
他にも同意見の方が多く、安心しました。

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posted at 21:08:02

Science girl @gunsnrosesgirl3

The fossil of an animal that roamed the ocean 185 million years ago, preserved three-dimensional in iron pyrite

Nautilus is a shelled cephalopod, still around today, their family have been on Earth for half a billion years

🎥 iG Yorkshire.Fossils
pic.twitter.com/Fq5I8OrxHw

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posted at 21:17:44

残り14件のツイートを見る

#統計このスレッドでは、簡単のために「自明な回帰」の場合を扱ったが、n×rの計画行列Xによる線形回帰の場合には、事前分布として、回帰係数βについては平坦で、σ²についてはd(σ²)/σ²に比例するimproper事前分布の場合が、通常の線形回帰の場合を信頼区間や予測区間も含めてexactに再現してくれる。

タグ：統計

posted at 22:22:08

#統計 #Julia言語 Turing.jlでσ²をd(σ²)/σ²に比例するimproper事前分布に従わせたければ、

github.com/genkuroki/publ...

で定義したimproper分布PowerPos(p)を

σ² ~ PowerPos(-1)

の形で使えばよい。Distributions.jlとTuring.jlの関係を理解していればこういうことを自由にできる。 pic.twitter.com/Q68hhdFYDt

タグ： Julia言語統計

posted at 22:30:37

#統計 #Julia言語例えば、

using Turing, LinearAlgebra

@ model function ols(x, y)
a ~ Flat()
b ~ Flat()
σ² ~ PowerPos(-1)
y ~ MvNormal(a .+ b*x, σ²*I)
end

の事後分布を求めると、通常の単回帰での信頼区間をベイズ信用区間として求めることができる。(CPUの無駄遣い)

タグ： Julia言語統計

posted at 22:36:51

#統計こういうシンプルなモデルの場合では、ベイズ統計の仕組みは通常のP値を使う方法の完全上位互換になっていることも気軽に説明してくれれば、ベイズ統計ユーザーが増え易いと思うのだが、そういう解説はなかなか見つからない。

ある種の人達のP値に対して敵対的になる癖は20世紀の負の遺産。

タグ：統計

posted at 22:41:27

Richard McElreath @rlmcelreath

For my many new recent followers, this video is my most popular free lecture, 3 hours introducing causal inference. Do not consume all at once. Stay hydrated. New content stochastically arriving. Also there will be occasional cats & memes. www.youtube.com/watch?v=KNPYUV...

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posted at 22:44:26

#Julia言語

【2変数以上を戻す場合は、明示的にreturn文を使用する必要がある】はシンプルな誤解で、例えば、

function f(x, y)
x, y
end

を実行すると、

f(1, "2")
→ (1, "2")

とタプルが戻り値になります。 twitter.com/keikei47585517... pic.twitter.com/zhDJ6mLvFY

タグ： Julia言語

posted at 23:08:27

Massimo @Rainmaker1973

Kristy Paniptchuk filmed this clip in 2020 on an Alaskan river.

The fact the moose appears to walk on water (crossing the boat's path) is due to the shallow water and to the boat's jet motors

[read more: buff.ly/3QCOIiJ]
pic.twitter.com/NiPyObbEfc

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posted at 23:09:47

#Julia言語

【関数を定義した段階でJITコンパイルが走る】もシンプルに誤解で、関数を実行するときにコンパイルされます。 twitter.com/keikei47585517...

タグ： Julia言語

posted at 23:11:51

Prof. Feynman @ProfFeynman

Give your children logical explanations, not magical ones.

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posted at 23:19:47

もふもふ動画 @tyomateee2

初めてドリアンの匂いをかいだハスキーの反応…
pic.twitter.com/6xxeY5vtvS

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posted at 23:31:57

非公開

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posted at xx:xx:xx

#Julia言語 open issue っぽい。

github.com/JuliaLang/Down...
download fails with FDWatcher: bad file descriptor (EBADF) #197
Open twitter.com/amasaki203/sta...

タグ： Julia言語

posted at 23:37:11

fuji.t @celaeno4