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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2022年10月21日(金)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

Re: RTs #統計 我々の社会には、統計検定○級の受験のために

竹村彰通『現代数理統計学』
久保川達也『現代数理統計学の基礎』

のような教科書を読んで、検定と信頼区間の双対性を既習な人達がいる。そういう人達の存在が見えていない「識者」はこの手の教科書も読んでから発言した方が無難。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 00:55:25

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 データの数値xとモデルのパラメータ値θにP値pvalue(x|θ)を対応させる函数が与えられたとき、信頼度1-αの信頼区間(一般には信頼領域)が

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

で得られる。

これはP値から信頼区間を構成できるという話。

面白いのはこの逆向きの構成も可能なこと。続く

タグ: 統計

posted at 01:07:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 データの数値xと信頼度1-αに信頼区間confint(x|α)を与える函数が与えられているとき、信頼区間confint(x|α)の境界上の点θについてP値をpvalue(x|θ)=αと定めれば逆にP値函数が得られます。

タグ: 統計

posted at 01:07:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 厳密には信頼区間を与える函数が解析学的に良い性質を満たしていないと1つ上のツイートの構成はうまく行かないのですが、検定サイドをP値ではなく、棄却領域で定式化しておけば信頼区間の側から検定法を構成できるための条件を緩めることができます。これは実践的には全然大事じゃない細かい話。

タグ: 統計

posted at 01:08:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 検定と信頼区間の双対性(表裏一体性)について知らなかった人はまずは教科書に目を通した方が良いです。

以下のリンク先で紹介した教科書はどれも有名です。

あと現代的なP値と信頼区間の解釈の仕方については論文 journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... を見てください。続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 01:25:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 その論文 journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... の2人の共著者は、800人以上の科学者達が統計的有意性に反対したという記事 www.nature.com/articles/d4158... の3人の共著者の内の2人でもあります。3人目とGelmanさんの論文は以下のリンク先で紹介した。添付画像も参照。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/cI3UycjXX0

タグ: 統計

posted at 01:25:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 「みんなで勉強して、互いにより賢くなって行こう!」とならずにダークサイドに陥るとまずい。

ダークサイドに陥ると楽しくなくなります。

タグ: 統計

posted at 01:29:26

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 関連

私は現在では、検定警察行為は改められるべき行為だと思っています。詳しくは以下のリンク先を参照。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 01:34:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

1つ上のツイートの「現在では」という言い方には、「今までの自分はダメだった」という気持ちが込められています。

タグ:

posted at 01:38:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 多分、検定と信頼区間の関係に関する典型的な誤解は以下のようなものです。

検定と無関係に信頼区間の計算法を決めたとしても、竹村さんとか久保川さんの売れ線の有名な教科書には、信頼区間の計算法から検定法(棄却領域)が自動的に決まってしまうという話が書いてあります。標準メニュー。 twitter.com/lempiji/status... pic.twitter.com/3iMrH0gy3s

タグ: 統計

posted at 01:54:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 そういう標準メニューを既習の人達は、検定と無関係に信頼区間を使っている場合であっても、信頼区間を

その信頼区間の計算法に自然に対応する検定法によって棄却されないパラメータ値全体の集合

だと解釈できるわけです。この解釈は実際に役に立ちます。

journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... pic.twitter.com/OszLQA9XQK

タグ: 統計

posted at 01:54:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 信頼区間について

データの数値xに区間[L(x), U(x)]を与える函数で適当な条件を満たすもの

として説明して終わりになっている教科書しか読んだことがない人にとっては、そのように導入された信頼区間から検定法が自動的に決まってしまうことを思いもよらないことだと感じるかもしれません。

タグ: 統計

posted at 01:59:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 しかし、統計学の標準メニューについて既知であるような信頼区間を実践的に使っている人達は、

パラメータθに関する信頼区間に値aが含まれること



信頼区間に自然に対応する検定法によって仮説θ=aが棄却されないこと

の同値性を空気のごとく使っているはずです。

これは空気(笑)

タグ: 統計

posted at 02:04:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 私が検定と信頼区間の関係について語っていることは、以下のリンク先で紹介した有名な教科書を読んだ人達にとっては常識に属することです。

たとえ検定と無関係に信頼区間の計算法を与えても、検定法を与える棄却領域が信頼区間の「和集合」の補集合として自動的に決まってしまいます。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 02:13:01

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 そしてこの話題で「検定したい仮説を後出しジャンケンで決めてはいけない」という典型的な検定警察行為に走る人もダメな人達です。その理由については以下のリンク先に書いたつもりです。

自信過剰にならないP値と信頼区間の解釈 journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... と以上の話はワンセットで使うべき。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/ycqD1js8mW

タグ: 統計

posted at 02:18:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 ぶっちゃけ、21世紀現代において「検定即重要な意思決定」的な検定観は有害だと思います。そういう感覚で検定警察行為をするのは控えるべき。

効果はゼロであるに類する仮説の検定で統計的に有意な結果が出ても、それだけで重要な意思決定をすることについてはみんな否定していると思います。

タグ: 統計

posted at 02:22:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 ちなみに、Neyman-Pearsonの方のPearsonさんは2値的な意思決定を強いる響きのある "acceptance", "rejection" という用語選択は多分失敗だったと認めており、Fisher先生と「検定法は学習の手段である」という考え方を共有していると言っていました。

こういう歴史にも学ぶべきことがあります。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 02:33:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 しかし、いまさら「棄却」(rejection)のような用語を廃棄するのは無理です。上のPearsonさん的には「ああ、不幸な用語選択をやっちまった!」という感じでしょうか。

我々は検定用語の「棄却」を重要な意思決定をすることだと解釈__しない__ようにする必要があると思います。

タグ: 統計

posted at 02:43:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 統計学用語の歴史的決まり方ではlikelihoodも不幸だった。

likelihoodは「もっともらしさ」という意味なのですが、統計学用語としてのlikelihoodを「もっともらしさ」と解釈するのはひどい誤解になります。

せいぜい「データの数値と統計モデル+パラメータ値の適合度の指標」の1つでしかない。

タグ: 統計

posted at 02:47:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 統計学用語としてのlikelihoodを「もっともらしさ」だと解釈することはひどく有害なので、「もっともらしさ度」と翻訳せずに意味不明の「尤度」と訳されたのは幸運だったと思います。

「尤」の漢字の意味も忘れて「ユー度」という感覚で受け入れ、「もっともらしさ」では_ない_と覚えておく。

タグ: 統計

posted at 02:51:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 Fisherさんがlikelihoodを定義するまでの経緯は以下のリンク先からリンクをたどれば読めます。

最初は most probable と言っていて、それを most likely と言い変えて、そこから likelihood という用語を採用することになった。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 02:54:27

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 このスレッドで紹介したような教科書でない入門書の解説しか読んでいないと、任意のパラメータ値aについて

仮説θ=aを棄却するデータの数値x全体の集合(棄却領域)

を与えることと、任意のデータの数値xについて

パラメータθの信頼区間

を与えることが、同じことだと知らずに終わってしまう。 pic.twitter.com/dG5wueiEvX

タグ: 統計

posted at 03:57:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 そういうことを知っていれば、以下のリンク先に引用したグラフのように、

* 効果無しという仮説の検定 p-value of HR=1
* 信頼区間 CI = confidence interval
* 点推定値 point estimate HR=1.61

を統一的に理解できるようになり、統計分析の結果を解釈するときに大いに役に立ちます。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 04:05:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 文献を挙げて無かった。

両側検定や片側検定の対立仮説が、単独の仮説ではなく、パラメータの値に関する仮説の集合であることについては、Lehmannさん著のTesting Statistical Hypothesesを見て下さい(ロングセラーの定番の教科書)。

www.google.com/search?q=Lehma... twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 04:25:36

堀畑 和弘 @kazzhori

22年10月21日

#雑感 果物は福島や山形も美味しかったけど、梨・柿・葡萄はこっちの方が遥かに美味しい。特に梨さすがふなっしーの故郷w

タグ: 雑感

posted at 05:46:12

割と齧歯類 @maybe_gessirui

22年10月21日

先生から生徒へのハラスメントに気がついたのなら、次は小学校で起こってる謎の正誤ハラスメントにもなんとか言ってくれねぇかなぁー
「下」の三画目が縦棒と繋がったらバツとか、掛け算の前と後が逆だったらバツとか、クソみたいなルールで子供の答案バツにすんの小学校の先生しかやらねーんだわ twitter.com/TeacherChildis...

タグ:

posted at 06:44:07

田中真吾(元臨床薬理屋) @STapcdm

22年10月21日

信頼区間と仮説検定関係ない勢が出した信頼区間ってのはどういう意味合いのものなのか。そこがわからない。

タグ:

posted at 06:49:30

zorori @zorori_hshinz

22年10月21日

掛算順序擁護者は、子供の理解力がどうのこうのとよく言うが、教師の能力の問題なのだと思う

タグ:

posted at 07:42:53

@kankichi57301 @kankichi57301

22年10月21日

@Yossy_K 掛算の順番にいたっては「センセに言われてても正確になぞる必要がない、気にもしなくていい」ことだからジャッジしなくていい。そういうことは色々ある。

タグ:

posted at 08:29:32

ぼんてんぴょん(Bontenpøn) @y_bonten

22年10月21日

昭和の終わりころ、車に酔いやすい人は「クルマニヨン人」と呼ばれていた。なぜか男だけがそう呼ばれていて、多少の侮蔑が込められていた記憶があるが、まだ「車は男が運転して当たり前」という風潮が強かったのだろうな。

タグ:

posted at 10:14:12

ぼんてんぴょん(Bontenpøn) @y_bonten

22年10月21日

ぜんぶ嘘です。

タグ:

posted at 10:14:12

Y Tambe @y_tambe

22年10月21日

せっかく日本ファクトチェックセンター向けの手頃なネタが出回ってるというのに、登場はまだかな? twitter.com/EARL_COVID19_t...

タグ:

posted at 10:56:52

積分定数 @sekibunnteisuu

22年10月21日

問題提起した人に、そうなっている理由の解明を要求するケースも有る。  

長年、その問題に取り組んでいるから、詳しいだろうから質問するというのはありだけど、 twitter.com/kale_aojiru/st...

タグ:

posted at 12:15:38

積分定数 @sekibunnteisuu

22年10月21日

理由を知らないなら問題提起するな、とアホなことを言う人がいる。

なぜ先生がバツにしたのか、かけ算順序指導の背景を知らないでどーたら、とか。

こっちは背景を知った上で批判しているが、背景を知らなくても批判していい。

タグ:

posted at 12:19:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

@minemurakenji @konamih blogs.yahoo.co.jp/judge_nori/636... が現在リンク切れで読めなくなっています。

どなたか、見せてくれるとうれしいです。 twitter.com/minemurakenji/...

タグ:

posted at 12:40:16

積分定数 @sekibunnteisuu

22年10月21日

秋はかけ算の順序とハゼの季節。

ダボハゼさん、こうやって批判された人にすり寄って信者を増やすあたり、まさにカルト教団の手口だね twitter.com/w2Y3lkPhWhOwuq...

タグ:

posted at 13:14:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計

stat.columbia.edu/~gelman/resear... の続きにあたる部分。

読むときのヒント

仮説「効果ゼロ」のP値が5%未満であることと95%信頼区間が0を含まないことは同値。

P値はcompatibilityと解釈されており、95%信頼区間はP値(=データの数値とのcompatibility)が5%以上になる効果値全体の集合になっている。 pic.twitter.com/JnhHzRKshd

タグ: 統計

posted at 14:28:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 P値や信頼区間のcompatibilityという解釈は上の論文の第一共著者が第三共著者になっているnatureの記事(有名)でも解説されている。

www.nature.com/articles/d4158... (添付画像1,2)

compatibilityという解釈についてはさらに journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... (添付画像3) も参照。 pic.twitter.com/T3aH04PoVH

タグ: 統計

posted at 14:28:36

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 #Julia言語 Fisher検定(より一般に離散分布モデルでの確率計算の実装)では <= ではなく、

x ⪅ y = x < y || x ≈ y

を使う必要があります。

添付画像1: <=を使った実装が不適切である証拠

fisher(11, 6, 1, 6)の結果が正しくない。

添付画像2: 正しい実装の例

github.com/genkuroki/publ... twitter.com/julia_kizi/sta... pic.twitter.com/wDKWkn56hc

タグ: Julia言語 統計

posted at 17:18:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 離散確率の計算時の ≤ と x ⪅ y = x < y || x ≈ y の違いのせいで生じるバグは理由がわかっていないと

 多くの場合に正確に計算できているが、
 稀に正しくない値が得られてしまうのだが、
 これはなんで?

となって、バグを見つけるのが非常に大変になってしまいます。

タグ: 統計

posted at 17:32:55

ライブドアニュース @livedoornews

22年10月21日

【NZ固有種】カカポ、人気すぎて鳥のビューティーコンテストから外される
news.livedoor.com/article/detail...

過去2度優勝し、2021年は2位につけ、今年も優勝候補と目されていたが、主催者は人気が劣る鳥にもチャンスを与えたいとして、候補からカカポを外した。ファンからは不満の声が上がっている。 pic.twitter.com/dNkL1EK8FG

タグ:

posted at 17:35:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 そういうバグが生じる理由は添付画像の確率の表を見ればわかります。

例えば, pa = pdf(Hypergeometric(17, 7, 12), 6) のとき、≤ pa となる確率の和を取ると、paとほとんど等しい pdf(Hypergeometric(17, 7, 12), 11) を足さずに終わってしまいます。実際には足さないとまずいです。 pic.twitter.com/qI4e2j3EnR

タグ: 統計

posted at 17:39:39

質問者2 @shinchanchi

22年10月21日

恐れながら申し上げます

総供給を左シフトさせるコストプッシュ・インフレではなく、総需要を右シフトさせるディマンドプル・インフレで
→総需要増
→労働需要増
→賃金増
を目指しているのが、政府・日銀です。
日銀の独立性を脅かすご発言は残念
高橋洋一さん記事、ご参考
diamond.jp/articles/-/53750 twitter.com/shinatakeshi/s... pic.twitter.com/0NSgabHsJQ

タグ:

posted at 17:44:09

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 x ≤ y ではなく、

x ⪅ y = x < y || x ≈ y

を使わないとダメな場合にそうしないと、時間を相当に溶かして消耗するリスクがあるので(経験者は語る!)、コンピュータで離散確率分布の実験をする場合には最初に x ⪅ y を定義してしまうのがよいと思います。

タグ: 統計

posted at 17:49:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 判断指標として別なのは当たり前。

「数学的な処理としては云々」と制限を付けた言い方から、私が紹介したP値や信頼区間の使い方に関する文献(以下のツイートで再度リンクをはる)を読んでいないのだと思う。

検定と信頼区間の関係は統計分析の結果を__実践的に__解釈するために役に立ちます。 twitter.com/kiyokuakaku/st...

タグ: 統計

posted at 18:03:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計

繰り返し紹介している最近の論文のはこれ

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

非常に短くクリアに書かれているのですぐに読めると思います。

「信頼区間と仮説検定は無関係」というまずい説明の仕方の正当化にがんばるよりも、みんなでこういうのを勉強するようにして行った方が生産的だと思う。 pic.twitter.com/KQ9ViVZXm6

タグ: 統計

posted at 18:03:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 信頼区間だけを使う場合であっても、正しく解釈できないとまずい。

信頼区間の解釈には、信頼区間内及び信頼区間外のパラメータ値ごとに検定で使うP値(データの数値とモデル+パラメータ値のcompatibilityの指標)が対応していることが役に立ちます。

journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... pic.twitter.com/IN3Slm2e9G

タグ: 統計

posted at 18:03:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 最近 stat.columbia.edu/~gelman/resear... について紹介したが、この論文を読むためには検定(もしくはP値)と信頼区間の双対性(表裏一体性)を当たり前のこととして理解していないと苦しいだろう。

P値や信頼区間の使い方の理解のためには、それらが表裏一体であることを知っておく必要がある。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 18:03:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 信頼区間と仮説検定が無関係であるかのような発言に安易に賛成してしまった人たちが信頼区間の解釈を述べている場面を集めると、おかしなことを言っている場合が多数出て来るのでは?

「P値=compatibilityの指標」に基く信頼区間の解釈なら間違うのは難しいです。信頼区間とP値は表裏一体。

タグ: 統計

posted at 18:03:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 信頼区間の解釈で実践的に重要なのは「その95%は確率か割合か」のようなことではなくて、自信過剰な解釈にならないようにすることが重要です。

例えば

❌95%信頼区間の外側に真の値がある可能性を実践的には考える必要はない

の類は自信過剰の有害な解釈になります。続く

タグ: 統計

posted at 18:03:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 他にも

❌95%信頼区間が0をまたぐ場合は科学的に重要ではない

の類も自信過剰の有害な解釈です。

小さ過ぎる標本サイズが原因の低い検出力
データが想定外の偏りや誤差を含む可能性
統計モデルが妥当でない可能性

などなどに注意して自信過剰な解釈を控えることが重要。

タグ: 統計

posted at 18:04:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 自信過剰にならずにすむ適切な解釈法を、検定(もしくはP値)と信頼区間について別々に考えるのは無駄に学習コストを増やす。

P値については自信過剰にならずに済む解釈の仕方の解説が沢山あり、検定と信頼区間の関係を使えば信頼区間の解釈をP値の解釈に帰着できます。

journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... pic.twitter.com/iO5us3iPvz

タグ: 統計

posted at 18:04:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 余談

"acceptance" (受容)という用語は使い難いと思う人は多いと思います。しかし、竹村『現代数理統計学』では「受容域」という用語が使われています。

実際には "rejection" (棄却)も相当に危ない用語です。その理由を次のツイートで述べます。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 18:22:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 なぜならば、P値が有意水準以下になっただけで帰無仮説を誤りだと判断することはP値の誤用になるからです。添付画像1の「これも誤解なんです」に注目!

知らなかった人は以下の講義動画を見て情報をアップデートした方がよいです。

ocwcentral.com/subjects/01GB4...

youtu.be/vz9cZnB1d1c pic.twitter.com/Phn7Ss2RPF

タグ: 統計

posted at 18:22:51

スキンケア&皮膚科Info by 皮膚科 @S96405539

22年10月21日

世界中のアニサキス症のうち9割以上が日本で報告されています!欧州では「魚は冷凍してから食べるように」と義務付けられていますが、日本は魚の冷凍を嫌いますね。

ただ、過去の研究では「冷凍しても寿司の味は落ちない!」と報告されます。安全の為には日本でも魚の冷凍を検討すると良さそうです。 twitter.com/doughimself/st...

タグ:

posted at 18:26:34

スキンケア&皮膚科Info by 皮膚科 @S96405539

22年10月21日

そのランダム化比較試験の詳細は、こちらのツイートツリー↓でご確認下さい。

冷凍寿司の方が美味しいと評価された割合⇒42.5%
非冷凍寿司の方が美味しいと評価された割合⇒49.2%
特に変わらないと評価された割合⇒8.3%

と、食べた人の評価は冷凍ネタでもほぼ同じでした。
mobile.twitter.com/S96405539/stat...

タグ:

posted at 18:28:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 例えば、

 帰無仮説のP値が有意水準未満になったとき、「帰無仮説は棄却された」と言う。

のように説明しても、その「棄却」は単に「P値 < 有意水準」を意味するに過ぎず、「帰無仮説を否定する」という意味だと思ってはいけないわけです。

続く

タグ: 統計

posted at 18:42:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 「P値 < 有意水準」のときに言えることは、せいぜい、

有意水準という名の閾値によって、統計モデル(=P値の計算に使った前提の全体で帰無仮説を含む)がデータの数値と両立しないと判断される

程度です。その場合にも閾値の設定によって報告にバイアスが生じることを恐れ続ける必要がある。

タグ: 統計

posted at 18:42:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 こうして整理して行くと、「受容」(acceptance)、「棄却」(rejection)、「尤度」(likelihood)だけではなく、「有意水準」(significance level)や「信頼度」(confidence level)も不幸な用語選択の例になっていそうですね。

我々はそれらについて日常用語的な意味を基本的に無視する必要がある。

タグ: 統計

posted at 18:46:37

質問者2 @shinchanchi

22年10月21日

消費者物価におけるサービス価格の動向

www5.cao.go.jp/keizai3/shihyo... pic.twitter.com/p7vte9r4dn

タグ:

posted at 19:03:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 以下のリンク先に続く自己返答の連鎖は誤爆。本当はこちらに繋げて書くべきことでした。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 20:30:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計

棄却は棄却ではない。P値がα未満のとき慣用的に「帰無仮説は棄却された」と言うが、実際には帰無仮説単体を否定はできない。

likelihoodはlikelihoodではない。統計学用語としてのlikelihood(尤度、ゆうど)はもっともらしさの指標ではない。

続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 20:43:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月21日

#統計 続き

統計的に有意はsignificantではない。統計的に有意であることは単にP値がα未満になることを意味するに過ぎず、それだけで重要な意思決定をすることは誤りである。

信頼区間は信頼できない。信頼区間は統計モデルにも依存するので、統計モデルが妥当である保証がなければ信頼できない。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 20:43:29

Tremolo @91trem

22年10月21日

ファクトチェックセンター、Twitterの集合知を紹介みたいにしとけば良かったのにな なまじ自分でやり出したからバチボコに叩かれてる

タグ:

posted at 20:56:21

ねとらぼ生物部 @itm_nlabzoo

22年10月21日

どうか、幸せな猫生を

愛犬の散歩中に出会った痩せた子猫…… 懸命についてくる姿に保護を決意→里親募集で「幸せが続きますように」と応援の声
nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/22... pic.twitter.com/QizkCvIu1W

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posted at 21:05:00

Sarah, esperando... @SahSarai

22年10月21日

@gatinarios Olha o miauzinho na cabeça. Kkkkk Que belezuras! Tinha que ter som de miadinhos, aí ficaria mais perfeito ainda. 😻😹😼 pic.twitter.com/JqQ1nLEQMX

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posted at 21:59:46

Erik Engheim @erikengheim

22年10月21日

Need to process tables of data and do plotting? Ditch Excel and use Julia instead 😉 Obviously they are not exactly the same kind of tool, but it is useful to know how many common Excel tasks can be done in a Julia.

#julialang #excel #datascience

erik-engheim.medium.com/working-with-t...

タグ: datascience excel julialang

posted at 22:12:32

Massimo @Rainmaker1973

22年10月21日

Hippos can’t swim. So how do they move through water? They leverage their own buoyancy and bone density to charge through the water

[read more: theatln.tc/2qJpFn6]
[📹 realalishahraki: buff.ly/3O3lXL4]
pic.twitter.com/1epSz9BXNh

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posted at 22:16:36

もふもふ動画 @tyomateee2

22年10月21日

ワンコにダメ出しの猫パンチを食らわせる猫先生
pic.twitter.com/4KIt6REhAe

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posted at 22:31:59

癒される動物 @cutest_animal1

22年10月21日

太陽の光を浴びる天使のような子猫がかわいい✨ pic.twitter.com/3PgDXAOxY3

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posted at 23:00:32

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