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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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  • 自己紹介 私については https://twilog.org/genkuroki と https://genkuroki.github.io と https://github.com/genkuroki と https://github.com/genkuroki/public を見て下さい。
並び順 : 新→古 | 古→新

2022年10月30日(日)

Double Pendulum @pendulum_bot

22年10月30日

Initial conditions:
Pendulum 1: position: (-3.65, 0.96), mass: 4.84
Pendulum 2: position: (0.87, 4.52), mass: 3.01 pic.twitter.com/HtmXPLq9y4

タグ:

posted at 02:27:50

積分定数 @sekibunnteisuu

22年10月30日

@NoMask2021 @sutekki @kazumarugou twitter.com/sutekki/status...
失礼します。

教科書には逆順は駄目とは書いていないし、文科省も順序指導しろ、とは言っていません。現に順序指導しない教員もいます。

また仮にそう教えることになっていたとしても、それ自体が「噓出鱈目を教えるな」、と批判されています。

タグ:

posted at 08:08:23

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

22年10月30日

#超算数 【そのようなデータが提示されたことは今までに一度もない】どころか、掛順指導の利点の実証は失敗続きです。ですが算数教育界は掛順指導の方針を維持。否定的な実証結果を改竄、黙殺しています。 twitter.com/nek0jita/statu...

タグ: 超算数

posted at 09:59:48

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

22年10月30日

#超算数 改竄の例。千葉市教育委員会の山本喜治が主導した検見川小の筆算指導研究。50年から6年度行われ最後は全国の協力校のデータもとった。そのデータから筆算の掛け算で誤算をする子供は文章題で掛順を誤ると主張。実際には掛順は誤算児童が間違いやすい問題群の一部に過ぎなかった。

タグ: 超算数

posted at 10:10:49

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

22年10月30日

#超算数 無知の例。中島健三は掛順が正しくない子供は植木算で間違うと主張したが、数年前の否定的な研究を知らなかったtwitter.com/temmusu_n/stat...
黙殺の例。言わずと知れた伊藤論文twitter.com/temmusu_n/stat...。片桐重男は同様の結果を得る卒業論文を何度も指導したと述べています。

タグ: 超算数

posted at 10:10:49

sako @SSako86

22年10月30日

>掛け算の式は、最初に書く「かけられる数」の単位が答えの単位になると小学校の教科書には書いてある
面積を求める式を考えれば、この考えが破綻するのは明らか。
いくらなんでもそんな嘘を書いてる教科書はないだろうに、なんでそんな思い込みをするのか。 twitter.com/sutekki/status...

タグ:

posted at 10:35:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 私は、今からPhase 3の標本サイズを増やせとは言ってなくて、

一般化Wilcoxon検定の類ではなく、中央値の差の検定の検出力を基準に保守的に標本サイズを事前に決めて、中央値の差の信頼区間が0をまたがないことを目指すべきだった

と言っています。 twitter.com/aa38052/status...

タグ: 統計

posted at 11:06:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 まさにその慣習がひどいことを私は指摘しています。

ログランク検定や一般化Wilcoxon検定は中央値の差の有無の検定ではありません。

だから、ログランク検定や一般化Wilcoxon検定のP値が5%を切っていることを理由に、中央値の差が統計的に有意であるかのように主張するのはまずいです。 twitter.com/joe_medi3/stat...

タグ: 統計

posted at 11:11:42

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

22年10月30日

SciPy.jl が v0.1.2 がリリースされました。

#Julia言語

潜在的なバグ修正
Python側のSciPy クラス、関数のAPI自動追従
constants モジュールの追加
などを担当しました。

github.com/AtsushiSakai/S...

タグ: Julia言語

posted at 11:15:29

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

22年10月30日

使用のPythonがconda関連のものの場合、

GLIBCXX_3.4.30

に関するエラーメッセージがでるばあいがあります。その際はPyCallのIssueコメントを参考にして condaで入れるSciPyやgcc バージョンを調節してください。

github.com/JuliaPy/PyCall...

タグ:

posted at 11:15:30

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 私が問題ありだと指摘しているのは、繰り返しになりますが、

* 効果の指標の信頼区間が0をまたいでも(これは仮説「効果の指標が0である」が棄却されないことと同値)、5%未満になってしまうようなP値を安易に使うこと

です。

タグ: 統計

posted at 11:16:08

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 続き。慣習的に許されて来た行為だとすれば、過去に遡って、慣習に従って得られた結果を誰かが精査するべきだと思いました。

タグ: 統計

posted at 11:24:12

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 効果を測る指標としてθを用いているとき、θの信頼区間が0をまたいでしまったら、

効果の指標θに関する仮説θ=0は棄却されなかった。このP値はθと無関係に求められた。このP値がα未満であることは、仮説θ=0が棄却されたことを意味しない。

ときちんと目立つように説明するべきです。

タグ: 統計

posted at 11:24:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 すでに述べていることの繰り返し。

「有意差決戦主義」ではP値が5%を切るか否かが最優先事項になります。

「効果が実践的に意味があるだけ大きくなければいけない」という基準への有意差決戦主義側の安易な対策は、効果の指標θを決めてθの推定結果も同時に報告することです。続く

タグ: 統計

posted at 11:38:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 続き

しかし、有意差決戦主義者は、慣習的に使われて来たP値が選択した効果の指標θに関する仮説θ=0の検定のP値ではないことを一切気にしません。

そして、慣習的に使われて来たP値が5%を切るか否かが最優先事項とみなす主義を変えようとしない。

続く

タグ: 統計

posted at 11:38:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 続く

そのせいで、有意差決戦主義者は、θの95%信頼区間が0を含んでいても、P値が5%を切っていれば、正の値になったθの点推定値θ̂の分だけの効果があることが統計的に有意であったかのように主張することになる!

実際には、θの95%信頼区間が0を含んでいるので、仮説θ=0は棄却されていない。

タグ: 統計

posted at 11:38:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 続き

例えば、

データの数値からの推定では症状消失までにかかる期間の中央値がプラセボ群よりも1日短くなるという結果



中央値の差に関する検定とは別の検定のP値が5%未満になる

を合わせて、症状消失が約1日早くなることをあたかも検証されたかのように主張するのはアウトです。続く

タグ: 統計

posted at 11:48:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 続き

当たり前の話ですが、中央値に差があるか否かの確認には、中央値の差に関する検定もしくは信頼区間を使うべきです。

慣習的に使われている○○検定のP値で勝負が決まるかのように思っている科学的に不合理な人だけが当たり前だと感じられないわけです。

タグ: 統計

posted at 11:48:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計

ゾコーバに関する9/28のプレスリリース www.shionogi.com/jp/ja/news/202... を読んで、「5症状解消が1日早くなる!」と解説した医薬関係者達は、信頼区間が0を含むことが後で公開(www.shionogi.com/content/dam/sh... p.26)されたので梯子を外された格好になっており、解説を訂正することが必要になっています。 pic.twitter.com/hfkw3PFVny

タグ: 統計

posted at 12:02:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 ゾコーバの件。5症状消失までにかかる時間の中央値の意味で「5症状解消が約1日早くなる!」と解説してしまった人達は、その後中央値の差の信頼区間が0を含むという結果が公開されたので、それに合わせてより正確な情報「中央値の差=0という仮説を棄却できなかった」に訂正する必要があります。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 12:08:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 5症状消失までの期間の中央値の差の95%信頼区間(0をまたいでいる!)は10/12付けで以下の場所で公開されました。

www.shionogi.com/content/dam/sh... のp.26 (添付画像)

www.shionogi.com/content/dam/sh... のp.18 (上と同じ) pic.twitter.com/m7Vxnq7GWO

タグ: 統計

posted at 12:14:31

TN @tomoak1n

22年10月30日

@genkuroki 医薬関係者もだけど、株式公開企業だから、株価への影響という点でもやばいですね。そのプレスリリースの日と翌日で出来高を伴って5%くらい上げてます。 pic.twitter.com/95pJQKqVxR

タグ:

posted at 12:17:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 9/28付けのプレスリリース www.shionogi.com/jp/ja/news/202... では、5症状消失までの時間の中央値の点推定値のみが示されており、中央値の差の信頼区間は示されていませんでした。

だから、このプレスリリースだけを読んでミスリードされてしまうのは仕方がないと思います。 pic.twitter.com/iuFe76Pc9r

タグ: 統計

posted at 12:19:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 プレスリリースの段階で中央値の差の信頼区間を示さなかったことは、意図的な行為ではないと私は考えています。

なぜならば、その後、中央値の差の信頼区間が0を含むことを公開しながら、プレスリリースと同じことを www.shionogi.com/content/dam/sh... のp.19で述べているからです(添付画像)。 pic.twitter.com/PaN4Zft3NS

タグ: 統計

posted at 12:27:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 より詳しい情報が欲しい人は

www.medrxiv.org/content/10.110...

にも目を通しておくべきです。以下のリンク先は9/23のver.2です。(7/17のver.1からendpointを5症状消失に変更していることに注意)

タグ: 統計

posted at 12:33:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 このような非常にバツの悪い誰も得しない状況が発生してしまった理由は

指標θで測った効果の有無の確認には、θと無関係に計算されたP値を使わず、仮説θ=0の検定のP値やθに関する信頼区間を使うべきである

という当たり前のことを理解していなかったからだと思います。続く

タグ: 統計

posted at 12:45:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 続き

そういう当たり前のことを当たり前に理解できなくなる理由は、「みんな従っている慣習に従っていれば大丈夫」と考える油断にあると思います。

その慣習とは、慣習的に使われて来た○○検定のP値が5%を切るか否かを最優先事項とする慣習のことです。

タグ: 統計

posted at 12:45:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 慣習的に使われて来た○○検定のP値が有意水準を下回っていても、薬の効果を意味する指標θ(例えば症状解消までの時間の中央値の差)が0であるという仮説が棄却されたことにはなりません。

我々が興味あるのは、慣習的に使われて来た○○検定のP値ではなく、薬の効果の方です。

タグ: 統計

posted at 12:52:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 この話題について私はど素人であり、細かな部分ではおかしなことを言っている部分があると思います。

こういう重大な問題に口出しすることに大変なストレスを感じています。中央値の差の信頼区間が視界に入ってしまったのが悪い。

社会的に責任を取れる専門家にバトンを渡してしまいたいです。

タグ: 統計

posted at 12:58:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 5症状消失までの時間の中央値の差の信頼区間が0を含んでいることが、私以外の多くの人達の視界に入ることを私は望んでいます。(私と同じプレッシャーにさらされて欲しいです。😁)

www.shionogi.com/content/dam/sh... のp.26より
pic.twitter.com/tJ9YXR5zzT

タグ: 統計

posted at 13:05:32

スキンケア&皮膚科Info by 皮膚科 @S96405539

22年10月30日

朝日新聞が和田秀樹氏の「降圧薬は不要」という説を宣伝しますが、降圧薬で死亡率が下がる事は既にデータで示されています。

新聞社なら

・読者の命を奪うデマを流す

より、

・和田氏の医院等で健康被害を生む『遅延型食物アレルギー検査』等の不適切な検査が行われている

等の報道をすべきでは? twitter.com/be_on_Saturday... pic.twitter.com/UlmpRhNlqa

タグ:

posted at 13:06:32

スキンケア&皮膚科Info by 皮膚科 @S96405539

22年10月30日

新聞に倫理観を求める方がおかしいのかもしれませんが、本来なら読者の命や健康を奪うデマを流すのはメディアの姿勢として望ましくないでしょう。

「薬で血圧を下げることで死亡率が下がった」という報告は多数存在します。和田氏の個人的思い込みを、まるで事実かのように報じるのは大きな問題です。

タグ:

posted at 13:07:38

スキンケア&皮膚科Info by 皮膚科 @S96405539

22年10月30日

また和田氏は「日本人医師は無駄な検査ばかり勧めるので病院に行くな」との主張で人気。

しかし和田氏の医院では、欧米でも「ムダで健康被害を生むだけだから受けてはダメ」と非難される『遅延型IgG食物アレルギー検査』を高額で行います。

主張と真逆ではないでしょうか?
lumedia.jp/allergy/2180/

タグ:

posted at 13:09:22

スキンケア&皮膚科Info by 皮膚科 @S96405539

22年10月30日

「無駄な検査や治療を勧める医師がいること」「そうした検査/治療は受けるべきではないこと」は確かです。ただ、検査が有用かどうかは、

・メディアが言っているかどうか
・有名医師が勧めているかどうか

ではなく、適切な科学的根拠があるかどうかで判断する必要があります。

タグ:

posted at 13:09:53

スキンケア&皮膚科Info by 皮膚科 @S96405539

22年10月30日

客観的事実に反する主張を行う医師を重宝するメディアは多いです。それを知らずに「新聞やTVで言っていることだから正しいだろう」と信じ込んでいる方を多数お見かけします。

メディアで健康情報を見かけたら「本当に適切な臨床試験で効果や安全性が検証されているか?」を調べる癖をつけましょう。

タグ:

posted at 13:10:18

スキンケア&皮膚科Info by 皮膚科 @S96405539

22年10月30日

【補足】『遅延型IgGフードアレルギー検査』は、『世界まる見え!テレビ特捜部』等のTV番組が絶賛するので信じている方も多いですが、実際は適切な科学的根拠は存在しない検査です。

このように「健康被害を生むだけでメリットが無い」検査は推奨されません。
lumedia.jp/allergy/2180/

タグ:

posted at 13:10:50

スキンケア&皮膚科Info by 皮膚科 @S96405539

22年10月30日

【補足】朝日新聞は、過去に一面で高額な料金を取る医療機関を絶賛したことがあります。

しかし、そのクリニックで行われている『遅延型食物アレルギー検査』『飲む日焼け止め』『高濃度ビタミンC点滴』などはいずれも適切な科学的根拠を欠くものばかりです…
www.asahi.com/articles/ASMDT...

タグ:

posted at 13:13:52

スキンケア&皮膚科Info by 皮膚科 @S96405539

22年10月30日

朝日新聞の報道を信じて健康被害を受けたくない方は、病院選びの際に下記チェックポイントを見ておくと良いでしょう。
mobile.twitter.com/S96405539/stat...

タグ:

posted at 13:14:53

スキンケア&皮膚科Info by 皮膚科 @S96405539

22年10月30日

【補足】新聞は広告で収入を得ているわけですが、広告に載っている内容もエセ医学ばかりです。

人命を奪うデマで稼いだお金で会社を運営することに問題はないのでしょうか?
mobile.twitter.com/S96405539/stat...

タグ:

posted at 13:16:07

スキンケア&皮膚科Info by 皮膚科 @S96405539

22年10月30日

<参考文献>
www.jpnsh.jp/data/jsh2019/J...
www.nejm.org/doi/full/10.10...
www.thelancet.com/journals/lance...
www.bmj.com/content/372/bm...
※引用記事先や引用ツイートツリー先の参考文献も併せてご参照下さい。
※COIはありません。

タグ:

posted at 13:16:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 P値と効果の推定の報告について注意するべきこと(特に立場によって何を優先するべきであるかが違うことに注意が必要なこと)については

stat.columbia.edu/~gelman/resear...
Selecting on statistical significance and practical importance is wrong
Blakeley McShane and Andrew Gelman
2022

を参照。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 13:19:13

筋肉博士 @muscle_penguin_

22年10月30日

こう言うの見て、「血圧・血糖値は高くてもいいんだ」と誤解した患者さんが急に薬を飲まなくなったり、適切な治療を受けなかったりする事で健康被害を受けてもこの方々はなーにも責任取りません。

年齢相応の目標値、その人その人の適切な値はちゃんと医師と相談しましょう。 twitter.com/be_on_saturday... pic.twitter.com/4M3284D4Q1

タグ:

posted at 13:26:49

開田あや @ayanekotunami

22年10月30日

中高生に「プロジェクト・ヘイルメアリー」を勧めよう!
中学生の甥っ子に買い与えたら「めちゃくちゃ面白かった。読み終わるのがもったいなかった」と感想が来たよ。早川書房さんは、子どもが手に取りやすいイラストの表紙で読み仮名を振ったジュブナイルバージョンをソフトカバーとかで出すべき。 twitter.com/hachidaioh/sta...

タグ:

posted at 13:49:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 stat.columbia.edu/~gelman/resear... のpp.1-2より。

効果の推定結果のP値が5%未満かつ効果の推定値が大きくなることは小さな標本サイズで生じ易いので、P値 < 5% かつ効果の推定値が大きいことが重要だと安易に判断する人が増えると、研究結果の発表に有害な偏りが生じる。 pic.twitter.com/bYriqPaBep

タグ: 統計

posted at 13:51:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 stat.columbia.edu/~gelman/resear... のp.2より。

科学的な研究と出版においても、意思決定においても、P値や効果の推定結果の数値のみに頼る安易な判断をせずに、ケースバイケースで総合的に判断するべきであるという常識的な正論について説明しています。特に恣意的な閾値の設定には要注意! pic.twitter.com/sFl9ihMbrB

タグ: 統計

posted at 13:56:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 stat.columbia.edu/~gelman/resear... のpp.2-3のIllustrationの節より。

この部分が一番面白い。

しかし、Fig.1だけを見ても分かるように書かれていない点に注意。Fig.1は

* 平均的な効果
* 個人への効果(個人間の分散小)
* 個人への効果(個人間の分散大)

の3つのグラフに分けるべきだったと思う。 pic.twitter.com/WQcb3f0h33

タグ: 統計

posted at 14:00:40

偵察型 @RegultScout

22年10月30日

また、朝日新聞が医療に関するデマを吹聴してまわってるのね。いい加減、社内コンプライアンスと科学リテラシーの適正化を図ってくれないかなあ。酷すぎる。 twitter.com/be_on_saturday...

タグ:

posted at 14:01:26

立麝香草タイム @nanimonni22naLU

22年10月30日

困ったデマだ、高血糖で目が見えなくなったり足切断した方とか高血圧で脳出血して半身麻痺になった方を見た事無いとしか twitter.com/be_on_saturday...

タグ:

posted at 14:15:47

河合祐介 @tkawai18_tkawai

22年10月30日

いつからこんな教え方をする教員が出てきたのかな? twitter.com/sutekki/status...

タグ:

posted at 14:20:29

TN @tomoak1n

22年10月30日

@genkuroki

ところで 「genkuroki_」 というアカウントがあるようです。これは、他人が勝手に作ったものでしょうか。(何かの理由で本人が作ったなら良いけど、違いそうな雰囲気を感じるので) pic.twitter.com/XluzoXtYjT

タグ:

posted at 14:23:53

AA @aa38052

22年10月30日

@genkuroki タミフルの第3相の審査報告書からの抜粋です。
国内治験(JV15823)中央値の差の信頼区間は0をまたいでいますが、この薬は承認され24時間の短縮効果として広く使用されています。
今回の件が問題なら既存薬の評価も根底から見直さなければならないということになってしまうのでは。 pic.twitter.com/mzhVp8LPFd

タグ:

posted at 14:34:47

Whoo @Whoo31303430

22年10月30日

これは私の認識とは随分と距離があるなあ。
twitter.com/be_on_Saturday... pic.twitter.com/aBzixy0S61

タグ:

posted at 14:58:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 McShane-Gelman 2022 stat.columbia.edu/~gelman/resear... のpp.2-3のIllustrationの節のFig.1を3つの図に分解しました。手描き。

当たり前の話ではありますが、常に気にするべき大事な話だと思います。

1つ目:平均的効果だけを見て、個人間の分散を考慮していない場合の図 pic.twitter.com/AnCm2LjxSh

タグ: 統計

posted at 15:06:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 McShane-Gelman 2022 stat.columbia.edu/~gelman/resear... のpp.2-3のIllustrationの節のFig.1を3つの図に分解。

2つ目:個人間の分散が小さい場合の図

Study 4に注目!

政策的には平均的効果の点推定値が大きくて統計的有意なら実施したいかもしれませんが、個人の立場では拒否したくなるかもしれない。 pic.twitter.com/hZEq10guuv

タグ: 統計

posted at 15:06:21

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 McShane-Gelman 2022 stat.columbia.edu/~gelman/resear... のpp.2-3のIllustrationの節のFig.1を3つの図に分解。

3つ目:個人間の分散が大きな場合の図

Study 2に注目!

平均的効果の信頼区間の幅が小さく、点推定値も大きくても、個人間の分散が大きいと、個人には負の効果が生じる場合が結構出て来る。 pic.twitter.com/WJcDEjGCe3

タグ: 統計

posted at 15:06:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

@tomoak1n そのアカウントは私が作ったものではありません。
皆さん、「報告」をよろしく!

タグ:

posted at 15:08:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

@tomoak1n むむむ、ツイートが1個もないので、「報告」できなかった!
他人のアイコンを無断で使っている時点でアウトだと思うのだが。

タグ:

posted at 15:11:05

清 史弘 @f_sei

22年10月30日

こういうなりすましがいるんだよなあ。私のものもあるけれど。
一応、報告はしてあるけれどね。 twitter.com/tomoak1n/statu...

タグ:

posted at 15:12:34

清 史弘 @f_sei

22年10月30日

私の場合はツイートがあったので報告できた。ただし、その後でツイートを消した形で残った。
だれも本物だとは思っていなかったので意味のないものになっていると思う。

タグ:

posted at 15:14:01

黒影 @blackshadow0

22年10月30日

@genkuroki @tomoak1n この偽アカウントのホームで、[...]から「@genkuroki_ を報告」を選ぶと通報できますよ。
こちらでもなりすましで通報しておきました。

タグ:

posted at 15:15:23

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 stat.columbia.edu/~gelman/resear... の2人の共著者のGelmanさん statmodeling.stat.columbia.edu はベイズ統計の有名な人でStanの開発者の一人でもあり、McShaneさんはあの有名な800人以上の科学者が統計的有意性に反対したというnatureの記事 www.nature.com/articles/d4158... の3人の共著者の一人です。

タグ: 統計

posted at 15:17:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 そのnature掲載の記事の共著者の残りの2人が書いた論文

journals.sagepub.com/doi/10.1177/02...
Valentin Amrhein and Sander Greenland
2022

もあわせて読むと、何が問題になっていて、どうするべきだと提案されているかを把握できます。

❌P値の使用に反対している

という解釈はひどい誤読になります。

タグ: 統計

posted at 15:21:23

竜田一人 @TatsutaKazuto

22年10月30日

今日は福島県知事選挙みたいですけど、次期もこれに関しては継続と放置ですかねぇ。 twitter.com/TatsutaKazuto/...

タグ:

posted at 15:21:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 あと、押さえておくべきなのは

www.biometrics.gr.jp/news/all/ASA.pdf
統計的有意性とP値に関するASA声明(翻訳版)

これはありがたいことに翻訳されている。

基本になる考え方は過信を避けること。

P値や信頼区間やベイズ統計などのどの道具を使っても過信してしまうと失敗する。御墨付きは得られない。

タグ: 統計

posted at 15:25:13

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 このスレッドで紹介した文献では、使用している信頼区間と検定(P値)が互いに整合的であることは当然の前提として仮定されていることには注意してください。

効果の指標の95%信頼区間が0をまたぐのに、P値が5%未満になるケースは想定されていません。

論外ということなのだと思います。

タグ: 統計

posted at 15:30:09

木野浩一 @dorasuky

22年10月30日

@blackshadow0 @genkuroki @tomoak1n @genkuroki_ 一応、こちらからも報告しておきました。

タグ:

posted at 15:40:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計

「平均的効果の信頼区間」と「個人への効果の区間推定」

は線形回帰ではそれぞれ

「信頼区間」と「予測区間」

に対応し、ベイズ統計ではそれぞれ

「パラメータの事後分布」と「事後予測分布」

に対応します。このように一般化して読み解けば非常に普遍的なことを述べていることがわかる。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/g9TlxNYNdQ

タグ: 統計

posted at 15:40:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 Stanに代表されるような確率プログラミング言語で記述されるmodelの情報だけから、予測分布の定義はただ一つに決まりません。

そのことが原因で、事前分布だけを見て、事後予測分布を見ない場合が多いと思う。このスレッドを読めばそれだと危険な場合があることがわかります。

タグ: 統計

posted at 15:43:59

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 このスレッドに登場した人たちによる統計学の適切な使い方に関する議論は、P値や信頼区間のような当然知っておくべき基本的な事柄だけではなく、ベイズ統計の適切な使い方に関する議論に容易に一般化されます。

ベイズ統計を使っても注意するべき点は大して変わらない。

タグ: 統計

posted at 15:46:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

@aa38052 薬の承認後の研究で効果が十分に検証されていれば、結果的に承認したことに問題は無かったということで良いと思う。

しかし、今後は、効果の中央値の差の信頼区間が0をまたいでいることを無視することはやめないとまずいと思います。

今まで許されて来たから今後も許されるべきだという主張は論外。

タグ:

posted at 16:11:42

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 添付画像の赤線内の報告の仕方も非常にまずい。

0をまたぐ95%信頼区間と5%未満のP値を縦に並べてしまっている!

こういう情報はありがたいです。どうもありがとうございました。

他にも芋づる式に見つかるんじゃないか?

今まで許されて来たことは、今後もやって良いことを意味しない。 twitter.com/aa38052/status... pic.twitter.com/ZihAreBHhP

タグ: 統計

posted at 16:23:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 以下のようなことをできなくするようにしないとまずい。

①効果の指標として納得できるものを選ぶ。

②その指標で統計的有意な結果を出すのは大変なので、別の有意な結果が出易い検定法を採用する。

③そういう検定のP値を用いて、効果について有意な結果が得られたかのように言う。

タグ: 統計

posted at 16:30:55

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 1つ上のツイートで述べたような行為をできるようになっていること自体がまずいと思います。

何か特別な理由があって「今まで通りできる方がよい」と主張できる人はいますでしょうか?

タグ: 統計

posted at 16:32:29

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#ツイッター

通知に私宛のリプライのかなりの部分が表示されていないことについさっき気付いたので、調べてみたら、クオリティフィルターがオンになっていた。

少し考えて、このままにしておくことにしました。

だから、私宛にリプライの通知が届かない場合も出て来るので、その点はごめんなさい。 pic.twitter.com/xMzNxIBdWY

タグ: ツイッター

posted at 16:39:06

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#ツイッター 「見えない」と言えば、自分自身の過去のツイートでさえ、ツイッター検索で発見できないことがあるような気がします。ツイッターの仕様はよくわからない。

自分のツイログ twilog.org/genkuroki での検索のヘビーユーザーになっている。

タグ: ツイッター

posted at 16:43:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 信頼区間と検定について学んだのに、0をまたぐ95%信頼区間と5%を切るP値が縦に並んでいるのを見て、違和感を感じなくて済むこと自体に問題があると私は思います。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 16:52:14

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 通常の(非ベイズ的な)線形回帰の信頼区間と予測区間はt分布を使って計算されますが、回帰係数とlog σ²について平坦なimproper事前分布のベイズ的線形回帰は、誤差なしにぴったり通常の線形回帰の信頼区間と予測区間を再現する。

この意味でベイズ的線形回帰は通常の線形回帰の上位互換です! twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 17:00:11

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 通常の線形回帰の信頼区間と予測区間がベイズ統計によってexactに再現できることについては、以下のリンク先に数値的確認があります。(コードから数式も解読できるはず。)

#Julia言語
nbviewer.org/github/genkuro...

タグ: Julia言語 統計

posted at 17:25:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計

通常の線形回帰とベイズ版線形回帰の関係の解説
twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 17:27:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

@aa38052 情報どうもありがとうございます。

業界では、

 効果の指標の95%信頼区間が0を含んでいても
 効果があったことが統計的に確認されたとみなす

というびっくりするほど杜撰なやり方が普通になっていたということのようですね。

驚きました。

今後は今までのやり方を否定する必要があります。

タグ:

posted at 17:52:00

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

@aa38052 AAさんのそのアカウントは他人へのリプライ専用に作られたもののように見えます。(私の通知欄に表示されない場合が多い)

そして個人的にそういうことをされると私は不快です。

そういうアカウントからリプライせずに、普段使っているアカウントを使って私宛にリプライして頂けると助かります。

タグ:

posted at 17:55:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

@aa38052 改善されるべきポイントはこれ
twitter.com/genkuroki/stat...

タグ:

posted at 17:58:00

でえもん @GreatDemon1701

22年10月30日

このあたりがわざとやっているとしか思えないタチの悪さですね。
例えば三角形の2つの角度を決めると残りの角度はもちろん自動的に決まります。すると形状が決まるので、どこか1つの辺の長さを決めたら他の2辺は自動的に決まります。都合の良い数値にすることはできません。 twitter.com/nuuutube/statu...

タグ:

posted at 18:01:30

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

22年10月30日

このYouTube URLで始めるので、もし興味ある方いましたら雑談でもしましょう〜!
youtu.be/6wltKH7j3Qk twitter.com/kdwkshh/status...

タグ:

posted at 18:15:10

Shuhei Kadowaki @kdwkshh

22年10月30日

過疎ってます!

タグ:

posted at 18:21:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 McShane-Gelman 2022 stat.columbia.edu/~gelman/resear... のpp.2-3のIllustrationの節のFig.1を3つの図に分解の微小改訂版(橙色の文字が追加) twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/bk0iZwQYey

タグ: 統計

posted at 19:10:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 分岐スレッド

承認を審査する側が、「報告されたP値は5%を切っていたが、効果を示す指標の信頼区間が0をまたいでいたので、Phase 3は効果に統計的有意性がないという結果に終わった」とはっきり言えれば立派だと思う。

このように事実に関する主張を正確に述べることは基本中の基本。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 19:15:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 「報告されたP値は5%を切っていたが、効果を示す指標の信頼区間が0をまたいでいたので、Phase 3は効果に統計的有意性がないという結果に終わった」という事実を正確に述べた上で、仮に承認するなら、言い訳を科学的な言葉で語る責任が生じる。

タグ: 統計

posted at 19:19:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

私はiPad+Apple pencilでMetaMojiNoteを使っています。

タグ:

posted at 19:37:14

よ @towittawoo

22年10月30日

この間、倦怠感が強くて定期通院をサボったために降圧剤と血糖降下剤が切れて、2日間飲まなかったらますます具合が悪くなった。クリニックで測ったら血圧も血糖値もとんでもなく上がってた。
有名な先生がなんでこんなトンデモになったのか知らないが、取り上げる朝日新聞どうかしてる。前からだけど twitter.com/be_on_saturday...

タグ:

posted at 19:38:35

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#Julia言語 係数に有理数を使用し、引数としてInt128を与えた場合を含むJulia言語の例。

Juliaの場合には、函数のコード中にはできるだけ型依存のコードを書かないようにして、引数として与えた数値の型で計算してくれるように書きたい。

引数の型の伝搬で考える。

github.com/genkuroki/publ... twitter.com/snap_tck/statu... pic.twitter.com/3GLN7Pu2hw

タグ: Julia言語

posted at 21:38:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#Julia言語 例えば、

mrump_rat(a, b) = (1335//4)*b^6 + a^2*(11a^2*b^2 - b^6 - 121*b^4 - 2) + (22//4)*b^8

と書くと、

mrump_rat(big"77617.0", big"33096.0")
mrump_rat(Int128(77617), Int128(33096))
mrump_rat(big(77617), big(33096))

を「正しく」計算してくれる。 pic.twitter.com/dDNlF48i8r

タグ: Julia言語

posted at 21:44:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#Julia言語 mrump_rat(Int128(77617), Int128(33096))の計算で、引数の型がどのように「伝搬」して行くかは、添付画像の通り。

私は、@ code_typed よりも、@ code_warntype を使うことが多い。

github.com/genkuroki/publ... pic.twitter.com/cG0wRrS7CQ

タグ: Julia言語

posted at 21:44:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#Julia言語 型の伝搬については以下のリンク先を参照。

すでにかなりのプログラミング能力を持っていると、やりたいことが増えるので、その分だけ、Juliaについても正確な理解が必要になります(当たり前の話)。不正確な理解のままだと精密作業は不可能。

しかしライトユーザーはそう苦労せずに済む。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: Julia言語

posted at 21:49:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#Julia言語

コード中に1335//4や22/4のような有理数を含む函数が、引数のBigFloat, Int128, BigIntに応じて、その型に特殊化されたネイティブコードにコンパイルされてから実行される。

Juliaでは引数の値の具象型が判明してから函数がコンパイルされる。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: Julia言語

posted at 21:53:12

とものり @snap_tck

22年10月30日

@genkuroki 有理数を使った対処法を次に説明する予定ですよ。(^_-)

タグ:

posted at 21:54:43

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#Julia言語

mrump_rat(Int128(77617), Int128(33096)) はRational{Int128}型の-2//1になる。

mrump_rat(big(77617), big(33096)) はRational{BigInt}型の-2//1になる。

有理数型Rational{T}のTの部分が分子分母の型を意味する。JuliaはそのTの部分も参照して函数をコンパイルする。 pic.twitter.com/J3xxr2kb06

タグ: Julia言語

posted at 21:58:19

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#Julia言語 での型の使い方の理解(ライトユーザーは深入りしなて大丈夫)では、base/complex.jl や base/rational.jl が非常に参考になりました。

github.com/JuliaLang/juli...

github.com/JuliaLang/juli...

タグ: Julia言語

posted at 22:03:16

三年B組一八先生(金八じゃないよ) @uKi2wQXyG7rx3gL

22年10月30日

今年もまた掛け算の順序の季節が来てしまった。
嘘を教える小学校教員を撲滅できない無力さが嫌になります。
児童が本当にかわいそう
#超算数 twitter.com/kazumarugou/st...

タグ: 超算数

posted at 22:08:46

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

整数の計算時に自動的に扱える桁数を増やす仕様のプログラミング言語ユーザーが、#Julia言語 を使う場合には、Juliaはそうしてくれないことに注意する必要があります。

Juliaでは引数の型が適切に伝搬するように書いておき、計算桁数(や精度)の制御は与える引数の型を変えることによって行う。

タグ: Julia言語

posted at 22:10:49

三年B組一八先生(金八じゃないよ) @uKi2wQXyG7rx3gL

22年10月30日

@Riiza_Top @golgo_sardine @taifu21 @nxgjptpd 掛け算に順序があると教えること自体が有害極まりないかと

タグ:

posted at 22:18:07

ひばり Sa @Riiza_Top

22年10月30日

@uKi2wQXyG7rx3gL @golgo_sardine @taifu21 @nxgjptpd 掛け算に順序はないですよ。

タグ:

posted at 22:19:22

トリのオリンピック @wato_d

22年10月30日

これ、多分順番が逆で…

「かけ算の順序」を考えるように教えられた児童が、同様に割合や速さを(意味を考える方法でなく、形式で)教えられているから苦労している

ということでは。つまり、ただのマッチポンプだと思います。だから、掛け順も値について考えて「どちらでもよい」と言えた方がよい。 twitter.com/sakosako3_5/st...

タグ:

posted at 22:21:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

うわっ!これはひどいな。ひどすぎる。 twitter.com/caazzy/status/...

タグ:

posted at 22:30:58

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#超算数 かけ算の交換法則が一般的に成立する仕組みを4×3=3×4を例に学ばせた直後に、かけ算順序固定強制指導を行うようになっている算数の教科書があるという指摘で、かけ算順序固定強制指導のひどさを理解するためには結構重要。 twitter.com/taifu21/status...

タグ: 超算数

posted at 22:47:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 95%信頼区間の95%は信頼区間の定義からして確率です。

ただし、確率変数になるのは信頼区間の両端の値であることに注意しなければいけないだけです。

そして、95%信頼区間に関する「100回サンプルを取って信頼区間を計算したらそのうちの95個には真の値を含む」という説明は危ない。続く twitter.com/wvb1uzr61vomyn...

タグ: 統計

posted at 23:16:32

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 95%信頼区間に関する「100回サンプルを取って信頼区間を計算したらそのうちの95個には真の値を含む」という説明中のサンプルを取得する母集団を現実の母集団だと解釈すると、極めて有害な誤りになります。

この誤りは実践的な統計学の応用では致命的です。続く

タグ: 統計

posted at 23:16:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 95%信頼区間に関する「100回サンプルを取って信頼区間を計算したらそのうちの95個には真の値を含む」という説明中のサンプルを取得する母集団は現実の母集団ではなく、前提となる統計モデルによって記述される仮想的な母集団でなければいけません。続く

タグ: 統計

posted at 23:16:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 統計モデル内の仮想的母集団分布が現実の母集団分布にどれだけ近いかおよび、信頼区間を計算する仕組みがどれだけ頑健かによって、現実の母集団からサンプルを繰り返し取って信頼区間を計算したらそのうちのどれだけに真の値が含まれるかは変わります。続く

タグ: 統計

posted at 23:16:34

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 このことを理解していないと、95%信頼区間の95%という数値は実践的には疑う価値のある数値であることに気付けなくなり、判断を大きく誤る危険性が増えます。

タグ: 統計

posted at 23:16:37

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 一般に「95%信頼区間の95%は確率ではなく、割合だ」と好んで言いたがる人は、入門レベルの統計学の理解度が相当に低いので注意した方が良いです。

教科書にそう書いてあったら、教科書の著者の理解度を疑うべきです。

タグ: 統計

posted at 23:16:41

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 パラメータθを持つ統計モデルでのパラメータθの95%信頼区間を考えるときには、統計モデルのパラメータ値θ₀は定数とみなしますが、信頼区間の両端の値L,Uは確率変数扱いされます。

そして、パラメータ値θ₀の統計モデル内で、

(θ₀∈[L,U]となる確率) ≈ 95%

となるようにします。

タグ: 統計

posted at 23:21:40

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 ただし、L, Uは統計モデル内で生成されるデータの値Xだけから計算できるようになっている必要があります:

L=L(X), U=U(X).

現実世界から得たデータの数値xから計算された95%信頼区間[L(x), U(x)]の両端の値L(x), U(x)は定数になります。

タグ: 統計

posted at 23:28:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 ややこしいのは、統計モデル内で生成されている確率変数としてのデータの値Xと現実世界で得られる定数のすうちとしてのデータの値xを明瞭に区別することが必要なことです。

95%信頼区間の95%は統計モデル内で生成されている確率変数としてのデータの値Xから来る確率の値になっています。

タグ: 統計

posted at 23:28:50

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 現実世界で得たデータの数値xは、統計モデル内での仮想的なデータを意味する確率変数Xとは違うもの(xはXの実現値ともみなせない)なので、注意する必要があります。

タグ: 統計

posted at 23:30:45

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 以上で採用した [L(X), U(X)] および [L(x), U(x)] のスタイルの信頼区間の解説は、入門的教科書の区間推定の節によく載っているのですが、クリアに説明されていることはほぼ皆無で、クリアに説明してもわかりにくいと思います。

タグ: 統計

posted at 23:33:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 個人的な意見では、手がかりが得られにくい単なる区間 [L, U] として信頼区間について説明するのではなく、検定でのP値の言葉を使って、

パラメータθの95%信頼区間
=仮説θ=θ₀のP値が5%以上になる値θ₀全体の集合

と定義してしまった方が実践的に使い易いと思います。

タグ: 統計

posted at 23:36:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 別の言い方をすると、

パラメータθの95%信頼区間
=仮説θ=θ₀が有意水準5%で棄却されない値θ₀全体の集合

です。95%信頼区間を計算すると、仮説θ=θ₀が有意水準5%で棄却されないような値θ₀全体がどれだけあるかがわかります。

タグ: 統計

posted at 23:40:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 P値が点推定の代表的な方法である最尤法を使って構成されたものならば、点推定値のP値は最大値の1になり、P値から信頼区間も得られ、結果的に、

* P値を使った検定
* 信頼区間 (P値がα以上のパラメータ値の範囲)
* 点推定 (P値=1となるパラメータ値)

の有機的な関係が得られます。

タグ: 統計

posted at 23:44:57

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 実践的には、P値、点推定、区間推定の3点セットが同時に使われる傾向があると思うので、それに合わせて信頼区間についても説明する方が教育的であるように思えます。

信頼区間を単なる区間としてではなく、点推定やP値と関係付けた方がどう使えばよいかがわかり易いと思います。

タグ: 統計

posted at 23:47:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 基本的なことを理解していないがゆえに「95%信頼区間の95%は確率でなく割合」(←デマ)のようなことを言う信頼区間警察はとても迷惑な存在だと思います。

デマを広めずに、もっと有益な情報を広めた方がよいと思う。

タグ: 統計

posted at 23:52:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

22年10月30日

#統計 多分、P値、点推定、信頼区間の3点セットの使い方については以下のリンク先スレッドの解説が有益だと思います。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 23:57:15

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