黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2022年11月/Page 23

@AJI_invest_v ＞数式は計算のためだけでなく、文章として他者に伝える役割も持っています。

どういう事でしょうか？具体例を挙げてもらえますか？

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posted at 00:03:15

天むす名古屋 Temmus @temmusu_n

いや、6×5が減点、だって意味不明だよ。 twitter.com/RTAGpapatrader...

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posted at 00:05:24

@takusansu ちゃんと数えていないので、観点がある場合には知識とかが多かったと読み替えてください。

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posted at 00:08:59

かけ算の順序で理解しているかどうかがわかるというのは事実。

7人に5個ずつで何個か？

これを7×5とする子は、掛け算の順序はどっちでもいいと言うことを理解している。

出てきた順とわざわざ逆にして、5×3とする子は、「かけ算には順序がある」という噓出鱈目を信じてしまっている可能性がある。

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posted at 00:31:44

tantam @tantam84599187

@azu351_photo ちょっとだけ加工 pic.twitter.com/PmkHiko2oV

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posted at 00:32:22

この手の採点で、悉く〇をもらうとしたら要注意。答えは求めているのに時々バツになるなら安心である。

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posted at 00:32:39

かけ算順序指導の真の被害者は

正しい答案なのに模範解答とは異なるからと理不尽にバツにされる子

ではなく

教員の想定する答案を書いて〇になる子

である。

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posted at 00:33:28

sako @SSako86

これを「○○という理由で間違いだから、正当な採点」といって擁護するのがそれなりにいる。
「〇〇」なんてことは数学においては誤りだし、学習指導要領にも教科書にもそんなことは書いてない。
それぞれが勝手に「○○」であるという根拠のない思い込みを開陳しているだけ。 twitter.com/Bloom202004/st...

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posted at 02:58:14

Kiki @zn7ox

@tak53381102 >風邪症状をたった１日短縮させるために、（薬価未収載ですが）何万円もする薬を無料で配布するなんて

報道を見て、全く同じこと思っていました(´・ω・｀)

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posted at 03:29:30

@Kabukuncafe ＞常に、書き出しは、その「主語」からです。

はその先生がそう言っていたということですね。

端的に間違いです。そんなルールはありません。

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posted at 07:20:24

隣のクリスト @tonarino96310

@azu351_photo pic.twitter.com/q3Do6dxgiT

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posted at 07:45:48

Kan Kimura from Kobe @kankimura

何故全ての学問に特定の方法を適用しようと思うのだろうか。 twitter.com/kenmcalinn/sta...

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posted at 08:33:50

鴨南蛮@ @daikonbana

ゾコーバが承認されたが、医クラ達が否定的なのに気が付いた。私は喜んでいたが、ぬか喜びしてしまったか😞
医クラの皆さんは、外資系製薬会社推しというわけではないよね？念のため聞きたいけど。

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posted at 08:51:29

summer hyacinth @summer_hyacinth

ご連絡をおまちしています。
#拡散希望 pic.twitter.com/dCplep9KZu

タグ：拡散希望

posted at 08:55:02

星世宮✡️ @LocoHoshiyomiya

@daikonbana ワイの旦那も
否定的でした…
催奇形がどうしても
サリドマイドの悪夢の時を
思い出してしまう。

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posted at 09:16:28

鴨南蛮@ @daikonbana

@LocoHoshiyomiya そのようですね。妊娠出産の可能性がある女性には、使いにくいです。

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posted at 09:28:24

Norio Maeda⚧️ @nmaeda2

@daikonbana 単に効果があまり期待できなくて催奇形があったり、制限が多いからかと。5日投与して8日続く症状が7日で収まると主張しているが、グラフでは有意差を感じられない。既存のラゲブリオやパキロビッドでなく、これを選ぶ理由が考えづらい。

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posted at 09:39:34

鴨南蛮@ @daikonbana

@nmaeda2 ガッカリしましたよ。
他のも、頑張って開発してもらいたいですよね。

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posted at 09:40:34

Norio Maeda⚧️ @nmaeda2

@daikonbana 政府は買い上げるらしいから、塩野義は開発費を得られて経営上は穴が開かないし、それで良いのでは。会社の評判は落ちるが。

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posted at 09:42:29

Norio Maeda⚧️ @nmaeda2

@daikonbana @LocoHoshiyomiya 催奇性のあるクスリは世の中にはそれなりにあって、必要なら適齢期の女性を避けて使えば良いが、今回はそこまでして使うほどの効果がない。ちなみにサリドマイドは多発性骨髄腫を適応に再び認可されている。

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posted at 09:48:26

増田の准教授 @ProfMasuda

問題は、ン十年もJTCで最先端の現場を歩いてきました！みたいな人の実務にはもれなくハラスメントがついてくるというアレ。

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posted at 09:52:14

COVID-19 に対する薬物治療の考え方第 15 版 (2022年11月22日)
日本感染症学会
www.kansensho.or.jp/uploads/files/...

塩野義製薬のエンシトレルビル（ゾコーバ®︎）が追加になりました。

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posted at 10:05:24

・高熱、強い咳症状、強い咽頭痛などの臨床症状がある者に処方を検討すること
・重症度の高いCOVID-19患者（中等症Ⅱ以上）に対する有効性は確立していない
・重症化リスク因子のない軽症例では薬物治療は慎重に判断すべきということに留意して使用すること

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posted at 10:06:16

・重症化リスク因子のある軽症例に対して、重症化抑制効果を裏付けるデータは得られていない
・発症から遅くとも 72 時間以内に初回投与すること
・併用薬剤と相互作用を起こすことがあるため、服用中の全ての薬剤を確認すること

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posted at 10:07:53

・妊婦又は妊娠する可能性のある女性には投与しないこと

直前の月経終了日以降に性交渉していない確認し、妊娠の可能性が否定できない場合は、本剤を投与しないこと
妊娠検査による陰性確認が望ましい。妊娠初期は妊娠検査が偽陰性となる可能性があることを説明し、同意を得てから投与を開始すること

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posted at 10:10:40

@PKAnzug

やはりゾコーバは「使いづらい上に特に役に立たない」という印象。塩野義のMRさん、一体どういうアクロバットでこれオススメするの。

twitter.com/EARL_COVID19_t...

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posted at 10:21:18

国管轄となるため当面の間塩野義MRさんはプロモーションがかけられません。もしプロモーションかけてきたらコード違反で国に抗議しましょう twitter.com/PKAnzug/status...

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posted at 10:34:51

@PKAnzug

だそうです。よかった。プロモに行くのが嫌すぎて、背広のままで河原に体育座りして時間を潰す塩野義のMRさんを見ないで済む。

twitter.com/EARL_COVID19_t...

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posted at 10:39:38

ちなみに、治験データや処方上の注意等を医療機関側から尋ねてそれをプレゼンする（説明会含む）までは大丈夫です。宣伝行為までやるのは🙅‍♂️ twitter.com/EARL_COVID19_t...

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posted at 10:43:34

@PKAnzug

あ、これこっちにもブラ下げときますね。（最初からここに書けばよかった）

twitter.com/PKAnzug/status...

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posted at 10:57:26

永井 @HNagai1108

DataFrames.jlのDataFrame（TypedTables.jlのTableなども同様）で，条件に合うデータを取り出すのにfilterを使うよりインデックスに直接条件を入力する方が，たいていの場合で速くてアロケーションも少なくて済むのですが，これが逆転するようなケースはありますか？ pic.twitter.com/7Yoo3pPWhZ

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posted at 11:07:12

私は、破壊的カルト(スティーブン・ハッサンさん的意味)に法的に対抗できる仕組みを作った方が良いと思っており、リベラル(←集団ではなく考え方)寄りの発言をして来ていると思うので、林さんの言い方もまた、私のような人間に対する不当な攻撃になっていると思います。

批判は名指しで行うべき。 twitter.com/dokkano_kuma/s...

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posted at 11:25:15

一般に「集団 vs. 集団」という構図を強化する発言をすることは極めて有害。

かけ算順序問題についても、集団としての教師を丸ごと安易に批判して「教師 vs. ○○」的な構図を強化する行為は有害

現実に「かけ算順序にこだわる教え方には反対だ」と言う教師を知っている。

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posted at 11:25:15

そして、「集団 vs. 集団」的な見方を崩すためには、リベラル的な考え方に賛成している人が、「放射能カルト」への批判をきちんと行うことも効果的だと思いました。

集団でくくるなら、「あの馬鹿な連中」とか「あのクズのような奴ら」という言い方をすれば社会的な有害さは大幅に減る。 twitter.com/dokkano_kuma/s...

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posted at 11:29:40

#統計ベータ二項分布については私のツイログに沢山の情報があります→ twilog.org/genkuroki/sear...

ベータ二項分布については、

(1) 成功確率がベータ分布に従う二項分布
(2) ポリアの壺

の二通りの解釈があることと、

　連続時間極限で負の二項分布に収束すること

が大事だと思います。 twitter.com/ShunDeveloper/...

タグ：統計

posted at 12:15:10

#統計ベータ二項分布に関連している基本的な確率分布達をまとめて勉強したいなら、以下のリンク先ツイートの添付画像にある図式の成立を実際に計算して確認すればよいと思います。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 12:18:48

#統計例えば、ベータ二項分布を成功確率がベータ分布に従っている二項分布だと解釈することは、負の二項分布をイベント発生回数の期待値がガンマ分布に従っているポアソン分布だと解釈することの離散時間バージョンになっています。

こういうことの理解は確率分布の解釈でも役に立ちます。

タグ：統計

posted at 12:22:06

#統計

ポリアの壺は受験数学ネタにもよくなっているのですが、ベータ二項分布の周辺の数学を知らずに、単なる受験数学ネタとして消費させてしまうような教え方をしないように注意して欲しいと思います。

私のツイログでポリアの壺を検索→ twilog.org/genkuroki/sear...

タグ：統計

posted at 12:27:05

齊藤明紀 @a_saitoh

・二つの数を乗じたら答えが得られる問題である。
・その数は3と4である。
が、問題文から読み取れて、
3×4なり4×3を答える子供はどっちも正解。
「どちらがかけるかずだろう？」という疑問を持つ方が間違い。掛け算の意味を理解してない。

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posted at 12:35:53

全ツイート履歴をダウンロードする方法→ help.twitter.com/ja/managing-yo...

2022-11-18 → 添付画像①
2022-11-24 → 添付画像②③

ダウンロードを申請してから実際にダウンロードできるようになるまでには数日待つ必要があります。

私の場合には14GB弱のサイズになった。 pic.twitter.com/MSgnMXbCRJ

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posted at 12:41:01

#統計統計学入門的な話題については、私自身が私のツイログの検索のヘビーユーザーになっています。私のツイログの検索は結構便利です。

Welchのt検定→ twilog.org/genkuroki/sear...

Mann-Whitney→ twilog.org/genkuroki/sear...

Fisher検定→ twilog.org/genkuroki/sear...

タグ：統計

posted at 12:45:17

help.twitter.com/ja/managing-yo... に従って、全履歴のダウンロードを申請してから、通知欄に「ダウンロードの準備ができました」と表示されるまで数日待つ必要があり、待っているあいだにはちょっと不安になりました。

タグ：

posted at 12:52:19

全履歴をダウンロードした結果の中には各発言に添付した画像や動画も含まれており、それらの分量が巨大になっていました。 pic.twitter.com/EQhRnExd1D

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posted at 13:02:04

みゆき @miyuki_MathT

アホが採点したり、勉強と呼べることをほとんどやったことが無さそうな算数音痴は算数だけでも担当教科から外れて欲しいね

超算数教の信条の一切は無視でOK twitter.com/Bloom202004/st...

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posted at 13:38:43

全履歴のアーカイブをダウンロードして展開して、展開直下にある Your archive.html をクリックしてブラウザで表示して、ツイート→返信→日付で制限とした結果。実際にはGIFの動画が動いています。

「返信」で表示しないと自分へのリプライも表示されないので注意が必要。 pic.twitter.com/zrTw51lAJ1

タグ：

posted at 13:43:40

「ベータ二項分布」を検索した結果を表示させている。

これは結構便利かも。 pic.twitter.com/dy2d3PRhfe

タグ：

posted at 13:46:53

俊足 / Shunsock @shunsock

@genkuroki ありがとうございます！読ませていただきます！

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posted at 14:04:06

#統計豊田『瀕死本』でのphcは実質的にP値になっている場合があり、そのことをコンピュータで確認すれば豊田さんのひどさをクリアに理解できます。

私による確認例
↓
nbviewer.org/gist/genkuroki...
豊田『瀕死本』の5.4節について
図5.2,5.3のphcは実質的にP値

twitter.com/shigepong/stat... pic.twitter.com/f4OW9igTv8

タグ：統計

posted at 14:28:49

#統計通常の統計学の教科書的にシンプルなモデルで検出力を十分に高めるように標本サイズを大きくした場合には、平坦事前分布またはそれに近い事前分布を使ったベイズ統計の結果と非ベイズ統計の結果は数値的に互いに相手をよく近似するようになり、実践的にはほぼ同じもの扱いすることが妥当になる。

タグ：統計

posted at 14:36:27

#統計豊田『瀕死本』でのphcは実質的にP値そのものになってしまっており、結果的に豊田『瀕死本』は「P値を使うのを止めて、phcという名前に付け直してP値を使うべきだ」と主張していることになります。

こういう極めて滑稽な話になってしまっている。

タグ：統計

posted at 14:36:27

#統計 P値は多くの場合に(常にそうであるわけではない点に注意)、パラメータθを持つモデルにおける仮説θ=a(aは具体的な数値)とデータの数値の相性の良さになっています。

仮説θ=aの数値aを動かせることを忘れると、仮説θ=0や仮説θ=1のP値しか考えないというおかしなことになる。

タグ：統計

posted at 14:39:45

#統計仮説θ=aのaにP値を対応させるP値函数を考えると、ベイズ統計におけるパラメータθの事後分布と比較できる情報が得られます。

最尤法が有効な場合には、漸近的に、P値函数と事後分布は同じ情報を持っていることを数学的に示せます。(超大雑把な説明なことに注意！)

タグ：統計

posted at 14:41:53

#統計そういう場合に「ベイズ vs 非ベイズ」という対立図式を立てても無意味。豊田さんがここ数年のあいだやっていることはまさにそれで、個人的な意見ではベイズ統計の日本語による解説者として最悪の行為をしていると思います。

タグ：統計

posted at 14:45:05

#統計「ベイズも非ベイズもどちらも有用な道具だよね」という穏健な立場を捨てて、非論理的で過激なスタイルでおかしなことを述べるのはやめた方がよいと思う。

タグ：統計

posted at 14:45:05

#統計こういう話題と、natureに掲載された「800人以上の科学者達が統計的有意性に反対した」という有名な記事などとの関係については以下のリンク先スレッドを参照。

その記事の共著者3名のうちの2名がP値函数の使い方の解説を書いていることに注目！

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 14:47:27

#統計「800人以上の科学者達が統計的有意性に反対した」という有名な記事そのものを見ても、その記事を書いた人達が書いた別の論文を見ても、P値の利用に反対するどころか、P値函数の使い方に関する最良の解説を書いていたりするわけです。

そういう大きな流れから豊田さんは隔絶されています。

タグ：統計

posted at 14:49:04

#統計「統計的有意性」と「P値」の使用を同じだと誤解している人達は最近の論文

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

のタイトルに "not only on point estimates and null p-values" とあることに注目するとよいと思います。続く

タグ：統計

posted at 14:59:45

#統計一般に、統計学的には点推定の結果だけを報告してはダメで、必ずその誤差の大きさの見積もりも報告しなければいけないことになっています。

だから、"not only on point estimates" の部分は常識の範囲内だと思います。続く

タグ：統計

posted at 14:59:45

#統計 "not only on ～ null P-values"におけるnull P値は「違いがない」や「効果なし」を意味する特殊な帰無仮説単独のP値のことです。

「違いはaである」(aは数値)のような仮説各々のP値をすべて考慮することと、null P値だけしか考慮しないことの違いは大きい。続く

タグ：統計

posted at 14:59:46

#統計続き。null P値しか考えないことと、仮説θ=a達のP値をすべて考えることの違いが結構重要なことに気付けば、null P値しか使わない「統計的有意性」に反対してかつ「P値」の使用を積極的に進めることの整合性を理解できます。

タグ：統計

posted at 14:59:46

#統計そして、仮説θ=aの数値aにP値を対応させるP値函数とベイズ統計における事後分布の漸近的な関係を理解していれば、ベイズ統計が漸近的に通常のP値を使う方法の漸近的な上位互換(ただし計算量的にトレードオフがある)だと理解できます。

これはベイズ統計好きの人にとってうれしいボーナス。

タグ：統計

posted at 14:59:47

#統計そして、通常のP値を使う統計学の手法を実践的に役立てて来た人達にとって、ベイズ統計を「異なる思想哲学主義に基く、全く別の統計学」だと誤解することなく、普段使っている統計学的手法の延長として正常に理解する道も開けます。

こういう道を潰そうとする行為が横行している。

タグ：統計

posted at 15:02:26

#統計「心理学や生物学など p値が 0.05 を下回るか否かで論文の採否が決まりがちな分野において、p値よりもPHCを示す方向に改革すべし」という豊田さんの主張中のphcは実質p値なので、その豊田さんの主張は滑稽な主張扱いが妥当です。

twitter.com/shigepong/stat...

タグ：統計

posted at 15:05:27

#統計結構、統計学入門レベルの話(例えば二項分布モデルでの各種のP値の定義とその基本性質)について全然理解できていない状態で、豊田『瀕死本』を読むと、phcがもろにP値と一致している場合が扱われていることに気付かずに騙されてしまいます。

結構基本を理解できていない人は多い。

タグ：統計

posted at 15:07:40

#統計二項分布モデルの統計学の基本の1つにClopper-Pearsonの信頼区間をベータ分布を使って計算できるという話があります。そのベータ分布はimproper事前分布の事後分布とみなされるので、ベイズ統計と非ベイズ統計の関係を扱っていることになります。

まずは信頼区間について勉強することが大事。

タグ：統計

posted at 15:10:05

#統計通常の信頼区間について理解せずに、「ベイズ vs. 頻度論」の悪しき図式を描いて大恥をかいているように見えるケースにJaynes 1976があります。

へたに対立図式を描くと大恥をかくことがあるので、「ベイズも非ベイズも有用な道具だよね」で通した方が無難(笑)

twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:13:26

#統計豊田さんは特に疫学方面の人達が発展させて来たP値函数の使い方などについて全く無知な様子が見られます。

「800人以上の科学者が統計的有意性に反対した」というnarureの有名な記事の共著者のうちの2人が書いた journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... を読んだ方がよいです。

twitter.com/shigepong/stat...

タグ：統計

posted at 15:16:30

#統計「違いはない」の型の特殊な帰無仮説のP値が5%を切ったかどうかで勝負を決しようとする行為が科学的にバカげていることは当たり前の話で、まともな人であればみんな否定しています。否定できない人は非科学的であると断じて問題ない。

それとP値の使用に反対することは全然別の話になります。

タグ：統計

posted at 15:18:46

#統計「違いはない」の型の特殊な帰無仮説のP値が5%を切ったかどうかで勝負を決しようとする行為がまともだとみなされていた分野が仮に存在するとすれば、その分野を構成している人達の知的レベルに問題があることになります。

知的レベルが低い人達の問題をP値の問題にしてしまうのは非常にまずい。

タグ：統計

posted at 15:20:40

ゆっくり浩正 @hiro2000_1969

@azu351_photo 昔のアニメのような感じにしました。
ＦＦ外から失礼しました pic.twitter.com/T1xijPbzIX

タグ：

posted at 15:23:46

齊藤明紀 @a_saitoh

「問題文はわからないけど掛け算の単元のプリントだから掛け算である」と判断してることもは指導が必要だとしても。「前回問題文に出る順に数値を書いて×になったから今回は逆に書く」という知恵がないとみなせるのか？

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posted at 15:27:12

#統計 Clopper-Pearsonの信頼区間がimproper事前分布に対応する事後分布として現れるベータ分布を使って計算できることについては私のツイログ検索を参照
↓
twilog.org/genkuroki/sear...

解説
↓
nbviewer.org/github/genkuro...

ツイログ検索で見つけた
↓
twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 15:34:36

#統計お勧めの論文 journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... に登場するP値函数については、二項分布モデルの場合の定義とグラフが(既出の) nbviewer.org/github/genkuro... にあります。易しい内容なので、これを読んでおけば、論文の内容もすぐに理解できると思います。論文も分かり易く平易に書かれています。

タグ：統計

posted at 15:38:08

#統計豊田さんの本で扱っているようなシンプルなモデルでは漸近的に違いがなくなることを証明可能。

標本サイズが小さい場合には、信頼区間が広くなり過ぎてダメな場合が多く、ベイズでは事前分布を狭くすれば信用区間も狭くできるが、豊田さんはそういう話はしていない。

twitter.com/shigepong/stat...

タグ：統計

posted at 16:05:14

#統計シンプルなモデル＋おとなしめの事前分布という豊田さんも採用している設定で、ベイズと非ベイズの結果が数値的によく一致することは昔からよく知られていることです。

わざわざそういう場合を選んで豊田さんはP値の使用を否定しているわけ。

twitter.com/shigepong/stat...

タグ：統計

posted at 16:07:31

#統計数学の利用時に注意しなければいけないことは、定義が違っていても、数値的にぴったりまたは近似的(漸近的)に一致することを証明できてしまう場合が珍しくないこと。

定義が違うことにこだわり過ぎると容易にはまる。

タグ：統計

posted at 16:11:06

#統計豊田さんが好んで説明用に使っている二項分布モデルの場合には、ベイズと非ベイズをフェアに比較すると、相当に小さなnでそれらの結果は数値的によく一致します。

タグ：統計

posted at 16:16:50

#統計両側検定の文脈ではP値としてWilson's score版を採用すると、平坦事前分布のベイズ版とWilson's score版P値を使った結果はよく一致し、異なるP値の定義どうしよりもベイズ版とWilson's score版の方が近くなります。

異なるP値の定義達を認める立場なら、ベイズ版も仲間に入れざるを得ない。

タグ：統計

posted at 16:16:50

#統計統計学入門の教科書にあるようなシンプルなモデルですむ場合には、ベイズ版と非ベイズ版の違いを強調することはミスリーディングです。

一方、モデルが複雑になった場合にはそもそも非ベイズ版の使用自体が難しくなります。その場合にはベイズ法がお勧めということになります。

タグ：統計

posted at 16:19:31

#統計豊田さんような統計学入門レベルで登場するシンプルなモデルを使った統計分析についてベイズと非ベイズの違いを強調する行為はミスリーディングです。

タグ：統計

posted at 16:20:57

#統計あと、モデルのパラメータ数が非常に大きい場合(無限個の場合も含む)の場合には、事前分布でパラメータの動く範囲を制限する手法は非常に有効。

ガウス過程回帰はパラメータ空間が無限次元の場合で、その場合にはベイズ的な方法が当然有効で実際にそうなっているわけです。

タグ：統計

posted at 16:23:28

#統計豊田『瀕死本』は、複雑なモデルやパラメータ数が多いモデルでのベイズ法の有用性の話もしておらず、もっぱら、統計学入門の教科書にあるようなシンプルなモデルの場合にもベイズと非ベイズが本質的に違うというようなおかしな話をしています。

タグ：統計

posted at 16:25:07

#統計現代的なP値の解釈は journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... でも紹介されているように、「データの数値と統計モデル＋パラメータ値の相性の良さ(compatibility)の指標の1つ」です。

重要なポイントはその解釈によって、P値だけから自信過剰な結論を出すことを防ぐことです。続く

タグ：統計

posted at 16:36:02

#統計少し考えれば、ベイズ統計の事後分布を使って得た結論についても自信過剰を防いだ方が良いこともわかるはずです。

例えば事後分布におけるθ≥cの確率は「データの数値と統計モデル＋事前分布と仮説θ≥cの相性の良さの指標」とみなし、自信過剰な解釈を防ぐのがよいと思います。

タグ：統計

posted at 16:36:02

#統計例えば、仮説Cがもっともらしいという結論を得たいときに、AとBとCの相性がよいと分かったとします。

そのとき、AとBが妥当ならば、妥当なAとBの組み合わせと相性の良い仮説Cの妥当性も高まったという結論が得られます。

しかし、AやBを疑うことを常に経由する必要が出て来る！！！(これ重要)

タグ：統計

posted at 16:36:03

#統計一方、自信過剰な結論を防ぐという統計学の誤用を防ぐために最も重要な観点から見ると、AとBとCの相性がよさの指標でしかない値を「仮説Cが正しい確率」と呼んで広めようとする行為は極めて有害だと思われます。

タグ：統計

posted at 16:36:03

#統計以上のようなことを考え始めるための最初のステップとして、繰り返し進めている最近の論文(易しく書かれている) journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... は非常に有用だと思います。

タグ：統計

posted at 16:36:04

#統計多くの場合に、データの数値には予想外のバイアスが含まれている危険性を排除できないし、統計モデル(ベイズの場合には事前分布を含む)の妥当性も保証しようがない。

そして、データとモデルの両方の妥当性を疑うことは統計学の応用で最も重要なステップになり、そのことへの配慮が重要。

タグ：統計

posted at 16:41:34

#統計この件では具体的な数学的議論や計算例の提示抜きで言葉だけで何を言っても時間の無駄だと思います。くだらない「思想哲学主義」の話になりやすい。

私がソースコード全公開でやっているレベルの数値例を1つ以上示してから私の発言に返答を送って頂きたいと思います。

twitter.com/shigepong/stat...

タグ：統計

posted at 16:45:32

#統計私のツイログを検索してみればわかるように、どういう場合にベイズと非ベイズに違いが出るかについても、私も結構色々知っています。

最尤法が破綻する場合についても具体的な例を示していたりします。

そういう知識を前提に「豊田さんはダメだ」と言っているわけです。

タグ：統計

posted at 16:47:37

Hiroyasu Kamo @kamo_hiroyasu

世の中が線形代数を理解している人と二次方程式も知らない人に分断されて中間がいなかったら、数学の持続可能性が失われるだけです。ばかばかしい。
世の中がサッカー選手とサッカーのルールをまったく知らない人に分断されて中間がいなかったら、サッカー中継が商売として成立しないでしょうに。

タグ：

posted at 17:08:08

@attack_spirit それでなぜ4×3になるのかは、同説明しますか？

タグ：

posted at 17:24:03

#統計仮説θ≥cのP値が小さくなっただけで、対立仮説θ<cがもっともらしいと判断するのは、P値の典型的な誤用です。

P値の計算で使ったデータAやモデルBの現実における妥当性は多くの場合に疑う価値がある。続く

タグ：統計

posted at 17:43:36

#統計同じように、事後分布で測った仮説θ≥cが成立する確率が大きくなっただけで、仮説θ≥cがもっともらしいと判断するのは、ベイズ統計における事後分布の典型的な誤用になります。

事後分布の計算に使ったデータAやモデルB(事前分布を含む)の妥当性は多くの場合に疑う価値がある。続く

タグ：統計

posted at 17:43:37

#統計事後分布で測った確率は、数学的なフィクションであるモデル内での、バイアスを含んでいるかもしれないデータの数値による条件付けで得られるモデル内条件付き確率に過ぎません。続く

タグ：統計

posted at 17:43:38

#統計ベイズ統計の事後分布は

パラメータ付き確率分布とパラメータの事前分布の組で定義されるモデルとパラメータ値

の

相性の良さ

を

データの数値から定まる条件付き確率密度

で測っていると解釈できます。

この解釈は穏健であり、自信過剰な解釈と相性が悪いです。

タグ：統計

posted at 17:43:39

知念実希人　物語り @MIKITO_777

#統計自信過剰な解釈は

❌事後分布で測った仮説Cが成立する確率が大きければ、現実において仮説Cが正しい確率が高くなった

と単純に考えることです。これは非常にまずい。

ベイズ統計の事後分布と現実の関係はそういう単純なものではありません。
↑
これ、非常に重要！

タグ：統計

posted at 17:43:40

科学が何も分かってないんだな…

その時点で最新の知識を情報提供していき、常に知識をアップデートして、その時の最善の方法を模索するのが科学ですよ。

3年前は『マスクが感染対策になるかは不明』が正しかったけど、
その後のデータで『マスクには極めて感染予防効果が高い』となったんですよ。 twitter.com/my_fc1/status/...

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posted at 17:44:17

#統計実際、

❌ベイズ版の95%信用区間であれば真の値を95%の確率で含むと考えてよい

のような自信過剰になるための解説をしている困った人達は、ベイズ統計の解説者の中では多数派になっていると思います。

そういう解説を理解できなかった人は論理的に正しいと思います。

タグ：統計

posted at 17:47:12

#統計問題にするべきなのは、知的に低レベルでは無さそうに見える人達であっても、

❌ベイズ版の95%信用区間であれば真の値を95%の確率で含むと考えてよい

のようなミスリーディングなことを堂々と言っている場合が珍しくないこと。

おそらく、不幸な歴史に答えがあるのだと思う。

タグ：統計

posted at 17:50:43

残り42件のツイートを見る

#統計おそらく、これはベイズ統計に関する解説に留まらない問題です。

例えば、統計学入門の教科書で、よく「正規母集団の仮定」を当然であるかのように書いてあることとも関係がある。

データとモデルを疑うことを平気で省略して良いかのような入門的解説が実に多い。

タグ：統計

posted at 17:53:48

ハガネの連勤術師 @hgn_no_otaku

#統計「小さな世界」を当然の前提にしているかのような伝統的な解説法が、統計学教育における複数の問題を引き起こしているのではないか？

データ+モデルの組み合わせの妥当性を疑うことを忘れさせないようにしないとまずいのではないか？ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:58:32

また出てきた、「躾のためなら体罰も可」教員

教員やめてくれて正解 twitter.com/aji_invest_v/s...

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posted at 18:11:02

非公開

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posted at xx:xx:xx

#統計訂正：文字数制限に負けた。正しくは

ベイズ統計の事後分布は

データの数値と
パラメータ付き確率分布と事前分布の組で定義されるモデルと
パラメータ値

の3つ組の

相性の良さ

を

データの数値から定まる条件付き確率密度

で測っていると解釈できる。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 18:18:25

非公開

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posted at xx:xx:xx

#統計事後分布の密度函数のパラメータ値θ=aにおける値は、

データの数値

と

パラメータ付き確率分布と事前分布の組で定まるモデル

と

パラメータ値θ=a

の3つ組からモデル内条件付き確率密度として決まります。その値はこの3つ組の相性の良さの指標の1つになっている。

タグ：統計

posted at 18:23:57

#統計 P値や事後分布だけを見ても、仮説の妥当性に関する情報は得られず、単に妥当かどうかよく分からないものどうしの相性の良さ(compatibility, 両立性)しかわからない。

仮説の妥当性については、P値や事後分布以外を使う議論が必ず必要になります。これは当たり前の話だと思います。

タグ：統計

posted at 18:23:58

#統計そういう当たり前の話を強調せざるを得なくなっている理由は、当たり前の話を当たり前だと思えなくするような解説が溢れているから。

タグ：統計

posted at 18:25:44

#統計両側検定での仮説θ=aのP値は

データの数値

と

統計モデルと近似計算法

と

仮説θ=aを定める値a

から決まり、この3つ組の相性の良さ(compatibility)の指標の1つになります。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 18:33:57

TN @tomoak1n

@stocksosesanb @shimin24034108 @aa38052 @genkuroki @sekkai それが、「世界標準」の手法・基準なら、global phase 3もそれでやるじゃろ。日本の当局が不適切な目標設定を認めて、偶然達成して見えるだけじゃないの？

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posted at 19:02:47

でえもん @GreatDemon1701

このツイートのおかげで、私の「#超算数被害者・加害者リスト」追加登録者が急増中です。
加害者とは、明らかに教育活動をしている方です。社会にかなりのダメージを与えています。
被害者とは、まあ被害者ですが、加害者側に回る可能性を秘めた言動をする方もいます。 twitter.com/Bloom202004/st...

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posted at 19:34:51

チワワ @fuku_chihuahua

うちの介護施設ではゾコーバの緊急承認ニュースを見て、3割の入所者が5回目のワクチン接種をキャンセルしましたよ。

あなた方はいつも説明責任を果たさない。

どうしてくれるの？？ twitter.com/isashinichi/st...

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posted at 19:38:44

#統計 P値ではなく、尤度(=尤度函数の値)についても同様です。

これによって、データとモデル(+近似計算法)とパラメータ値の3つ組の相性の良さ(compatibility)の互いに異なる指標として、

P値

と

尤度

と

事後分布の密度函数の値

の3つが得られることがわかります。続く

タグ：統計

posted at 19:39:32

#統計 compatibilityの3種の指標の間の関係は、対数尤度函数に大数の法則と中心極限定理が十分に効いていると仮定すれば得られます。

その条件は概ね最尤法が有効に使える状況になっているという条件と同じことになります。

統計学入門の教科書にある状況では概ね成立していると考えてよいです。

タグ：統計

posted at 19:39:34

#統計ただし、事前分布として極端に偏ったものを与えた状況でないという仮定は必要です。

ただし、極端に偏った事前分布が妥当だという十分に証拠がある場合は、非ベイズ的方法を使う場合にもそのことを考慮する必要があります。

こういう場合はこのスレッドの文脈では考慮外として良いでしょう。

タグ：統計

posted at 19:39:35

#統計以上の状況では(以下のリンク先の状況では)、P値、尤度、事後分布を使う互いに異なる方法のあいだで近似的に翻訳法を数学的に作ることができ、3つの方法の間に本質的な違いがないことになります。

豊田さんがP値ではなく事後分布を使うべきだと言っているのはそういう場合になっています。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 19:43:23

#統計豊田『瀕死本』が提案していることは、P値の側に翻訳すると「ゴールをより厳しくすること」に過ぎません。

例えば、θ > 0.5 という条件を θ > 0.7 により厳しくすることは、事後分布を使わずに、P値を使っても同じようにできます。そして、数学的な理由で数値的にもほぼ同じ結果が得られる。

タグ：統計

posted at 19:47:28

#統計有意差検定しかP値の利用法を知らない人は、ゴールをより厳しめにする方法として有意水準を下げることしか思いつかないかもしれませんが、実際には仮説θ>0.5を仮説θ>0.7に強めるというようなこともできます。

まあ、これ、初歩中の初歩の話題に過ぎないのですが。

タグ：統計

posted at 19:50:34

#統計あと仮説θ=aの両側検定のP値に数学的に対応する事後分布での確率は

❌事後分布でθ=aが成立する確率(常に0になる)

ではないという予備知識も必要です。この辺も数学を知らないせいで、誤解してしまっている場合もあると思います。

きちんと漸近論に基いて翻訳の辞書を作る必要があります。

タグ：統計

posted at 19:54:02

Akinori Ito @akinori_ito

ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer

拡張子をzipにして展開すれば写真データがjpegで取り出せる twitter.com/satodainu/stat...

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posted at 19:58:45

PythonとJulia反復横跳びしてるけれど、そこにスキルとしてRustないしはTypeScript入れたいなぁ

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posted at 20:00:34

#統計実際には、仮説θ=aの両側検定の対立仮説についても多くの人が誤解していると思います。

帰無仮説θ=a

の両側検定について、よく

対立仮説θ≠a

と略記して書くのですが、これを

❌θはaに等しくないという単独の仮説

だと解釈すると誤りになります。続く

タグ：統計

posted at 20:05:18

#統計続き。正しくは

⭕️a以外の値bに関する仮説θ=b全体の集合

が両側検定の対立仮説の正しい解釈です。無数の仮説の集合になる。このように解釈できないと、仮説検定に関する数学的理論を理解できなくなります。

この辺は「教科書を読め」という話になる。

タグ：統計

posted at 20:05:19

#統計仮説θ=a両側検定のP値の事後分布での数学的対応物には漸近的に同値なものが複数あるのですが、1つの取り方は、

⭕️事後分布で測ったθ≥aの確率とθ≤aの確率の小さい方の2倍

です。これは両側検定のP値が片側確率の2倍で定義可能なことの類似になっています。

タグ：統計

posted at 20:05:21

#統計以上で述べたような予備知識は、P値を使った統計分析法とそれに対応するベイズ統計の方法を比較するときの基礎になります。

個人的には、議論をするならば、こういうことを当然の前提にした上で議論をしたいです。

タグ：統計

posted at 20:07:26

#統計ベイズ統計では、事後分布だけではなく、ベイズファクターもよく使います。シンプルなモデルであれば、漸近論+ちょっとした計算によって、

最尤法に基く仮説θ=aのP値

と

θ=aに台を持つ事前分布を使った場合とのベイズファクター

の間の翻訳も作れます。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 20:14:34

大' @satodainu

@akinori_ito おおーっ！　「ファイル名.zip フォルダ＞ppt＞media」の中にjpegその他が展開されました。こんな構造になってるんですねぇ。気にしたことなかった。
しかしさすがに Exif は落ちてしまうようで。せめて撮影日時は欲しいので、やっぱり生データ下さい。

タグ：

posted at 20:14:40

#統計ベイズと非ベイズの翻訳の辞書を作るための数学的な基礎は、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の第3章で学べます。

同書第4章を見れば、ベイズ統計の方法がどのような場合に優れているかを知ることができます。

しかし、豊田さん的な怪しい話には決してなりません。

タグ：統計

posted at 20:17:46

#統計私のツイログを検索すれば、ベイズと非ベイズの辞書の #Julia言語による実装と数学的解説を見ることができます。

実装のソースコードまで全部見せてくれている場合は稀だと思います。

例えば、平坦事前分布を検索した結果は
↓
twilog.org/genkuroki/sear...

タグ： Julia言語統計

posted at 20:22:00

#統計続き。それらは、渡辺澄夫『ベイズ統計の理論と方法』の第3章に書いてある漸近論をコンピュータで確認しているだけに過ぎないのですが、n→∞とすることによる近似が有限のnでどこまで有効かは一般論からはわからないので、コンピュータによる確認にも大いに価値があると私は思っています。

タグ：統計

posted at 20:27:29

#統計あと言うまでもないことですが、平坦事前分布以外の場合も色々計算してあります。

タグ：統計

posted at 20:28:24

F. Takagi @cactus_f

@satodainu Wordもzipなのでいろいろ取りだせますね。参考文献リストを取り出して参照元がウェブページだったらキャプチャ取るスクリプトとか書いたことある。

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posted at 20:31:04

Sukuna @SukunaBikona7

既に忘却の彼方にありそうな愛知県・知多半島のエキノコックス、令和3年度以降今年10月まで野犬などの虫卵検査/PCR検査はすべて陰性で来ている様子。
www.pref.aichi.jp/eiseiken/5f/Ec... twitter.com/SukunaBikona7/... pic.twitter.com/uotp8BL3hS

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posted at 21:16:43

ganeth @ganeth_t

岩田健太郎 K Iwata, MD, M @georgebest1969

統計学的有意差と臨床効果は別物だし、コストベネフィットに見合わないし。 twitter.com/isashinichi/st...

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posted at 21:35:28

オミクロンと抗ウイルス薬は突然変異の意味が異なるので詭弁。パキロビッドは明確に重症化予防に寄与するし逆に軽症患者ノーリスクではアウトカムをもたらさない。タミフルはハイリスクでは重症化予防効果も示されてる。いろいろ勉強不足。入れ知恵した官僚の問題だと思うけど。 twitter.com/isashinichi/st...

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posted at 21:47:18