黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2023年01月/Page 24

@YutaTasaki #Julia言語最重要ポイントの解説を忘れてた。

@. C1 = A * getindex((A,), 略)

の(A,)は、ブロードキャストがそのAに直接適用されることを防ぐためです。

例えば

using Plots
ecdf(A, x) = count(≤(x), A)/length(A)
A=randn(100)
xs = range(-5, 5, 1000)
ys = ecdf.((A,), xs)
plot(xs, ys)

タグ： Julia言語

posted at 00:10:47

@sekibunnteisuu @Tiger23031169 @yamazaksv2 @ssmnmkmn 教科書の指導書の内容を見せて頂きありがとうございます。

以下のリンク先で引用されている教科書のページ(及びその前後)の「朱註」にはどのような指示が書いてあるのかな、と思いました。 #超算数 twitter.com/tiger23031169/...

タグ：超算数

posted at 00:38:08

闇のapj @apj

東野篤子　Atsuko Higashin @AtsukoHigashino

うっかり暴力沙汰、って言えるとしたら、宴会やってて酔っ払って素手で殴り合いして酔いが醒めたら記憶に無い、とかであって、計画的に武器弾薬爆発物を用意してテロかますのはうっかりじゃないだろｗ twitter.com/okisayaka/stat...

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posted at 01:15:12

ちょっと安心材料（後で消します）。

宮台先生の事件の際、人ごとではないと思い、攻撃的なアカウントの情報を添えて地元の警察に相談していました。
最近攻撃が一層酷くなってきたな…と思っていた矢先に、今度は警察側（別部署？）からわざわざ、対応を相談しておきましょうか、というご連絡が。

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posted at 02:15:48

@temmusu_n 「同じ程度の致死率になった」という説の根拠はなんですか？

以下のリンク先では紹介した中澤さんのスライドを見ると、インフルエンザ側の致死率と新型コロナ側の致死率をフェアに比較しようとせずに、雑な要注意な見積もりの数値が伝言ゲーム的に流布している様子がわかります。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 05:26:36

@temmusu_n あと同じ致死率の毒のリスクを同じとみなすことはリスク対策の文脈ではまったくのナンセンスです。

致死率が同じなら、より沢山の人が飲むことになる毒の側をより警戒しなければいけない。

新型コロナの感染力は極めて高いので極めて要注意。

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posted at 05:30:37

@temmusu_n 要するに、そもそも致死率でリスクを比較すること自体がまったくのナンセンスである上に、その致死率の比較の仕方も酷いという、救いようがないほど低レベルな議論の仕方で国策を決めていて、それを後押しする御用一般人達が溢れているわけです。

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posted at 05:34:32

#統計あと

* モデルを変えるべきときには変える。
* 変えた後のモデルに関する結果を元のモデルに関する結果から出せる場合がある。

という普遍的に通用する考え方よりも、技術的に扱い易い場合に過ぎないDAGを強調する説明の仕方は、パールさん自身にとって不利な誤解の原因になるとも思いました。

タグ：統計

posted at 06:46:41

数学的理解力が十分にあれば「読者のために技術的に易しいDAGの場合に限った話をしているんだな」とすぐにわかるでしょうが、そうでない人達だと、「DAGとPOを比較する」というような低レベルな考え方をする可能性が出て来ます。

stats.stackexchange.com/questions/5633... でその実例が批判されていました。

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posted at 06:50:48

Dr. KID @Dr_KID_

節分の時期が近づいていますね。

小さなお子さん（特に５歳以下）にとって、豆は以下の理由で危険です：
・豆を誤嚥することがある
・鼻の穴や耳の穴に入れてしまうことがある

豆まきは、小袋のままで投げたり、新聞紙を丸めて投げたり、安全第一で行いましょう。

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posted at 07:01:43

KGN @KGN_works

高血圧の治療と似た構造ではあるんですよね。
マスクと手洗いによる感染予防も、降圧剤による高血圧治療も、得られる結果は「何も起こらない」なので、思慮深さに欠ける人は効果があったと受け取らない。

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posted at 07:56:27

KGN @KGN_works

マスクに文句つけたいなら、先ずは下着の色まで強制してるのに文句を付けてから、と言うのはたしかに順当。＞RT

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posted at 08:11:22

@genkuroki 最初に言っておきますが、私は、政府が新型コロナの致死率がインフルエンザと同程度という根拠に基づいて、感染対策緩和に方向転換しようとすることに反対です。最初のツイでいうべきだったのでしょうが、COVIDは感染力が強いので、致死率が同程度なら、死亡リスクはコロナがインフルを圧倒するはず。

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posted at 12:04:47

@genkuroki 致死率の私の情報源は冒頭ツイートの10分程度前に放送終了したNHKの番組で尾身茂医師、藤谷茂樹医師、大竹文雄経済学者が出演したクローズアップ現代です。画像は公式のツイより。遡及情報は第111回新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード(2022年12月21日)www.mhlw.go.jp/stf/seisakunit...の資料4。 pic.twitter.com/ZCe7PYVvwC

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posted at 12:07:10

@genkuroki 第一次情報源は画像2にもある通り、第90回アドバイザリーボードに事務局が提出した資料www.mhlw.go.jp/content/109000...。クロ現公式ツイートは【新型コロナウイルスと季節性インフルエンザでは、データが異なる方法で収集されているため直接比較は留意が必要】と注していますが、番組は留意なく議論が進行！ pic.twitter.com/YWWgOj9jQs

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posted at 12:13:03

@genkuroki 私は留意を無視して、迂闊にも番組進行に乗せらてしまっていました。中澤港さんはサーベイランスに基づく感染者推計と人口動態統計を利用して、インフルエンザについて【大雑把に計算すると致命リスクは0.02-0.03%】minato.sip21c.org/infodemic-flu-...と。以下の直接比較にも留意が必要でしょうが…

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posted at 12:18:09

ええな猫 @WATERMAN1996

新型コロナは免疫の機能を低下させるとか免疫細胞を減少されるという話が陰謀論者にかかると新型コロナに感染するとHIVになるって話に変わるんだよね。こういうことからも彼らってそういう粗さでしか物事を理解できないんだなって。

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posted at 12:20:07

@genkuroki この数字は交通事故死者数(→死亡率)に極めて近いです。警察庁によると、昨年、交通事故で2610人が死亡しましたwww.npa.go.jp/news/release/2...。一方、昨日国内で307人がコロナのため死亡しました。これは、10日間でインフルまたは交通事故の年間死者数を上回るレートです。 pic.twitter.com/p7zEQtokSC

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posted at 12:27:22

@genkuroki 交通事故死のように自動車の総数の従属変数と大雑把に近似できそうな現象についても、その防止に多大な公金が投じられ、さまざまな社会制度が運用されていることを参照すれば、コロナについて政府が計画中の脱関与は、あまりにも軽率で急激だと思います。

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posted at 12:34:31

#統計添付画像は minato.sip21c.org/infodemic-flu-... より。

すでに統計分析の報告の仕方として慣習化されている

❌数表＋注

というスタイル自体が問題のあるやり方とみなされるのではないかと思いました。

ヒトは、数表の方を主に見て、小さな字が密集している注達を軽視する傾向があると思う。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/6VMM638vyg

タグ：統計

posted at 13:09:37

#統計政策に関わる事柄について数表に結果をまとめて報告する場合には、数表の下に記された注達が無視されても致命的にならないように注意が必要だと思いました。

点推定値には誤差の情報(信頼区間やバイアスの方向と大きさ)も必ず添付することが原則。

それを破ることは社会的に有害。

タグ：統計

posted at 13:28:15

#統計

例えば、数表中に

　致死率0.55%

と単に書いてある場合と、数表中に

　致死率0.55% (3～5倍大きく見積もっている疑いがある)

と書いてある場合では印象に大きな違いが出る。信頼区間も数表中に書いておくべき。

タグ：統計

posted at 13:31:31

#統計数表の下や横に小さな文字で「注」を書いておいても、伝言ゲーム過程で無視されてしまいがち。

数表中の数値のすぐ側にバイアスが大きそうなことが分かる注意が書いてあれば無視し難くなります。

想定されるバイアスだけではなく、確率的な誤差の大きさの見積もり(区間推定など)も必須。

タグ：統計

posted at 16:33:15

APPLE VINEGAR -Music @apple_award

アジカン後藤がホストのpodcast AVMT VOL.47公開!

今回は矢島さん@yukako210 からの提案で
昨年TVで放送されたアニメ「ぼっち・ざ・ろっく！」について語る回です！open.spotify.com/episode/7q073p...

みなさんもみてました？
内容もかなりリアルで当時を振り返りながら語る回です。

#ゴッチと音楽談義

タグ：ゴッチと音楽談義

posted at 20:01:20

Rafael Araujo @rafaela31416

CIRCLES/ FREE HAND DRAWING
rafael-araujo.com pic.twitter.com/7adNmry8gp

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posted at 22:12:38

はまじあき @hamazi__

ゴッチが「全編知ってる光景ばかりなのが怖い」と言ってるの聞いてストーカー作品なのがバレててヒュっとなった。
めちゃくちゃ細かい所まで観て語ってくれてて嬉しかったです、毎日聴く､､､。

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posted at 22:26:08

はまじあき @hamazi__

喜多ちゃんとぼっちのギター俺より上手いって言ってて笑っちゃった､､､。

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posted at 22:27:55

#統計統計分析の背後には常にモデルがあり、統計的因果推論の場合には特に

* モデルを変えるべきときには変えなければいけない。

* 変更後のモデルに関する結果が変更前のモデルに関する結果から得られる場合がある。

が基本的。たぶん、パールさん達の方針は概念的にこのように要約される。続く twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 23:28:28

#統計例えば、変数XとYの関係を調べたいとき、Xが他の変数Zに影響されて決まる状況(例えば観察研究)と、ZのXへの影響を断ち切ってXのZと無関係に決まるようにした状況(例えばランダム化{比較,対照}試験)では、別の統計モデルを使う必要があります。

続く

タグ：統計

posted at 23:28:30

#統計現象の背後にある法則は同一であっても、データの取得の仕方が異なれば、データの生成の仕方を記述する統計モデルも別のものにする必要がある。

こういうことはわざわざ言われなくても、当たり前だと言えないようでは、科学的な会話自体が不可能になるだろう。

続く

タグ：統計

posted at 23:28:31

#統計もしも観察研究で得たデータだけを使って、「もしもランダム化対照試験をやっていたらどうなっていたか」に関する結果が得られればうれしいだろう。

一般には後者については部分的結果しか得られないだろうがそれでもうれしい。

続く

タグ：統計

posted at 23:28:33

#統計そのためには、

観察研究で得たデータ
↓
↓通常の統計学
↓
観察研究の統計モデルに関する結果
↓
↓統計的因果推論の仕組み
↓
「もしもランダム化対照試験をやったなら」に対応する統計モデルに関する結果

を可能にすればよい。ただしモデルの妥当性はいつものように別に考える必要がある。

タグ：統計

posted at 23:28:34

#統計実際には「ランダム化対照試験」のようなリアルな話を考えなくても、因果関係の情報を含むモデルMから、Xへの他の変数からの因果的影響を断ち切ってできるモデルM_Xを作り、Mに関する結果からM_Xに関する部分的結果を導く、というスタイルで統計的因果推論の仕組みを定式化できる。続く

タグ：統計

posted at 23:28:35

#統計注意：以上においてDAGやらバックドア基準やらの、パールさん的な統計的因果推論の解説で最初に出されてしまいがちな用語を一切使っていないことに注意！

そういう特殊な用語はテクニカルな話をするときには重要だが、統計的因果推論の仕組みの概念的説明では積極的に不要だと思います。

タグ：統計

posted at 23:28:36

#統計 DAGは易しい場合のモデルMとM_Xの記述に用いられ、バックドア基準はM_Xにおける条件付き確率分布がMにおいて対応する条件付き確率分布にいつ一致するかを考えれば得られます。

概念的枠組みと比較するとテクニカルな話題だとみなされます。(もちろんテクニカルにうまく行くので非常に大事)

タグ：統計

posted at 23:28:36

#統計結構売れたように見えるJ.パール『因果推論の科学』を読んだ人の中には、

　数学的にテクニカルな部分を理解できない

がゆえに

　内容の本質的な部分を理解できなかった

が、

　ルービンさん達を強くディスっている点は強く印象に残った

と思っている人達が多いと思う。😅😅😅😅😅

タグ：統計

posted at 23:28:37

#統計このディスり問題はかなり深刻に見える。

実際にはパールさん達の側がルービンさん達に不適切な感じでひどくディスられて来ており、パールさんはその点については怒って良い立場だと現在の私は思っています。

とにかく、その辺は色々ひどくこじれてしまっている。続く

タグ：統計

posted at 23:28:38

#統計パールさんの側もディスり先を「統計学者達」のような範囲の大きい不適切な言葉で表現したりしている。

集団vs.集団の構図が出来上がってしまうと、まともな方向への修正が恐ろしく難しくなる。

タグ：統計

posted at 23:28:39

#統計「うわっ！こんなにこじれているのか！」と思ったのは、「ゲルマンはルービンの元弟子なので、この件についてはフェアでバランスのとれた評価はできない」という極めて失礼な匿名発言までされている場面を見たときです。

www.quora.com/Why-is-there-a... の6を参照。

滅茶苦茶怖い。😱

タグ：統計

posted at 23:28:40

#統計しかし、その失礼発言を否定している別の匿名の人による次の指摘は正しいように思えました。

「ゲルマンさんは、よく理解されている問題について、パールの方法を検証し、ルービンの方法と比較することを拒否している」

これの最初の方
↓
www.quora.com/Why-is-there-a...

続く

タグ：統計

posted at 23:28:40

#統計ゲルマンさんとパールさん達の2009年のやりとりは以下で読める。

2009-07-05
statmodeling.stat.columbia.edu/2009/07/05/dis...

2009-07-08
causality.cs.ucla.edu/blog/index.php...

2009-07-09
statmodeling.stat.columbia.edu/2009/07/09/mor...

タグ：統計

posted at 23:28:41

#統計

2009-07-05 statmodeling.stat.columbia.edu/2009/07/05/dis... でのゲルマンさんの第一声は「私はパールの表記法を理解できませんでした」😅なので、パールvs.ルービンの話題に適切なコメントはちょっと期待できない感じ。

それから13年半後の現在でも「パールの表記法」を理解できていない専門家はいるのでしょうか？

タグ：統計

posted at 23:28:42

#統計もしかしたら、「表記法」の話題の前に、

* モデルを変えるべきときには変えなければいけない。

* 変更後のモデルに関する結果が変更前のモデルに関する結果から得られる場合がある。

という当たり前の話から始めていれば、もっと理解者が増えていた可能性があったのではないか？ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 23:28:43