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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

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2023年01月27日(金)

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#数楽 このスレッドに書いたことは以前も書いたと思う。

私のツイログで「線形 漸化式」を検索

twilog.org/genkuroki/sear...

タグ: 数楽

posted at 23:57:04

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

23年1月27日

佐藤優は、コンピュータと人間の違いを「論理」の有無で判断したと思ったら、
OSの強弱で論理的思考力の重要さを力説

#矛盾

タグ: 矛盾

posted at 23:18:12

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

23年1月27日

#超算数

佐藤優は論理的思考力の重要さを強調している。
しかしOSが弱いくてアプリが正しくインストールできないことが論理的思考力と関係があるのか?
それは別の理由では

toyokeizai.net/articles/-/14298 pic.twitter.com/N7zCOI4xhx

タグ: 超算数

posted at 23:10:05

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yuri @syoyuri

23年1月27日

そう思えちゃいますよねぇ。 pic.twitter.com/Ywn54gHjkv

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posted at 21:39:03

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Yossy @Yossy_K

23年1月27日

ChatGPTっちゃあ、「1の三乗根は1だけだ」って言い張って、「いや、複素数の範囲でも考えてみ」ってめっちゃ説得したことがあって、そっから使ってねぇなあ。

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posted at 21:18:42

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ずんだ@ 仙台つーしん @sentu_zunda

23年1月27日

水出しっぱなしにするの以外で対策してだって。

凍結防止で配水量が増加 仙台市「水出しっぱなしにしないで」 宮城県内寒さ続く 夜には雪も | khb東日本放送 www.khb-tv.co.jp/news/14825613

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posted at 20:53:56

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OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

23年1月27日

#超算数

佐藤優はコンピュータや数学や論理についての認識がおかしい pic.twitter.com/xMom3dSUiM

タグ: 超算数

posted at 20:47:51

Yossy @Yossy_K

23年1月27日

「chatGPTを調べ物に使う」って「wikipediaを調べ物に使う」よりヤベェと思うんだけど。

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posted at 20:46:05

あんちもん2 @antimon2

23年1月27日

@genkuroki (合ってます…3/15発売予定のJulia本のコラムにも書いてあります…ボソッ)

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posted at 20:29:41

羽生理恵 @yuzutapioka

23年1月27日

藤井聡太王将、髪切ってさっぱり!「家族旅行以来」の金沢で王将戦第3局 羽生九段は「中身ある将棋を」― スポニチ Sponichi Annex 芸能 www.sponichi.co.jp/entertainment/...

ポーズは、
①雪が降ってるね
②金沢へいらっしゃい
③お手を拝借
のうちどれでしょう?

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posted at 20:14:07

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 Judea Pearl, Causality: Models, Reasoning and Inference, 2009 でのpotential outcome変数Y(x,u)の作り方の説明は以下のページにある。

❌「パールさんの因果推論の枠組みに potential outcome はない」という印象を持っている人は誤解している。 pic.twitter.com/uaAPThx2bP

タグ: 統計

posted at 19:59:28

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 パールさん的なスタイルで記述されたモデルに、ルービン先生的な潜在アウトカム変数Yₖを付け加える方法
twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 19:46:03

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 その後のやりとりについては、パールさんが書いた

ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/r...

のReferencesの欄からたどれます。

ルービン先生個人によるパールさん的なスタイルの拒否については真面目に相手をしてはいけないことは明らかだと思いました。

思っていたより酷かった。

どうしてこんなことに? twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 19:42:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

ただし、#Julia言語 の f(; x, y) におけるx,yには多重ディスパッチは適用できなかったはず。間違っていたら教えて下さい。

タグ: Julia言語

posted at 19:32:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

プログラミング言語の仕様になっている書き方であれば、well-definedな表記法であることが保証されていると考えてよい。

#Julia言語 との類似は、変数名が違えば型も違うことにすると、同一の名前の函数(メソッド)の多重ディスパッチの仕組みによって、より完璧になる。

タグ: Julia言語

posted at 19:30:22

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#Julia言語 での p(; x=y, μ=0, σ) のような書き方はこんな感じ。

using Distributions

p(; x, μ, σ) = pdf(Normal(μ, σ), x)

y = 1.96
σ = 1

p(; x=y, μ=0, σ) pic.twitter.com/llIIYBqZqa

タグ: Julia言語

posted at 19:24:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 「全部pだと困る問題」について。個人のノートでは

p₁(y|x,c)p₂(x|c)p₃(c)p₁(yₐ|a,c)

の代わりに、

p(y|x,c)p(x|c)p(c)p(y=yₐ|x=a,c)

と書くことにしている。引数名を固定して、引数xにaを代入する場合には引数をx=aと書くという方針。

#Julia言語 のp(; y, x, c)と同じ仕様を採用😊

タグ: Julia言語 統計

posted at 19:12:25

サンピアン @sunpian_nagano

23年1月27日

サンピアンYouTubeチャンネルはほぼアドリブです。

でも撮影現場は結構緩くて、編集という魔法がかかってコンテンツとしてまとまるのです👍 twitter.com/jun22779377/st...

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posted at 19:11:51

Hiroo Yamagata @hiyori13

23年1月27日

マスクでツイッターはおしまいだ、ぼくたちはマストドンで意識の高い(=検閲いっぱいする) SNSめざすぜ、と言ってやたらに金を集めたプラットフォームのproject Mushroomだが、何万人も参加したはずなのに閑古鳥鳴いてる…… pic.twitter.com/zs21i1yVC1

タグ:

posted at 18:07:03

Baatarism/ちゃんぷるー @baatarism

23年1月27日

財務省が近視眼的なのは医療に限りません。財務省は過去40年以上にわたって近視眼的に財政再建や増税を求め、その結果経済を低迷させ続けていますね。 twitter.com/MIKITO_777/sta...

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posted at 17:36:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計

因果関係の情報も含むモデル



同時確率分布としてのモデル

は全然違っていて、相関係数や回帰係数の推定は後者の同時確率分布のパラメータの推定に過ぎず、因果関係の情報は一切使わないことにも注意。

モデルが何であるかの理解は非常に重要。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 統計

posted at 17:27:45

地下猫 @tikani_nemuru_M

23年1月27日

これ、中間選挙での共和党の実質的な敗北を共和党支持層も受容しているということだよね。そして、トランプは嘘つきだと受容されているということでもある。 / “米選挙、公正さへの信頼増す 共和党で顕著、大学調査(共同通信) - Yahoo!ニュース” htn.to/3VPPdxUAUa

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posted at 17:08:23

ヤッシー @84yame1000

23年1月27日

@amiami114114 これって、
「数学的に正しいかどうか」
という話ではなくて、

「小さい数から大きい数が引けない」
というのが
「生活体験と矛盾する」
ってところがポイントです。

小学校では具体的な場面から思考するので、
「なんか算数のルールは実生活とは違うぞ」
と思わせたらアウト。
思考力が育ちません。

タグ:

posted at 17:06:17

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 因果関係の向きによって、条件付けをするかどうかを変える必要があることについては、最近拡充されたLord's paradoxのウィキペディアの解説も参照。

en.wikipedia.org/wiki/Lord%27s_...

タグ: 統計

posted at 17:04:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 Mバイアスに関する別のノート pic.twitter.com/WAKQPm6T0R

タグ: 統計

posted at 17:00:39

ヤッシー @84yame1000

23年1月27日

@amiami114114 僕は小学校の教員ですが
「引けない」
とは教えないですね。

むしろ
「今日の最低気温は3℃だけど明日は-5℃らしいよ」
「ええっ!8℃も下がるやん!」
みたいな会話は日常にあります。

「マイナスの数はややこしいから、今は考えないことにしよう」
と言うことはあります。

タグ:

posted at 16:49:38

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 その後もやりとりが少し続くのですが、ルービン先生がどんどんまずい方向に進んでしまい、大変気まずい状況になってしまったように見えました。

タグ: 統計

posted at 16:14:56

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 ルービン先生からの返事に対するShrierさんの返答は以下の通り。

【Rubin博士は以前、DAGは有用ではないと回答しているが[4]、多くの研究者が、この状況では傾向スコア法の基礎となる仮定が破られることに気付かなかったであろうことは明らかである。】

onlinelibrary.wiley.com/toc/10970258/2... pic.twitter.com/ioPHRxSbvz

タグ: 統計

posted at 16:14:54

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 いやあ、ルービンさんがパールさんの本でディスられているのは知っていましたが、ルービン先生のようなとてつもなく権威のある人がここまで酷い態度を取っていたとは知らず、非常にびっくりしてしまいました。

タグ: 統計

posted at 16:14:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 それに対するルービン先生の返事は以下の通り。

Mバイアスの場合に傾向スコア法でバイアスが生じたりしないのか、という質問にルービン先生は何も答えていません!

単に「そのような場合にはCによる条件付けをしてはいけない」と答えればよいだけだったのに!

onlinelibrary.wiley.com/toc/10970258/2... pic.twitter.com/u2ekKB8rpw

タグ: 統計

posted at 16:14:49

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 実際のルービン先生の態度は真逆でした。

まず最初のShrier さんの質問はこうでした。

Mバイアスの図を示し(この図はパールさん的)、その場合についてルービン先生的な傾向スコア法はどうなるかについて質問しています。こういう質問が出るのはよいことです。

onlinelibrary.wiley.com/toc/10970258/2... pic.twitter.com/VJvK1VWc9y

タグ: 統計

posted at 16:14:44

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 ルービン先生は、「この場合の因果推論では、傾向スコア法に限らず、Cによる条件付けをしてはいけない」とクリアに答えればよかった。

ルービン先生は単にCによる条件付けに警告を発し、警告する機会を与えてくれたことについて、質問者にお礼を述べればよかった。 pic.twitter.com/zLYtNVRWE5

タグ: 統計

posted at 16:14:20

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 ある程度以上、統計的因果推論について学んだ人であれば、Cによる条件付けで調整すると、EのOutcomeへの効果にバイアスが生じ、因果効果の見積もりを誤る危険性があることを理解しているはずです。

易しい話です。 pic.twitter.com/OPT1jNfWXG

タグ: 統計

posted at 16:14:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 2009年頃に、添付画像の場合に傾向スコア法を使うとバイアスが生じたりしないのか、という質問にルービン先生がまともに答えることができなかった件はもっと知られてよいと思う。

この件については、ルービン先生的な因果推論を学んだ人達もルービン先生個人に批判的になるべきだと思いました。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/4P21WzULlp

タグ: 統計

posted at 16:14:14

サンピアン @sunpian_nagano

23年1月27日

長野店で販売中のクロイツェルですが、YouTubeをご覧いただいた方にご予約いただきました🙇‍♂️

気になっていた方も多いピアノかと思います・・・!

気になるピアノがある方はぜひお早めにご連絡ください!! pic.twitter.com/Jn07wxkn3A

タグ:

posted at 15:34:04

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#数楽 個人的な意見では、非斉次な定数係数線形常微分方程式の特に重要な場合は、外部から強制振動力を与えている調和振動子です。

強制振動の周期を調和振動子の周期に一致させると共振が起こって振幅が無限に大きくなります。

周期がぴったり一致していない場合での近似の様子の分析も重要。

タグ: 数楽

posted at 15:24:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#数楽 以上とまったく同じことを Tf(n)=f(n+1) を D=d/dx に置き換えた場合にもできます。ほぼ自明です。

要するに、高校で定数係数線形漸化式について正しく理解していれば、定数係数線形常微分方程式についても本質的に理解していることになります。

タグ: 数楽

posted at 15:24:31

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#数楽 もしも、f(n)があるM=Tᵐ+q₁Tᵐ⁻¹+…+qₙT⁰についてMf(n)=0を満たしているならば、La(n)=f(n)のとき、a(n)は

LMa(n)=0

という斉次な定数係数線形漸化式を満たします。これによってa(n)の可能な形が制限され、機械的にLa(n)=f(n)を解けます。

タグ: 数楽

posted at 15:19:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#数楽 L=Tⁿ+p₁Tⁿ⁻¹+…+pₙT⁰のとき、

La(n)=0

型の斉次な定数係数線形漸化式を考えるだけではなく、与えられたf(n)に関する

La(n)=f(n)

型の非斉次な場合も考えるべきです。

f(n)が特別な数列なら非斉次の場合は斉次な場合に帰着できます。続く

タグ: 数楽

posted at 15:17:05

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#数楽 こういう感じで、高校レベルの話題である定数係数の線形漸化式のような易しい話題であっても、方法を1つに固定せずに色々考えると、広がりが出て来てより楽しくなります。

タグ: 数楽

posted at 15:10:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#数楽 そして、定数係数線形漸化式の場合に、Jordan標準形と重解を持たない場合からの極限の2つの方法が使えることを知った人は、漸化式と無関係に、「Jordan標準形の場合にも対角化可能な所へに摂動の様子がどうなっているか?」という問題を考えたくなるはず。

タグ: 数楽

posted at 15:10:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#数楽 特性方程式が重解を持つときにはJordan標準形を使うと覚えてしまった人がいるかもしれませんが、重解を持たない場合からの極限で重解を持つ場合も理解できます。

系を摂動したときの解の挙動の変化は重要なので、重解を持つ場合を持たない場合で近似することも重要です。

タグ: 数楽

posted at 15:10:52

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 c=a+hとおくと、

cⁿ = aⁿ + naⁿ⁻¹h + n(n-1)/2 aⁿ⁻² h² + O(h³)

なので、h→0のとき

(cⁿ - aⁿ - naⁿ⁻¹h)/h² →n(n-1)/2 aⁿ⁻².

ゆえに

A aⁿ + A' naⁿ⁻¹ + A'' n(n-1)/2 aⁿ⁻² = (nの2次以下の多項式) aⁿ

は(T-a)³の作用で消える。

一般の場合も同様。

タグ: 統計

posted at 15:10:51

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#数楽 差分作用素をTf(n)=f(n+1)と書く。

a,b,cが異なるとき、

A aⁿ + B bⁿ + C cⁿ

は(T-a)(T-b)(T-c)の作用で消える。

(bⁿ-aⁿ)/(b-a)のb→aの極限naⁿ⁻¹なので

A aⁿ + A' naⁿ⁻¹ + C cⁿ

は(T-a)²(T-c)の作用で消える。続き twitter.com/genkuroki/stat...

タグ: 数楽

posted at 15:10:51

OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact

23年1月27日

教育関係者は財務省に文句を言うべきだろう
財務省が予算を増やせばほとんどの教育問題は解決する

タグ:

posted at 14:09:15

7M1IHN @7M1IHN

23年1月27日

@genkuroki おはようございます。
今朝は?

タグ:

posted at 07:18:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

@effort_282240 とにかく色々計算することは数学好きなら普通にやることですが、そういう試行錯誤の結果をどのように着地させるかについても少し考えた方がお得で、できるだけ野心的になった方が得られる満足感は大きいです。

実際にやり始めると沼。人生に悪影響を与えることもあるので注意。

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posted at 03:11:02

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

@effort_282240 上で示唆したことは

 定数係数線形漸化式を解くだけというセコい話

をやめて

 何らかの定数係数線形漸化式を満たす数列全体の空間がどうなっているかを完全に明らかにしてしまう

という一段上の思考法に繋がっています。

街の様子全体を理解していれば街の中での問題を解くことは易しくなる。

タグ:

posted at 03:07:18

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

@effort_282240 あ、すみません。

「すぐに」の意味は数時間~数日間程度のような意味です。数十分以内のようなことは考慮外。

あと、

a_{n+3} + p a_{n+2} + q a_{a+1} + r a_n = (nの多項式)aⁿ + (nの多項式)bⁿ + …

のような場合も考えてみるとよいです。ヒント:右辺はある定数係数線形漸化式の解。

タグ:

posted at 03:02:47

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

@effort_282240 再掲。具体的な場合を計算すればすぐに納得できるはずです。

答えを全部言うとネタバレで楽しみを奪いそうなので心配になります。

重解がない場合について理解しているなら、β=α+h≠αのとき(βⁿ-αⁿ)/hでh→0として重解がある場合の解が作れることを、3重解以上でもやってみるといいかもしれません。

タグ:

posted at 02:57:40

河合祐介 @tkawai18_tkawai

23年1月27日

そこまでは書かなかったが、重解の場合はそういう話になってくるよね twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 02:35:53

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

@effort_282240 @tkawai18_tkawai 定数係数の三項間線形漸化式の話は「重解を持つ場合」も含めてn項間の場合にそのまま拡張されます。

「重解がない場合」はαⁿだけで済みますが、r重解αがある場合にはαⁿだけではなく

 αⁿ, nαⁿ, n²αⁿ, …, nʳ⁻¹αⁿ

が必要になります。

具体的な場合を計算すればすぐに納得できるはず。

タグ:

posted at 02:26:31

Tansu YEĞEN @TansuYegen

23年1月27日

Who was the winner of this contest, 1-2-3-4-5? pic.twitter.com/OscBlsYjkq

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posted at 02:04:33

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 さらに、

 モデル内での仮想的なサンプル(確率変数の集まり)



 現実で得たデータとしてのサンプル(数値の集まり)

の区別も必要。モデルと現実の混同は非科学的思考の典型例。

タグ: 統計

posted at 01:01:48

黒木玄 Gen Kuroki @genkuroki

23年1月27日

#統計 他にも色々気になることがあって、統計学の文脈では、

 確率変数Yの期待値 E[Y]



 サンプルY¹,…,Yⁿの平均 (1/n)Σ_{i=1}^n Yⁱ

を厳密に区別して欲しいと思います。後者は前者の推定値(確率変数とみなすときは推定量)でしかない。

この辺で問題のある因果推論の解説はアウト。

タグ: 統計

posted at 01:01:47

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