黒木玄 Gen Kuroki(@genkuroki)/2023年04月/Page 22

国レベルの複雑な社会や経済は、直感に反する部分も多い。素朴な道徳感情を優先すると決して正しい理解はできない。今のニュースは感情を増幅して理性を妨害する装置になっているなあ、という典型のような記事。 / “黒田総裁が踏みにじる記者会見倫理　最後も「全く考えて…” htn.to/3MPJWFvV7c

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posted at 23:52:39

M. Kanamaru @AstroshaperJP

動かすにはJulia言語の環境が必要です。こちら（julialang.org/downloads/）からOSに合わせてダウンロードしてください。パッケージのインストールについては、サンプルコードのREADMEをご覧ください。サンプルコードは、Jupyter Notebookの形式で提供しています。質問やコメントをお待ちしております！

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posted at 23:11:07

M. Kanamaru @AstroshaperJP

小惑星の力学シミュレータAstroshaperのサンプルコードを公開しました！

小惑星の熱物理シミュレーションを行うライブラリ：
github.com/Astroshaper/As...

上記のサンプルコード：
github.com/Astroshaper/As...

小惑星Ryuguの形状モデルを使って、表面温度のシミュレーションができます🌡 twitter.com/astroshaper/st...

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posted at 22:59:19

「今だけお試し」「いつでも解約可能」などうたいながら高額な代金を請求する定期購入商法。お試しした美容液やパック、白髪染めシャンプーなどが肌に合わないと解約理由を伝えても拒絶する悪質通販業者。健康被害が起こる可能性を無視して販売する商法の責任は商材を提供するメーカーにもあるのでは。

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posted at 22:42:57

”定期購入トラブルは「健康食品」が最も多かったが、ここ数年で「化粧品」が逆転”
「健康食品」も「化粧品」も健康被害も多数報告されているのだから、消費者庁だけでなくメーカーに対し厳しく動くべき。

22年は通販の定期購入トラブルが激増、5割増の約8万9000件で過去最高にwww.tsuhannews.jp/shopblogs/deta...

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posted at 22:33:04

非公開

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posted at xx:xx:xx

今年1月施行の改正国民生活センター法による事業者名等公表のことだろうか。だとしても今の悪質定期購入被害の回復や防止にどこまで役立つか。
むしろ改正特商法で刑事罰が導入されたので、ガンガン逮捕して欲しい。

消費者庁、定期購入トラブル急増で悪質な事業者を公表へ www.tsuhannews.jp/shopblogs/deta...

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posted at 22:22:54

すがぬま @meke_seke

それと、検定を正しく理解して正しく使えない研究者が、ベイズ手法を正しく理解して正しく使えるとは考えづらいから、p値云々の解決法としてベイズ統計が出てくるのも、いまいち納得しづらい

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posted at 21:53:49

すがぬま @meke_seke

事前分布に一様分布を仮定すれば頻度論と一致するって雑理解なんだけど、だったら頻度主義統計を排斥しようとする必要もないし、なんでそんないがみ合ってるのかもよくわからん

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posted at 21:53:49

すがぬま @meke_seke

ベイズ統計の標準的なテキスト読んでるけど、なんかもやもや感がある。公理系から始まるのは現代的な数学書なら普通なのに、確率の定義もなしに話が進むの、なんか違和感あるんだよな…

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posted at 21:46:28

ちんすこ @csk2019

コンサルはスタイリッシュな表やテキストで、「経営者を気持ちよくする」才能は非常に高いんだけど、現場のワークフロー度外視するから、コンサルの作った資料って、かっこいいだけで何の役にも立たないんですよ。

それはビジネススキルでは無い。騙しのテクニックだ twitter.com/mr_grayhair/st...

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posted at 21:37:20

鰹節猫吉 @sunchanuiguru

これを読んで、ますますこの連中を軽蔑するようになった。 twitter.com/mr_grayhair/st...

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posted at 21:17:04

元ヒゲのZUNDA @zunda_yagy

ﾗｲｱﾝ/首席大学生ｱﾌｨﾘｴｲﾀｰ @1121raian

すごい。ワシがチュアマンと仕事した時の「コイツらとは関わっちゃアカン」という感想がすごく言語化されとる。けだし名文。 twitter.com/mr_grayhair/st...

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posted at 21:08:45

（一応コンサル経験者ですけど）資料作成なんて手段の内の一つなので、別にそれが出来なかろうが他の手段があれば何の問題もない

コンサルさんは自分らのことを過剰評価しちゃってる節がある twitter.com/mr_grayhair/st...

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posted at 20:52:58

漫画『数字であそぼ。』にたびたび出てくるテーマだ twitter.com/kikumaco/statu...

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posted at 19:38:27

ジャリボーイ @kaigaidaigaku

これ、ビジネススキルとは呼ばなくね？ twitter.com/mr_grayhair/st...

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posted at 19:31:35

岩田規久男・元日銀副総裁が凄い経済学者であることに長い間気づかなった。
気づいたのはクルーグマンの凄さに気づいた後

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posted at 19:21:36

クルーグマンは国際貿易の専門家だけど、非線形の経済学の専門家でもある。
でも線形経済学がすごく役に立つということを教えてくれたのも良かった。

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posted at 19:16:25

クルーグマンの山形訳より前に、別の人のクルーグマン訳はいろいろ読んでいたけれど、
クルーグマンがあんなにおもしろい人だとは全く気づかなった twitter.com/OokuboTact/sta...

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posted at 19:13:58

"get attention from humans & get fed" の "humans" という言い方が好き。 twitter.com/rainmaker1973/...

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posted at 19:10:52

#統計 2つの左右対称な有限離散分布で

　中央値、平均、分散、歪度、尖度のすべてが一致

しているのに、Mann-WhitneyのU検定(=Wilcoxonの順位和検定)で優劣をつけようとする行為が不適切になる非常にシンプルな例。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 19:01:40

片岡剛士（Goushi Kataoka） @kataokagoushi

@yoshida_931 #統計あと、Rのfisher.testとbinom.testでは、表示するP値と信頼区間に整合性がなくなるという問題があって、紹介するときにはその欠点に触れておいた方が親切かもしれません。

数値例と理由と解決法については以下のリンク先スレッドを見てください。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 17:43:56

ご指摘の通りで、アベノミクス開始当初の頓珍漢な批判（？）が全くの的外れであったことはしっかり覚えておく必要がありますね。 twitter.com/Zoukers/status...

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posted at 17:18:34

坂本龍一さんにどんなにクズな面があったとしても、坂本龍一作の音楽はずっと聴きたい感じ。

あとサウンドストリートで始めたデモテープ募集活動も非常に素晴らしく、坂本龍一さんについて語り継がれるべきことの1つだと思います。

www.google.com/search?q=%E5%9... twitter.com/ookubotact/sta...

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posted at 17:01:27

yamazaks @yamazaksv2

Qiitaマイルストーン @qiita_milestone

@_z_a_k_k_i_ そう言う子こそ、しっかり納得できるまで教えれば、すごく伸びたりするんですよね。

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posted at 16:41:27

10いいね！ | Julia言語でコード書いて人生を (N+M) ≥ 1 歩進める(2022 年 12 月版) bit.ly/3zCFfSg

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posted at 16:30:01

daikatsu yasuyuki @yasudaidai

#us からブツが届いていた。
良さげな線形代数の教科書。
#numericallinearalgebra with
#julia
#ericdarve #marywooters
#julialang #julia言語 pic.twitter.com/en10k0alGL

タグ： ericdarve julia julialang julia言語 marywooters numericallinearalgebra us

posted at 16:19:45

坂本龍一の音楽を絶賛する言葉が世界中から溢れている。
これは偉大な芸術家が政治や経済についてどんなに馬鹿げたことを言っても、その芸術作品の価値には関係ないという証拠

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posted at 16:17:19

@yoshida_931 それで正しいです。

ただし、その例だと誤解していた方法と同じ値になってしまうので、同じ値にならないような例と合わせて参考にする必要があります。

既出(同じ値になる)
↓ pic.twitter.com/5useZC7gQ5

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posted at 16:15:13

小学校は「算数教育の専門家」ではなく、「数学教育の専門家」にすべきなんだけれど・・
スウキョウキョウというダメな例が過去にあるからなあ twitter.com/sekibunnteisuu...

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posted at 16:03:55

@yoshida_931 #統計データAが行列

7 8
2 10

の場合の計算例のスクショへの書き込みを増強しました。

P(a)=P(7)以下になるP(j)の全体の和がfisher.test(A)のP値になります。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/UHX1smIK9k

タグ：統計

posted at 15:24:57

@yoshida_931 Rのfisher.testでの両側検定を理解したければ、片側検定の考え方を完全に無視する必要があります。

片側検定とは完全に無関係の計算法で実装されています。

そのようにすることの御利益は検出力の向上です。(ここでは説明しないが、欠点もある。)

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posted at 15:13:07

@yoshida_931 #統計 Rのfisher.test(A)で表示されるP値の計算法は以下のリンク先のソースコードで確認できます。これを解読できれば曖昧さなく完璧に理解できると思います。

1より微小に大きなrelErrをかけている理由は浮動小数点数計算の誤差対策。≤はまずくて、⪅が必要。

github.com/SurajGupta/r-s... pic.twitter.com/iLp8MJZoBH

タグ：統計

posted at 15:09:10

@yoshida_931 具体的な計算例については、以下のリンク先の3番目の添付画像(以下に転載)を見てください。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/Ub1v2r8ThK

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posted at 15:02:12

@yoshida_931 「P(X=12)≦P(X=7)」を考えることは無用です。

Fisher検定のよく見る実装では、データ

a b
c d

のP値を超幾何分布Hypergeometric(a+b,c+d,a+c)における

Σ_{P(j)≤P(a)} P(j)

の値として計算しています。P(j)は超幾何分布での確率の値。 twitter.com/genkuroki/stat...

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posted at 15:00:28

Marius Fersigan @algunion

#JuliaLang + Pluto.jl + #ChatGPT = Let's have a discussion with this dataset!

youtu.be/kcL4ABLQu5M

タグ： ChatGPT JuliaLang

posted at 14:49:15

po @podhmo

replを使ってコンパイルするcommon lispの一部とかそれっぽい感じなんだろうか？オプショナルではなく標準でまっとうな利用法担ってるとうれしい

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posted at 14:22:31

po @podhmo

そういえば、juliaは動的コンパイル言語みたいに言えそうだけど、他にそういうやつはあるかな？

（言語とコンパイルは結びつかず、結びつくのは処理系みたいな話は一旦無視）

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posted at 14:22:30

Simon Frost @sdwfrost

Non-pharmaceutical interventions can reduce infection rates. Here's an epidemiological model in #julialang where infection rates change over time, with estimates obtained using variational inference and Hamiltonian Monte Carlo using Turing.jl github.com/epirecipes/sir... pic.twitter.com/2c5nrEW9Du

タグ： julialang

posted at 13:55:09

私もそういうのを見習ってアホなことを言っていたらすぐわかるような説明の仕方を心がけたいと思います。

細部を曖昧にすることによって理解不足に見え難くする工夫をしたりせずに、理解不足な所があればそれが全部露わになるような説明の仕方を心がけたい。

地道な計算例の提示は効果的。

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posted at 13:39:05

上のJaynesさんのケースでは、Jaynesさんの実力が極めて高くて地道な計算例をきちんと示してくれているお陰で、少なくともその場合に限ってはJaynesさんがおかしなことを言っていることが明瞭になるという御利益が得られている。

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posted at 13:39:03

Ⓩ Ⓐ Ⓚ Ⓚ Ⓘ @_z_a_k_k_i_

《パターンマッチングすらできない》と言われてしまう子の中には，「なぜそのやり方で答えが出せるのか分からなくてモヤモヤしている子」がいるんだよね。
そういう子がいるなんて1㍉も思わないだろうが。

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posted at 13:35:42

砂___の___女 @vecchio_ciao

@genkuroki 初見では点線かと思いましたね😅

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posted at 13:07:03

ご家族が、商業カルトとも呼ばれるマルチ商法にマインドコントロールされた方々が、どんな思いで消費生活センターに相談し、どんな対応をされたのか、消費者庁担当大臣として理解しているのだろうか。

マルチ商法会員家族というマルチ被害者の方々の声を受け止めて欲しい。
twitter.com/multiblack_tw/...

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posted at 12:53:03

#統計地道な計算例の提示では実力差が出易いので、理解の内容の是非について論争になったら、お互いにきちんと地道な計算例を提示するようにすれば決着がつき易くなると考えられます。

理解を促すための地道な計算例ではなく、主義思想哲学原理で優劣をつけようとする人達の実力は低い可能性が高い。

タグ：統計

posted at 12:51:42

カルトもマルチも契約当事者がマインドコントロールされた状態では消費生活センターに相談されても問題解決にはならない。河野太郎大臣の先日の答弁で“約8000件の消費生活相談が寄せられておりまして、そのうちの約２５％が家族など契約当事者以外”であることが明らかになった
note.com/syoyuri/n/nc08... twitter.com/adhd11510717/s...

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posted at 12:48:42

#統計例えば、切断指数分布の信頼区間とベイズ信用区間を比較するためのJaynes先生による"地道な計算"は

主義思想哲学原理に基く優劣の確認のための
最初からバイアスが入りまくった計算

の典型例になっており、信頼区間に関するJaynes先生の理解度が低いことを浮き彫りにしてしまいました。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 12:45:07

#統計「地道な計算」の提示には理解度の差が非常に出易いことに注意！

❌主義思想哲学原理に基く優劣の確認のための"地道な計算"

最初からバイアスが入りまくった計算を示して誤解を強化している場合も結構見る。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/USQR3PitDv

タグ：統計

posted at 12:45:05

なべきち @nabekichi32

岩手のヤツも関東に来て岩手出身と話すと「東北って聞いてみんな“冬は雪で大変でしょ？“って言ってくるが、太平洋側なので全然雪降らない」って言ってて、コレはまあ社会のお勉強が足りない人たちwなんだけど、大学になって1番感じたのは「(地方出身者が多い大学なのもあるか)日本は結構広い」ってコト

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posted at 12:43:13

なべきち @nabekichi32

まさに「国」語だよな。
と思うケド、同じ国内でも環境が違ったりするのも面白い。
大学の野球部(大都会埼玉)で新潟出身の後輩が冬練で「冬なのにこんなに毎日晴れててすごい。新潟は基本が曇りで他は雪」って言ってて、その同期の岡山のヤツが「いや、一年中大体晴れてる」って返してたw

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posted at 12:34:52

#統計このスレッドで例示した特殊で有用な確率分布に関する理解の仕方は

❌確率分布曼荼羅的な見方

とは正反対の正道だと私は考えています。

統計学教育で確率分布曼荼羅を見せて真っ当な理解から遠避ける行為は慎むべき。

曼荼羅を見て「絶望的な複雑さ」を「見た」人は酷く誤解させられている。

タグ：統計

posted at 12:30:10

#統計割合=確率に関するベータ分布については確率統計の入門的教科書に大抵書いてあるのですが、t分布やF分布の理解に有用なベータプライム分布の解説が書いてある教科書は稀だと思います。

ベータプライム分布
↓
en.wikipedia.org/wiki/Beta_prim...

タグ：統計

posted at 12:25:55

#統計続き

ベータ分布に従うP=X/(X+Y)は全体X+Y中のXの割合という解釈を持つ。

ベータプライム分布に従うU=X/Yはその割合のオッズという解釈を持ちます。

割合(=確率)を直接扱わずに、対応するオッズを扱うことは結構あって、その2つがちょうどベータ分布とベータプライム分布に対応するわけです。

タグ：統計

posted at 12:25:54

Y Tambe @y_tambe

丸山カネキリカ( @Kirika_ma_cos

（そもそもの問題は、その「付け焼き刃」以上のことを書ける人がとても少ないってことなんだろうけど）

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posted at 12:07:41

鳴き方がナナチ pic.twitter.com/xQhA3NrI9P

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posted at 12:07:27

Y Tambe @y_tambe

いや、コーヒーでやれるからって、カレー本の科学監修とか無理やで。付け焼き刃にしかならんわ。

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posted at 12:06:30

Y Tambe @y_tambe

専門違いなのに、前著が好評だからと執筆とか監修を頼まれるってことは、ほんの数冊しか書いてない私ですらあったので、本当に暗黒面への入口はそこらじゅうに穴を開けてる。

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posted at 12:01:49

なべきち @nabekichi32

ベトナム人が分からなかった日本語について「日本に来たらなんとか理由を理解できた」言葉の文化は地域の特徴や価値観で解釈が変わる togetter.com/li/2118483 #Togetter @togetter_jpより

タグ： Togetter

posted at 11:42:04

#統計 X,Yがスケールが等しいガンマ分布に独立に従う確率変数のとき、

* P=X/(X+Y)はベータ分布に従う。
* U=X/Yはベータプライム分布に従う。

ベータプライム分布は、ベータ函数の

B(a,b) = ∫_0^∞ uᵃ⁻¹/(1+u)ᵃ⁺ᵇ du

という表示に対応する分布。ベータプライム分布は本質的にF分布と同じ。

タグ：統計

posted at 11:04:40

#統計正規分布の標本分布からt分布が出て来る計算は、実は本質的に、ベータ函数のガンマ函数による表示

B(a,b)=Γ(a)Γ(b)/Γ(a+b)

を示す計算の特殊な場合に過ぎません。

こういう理解の仕方をできればt分布が怖くなくなるはず。

タグ：統計

posted at 11:04:39

#統計正規分布モデルの取り扱いで、ガンマ函数やベータ函数が自然に出て来る理由は、ガンマ函数がガウス積分の拡張になっており、ベータ函数がさらにガンマ函数をt分布やF分布的に拡張したものになっているからです。

この辺の理解はそこそこ重たい作業なのですが、理解しておくと色々楽になります。

タグ：統計

posted at 10:57:28

#統計

B(a,b) = ∫_0^∞ uᵃ⁻¹/(1+u)ᵃ⁺ᵇ du

という表示でa=ν/2, u=t²/νとおくと、自然にt分布が得られる。

ガンマ函数を正規分布側の存在とみなすと、ベータ函数は正規分布の拡張としてのt分布側の存在とみなされる。

ガンマ函数とガンマ分布は、ベータ函数とF分布に拡張される。

タグ：統計

posted at 10:57:27

#統計ベータ函数B(a,b)の最もよく見る定義の仕方

B(a,b) = ∫₀¹ pᵃ⁻¹(1-p)ᵇ⁻¹ dp

におけるpはよく確率=割合と解釈される。オッズu=p/(1-p) (p=u/(1+u)=1-1/(1+u))に積分変数を変換すると

B(a,b) = ∫_0^∞ uᵃ⁻¹/(1+u)ᵃ⁺ᵇ du.

この表示はベータ函数の統計学での応用で非常に基本的。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 10:57:25

#統計ベータ函数B(p,q)の逆数は、正の整数a,bに関するa+b-1個のa-1個と1個とb-1個への分割の仕方の数

(a+b-1)!/((a-1)!1!(b-1)!) = 1/B(a,b)

の連続的拡張になっている。

この見方は普通の教科書には載っていないので、こういう場所(SNS)で仕入れておくと良いと思います。

タグ：統計

posted at 10:43:42

#統計ベータ函数について、m,nが0以上の整数のとき、

1/B(m+1,n+1) = (m+n+1)!/(m!n!)

が微妙に二項係数(もしくはₘ₊ₙCₘ)からずれているという問題は、正の整数a,bについてベータ分布Beta(a,b)がa+b-1個のrand()の値の中でa番目に小さな値の分布になっていることを確認すれば解消する。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/ZR96pewsg3

タグ：統計

posted at 10:39:42

#数楽大人気のガンマ函数については

　階乗の連続的な拡張

になっていることだけではなく、

　ガウス積分の拡張

ともみなせることが応用上非常に重要です。(ガンマ函数は正規分布の扱いで重要)

階乗n!=Γ(n+1)とGauss積分∫_ℝ exp(-x²)dx=Γ(1/2)の両方の拡張にガンマ函数Γ(s)はなっている。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：数楽

posted at 10:26:39

#統計 Fisher検定の周囲も色々な誤解が普及していて訂正が困難になっていたりする。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 10:09:50

@yoshida_931 #統計 Rのfisher.testの仕様(Fisher検定の実装としてかなり標準的)を誤解しています。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 10:05:15

#統計棄却領域の補集合(以下のリンク先の図の青い部分)を横方向にできるだけ狭くすれば、縦方向の信頼区間も狭くなってくれると期待できます。(離散分布モデルの場合はある程度どんぶり勘定的な期待)

Sterne型のP値の構成にはそういうメリットがあると考えられます。 twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 03:30:03

#統計

fisher.testでのP値の実装の仕方
↓ twitter.com/genkuroki/stat...

タグ：統計

posted at 03:21:42

#統計離散分布の場合にデータの値xのP値を

　P(X=j)≤P(X=x)となるjに関するP(X=j)達の和

で定義する流儀(Sterne型P値)はその離散版である。

Rのbinom.test, fisher.testのP値はこの流儀で実装されている。

これらは棄却領域の補集合(受容領域)をできるだけ狭くする流儀だと言ってよい。

タグ：統計

posted at 03:19:32

#統計だから、データの数値xのP値を

　p(x)=p(x')となるもう1つのx'を取って
　値がxとx'の間に含まれない確率

として定義すると、棄却領域の補集合(受容領域、区間になる)の長さが最短になってくれる。

タグ：統計

posted at 03:19:30

#統計連続単峰型の分布の密度函数をp(x)と書くとき、図のようにa < b, p(a)=p(b)となっていれば、区間[a,b]は長さがb-aの区間で確率が最大のものになります。

値が含まれる確率が1-αの区間で最短のものはその形の区間になる。 twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/QRVLrycMWU

タグ：統計

posted at 03:19:27

If you want to participate in the open discussions about next directions for the open source software ecosystem, please check out the discussion session at @JuliaConOrg! For more details, see this Tweet:

twitter.com/ChrisRackaucka...

タグ：

posted at 03:01:10

If you're curious to see more on this chemical reaction modeling framework Catalyst.jl, check out the tweet thread on its recent preprint detailing 100x performance improvements over other #systemsbiology #chemicalreactionnetwork simulation tools

twitter.com/ChrisRackaucka...

タグ： chemicalreactionnetwork systemsbiology

posted at 02:55:01

The final result is code that looks like the math but also does not sacrifice features or performance. Yes, that bit right there is runnable code, and that runnable code is one of the fastest chemical reaction simulators out there! pic.twitter.com/k0JbNkXEoR

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posted at 02:55:00

We showcase how the abstractions afforded by multiple dispatch lead to simpler code that does not compromise on performance. Examples like the recursive plotting recipe system, abstract graph types, and IO do not have matches in other languages and improve usability pic.twitter.com/n7oCn59API

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posted at 02:55:00

Julia's ecosystem has a complete set of tools for mathematical modeling (#sysbio), #bioinformatics, #machinelearning, and #datascience which we contextualize in the field of biology. pic.twitter.com/3bTrDJnJ4L

タグ： bioinformatics datascience machinelearning

posted at 02:54:59

In this we detail how #julialang's core compute model gives faster code, with a detailed calculation of the effects of the #python interpreter and kernel launching costs on simulation performance. It's pretty cool how one can pen and paper calculate the 100x expected difference. pic.twitter.com/oCKFW0CJaF

タグ： julialang python

posted at 02:54:59

Why are biologists adopting #julialang #sciml? Performance, metaprogramming, and the development of new abstractions are improving software tools for #computationalbiology #systemsbiology #bioinformatics. Check out this new paper in Nature Methods!

www.nature.com/articles/s4159...

タグ： bioinformatics computationalbiology julialang sciml systemsbiology

posted at 02:54:58