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投稿一覧（最新100件）

283 0 0 0 OA ストップウォッチを用いた50 m 走タイム手動計測における系統誤差・偶然誤差の定量

RT @h_okumura: 統計誤差と系統誤差の違いを説明するのにわかりやすい例を教えてもらった: ストップウォッチを用いた50 m走タイム手動計測における系統誤差・偶然誤差の定量 https://t.co/etg5kdqUh3 50m走タイム手動計測の系統誤差は-0.27秒…

29 0 0 0 OA 数理社会学ワンステップアップ講座 統計学・計量社会学をどう教えるか:

RT @wagashi_no_yosa: 神林(2017)の、他分野と比較した際の社会学における統計学の特徴がなるほどと思った 1．サンプルサイズが中規模(数千人程度)の社会調査データ分析が主流 2．質的変数を扱うことが多い 3．(心理学・経済学等と比べ)細かいことをあま…

38 0 0 0 OA 再現可能性ははたして必要なのか:p値問題から垣間見る科学研究の多様性

RT @utagawake0: 再現可能性ははたして必要なのか: p 値問題から垣間見る科学研究の多様性 https://t.co/L3iBLeFszd 計量経済学を勉強している人にも考えさせられる事がおおく書かれているかと思います。

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

RT @ShojiHashimoto3: 日本物理学会誌は宝の山。よく聞くようになった AIC、ご本人による解説。https://t.co/x0LFQihyZK 確率とは不確実性の下での決定の評価という主観的、心理的な側面をもつ。ボルツマンは統計的分布と確率との橋渡しをした。物…

112 0 0 0 OA 忘れられたイノベーション ──徳川日本の達成に何を学ぶか

RT @monkey_across: 参考文献 忘れられたイノベーション https://t.co/ZLYMg3FL1j 近世日本における相場情報の伝達 : 米飛脚・旗振り通信 https://t.co/xAGWiN99Vv 金融広報中央委員会：知るぽると https://t.…

9 0 0 0 OA 行列・テンソル分解によるヘテロバイオデータ統合解析の数理 ―第4回 質的データ、距離、グラフ―

RT @imoame0801: https://t.co/x2wM8vHGmk テンソル分解はここからはじめよう。 著者の方と田口先生で本書いてほしい。 羊土社が頑張って支援してください。

1081 0 0 0 OA 国立国会図書館月報

RT @NDLJP: 国立国会図書館は、令和3年度にオープンソースのOCR（光学式文字認識）処理プログラム #NDLOCR を開発し、GitHubでソースコードを公開しています。商用・非商用を問わず自由な利用が可能です。 NDLOCRについては国立国会図書館月報2022年11月…

42 0 0 0 OA EBPMにおける構造推定と誘導形推定 ―効果的な環境政策へ向けて―

RT @takehikohayashi: とても良質の解説であり広くオススメしたいと思いました！ （林が近年主張している潜在結果＋構造的因果モデルのハイブリッド志向と基本線は同一と感じた次第） --- 小西 祥文(2020)『EBPMにおける構造推定と誘導形推定』 https…

24 0 0 0 OA 作用素環とテンソル圏

RT @piano2683: 私は全然知らないですけどTwitter集合知によれば解析でも作用素環論や代数解析では圏論を普通に使う印象です https://t.co/nn2sxp69Di https://t.co/sPeuaecMhY https://t.co/WE5SL2gb…

221 0 0 0 OA YouTuberの動画における視聴者に選択されるサムネイル画像とタイトルの研究

RT @yuiko_fujita: この論文をみんなで読んでその通りにサムネイルを修正したら、本当に視聴回数が伸びました。 ソーシャルメディアを研究するために実際にいろいろやってみています 「YouTuberの動画における視聴者に選択されるサムネイル画像とタイトルの研究」…

152 0 0 0 OA 筋が悪いリサーチクエスチョンとは何か?

RT @dicekk: 修士論文が大詰めというビジネススクールの院生の皆さんも多いと思いますが、自らのリサーチクエスチョンの点検にご活用下さい。 M1の終わりからM2の初め位に読んでもらうようにしていますが、実際に論文を書き始めてからの方が内容が入ってくる気がしています。 h…

96 0 0 0 OA 技術から生まれた数学 数学的対象発生の歴史的研究と現象学的分析

RT @mono_dukuri_no: 「技術から生まれた数学　数学的対象発生の歴史的研究と現象学的分析」 鈴木俊洋 何度読んでもよい論文だと思う 「こういうことが数学と技術に関連する研究者の共通の認識となればよいのに」と新年に思う https://t.co/TFHHUQWL…

9 0 0 0 OA テンソルネットワーク形式の進展と応用

RT @nobucshirai: 西野さんと大久保さんの解説記事。すごくわかりやすかった。公開されててとても嬉しい。 『テンソルネットワーク形式の進展と応用』 https://t.co/l4efZQzyUP

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

RT @genkuroki: #統計 KL情報量の-1倍を相対エントロピーと呼ぶ。 対数尤度(尤度の対数)の極限が相対エントロピーになることが、尤度の理解において決定的に重要なことは赤池弘次さんが指摘し、AICはその成果の1つである。 1980年の論説↓ https://t…

27 0 0 0 OA 連載解説: 生物学のための情報論

RT @katzkagaya: 再度、「生物学のための情報論」から。確率論の基礎の勉強をしていると、同時分布、事前分布、事後分布などの数学用語で<時間の前後関係>という日常の言葉の意味が理解を邪魔することがある。モデリングをするとき、すべての事象にタイムスタンプがついているから…

6 0 0 0 OA 量子計算とチャーチの提唱

RT @NakataMaho: https://t.co/k1evnVyc5h 「数学者らしく、計 算可能な実数の集合 は可算濃度であ り,そ のルベーグ測度 は0だ から,任 意に与 えられた実数が計算可能で ある確率 は0で あ る。」

179 0 0 0 OA p値は臨床研究データ解析結果報告に有用な優れたモノサシである

RT @ringoame8200: 来月刊行予定の『P値 ―その正しい理解と適用―』の著者である柳川堯先生によるｐ値の解説論文。https://t.co/L6nXRbOrSa

53 0 0 0 OA Psychiatric Admissions and Length of Stay During Fiscal Years 2014 and 2015 in Japan: A Retrospective Cohort Study Using a Nationwide Claims Database

RT @yachu93: （承前）図の添付を忘れていた。累積退院率の自然・不自然さというのは，比較してみると一瞥してわかる。「臨床を歪め得る制度の影響」というのが表現として正しいかもしれない。政策担当者は，しっかりとデータに基づく認識をする必要があると思う。https://t.…

1061 0 0 0 OA 統計検定を理解せずに使っている人のために III

RT @bot_tips: 【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】 東北大学の池田郁男 先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理から、どのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1f…

1477 0 0 0 OA 統計検定を理解せずに使っている人のために II

RT @bot_tips: 【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】 東北大学の池田郁男 先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理から、どのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1f…

1868 0 0 0 OA 統計検定を理解せずに使っている人のために I

RT @bot_tips: 【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】 東北大学の池田郁男 先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理から、どのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1f…

41 0 0 0 OA ソフトニュースへの接触は政治的関心を高めるか

RT @mtknnktm: この論文、因果推論（一般化傾向スコア）を「どうやって使ったか？」について詳しく書いてあって、チュートリアルみたいになっててすごくいい → ソフトニュースへの接触は政治的関心を高めるか https://t.co/1eR4OYXVOF

11 0 0 0 OA 構造的因果モデルについて

RT @triadsou: J-STAGE Articles - 構造的因果モデルについて https://t.co/TugprIgXIA

883 0 0 0 OA 深層ニューラルネットの積分表現理論

RT @hayashiyus: （このテーブルは勉強になる）無限個の中間層素子をもつニューラルネットは、二乗可積分関数の空間 L2 や、連続関数の空間 C にコンパクト開位相を入れた空間などで稠密＝万能関数近似装置となることができる。 1. https://t.co/GovYP…

5 0 0 0 OA テイラー展開を成分表示と見なせるような内積空間について

テイラー展開を成分表示と見なせるような内積空間について https://t.co/XcCYlDTchM

1868 0 0 0 OA 統計検定を理解せずに使っている人のために I

RT @takahi: 「統計検定を理解せずに使っている人のために」シリーズが好きです。　https://t.co/ZVv2nrAFd0

11 0 0 0 OA パンルヴェ方程式およびガルニエ系の特殊解とモノドロミ

RT @Paul_Painleve: 金子和雄さんは2007年～2010年は京都にいて、その後四日市の関孝和研究所に移った。ずっと無給研究員だったが、2010～13には科研費を得ていた https://t.co/veIpnh5r9L この4年間は春秋の学会には必ず新しい結果を発…

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

RT @genkuroki: #統計 11/5にGoogleのロゴが赤池弘次さんになっていたので、赤池さんが書いたものをググって読んでみました。次の2つ(どちらも1980年の論説)： https://t.co/2yI8DNOy7N 統計的推論のパラダイムの変遷について ht…

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

RT @genkuroki: #統計 添付画像は赤池弘次さんによるKullback-Leibler情報量に関するSanovの定理の簡潔な解説。 https://t.co/Nle5j9of9A より 「Sanovの定理」とか呼ぶと何か難しい結果のように誤解してしまうかもしれな…

883 0 0 0 OA 深層ニューラルネットの積分表現理論

RT @k1ito: 最近NNの数学的定式化が一部で流行っているっぽいので昨日リプライで送られてきた論文紹介するけど。これ数学プロパーが深層学習を勉強するときに一番良いPDFではと思えるレベル。よくここまでサーベイできるなと。。。(200ページ以上あるので重い) https:/…

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

RT @hayashiyus: @genkuroki 黒木玄先生、リプライ有難うございます。赤池弘次先生のこの論文を読むと、シャノン・エントロピーは対数尤度の期待値として解釈できると書いてありますね。汎関数微分によって尤度を最大化する確率の関数形を求めていると解釈できないでしょ…

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

RT @hayashiyus: 「エントロピーを基本的な概念として採用することにより，これまでの統計学上の概念的混乱の多くが消滅すると同時に，歴史的に最も著しい統計学上の貢献が常にエントロピーに直接関係する形でなされてきていることが明らかになる。」赤池弘次 https://t.…

883 0 0 0 OA 深層ニューラルネットの積分表現理論

RT @ogawa_tter: "深層ニューラルネットの積分表現理論"、園田 翔、博士論文、2017年2月、早稲田大学 https://t.co/MCIyuOs36X 「深層ニューラルネットの中で何が起きているのか，なぜ深層にした方が良いのかという問題に対して」 https:/…

202 0 0 0 OA ディープラーニングと進化

RT @kaetn: 「ディープラーニングと進化」と題したJSAI2017のOSの松尾さん論文、何気なく読んだらめっちゃおもしろかった。574.pdf https://t.co/3Gvh0OB6td

4 0 0 0 話者空間のテンソル表現に基づく任意話者声質変換(オーガナイズドセッション:Advances in speech decomposition,合成,生成,韻律,音声一般)

RT @ballforest: 混合因子分析(MFA)に基づく手法(http://t.co/E7lCwjeBss)とか変分ベイズ法に基づく手法(http://t.co/YX7UH1uXfv)とか、さいとう先生のテンソルベースの手法(http://t.co/t4jsbNxeQ7)…

4 0 0 0 変分ベイズ法に基づく声質変換

RT @ballforest: 混合因子分析(MFA)に基づく手法(http://t.co/E7lCwjeBss)とか変分ベイズ法に基づく手法(http://t.co/YX7UH1uXfv)とか、さいとう先生のテンソルベースの手法(http://t.co/t4jsbNxeQ7)…

4 0 0 0 OA Voice Conversion Based on Mixtures of Factor Analyzers

RT @ballforest: 混合因子分析(MFA)に基づく手法(http://t.co/E7lCwjeBss)とか変分ベイズ法に基づく手法(http://t.co/YX7UH1uXfv)とか、さいとう先生のテンソルベースの手法(http://t.co/t4jsbNxeQ7)…

3 0 0 0 ネットワーク分析を利用したテキスト・マイニング-2004年の朝日新聞を事例にして-

RT @ronbuntter: こんな論文どうですか？ ネットワーク分析を利用したテキスト・マイニング－2004年の朝日新聞を事例にして－(高橋 由光),2005 https://t.co/lJtCWEIQEE

44 0 0 0 OA 生態学におけるAICの誤用 : AICは正しいモデルを選ぶためのものではないので正しいモデルを選ばない(<特集2>生態学におけるモデル選択)

RT @genkuroki: #数楽 メモ https://t.co/DX5IQ5QNIP 粕谷英一、生態学におけるAICの誤用 : AICは正しいモデルを選ぶためのものではないので正しいモデルを選ばない (2015) 結構最近。赤池情報量基準AICを使ってはいけない場合に関…

8 0 0 0 シルバー人材センターにおける活動が生活満足度に与える影響 : 活動理論(activity theory of aging)の検証

RT @jssp_pr: 【社会心理学研究・掲載論文】中原(2013) シルバー人材センターにおける活動が生活満足度に与える影響：活動理論（activity theory of aging）の検証 https://t.co/7vbD75SBWq

4 0 0 0 ベイズ的最適化入門(<小特集>機械学習の新展開)

RT @kog: ベイズ的最適化の入門がすごくわかりやすかった。次は参照されてた論文を読むもう。 https://t.co/RjIYONBaYS

87 0 0 0 OA 特異モデルとベイズ学習

RT @genkuroki: #数楽 https://t.co/wGEOzKXDIk 渡辺澄夫、特異モデルとベイズ学習 (2003) これ読みものとしてとても面白い。添付画像はこれより。渡辺澄夫さんが佐藤のb函数とゼータ函数を「発見」したときの感動の話。 https://t.…

2 0 0 0 OA モーメント条件が多い場合の推定と検定

RT @ohtanilson: 奥井先生のサーベイ論文に「条件付きモーメント」と「条件なしモーメント」の話が載ってました。ハンドブックの大津先生のチャプターはまさにこの話が触れられてました。 https://t.co/EFXvCO3WvG https://t.co/SGsa1U…

お気に入り一覧（最新100件）

31 0 0 0 OA 政策における質的なエビデンスの活用可能性 ―質的研究に対する信憑性評価を応用して―

昨年、掲載された原稿がJ-stageに掲載されました。 ご笑覧ください。 堂免隆浩(2023)「政策における質的なエビデンスの活用可能性―質的研究に対する信憑性評価を応用して―」『計画行政』, 46(4), 21-26 https://t.co/z7lmrOoIsh

8 0 0 0 OA How to Overcome the Limitations Caused by (Natural) Experimentation? パネル討論Ⅱ

2022年日本経済学会春季大会のパネル討論「How to Overcome the Limitations Caused by (Natural) Experimentation?」の様子がPDFで公開されました！！ https://t.co/Yzi5mHEdSP https://t.co/bxB9GNHlkU

21 0 0 0 OA 功利主義から畜産を評価する 動物福祉に配慮した畜産か、それとも菜食主義か

最近気になっていた論点を扱う論考が先月出ていた。 有海慧 (2023)「功利主義から畜産を評価する: 動物福祉に配慮した畜産か、それとも菜食主義か」『豊田工業大学ディスカッション・ペーパー』30: 1-14. https://t.co/UXu6IzQ186

21 0 0 0 OA 新型コロナウイルス感染禍とシステム正当化

社会心理学研究39巻2号に論文が掲載されました！（表1の逆転項目マークに誤記があります。JG-SJS2ではなく、3が逆転項目です） システム正当化の研究でよく操作されてきたシステム脅威について、コロナ感染禍の医療システムを題材に検討したのですが、仮説不支持でした。https://t.co/uDQtubqOym

3 0 0 0 OA 擬微分作用素のexponential calculus

偶然見つけたが、この怪しげすぎる議論、『擬微分作用素のexponential calculus』において形式的表象と同値な表象として定式化できそう！！！ https://t.co/OoxIqdKYzk https://t.co/WXvdidtUb7 https://t.co/cczZDPqqH4

283 0 0 0 OA ストップウォッチを用いた50 m 走タイム手動計測における系統誤差・偶然誤差の定量

統計誤差と系統誤差の違いを説明するのにわかりやすい例を教えてもらった: ストップウォッチを用いた50 m走タイム手動計測における系統誤差・偶然誤差の定量 https://t.co/etg5kdqUh3 50m走タイム手動計測の系統誤差は-0.27秒もあるんだ

47 0 0 0 OA 発散積分についてのコメント

こちらが、祝賀会で話題になった、大栗さんが京大素粒子論のM 1だった時に書いた論文。 「発散積分についてのコメント」 大栗 博司 素粒子論研究 1984 年 70 巻 3 号 p. 231-249 https://t.co/94SHhGriRP https://t.co/MAUOW2tMPb

1065 0 0 0 OA 大学進学における「地方」と「性別」の「足枷」

この論考の図1はおかしなグラフで、横軸と縦軸が30%から80%で同じに設定してあることはいいのですが、それなら点線が斜め45度になるはずなのに、物理的に横軸の方が縦軸よりも長いから、実際には点線が斜め45度になっていないおかしいグラフです。 https://t.co/fq4auMlr5p https://t.co/Rgsk0HQUn5 https://t.co/Ov9PQhurvG

29 0 0 0 OA 数理社会学ワンステップアップ講座 統計学・計量社会学をどう教えるか:

神林(2017)の、他分野と比較した際の社会学における統計学の特徴がなるほどと思った 1．サンプルサイズが中規模(数千人程度)の社会調査データ分析が主流 2．質的変数を扱うことが多い 3．(心理学・経済学等と比べ)細かいことをあまり気にしない 4．データ収集法にこだわる https://t.co/3Eu7KgTlIr

38 0 0 0 OA 再現可能性ははたして必要なのか:p値問題から垣間見る科学研究の多様性

再現可能性ははたして必要なのか: p 値問題から垣間見る科学研究の多様性 https://t.co/L3iBLeFszd 計量経済学を勉強している人にも考えさせられる事がおおく書かれているかと思います。

88 0 0 0 OA 社会的ジレンマ状況における罰の逆効果の検討:Remove the sanctionパラダイムを用いて

院生さん(@Mizuno_K5 )の論文が、社会心理学会で奨励論文賞に選ばれました。ありがとうございます。 社会的ジレンマにおける罰の逆効果を検討した論文です。 https://t.co/eAzoZIQanJ

1 0 0 0 OA ヘルスケアサービスにおけるTransformative Service Literacyの研究

ようやく博士論文が大学のリポジトリに載りました。 https://t.co/zZi9VTz1DY

1521 0 0 0 OA 教育系YouTuberのまなざし

「応用物理」誌でのヨビノリたくみのインタビュー読んだけどこれ荒れる必要全く無い。寧ろ真摯に受け答えしてるんじゃないかと https://t.co/ATOEOYNqOP

511 0 0 0 OA 長崎県から100年ぶりに再発見されたスナヤツメ南方種の記録

共著論文がでました！長崎県のスナヤツメ再発見です。長崎県では大正時代の古い標本目録にその名があるのみで、しかもその標本は原子爆弾により滅失し現存せず、標本すら残らず絶滅したと考えられてきました。しかしまだ絶滅していませんでした！ https://t.co/2Ovzg5UyYM

9 0 0 0 OA 行列・テンソル分解によるヘテロバイオデータ統合解析の数理 ―第4回 質的データ、距離、グラフ―

https://t.co/x2wM8vHGmk テンソル分解はここからはじめよう。 著者の方と田口先生で本書いてほしい。 羊土社が頑張って支援してください。

1081 0 0 0 OA 国立国会図書館月報

国立国会図書館は、令和3年度にオープンソースのOCR（光学式文字認識）処理プログラム #NDLOCR を開発し、GitHubでソースコードを公開しています。商用・非商用を問わず自由な利用が可能です。 NDLOCRについては国立国会図書館月報2022年11月号の特集記事でも紹介しています。 https://t.co/XRhRnXyQwa https://t.co/QOdkfrO2DB

42 0 0 0 OA EBPMにおける構造推定と誘導形推定 ―効果的な環境政策へ向けて―

とても良質の解説であり広くオススメしたいと思いました！ （林が近年主張している潜在結果＋構造的因果モデルのハイブリッド志向と基本線は同一と感じた次第） --- 小西 祥文(2020)『EBPMにおける構造推定と誘導形推定』 https://t.co/yZxv8zxPb5

24 0 0 0 OA 作用素環とテンソル圏

私は全然知らないですけどTwitter集合知によれば解析でも作用素環論や代数解析では圏論を普通に使う印象です https://t.co/nn2sxp69Di https://t.co/sPeuaecMhY https://t.co/WE5SL2gbYM

221 0 0 0 OA YouTuberの動画における視聴者に選択されるサムネイル画像とタイトルの研究

この論文をみんなで読んでその通りにサムネイルを修正したら、本当に視聴回数が伸びました。 ソーシャルメディアを研究するために実際にいろいろやってみています 「YouTuberの動画における視聴者に選択されるサムネイル画像とタイトルの研究」 https://t.co/ffXwpBlHvP

96 0 0 0 OA 技術から生まれた数学 数学的対象発生の歴史的研究と現象学的分析

「技術から生まれた数学　数学的対象発生の歴史的研究と現象学的分析」 鈴木俊洋 何度読んでもよい論文だと思う 「こういうことが数学と技術に関連する研究者の共通の認識となればよいのに」と新年に思う https://t.co/TFHHUQWLXw

9 0 0 0 OA テンソルネットワーク形式の進展と応用

西野さんと大久保さんの解説記事。すごくわかりやすかった。公開されててとても嬉しい。 『テンソルネットワーク形式の進展と応用』 https://t.co/l4efZQzyUP

21 0 0 0 OA 物理学者のための圏論入門

圏論の雰囲気知っとこと思って名古屋大学の谷村さんが公開してくれてる「物理学者のための圏論入門」を読んだけど、めちゃ分かりやすくて助かった。評判なだけある。 https://t.co/iDL91CyaP2

6 0 0 0 OA 量子計算とチャーチの提唱

https://t.co/k1evnVyc5h 「数学者らしく、計 算可能な実数の集合 は可算濃度であ り,そ のルベーグ測度 は0だ から,任 意に与 えられた実数が計算可能で ある確率 は0で あ る。」

179 0 0 0 OA p値は臨床研究データ解析結果報告に有用な優れたモノサシである

来月刊行予定の『P値 ―その正しい理解と適用―』の著者である柳川堯先生によるｐ値の解説論文。https://t.co/L6nXRbOrSa

11 0 0 0 OA 構造的因果モデルについて

J-STAGE Articles - 構造的因果モデルについて https://t.co/TugprIgXIA

1061 0 0 0 OA 統計検定を理解せずに使っている人のために III

【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】 東北大学の池田郁男 先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理から、どのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1fH https://t.co/PZYHymisuP https://t.co/Cpz2ZtwFH7

1477 0 0 0 OA 統計検定を理解せずに使っている人のために II

【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】 東北大学の池田郁男 先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理から、どのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1fH https://t.co/PZYHymisuP https://t.co/Cpz2ZtwFH7

1868 0 0 0 OA 統計検定を理解せずに使っている人のために I

【統計検定を理解せずに使っている人のためにⅠ〜Ⅲ】 東北大学の池田郁男 先生による生物実験でよく用いる統計検定法を原理から、どのように使い分けるかまで数学が苦手な人(僕)でもわかるようにまとめられている。 https://t.co/QsmVMxh1fH https://t.co/PZYHymisuP https://t.co/Cpz2ZtwFH7

41 0 0 0 OA ソフトニュースへの接触は政治的関心を高めるか

この論文、因果推論（一般化傾向スコア）を「どうやって使ったか？」について詳しく書いてあって、チュートリアルみたいになっててすごくいい → ソフトニュースへの接触は政治的関心を高めるか https://t.co/1eR4OYXVOF

27 0 0 0 OA 連載解説: 生物学のための情報論

再度、「生物学のための情報論」から。確率論の基礎の勉強をしていると、同時分布、事前分布、事後分布などの数学用語で<時間の前後関係>という日常の言葉の意味が理解を邪魔することがある。モデリングをするとき、すべての事象にタイムスタンプがついているからやっかいだ。https://t.co/CHxFBn1P3I https://t.co/CGvfPvZUAY

883 0 0 0 OA 深層ニューラルネットの積分表現理論

（このテーブルは勉強になる）無限個の中間層素子をもつニューラルネットは、二乗可積分関数の空間 L2 や、連続関数の空間 C にコンパクト開位相を入れた空間などで稠密＝万能関数近似装置となることができる。 1. https://t.co/GovYP82BTT 2. https://t.co/hF2K3H0hdD https://t.co/jLq0TLX33l

1868 0 0 0 OA 統計検定を理解せずに使っている人のために I

「統計検定を理解せずに使っている人のために」シリーズが好きです。　https://t.co/ZVv2nrAFd0

10 0 0 0 OA 統計数理とは何か

日本を代表する統計学の研究機関として統計数理研究所が有名ですが、なぜ「数理統計」ではなく「統計数理」なのだろうと思っていました。『行動計量学』の下記の記事に理由が書いてありました。「数理統計」とは一線を画した新しい統計哲学としての「統計数理」だそうです。 https://t.co/Phv53kcXz1

11 0 0 0 OA パンルヴェ方程式およびガルニエ系の特殊解とモノドロミ

金子和雄さんは2007年～2010年は京都にいて、その後四日市の関孝和研究所に移った。ずっと無給研究員だったが、2010～13には科研費を得ていた https://t.co/veIpnh5r9L この4年間は春秋の学会には必ず新しい結果を発表することを義務のように感じておられ、78歳に無理をさせたかもしれない。

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

#統計 添付画像は赤池弘次さんによるKullback-Leibler情報量に関するSanovの定理の簡潔な解説。 https://t.co/Nle5j9of9A より 「Sanovの定理」とか呼ぶと何か難しい結果のように誤解してしまうかもしれないが、実際には多項分布の確率の式にスターリングの公式を代入しただけの結果である。 https://t.co/4AbNKDjPNC

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

#統計 11/5にGoogleのロゴが赤池弘次さんになっていたので、赤池さんが書いたものをググって読んでみました。次の2つ(どちらも1980年の論説)： https://t.co/2yI8DNOy7N 統計的推論のパラダイムの変遷について https://t.co/Nle5j9of9A エントロピーとモデルの尤度

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

「エントロピーを基本的な概念として採用することにより，これまでの統計学上の概念的混乱の多くが消滅すると同時に，歴史的に最も著しい統計学上の貢献が常にエントロピーに直接関係する形でなされてきていることが明らかになる。」赤池弘次 https://t.co/yJ0sNaKtCs https://t.co/SJVD47pwzW

355 0 0 0 OA エントロピーとモデルの尤度(<講座>物理学周辺の確率統計)

@genkuroki 黒木玄先生、リプライ有難うございます。赤池弘次先生のこの論文を読むと、シャノン・エントロピーは対数尤度の期待値として解釈できると書いてありますね。汎関数微分によって尤度を最大化する確率の関数形を求めていると解釈できないでしょうか。 https://t.co/yJ0sNaKtCs https://t.co/EGAm623Rug

4 0 0 0 話者空間のテンソル表現に基づく任意話者声質変換(オーガナイズドセッション:Advances in speech decomposition,合成,生成,韻律,音声一般)

混合因子分析(MFA)に基づく手法(http://t.co/E7lCwjeBss)とか変分ベイズ法に基づく手法(http://t.co/YX7UH1uXfv)とか、さいとう先生のテンソルベースの手法(http://t.co/t4jsbNxeQ7)とか。

4 0 0 0 変分ベイズ法に基づく声質変換

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4 0 0 0 OA Voice Conversion Based on Mixtures of Factor Analyzers

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