統計たん (@stattan)

投稿一覧(最新100件)

RT @katzkagaya: 15年前の文献ですけれど、学習理論のエッセンスがぎゅっと詰まった感じ。https://t.co/NEfxDfPrtc
RT @tmcosmos_org: 甘利俊一氏、 情報幾何の生い立ち https://t.co/4koDBgQ8OT より: 「大型研究は,大勢の人を結集し指導者の構想の下に人々を歯車のように使い,3年とか5年の短期間で勝負をつけようとする.こうした研究も必要であろう.また,…
RT @shirakawa_love: 莫大な金がかかるRCTが開発経済学の重要なツールになってるという深イイ話を聞かせてもらった。 https://t.co/TZaX8aJdwF https://t.co/eMJLSDo3aq
RT @hi_masai: 小林昭七先生による「数学論文の書き方(英語編)」 https://t.co/MOwFglbsGQ 冠詞の使い方など、勉強になりました。辞書を引く大切さも。 学生の頃、検索ヒット数で英語を調べていたら 「辞書を引きなさい。多数決で正しさを決めるのは科…
RT @katzkagaya: 15年前の文献ですけれど、学習理論のエッセンスがぎゅっと詰まった感じ。https://t.co/NEfxDfPrtc
この文章、大変良いのでぜひ読んでもらいたい。 https://t.co/ohjyjmX9gr
RT @kagayam: @marxindo 統計の文献で、「尤」が「犬」になっているのを見つけると、よろこんでしまいます。これ↓は、題名で堂々と。犬度! https://t.co/wKKvANMCGa
RT @genkuroki: #統計 豊田『瀕死本』を好意的に読んでしまった人は、ベイズ統計の利点と「ゴールを厳しめにずらすこと」を混同しているのだと思う。 添付画像は https://t.co/UCLqah1vin p 値を使って学術論文を書くのは止めよう 豊田秀樹(20…
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…
RT @genkuroki: #統計 まるで、ベイズ統計ならば仮説が正しい確率も求められるという説が定説になっているがごとく。 これは非常にまずすぎ。 https://t.co/CeZ5N1C4Cn 心理学を専攻する学生への統計教育はどうあるべきか 堀裕亮 Japanese…
RT @genkuroki: #統計 「仮説が正しい確率がわかる」と思っている人達の他の例 https://t.co/3ddF5dTr24 マーケティング・サイエンス Vol. 24, No. 1, 2016, pp. 1-5 『統計的因果推論の新しいトレンド─ 検定力…
RT @genkuroki: #統計 「仮説が正しい確率がわかる」と思っている人達の他の例 https://t.co/vQjT0niF1F The Japanese Journal of Psychonomic Science 2019, Vol. 37, No. 2, 1…
RT @toshizumi1225: 大久保先生も「ベイズ主義に立てば,そのデータが得られたことを前提に,本来知りたい仮説そのものが正しい確率 P(H|D) を得ることができる。すなわち,研究者が知りたい仮説の正しさを確率として直接推定できる」と説明してるんだよなあ… http…
RT @katzkagaya: 赤池弘次「意図と構造」https://t.co/bFXWf5hE47 https://t.co/jvJAGeTYDE
RT @kohske: p値の扱いは難しいけど、これには目を通しておくべきだと思う。 https://t.co/lVyPZmpjxY "科学的知識を深める研究はいくつ もの段階からなっており,統計的検定は,その中の一つに適用される方法にすぎない."
RT @chikurin_8th: 日本思想は論理的一貫性を軽蔑する。典型は鈴木大拙の禅思想で「山は山で、山でない。水は水で、水でない(「東洋思想の不二性」)」てなことを言う。実はこれがサンスクリット語の誤読に由来する疑いが濃厚なのです。下から短い論文がDLできます。外国語おそ…
RT @tera_sawa: タイトルにどうこう言うのもどうかと思うが、タイトルがすごく卒論っぽい。もっと博論らしいタイトルを目指せばよかったのに。/CiNii 博士論文 - 結核予防の意識と行動について : 結核予防婦人会講習会参加者・女子大学生の調査より https://t…
RT @monotropastrum: 去年の生態学会誌 > 粕谷 (2015) 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) https://t.co/yN5DjoRj3Q
RT @pletwobine: 昔甥っ子と盛り上がった「インスタントコーヒー混ぜてるとスプーンとカップがぶつかる音がどんどん高くなる不思議」を急に思い出しぐぐったら何と論文が!アイツが犯人だったかぁぁぁぁ! https://t.co/M7chjEOWPp https://t.c…
RT @ceekz: 「1年ほど前に私は神に気付いてしまった」から始まる研究報告(紀要論文) http://t.co/3CwLOS1eTx
RT @KuboBook: 北大の文献アーカイブ HUSCAP 内 http://t.co/63jyGvXNA9 の “樹木・森林生態学「よく出る」誤用統計学の基本わざ” http://t.co/GJFlRmiWZG に割り算値な負の相関捏造のハナシを紹介しています。どなた…

お気に入り一覧(最新100件)

一般社団法人 人工知能学会の会員向け会誌『人工知能』(38巻6号・2023年11月)で原稿が公開されました. 人工知能/38巻 (2023) 6号/自由エネルギー原理と物理学 https://t.co/5WEeY2rIq9
「任期制を決めた前夜」 https://t.co/DuRmAZJtqL 1950年代は、「若者たちが」任期性を取り入れようと言い出し、朝永・坂田などのリーダーたちが、「任期制は次の職を確保するための小さな仕事で論文を乱作する」として反論。現代とは構図が逆だな。 https://t.co/sG3JCRIm9w
育児休業のすすめ:ニューヨークで専業主夫になった物理学者 https://t.co/IjSv0q63Mg 今更呼んだが爆笑だった(^o^)
勝手なことを呟くという貴重な機会をもらい、博士号を2個とった感想文を応用物理に書かせていただきました(博士人材特集号?)。誰の参考になるのかよく分からず不安しかないですが、お気づきの点、コメントいちゃもんなどいただけますと喜びます。 https://t.co/x12Zndf2EQ
伊佐夏実さんの論文「難関大に進学する女子はなぜ少ないのか」、面白い。難関高校の女子たちは ・男子に比べ自尊感情低め ・浪人回避しがち でもそれ以上に ・偏差値の高さより「資格が取れる」=働き続けられる職種に就く学部選択を重視 ゆえに難関校に行かない傾向があるhttps://t.co/Lf3x18iW5D
細野秀雄「優れた人材(研究者)が育つ条件とは」 https://t.co/9Yjg4b2U00 細野博士は、優れた研究者の条件の一つとして「生意気であること」をあげている。 ここで生意気とは、これまでと違う新しい自分の考えを強く主張する、という意味のようだ。
これ後件肯定の誤謬なんだけど、あながちバカとも言いづらい。今井むつみ曰く、人が発達の過程で言語を習得できるのも、この対称性バイアスのおかげらしい。 ref. https://t.co/XH8p8VJUfi ref. https://t.co/WqNgZSmI3w p. 230 https://t.co/rytCedl2Wp
これ読んでいた。響いてきた… https://t.co/GMKl9xeF98
「司法の女割引」で1番分かりやすいのが殺人罪における執行猶予率で、全体では殺人の執行猶予率は20%だけど女性に限れば40%であり、更に実母から実子に限れば60〜80%。比喩でも何でもなく文字通りの意味で日本の司法は女性の殺人…特に実子については許されるものと認識してる https://t.co/PwW2mMEoo1 https://t.co/dTttQTOjWN
因果推論についての総復習のような論文。 https://t.co/KaoZqL8e2B
大変分かりやすく参考になった。 主観的期待効用理論の展開 https://t.co/5YBvNz5Txu
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
最近反証可能性と境界設定問題が学術界隈でホットな話題のようなので、とりあえずこの分野に興味がある方のために、京大の伊勢田先生の論考を貼っとこうと思います。(これを読めばいま科学哲学で境界設定問題がどう扱われているかだいたい分かるんじゃないでしょうか) https://t.co/RqkGEhJIEn
諏訪秀麿, 藤堂眞治「確率の流れをあやつるモンテカルロ法---詳細つりあいの破れとリフティング」日本物理学会誌 77, 731-739 (2022) https://t.co/rDM0iIHX9g
たばこ産業の極悪ぶりがコンパクトにまとまっているのでみんなに広く読まれるべきと思った次第 片野田(2020)受動喫煙の健康影響とその歴史 https://t.co/dr1oyfodPZ
佐藤郁哉先生の近年の同志社商学掲載のものと併せてお勉強しましょう J-STAGE Articles - リサーチ・クエスチョンの理論化 https://t.co/D9gREnq1DO
言語処理学会誌の学会記事で、言語統計力学の紹介が公開されました。研究全体の背景のほか、単語の意味変化を行列計算で求める相田さんの研究、変化する意味とその数をガウス確率場とDPで求める井上さんの研究を紹介しています。https://t.co/BCDYwgkN8l
臨床試験におけるヒストリカルデータの活用については、以前総説を計量生物学に書きました。共変量調整の話などを除いてはこの頃からあまりアプローチは変わっていない印象。 https://t.co/ySOd1ICp1L
因果推論の道具箱(大久保) 従来の因果推論手法の概要と近年の因果推論のトレンドが簡潔かつ体系的にまとめられていて非常に読みやすかった。 https://t.co/9BRVQvvRxg
シングルマザー、分かりやすく虐待のリスク因子になってますね。ネグレクト(育児放棄)の発生率が特にすごくて倍以上ある。 https://t.co/yQG1Wwd2qY
ぷよぷよAIの論文です。 ぷよぷよってAI研究のいいテーマですね。 https://t.co/d6HWwZEtf4 https://t.co/cc3HLG84Fi
赤池1980(エントロピーとモデルの尤度)での問題意識: https://t.co/p7pOvSrmun https://t.co/TeQLCcj1n6
昨年末に「応用数理」に投稿した解説論文 「形式言語理論:非可換と可換のあいだ」 が J-STAGE 上で読めるようになりました. 形式言語理論特有の難しさや面白さを説明させてもらいました. 「応用」を意識して自然言語っぽい話もいくつか話題に取り入れてみました. https://t.co/B4PKRNZb6p https://t.co/qc71Z2O43m
物理学者は女性がお嫌い? https://t.co/01T2S3fIAX
Coxさんが亡くなったと聞いて,甘利先生の「情報幾何の生い立ち」を思い出しました。 https://t.co/HARPczW7HS https://t.co/sIeNx1VRRR
清智也「総合指数の数理」 因子分析のことを松田さんに話したところ,この解説論文を教えてもらって読んでいます。 さすが清さん,分かりやすい解説です。行列の対角スケーリングというのは初めて知りました。 https://t.co/mUIghwiCOg https://t.co/ENthYDrgrd
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。 https://t.co/b51LPhuTPX
これ読んで混乱が解けた.m測地線をとることと分布の混合をとることは同じでない. Sを1次元ガウス分布の集合{p(μ,σ)}とする.p∈Sのη座標はη(p)=(μ^2+σ^2,μ).S内のpとq間のm測地線は η(t)= (1-t)η(p)+tη(q). このη(t)に対応する分布rについてr = (1-t)p+tq にならない. https://t.co/8wKhMHYrhx https://t.co/ITuVadKvla
例えばハバードモデルが「妥当」というような言い方をするとき、そのモデルが真であるという意味はあまりないような感覚があります。https://t.co/vxAlI0WSM9 https://t.co/MSRKSY3MJ5
甘利俊一氏、 情報幾何の生い立ち https://t.co/4koDBgQ8OT より: 「大型研究は,大勢の人を結集し指導者の構想の下に人々を歯車のように使い,3年とか5年の短期間で勝負をつけようとする.こうした研究も必要であろう.また,この中から優秀な人材が育つこともあるだろう…(続く)
水害にあった紙資料がカビにやられる前に素早く脱水するスクウェルチ・パッキング法、博物館関係者用の資料だけど、知っておいたら役に立つ場面がありそうな気がする。 元資料のダウンロードはこちら→https://t.co/6GxcZUuZXc https://t.co/bbYQGmyi13
#統計 数学が苦にならない人や統計力学に素養のある人は後者の https://t.co/foCDt7FZBK 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) 赤池弘次 1980 を先に読んでおくと良いと思います。非常に易しく書かれています。
MIPソルバー, 分枝限定法を多少知っておかないと使いこなすの難しいですね... 宮代先生の記事にうまく解けないときの対応策がわかりやすくまとまっているけど, ソルバーを初めて使う人にはこれを読んでもまだ敷居が高いかも... https://t.co/pXvUtNfMAA
莫大な金がかかるRCTが開発経済学の重要なツールになってるという深イイ話を聞かせてもらった。 https://t.co/TZaX8aJdwF https://t.co/eMJLSDo3aq
「私の論文が採録されないのはどう考えても編集委員会が悪い!」 力強いお言葉。1日3回唱えるわ。 https://t.co/552sqSAenJ
小林昭七先生による「数学論文の書き方(英語編)」 https://t.co/MOwFglbsGQ 冠詞の使い方など、勉強になりました。辞書を引く大切さも。 学生の頃、検索ヒット数で英語を調べていたら 「辞書を引きなさい。多数決で正しさを決めるのは科学者の態度ではない」 と叱られたことを思い出しました。
#統計 赤池弘次さんの1980年の論説がわかりやすい。 https://t.co/foCDt7FZBK 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) https://t.co/rVEPngIsM6 統計的推論のパラダイムの変遷について 無用な【お墨付き】を求めるために杜撰な主義を持ち出すニセ統計学はそろそろ廃棄されるべき。
自然種の説明がわかりやすい 感情って科学の概念なんだろうか 戸田山 和久 https://t.co/xLT3V2qvNs
15年前の文献ですけれど、学習理論のエッセンスがぎゅっと詰まった感じ。https://t.co/NEfxDfPrtc
日本語では「腕」を含む慣用句は能力・技術に関わるものが多い(腕を磨く等)。一方英語では、armを含む慣用句にそういった意味のものはなく、handにはあるらしい。日本語には小手先というネガティブな言葉もあり、武道の振る舞いが慣用表現に影響しているかも?と。面白い。 https://t.co/5b3iJhY2qg
もうちょっとだよなー,ディープラーニング 甘利 俊一 https://t.co/mXkunJ7HmI
@marxindo 統計の文献で、「尤」が「犬」になっているのを見つけると、よろこんでしまいます。これ↓は、題名で堂々と。犬度! https://t.co/wKKvANMCGa
【宣伝】『一物理学者とのチャット』(無料PDFファイル) 戸田山和久 × 谷村省吾対談の視聴者から寄せられた質問・コメントに対する主に谷村による回答。全47ページ、チャット・質問 68件すべて掲載。 https://t.co/17h7QxW6dG
中嶋さんの日本語での総説がありました。 〉 物理リザバー計算の射程 —ソフトロボットを例に 中嶋 浩平 https://t.co/GmWXpJRfLx
「博士課程修了者の大学教員ポスト採用率」という資料をみつけたのだけど、これは茶柱たつ確率より低い https://t.co/XG77sCe8XX https://t.co/DNJB3SedB0
天使すぎるアイドルは何が過剰なのか https://t.co/zVHhBN6Ink 徹子が黙ったとき https://t.co/nzjlhAYOka 新鮮な人肉をヒメスナホリムシに与える https://t.co/rt9tpbjNVA
天使すぎるアイドルは何が過剰なのか https://t.co/zVHhBN6Ink 徹子が黙ったとき https://t.co/nzjlhAYOka 新鮮な人肉をヒメスナホリムシに与える https://t.co/rt9tpbjNVA
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@teramonagi https://t.co/s6PJglXxRQ 関数近似可能なのは、実数が有理数列で近似できるのと同じ原理。稠密性。なので、基底に展開して近似という議論ではそもそもないです。 https://t.co/vXaTzd4klN PCAで基底っぽいものを選択してNNで学習なら、昔からあります。
フィッシャー計量の退化と相転移. 1. 神経多様体の特異点と学習 https://t.co/KYRpC0ybG4 2. 特異点解消とニューラルネットワークのベイズ推定における汎化誤差 https://t.co/xXIy3DA9n3 3. 平均場モデルと特異点 https://t.co/FvbrWUy66M
1. 物理学者でない人にとって平衡統計力学とは https://t.co/y4vBTmTP64 2. ベイズ事後分布の相転移について https://t.co/tt9p1DZoCm 3. ベイズ学習における必要最低サンプル数の推定 https://t.co/isTKQKiQMa https://t.co/htz6vp5DWU
赤池弘次「意図と構造」https://t.co/bFXWf5hE47 https://t.co/jvJAGeTYDE
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
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
A survey / 確率分布間の距離推定 : 機械学習分野における最新動向https://t.co/9VgOboMAyA
#統計 赤池弘次さんの論説 https://t.co/weTcekZdjG 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 「尤度ってどうしてもっともらしさなの?」「客観確率 vs. 主観確率という対立図式はおかしいよね?」のような疑問を持つ人達には特におすすめ。
#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
行動経済学会第10回記念大会でのパネルディスカッション「行動経済学の過去・現在・未来」のテープ起こしができあがったようです。 https://t.co/mld8BuK9UF この末尾に、わたしが執筆した「討論を振り返って」という記事がありますが、実験する人は必読かと思います。
数学的にきちんとしたモデル選択の話としては 柴田里程氏の昔のこれ https://t.co/n4QYJLwkHl がよくまとまっているのでは(個人的には数学的にきちんとしていることに特に興味はないけど)特異モデルとかは出てこないけど,それはいいでしょう.
#数楽 続き。粕谷英一さんによるパラメーター数(の差)が1のときAICは15.7%の確率で真のモデル選択に失敗するという話の解説3つ: https://t.co/PjTZNB65aJ https://t.co/9bigHUGJ6d https://t.co/DX5IQ68oAn
去年の生態学会誌 > 粕谷 (2015) 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) https://t.co/yN5DjoRj3Q
統計的推測の問題が物理学と似ている構造を持つのは、単なる偶然なのでしょうか。それとも、 観測から真の分布を推測する、ということは物理学の一部なのでしょうか。 https://t.co/rCYekXOy2g
社会科学における因果推論の可能性。石田浩先生@東大によるすばらしい講演です(><) http://t.co/LaOkmvkiwM
CiNii 論文 -  研究者市場における文科系博士院生の就職要件 : JREC-INによる公募情報の分析 http://t.co/ezW5goJ0Lt #CiNii
「阪大生のためのアカデミック・ライティング入門」,指導する教員向けのマニュアルと教材も公開されてました。これは偉い。 / “大阪大学リポジトリ: 「阪大生のためのアカデミック・ライティング入門」ライティング指導教員マニュアル” http://t.co/J1dQh764Vb
北大の文献アーカイブ HUSCAP 内 http://t.co/63jyGvXNA9 の “樹木・森林生態学「よく出る」誤用統計学の基本わざ” http://t.co/GJFlRmiWZG に割り算値な負の相関捏造のハナシを紹介しています。どなたでも自由にアクセスできます。
RTしたのは,これまた参考になる資料。「検定力分析と標準化効果量を超えて-正確度分析と非標準化効果量-」[pdf] http://t.co/9TeEmggUOm (CiNii詳細)http://t.co/eadFKJokwL ありがとうございます!
「研究対象としての教育実践の位置づけをめぐって」金馬国晴 (2001). 東京大学大学院教育学研究科 研究室紀要 [pdf] http://t.co/TiYvzY8iMa

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