積分とは・対数とは・微分とは〜「分かる」とはどういうことか〜
文系向け「統計学」の授業で、積分・対数・微分を復習する機会があった。その時の「1枚スライド」を公開した。この図をめぐって、「分かる」とはどういうことか、について多くのコメントをいただいた。それを、まとめました。（話が同時並行で進行するので、スレッド風の「まとめ」です。） 注意：積分は、統計学の場合、正規分布表を見るために必要。対数の必要性は、尤度関数（尤もらしさ）の対数をとって計算を簡単にする式変形で使うため。微分の必要性は、確率密度関数の最大値（尤度最大の条件）を求めるため。どれも統計学で必須の内容。 注意２：（追記8/6）ここに出てくる「指数、対数、微分、積分」は「感染症の数理モデル」の基礎となっている。 注意３：（追記8月9日）番外編『「積分」と「源氏物語」〜「晩年の清少納言」から「京都女子大」まで』へのリンクはこちらです。https://togetter.com/li/157284
国際比較に使える唯一の指標「超過死亡」で明らかになる実態 - 新型コロナウイルス情報室 - Quora
今回取り上げるのは、フィナンシャル・タイムズからの「死者数は報告されているよりも60%高い可能性がある」というレポートです。 Global coronavirus death toll could be 60% higher than reported | Free to read ここで、本論に入る前に、少し前置きです。 アウトブレイクが現在進行形で起きているときに、異なる国での政策の良し悪しを議論するのに使える、信頼できる統計データとは何でしょうか？ 感染者数は、検査の性能・件数・方針などに強く依存するため、もっとも信頼性の低い指標です。一方、死亡者数は、相対的には信頼できる指標ですが、検査を受けないままに死亡してしまったケースについてはアンダーレポート（過小報告）となります。 特にいったん医療崩壊を起こしてしまうとあらゆる報告が追いつかなくなり、感染者数も死亡者数もきちんと管理できな
ア㊙️イさんのお尻と学ぶ統計学(仮置場)
目次からリンクで飛べる各トピックはツリー形式になっているのだ。 あまりにツイート量が膨大になってしまったので、123回目以後は各ツリーの最初のツイートへリンクだけまとめておくのだ。 お尻さんは各国の歴史や制度に詳しいわけではないし統計手法も誤って理解していることがあるから(それなら黙っておけという話だけど)、間違いがあったらどんどん指摘して欲しいのだ！
あるなし問題の論じ方
HPVワクチン（いわゆる子宮頸がんワクチン）の副作用としてHANSという疾患概念が提唱されている。HANSはHPVワクチン関連神経免疫異常症候群の略であるから、HPVワクチンに関連している、がこの疾患概念のキモだ。 HPVワクチン接種のあとで、「口内炎、記憶障害、関節炎、学力低下、自律神経障害、睡眠障害などの様々な症状」が出現する人達がいる。これは厳然たる事実だ。問題は、それが「HPVワクチン関連」、すなわちHANSなのか、である。様々な見解があり、決着がついていない論争である。 HANSの問題はいわゆる「あるなし問題」である。ぼくはすでに2016年にHPVワクチンの問題については総括しており、その結論は今も変わっていないが、今回は命題をより一般化させて「あるなし問題の論じ方」を考えてみたい。 まず結論から述べると、「あるなし問題」そのものを議論するのは不毛である。だから、止めておいたほう
名古屋市の子宮頸癌ワクチンアンケート調査データの解析に挑む
名古屋市が公費で実施した子宮頸がんワクチンアンケート調査の公表済み速報結果を引っ込め、生データだけをPDFで公表したもののそれ以上の解析はせず結果も出さないと言明。このデータを変換して再解析しようするネット上の動きを追いました。新情報は随時追加予定です。 名古屋市ウェブサイトから削除された速報結果のアーカイブ https://web.archive.org/web/20151223190255/http://www.city.nagoya.jp/kenkofukushi/cmsfiles/contents/0000073/73419/sokuhou.pdf 名古屋市ウェブサイトのデータ公表コーナー（2017年2月1日現在こちらに移転） http://www.city.nagoya.jp/kenkofukushi/page/0000088972.html 続きを読む
Daily Life:統計的研究に体験談で反論する人と、体験談は証拠にならないと思う人とが話をするためのチェックリスト
October 22, 2015 統計的研究に体験談で反論する人と、体験談は証拠にならないと思う人とが話をするためのチェックリスト 以下のようなチェックリストを作ってみたので役に立ちそうだと思った方は使ってみてください。 統計的研究に体験談で反論する人と、体験談は証拠にならないと思う人とが話をするためのチェックリスト あなたは以下の主張のどこまでだったら（あるいはどれにだったら）同意できますか。 １ 一般論として、人間の体のしくみにはまだわからないことが多い ２ そのため、一般論として、病気は良く分からない理由で治ったり治らなかったりすることがある。 ２’この一般論は今問題になっている病気にもあてはまる ３ 一般論として、ある治療をうけたあとにたまたま「良く分からない理由で治る」こともある ３’この一般論は、今問題となっている治療と病気にもあてはまる ４ そのため、一般論として、ある治療を
少年の重大事件「増えている」７８％ 内閣府世論調査：朝日新聞デジタル
内閣府が１９日に公表した少年非行に関する世論調査で、少年（１４～１９歳の男女）による重大事件が「増えている」と感じる人は７８・６％と、５年前の前回調査より３ポイント増えた。実際に周囲で問題となっていることを尋ねたところ（複数回答）、①いじめ（１９・１％）、②万引き（１５・２％）、③バイクや自転車などの乗り物を盗む（１３・１％）などとなった。 ７月２３日～８月２日、全国２０歳以上の男女３千人に面接方式で行い、１７７３人から回答を得た。 「どのような社会環境が問題だと思うか」（複数回答）との問いには、スマートフォンやインターネットの普及から「簡単に暴力や性、自殺その他少年に有害な情報を手に入れられる」が６９・８％（前回比２２・５ポイント増）、「簡単に見知らぬ者と出会える」が６２・５％（同０・９ポイント減）、「少年の交友関係や行動が把握しにくくなっている」が５０・８％（同１１・９ポイント増）など
小児においては「有病割合≒罹患率×平均有病期間（D）」という式を適用するには注意が必要である - NATROMのブログ
福島県の小児を対象として甲状腺がん検診において、10例の細胞診陽性者およびそのうち3例が甲状腺がんと診断された件について、有意に甲状腺がんが多いかどうかが議論になっている。 ■福島県での甲状腺がん検診のこれまでの結果で、甲状腺がんの発生が多発と言えるのか？ - warblerの日記 ■福島の小児甲状腺ガンが意味するものを、スクリーニング効果までふまえて考えてみる。 - Togetter 「有意に甲状腺がんが多い」という主張の根拠の一つとして、 ・有病割合≒罹患率×平均有病期間（D） という近似式が挙げられている。平均有病期間を7年、あるいは3.6年と仮定すると、確かに有意に甲状腺がんが多いという結論になりそうだ。しかしながら、以下に述べるような理由により、小児においては「有病割合≒罹患率×平均有病期間（D）」という式を適用することができない場合もあると私は考える。■福島県での甲状腺がん検診
因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
佐藤吉宗先生の統計学入門（１）－偽陽性問題－
Yoshihiro Sato @yoshisatose 最近、TLで偽陽性の話題を目にするので、一つ練習問題を紹介します。これは昨秋、私が担当している統計学（1年生向け）の試験で出題した問題で、あとで複数の学生から「とても面白い問題だった」という反応がありました。「ベイズの定理」の問題なので、分かる人には簡単です。四則演算で解けます。 Yoshihiro Sato @yoshisatose 【問題】 人口の5%がある病気に罹っているとします。この病気に罹っているかどうかを確かめる検査があるのですが完全なものではなく、病気に実際に罹っている人が受けると90%の確率で陽性となり、病気に罹っていない人が受けると90%の確率で陰性と出ます。（続く…）
感度・特異度・陽性的中度 - Interdisciplinary
前のエントリー（割合のはなし――陽性とか陰性とか - Interdisciplinary）で、陽性とか陰性とか、その辺りの診断の話を書きました。 こういう話で結構出てくるのが、 検査で陽性になった時、実際に病気がある確率はどのくらいか。 という問題だと思います。検査陽性になった時にどう行動すればいいかという実際的な所と絡みますし、確率と直感が対応しない話の例としても取り沙汰される事がありますね。 検査を受けて陽性になった時にどうするか、というのはかなりシビアな問題です。昨年は、妊婦のダウン症検査が話題になりました。 で、その問題について詳しく解説されているのがこちらです⇒妊婦のダウン症検査の話、陽性的中率 - aggren0xの日記 この話の肝は、いざ自分が受けた時に陽性だった時それがどういう意味を持つかという所。そして、感度と特異度が変わらなくても、有病割合によって、「陽性がどういう意味
陽性反応的中割合と「100％引く偽陽性率」を取り違えた甲状腺癌数の推計について - NATROMのブログ
さて、本題。感度や偽陽性率といった用語の意味を確認したいときは、■特異度と偽陽性率と陽性反応的中割合とで引用した表を参考にせよ。 問題：甲状腺癌の2次検査の細胞診検査において7名が悪性と診断された。この検査の感度は90％（偽陰性率10％）、特異度は90％（偽陽性率10％）である。この7名のうち真に甲状腺癌であるのは何人か？ 報道によれば、福島県の子供約3万8000人に対する甲状腺検査において、２次検査で細胞診を施行されたのは76名である。76名のうち10名が悪性もしくは悪性の疑いありとされ、その10名のうち3名が既に手術を施行され甲状腺癌と診断が確定した。残りの7名はまだ確定診断に至っていない。3万8000人中の3人というのは、原発事故との因果関係があるかどうか断定できないものの、多発と言っていい数字であるのは確かである。スクリーニング検査による掘り起こしに過ぎないのか、それとも有意に甲状
PKA先生による「有病率とスクリーニング発見率の間に生じる差」についての解説
まずは言葉の定義をしっかりと理解すること。関係のない量を比較して結論を導こうとする行為は何より被災地にとって有害。
WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary
私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関（および因果関係）」については、 ２つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。 例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定
科学コミュニケーション――より基本的な知識を普及させる事の大切さ - Interdisciplinary
何か稀な出来事が起きた場合に、その時に自分が着目しているものと結びつけて考えようとする事、ありますよね。 今だと、「放射能」。何千人に一人しか罹らない疾患の人がいる、という情報があった時に、「放射能（←象徴的にこういう表現がされる）の影響ではないか」と結びつけて考える、というようなもの。 それで、そういう拙速な論に対して、批判が色々加えられる訳ですね。論として明快で、批判として合理的なものがある。 でも、そういう場合に気をつけておかねばならないのは、ちゃんとした説明でも、必ずしも相手やギャラリーに通ずるとは限らない、という所です。 どういう事かと言うと……。 たとえば、○○病という病気に罹った人が出たようだ、といった情報が、twitterなりブログなりでもたらされたとします。そして、その情報を得た人は、これはあの事に関係があるやも知れない、と考えて、今度はtwitterやブログで発信する。
「HPVワクチン（子宮頸がんワクチン）の嘘」の検証（１）HPVワクチンは前がん病変のリスクを44.6％増やすのか？ - うさうさメモ
<2011. 11. 3追記> 検証の内容を、専門用語少なめでわかりやすくまとめたバージョンを作りました。 難しいのがイヤな方、概要を知りたい方はこちらをどうぞ。 「HPVワクチン（子宮頸がんワクチン）の嘘」の検証をわかりやすく 日本では、サーバリックスに加えガーダシルが承認され、二種類のHPVワクチンが市販されることになる。 これらのワクチンについての基本的な情報は産婦人科日記P サーバリックス vs ガーダシル等を見ていただければと思う（この記事に、過去の子宮頸がんワクチン関連の記事へのリンクがある）。 一方、これらのワクチンについて、「実はものすごく危険なものなのだ！」という言説がネット上に見られる。これは、どのていど信ぴょう性のある話なのだろうか？ 本ブログでは、上記のサイトの子宮頸がんワクチン③でも簡単にまとめられている、「反対派の言い分」のうちいくつかについて、元の資料をたどっ
ツキの法則 - rosechild’s blog
今回ははっきりこの本を読んで欲しいタイプの人がいる。ギャンブルが大好きで、しかし家庭崩壊とかサラ金地獄までは到らず、ギャンブルなんてもんはトータルでは勝てないという自覚はあるけれど、まあ今ぐらいの賭け方なら楽しみの範囲に収まってるから問題ないよなと思いつつ、しかしパチンコと競馬をやらなければあれも買えたこれもできたと思うことが趣味のようになっている人。プラス、競馬では本命志向が強くて大穴狙いはめったにせず自分の買い方は固いと思い込んでいる人。つまり以前の私のような人である。 20代はずっとギャンブルと男にうつつを抜かしていた。れっきとした依存症だったのだが、30代になって他に依存するものができたのでギャンブルからは抜け出すことができた。この本に出会ったのはほぼ足を洗ってギャンブルが日常ではなくなって数年後のことで、それからさらに10年以上経つが私は今もそのショックが忘れられない。 たとえば
統計科学で見えてくる新たな世界：研究：Chuo Online : YOMIURI ONLINE（読売新聞）
教養講座 統計科学で見えてくる新たな世界 ―メジャーリーグの選手評価からゲノム解析まで― 酒折 文武／中央大学理工学部准教授 専門分野 統計科学 はじめに 近年のデータ計測技術や計算機性能の急速な向上により、これまでになかった様々なタイプのデータが計測・蓄積され、計算機をフル活用した統計分析技術が開発されてきています。まさにこれからの時代、先端科学技術から身近な生活までの至る所で、こういったデータを活用した判断が求められることでしょう。そうした中で、統計科学の重要性はますます増してきていると言えます。 私の研究分野は統計科学であり、さまざまなタイプのデータに対する新たな統計手法の開発が研究目的です。しかし今回は応用の観点を強調して、本研究室の研究テーマから「関数データ解析」「多重検定法」について応用例とともに紹介します。また、企業との共同研究で進めているスポーツの統計分析についても紹介しま
はてなブログ | 無料ブログを作成しよう
水風呂のすゝめ 毎日めちゃくちゃに暑い。 ここ数年「およげ!たいやきくん」のように昼間は太陽とオフィスビルとアスファルトの三方向から押し寄せる35℃オーバーの熱に挟まれ、夜になっても最低気温が27℃くらいまでしか下がらない。そんな理不尽な東京鍋の中の暮らしが毎年のことにな…
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://rikanet2.jst.go.jp/contents/cp0530/start.html