統計学の素人がGoToトラベル論文を斜め読みする（追記あり）
2021/01/29追記：西浦氏から解説記事が上がったのでこちら読んだ上での追記も適宜行ってる。 m3.com/open/iryoIshin/article/873130/ 翻訳ミスってたので修正。指摘ブコメ感謝です。 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20210125/k10012831381000.html この記事のブコメでみんな疑問に思ってるっぽいので、素人でもわかる範囲のことを書いてみた。 この論文は何を書いてるの？ 何をしてるの？https://www.mdpi.com/2077-0383/10/3/398/htm 2020年7月22日のGoToトラベルキャンペーン開始と新型コロナウイルスとの疫学的影響の可能性について調べて見たっぽい。 ファーストオーサーが安齋麻美さん（修士か博士のどちらか）で西浦博教授も著者に含まれる。北海道大学の衛生学研究室
山中教授の指摘する「東京のPCR検査減少」は誤解 | 鈴木 邦和 Official Site
こんにちは、都議会議員の鈴木邦和です。ノーベル賞受賞者の山中伸弥教授が「東京都のPCR検査数が減っている」と指摘されて話題になっています。山中教授の指摘に世田谷区の保坂区長も同調されています。 昨日の検査件数は、東京都発表で167人→【東京の感染者数は減少？】山中伸弥教授も驚愕「検査件数を見て愕然。感染者数が減少しているように見えるのは、単に検査をしていないだけ」 https://t.co/8UZkZI4CUr 検査件数を見ると愕然とします。検査件数も同じように減っているのです。つまり感染者数が — 保坂展人 (@hosakanobuto) April 22, 2020 先に結論から申し上げますと、東京都のPCR検査数は実際には減っていない可能性が高いです。そして、これは山中教授に非があるのではなく、都のPCR検査の集計方法に原因があります。誤解を招くような形となっており、大変申し訳ありま
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
岩田健太郎 K Iwata, MD, MSc, PhD, FACP, FIDSA, CIC, CTH on Twitter: "仮に事前確率1%の場合、感度70%特異度99%の検査で陽性だと事後確率は41.4%半分以上間違いです。陽性でも感度は関係あるのです。いいですか。疑ってない無症状の人にコロナPcRしちゃダメですよ。"
仮に事前確率1%の場合、感度70%特異度99%の検査で陽性だと事後確率は41.4%半分以上間違いです。陽性でも感度は関係あるのです。いいですか。疑ってない無症状の人にコロナPcRしちゃダメですよ。
景気回復「戦後最長」の可能性高まる | NHKニュース
政府は今月の月例経済報告で、「景気は緩やかに回復している」という判断を維持しました。これによって今の景気回復の期間が６年２か月に達し、戦後最長となった可能性が高まりました。 それによりますと、個人消費を「持ち直している」としたほか、企業の設備投資も「増加している」という見方を据え置き、景気全体についても「緩やかに回復している」というこれまでの判断を維持しました。 景気の回復や後退の時期は、正式には内閣府の有識者による研究会が十分な統計データがそろった段階で判定します。 ただ、政府が今月も景気回復が続いているという見解を示したことで、平成24年12月から始まった今の景気回復は６年２か月に達し、平成14年２月から平成20年２月まで続いた景気回復を抜いて戦後最長となった可能性が高まりました。 一方で、今回の月例経済報告では、「輸出」について、中国向けの半導体製造装置や電子部品などを中心に「このと
伸びてるツイート104万件分を調べた - メモ帳DPA
パクころというWebサービスを公開していて、250favs以上のツイートが現時点で161万収集されている。 気付いたらかなり集まっていたので、量があれば単純な集計だけでも何か見えないだろうかと思い立ったので雑に調べてみることにした。 (何で単純な集計だけかというとちゃんとした統計手法的なものを知らないからです) 条件について 集計にあたり、パクころ/@pakurares等で使用しているデータベースより、500favs以上取得しているツイートのうち104万件をサンプルとした。ちなみに161万件全部読み込むとExcelの行数の限界(1048576)を超えてるので収まるように適当な量まで絞っている。妥協。 なお、ツイート情報しか収集していないので、ユーザ情報に絡めては何も調べられていない。正直そっちの観点の方が面白そうな結果が出そうな気もするんだけど、無いものはしょうがない。 サンプルの都合上、
「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す
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孫さんがPCR検査を大々的にやるとツイートしたら、多くの方から医療崩壊が起こるというメッセージが来ているようですが、なぜ医療崩壊が起こるんでしょうか？に対するKenn Ejimaさんの回答 - Quora
えるエル on Twitter: "東大が無償でPDF公開している，統計学会の75周年記念出版『21世紀の統計科学』の3冊 1と2は実際の統計データを用いて，各事例への統計学の応用手法，3は機械学習の人なら馴染み深い統計計算を解説 下手な市販の本を買うよりは，この3… https://t.co/w2cSVIxmUI"