黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "#統計 ベイズ統計に関する典型的にデタラメな解説は、ベイズ信用区間(確信区間)に関する デタラメ→【95%信用区間に真の値が95%の確率で含まれる】 です。このデタラメは頻度論信頼区間のデタラメな解説とワンセットになっている。… https://t.co/ErMqD36tJQ"
#統計 ベイズ統計に関する典型的にデタラメな解説は、ベイズ信用区間(確信区間)に関する デタラメ→【95%信用区間に真の値が95%の確率で含まれる】 です。このデタラメは頻度論信頼区間のデタラメな解説とワンセットになっている。… https://t.co/ErMqD36tJQ
黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "#統計 もしかしたら奥村さんにミュートされているのではないかと思うのですが、私は統計関係の多くの事柄について奥村さんの発言が良くないと思うことが多いです。 おそらく、伝統的な統計学教師の大部分の発言を私は気に入らない。 例えば… https://t.co/ohEjoP02xM"
#統計 もしかしたら奥村さんにミュートされているのではないかと思うのですが、私は統計関係の多くの事柄について奥村さんの発言が良くないと思うことが多いです。 おそらく、伝統的な統計学教師の大部分の発言を私は気に入らない。 例えば… https://t.co/ohEjoP02xM
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黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "#統計 Kullback-Leibler情報量入門としても、赤池弘次さんの1980年の論説は最良のものだと思う。 https://t.co/foCDt7FZBK エントロピーとモデルの尤度 日本物理学会誌35巻(1980)7号… https://t.co/N4hboDskvl"
黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "#統計 ベイズ統計について語りたいなら、WAIC程度は常識でないとまずいと思う。最尤法について語っているのにAICについて知らないのと本質的に同じ。 どちらも『社会科学のためのベイズ統計モデリング』に解説があります。"
黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "#統計 2×2の分割表の独立性に関するピアソンのχ²検定の基礎を、縦横の合計を固定した場合の超幾何分布の近似経由で得ている文献はすべてトンデモ扱いで問題ないと思います。 もしも最尤法のWilksの定理に言及しているならば非常にまともな解説(私は存在を知らない)。"
黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "#数楽 三角函数＝円函数については円を描いて説明するのが普通。 円の半径を1ではなく、rとしたときの様子をぱぱっと描いて、必要なら直角三角形も適当に描き込めば「三角比」についても分かる。 「適切な図を描ければ勝ち」という発想は… https://t.co/6Rsu0uyRkh"
黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "#数楽 「極限を交換できるかどうかは計算するときには気にしなくてよい」は「完全な理解は常に先送りにして良い」という話の典型例の一つ。 たくさんの経験を積んでいるうちに、厳密な証明を先送りせずにノータイムで頭の中だけで処理できる場… https://t.co/aOe8Omzplx"
黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "#統計 以下のリンク先の件は、みんな大好きな最小二乗法に関する話題だったので結構反響がありました。 そこでさらに数値シミュレーションを充実させて、最小二乗法＝残差を正規分布でフィッティングする回帰モデルの性質がさらによく見えるよ… https://t.co/40qdXfquk7"
黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "#統計 最小二乗法は残差が従う確率分布を平均が0の正規分布でフィッティングする最尤法に等しい。 残差が従う確率分布が正規分布から大きく離れている場合には最小二乗法は不適切な性能が低い推定法になります。 線形な推定法の中では最小… https://t.co/p0rg0n3ety"
黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "#統計 「最小二乗法はゆるい仮定のもとで最良線形不偏推定量を与えるので、大体においてこれを使っておけばよい」という主張は誤り。 「線形」という条件が超絶強過ぎるので、最小二乗法よりも良い推定法が可能なケースを幾らでも考えることが… https://t.co/qQAF1BNQjV"
黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "#統計 これはよい記事だと思いました。 What to teach in a statistics course for journalists? - Statistical Modeling, Causal Inference… https://t.co/ifG3q0ZOCL"