ケーキに３回だけ刃を入れてできるだけ公平に分割したい話 - アジマティクス
今日は楽しいパーティです。 白雪姫は、円形のケーキを作りました。 白雪姫 円形のケーキに上から１回だけ包丁を入れると、最大２分割できます。 ２回包丁を入れると、最大４分割までできます。 では、３回包丁を入れると最大で何分割できるでしょうか。そのまま考えると、６分割でしょうか？ 上図のように切れば、最大で７つに分割することができます。 ちなみに回包丁を入れると最大分割、回だと、回だと、そして回だと最大個のピースに分割できることがわかっています。なるべく多く線が重なるように切ればいいのです。実際にやって確かめてみたい感じありますが、しかし今回の本題はそこではないのでまたこんどにしましょう。 白雪姫は、王子様からもらった大切な包丁をあまり使いたくなかったので、ケーキに３回だけ包丁を入れて７つに分割し、それを７人のこびとたちに下図のように配ることにしました。 こびとたち しかし、このような切り方で
【GEPR】福島の甲状腺がんの本当のリスク
2015年11月13日の記事『「福島甲状腺がん50倍」論文に専門家が騒がぬわけ・1』の再掲です。 越智小枝 相馬中央病院 内科診療科長 先日、ある学会誌に「福島の子供たちの間で、甲状腺がんが他の地域の20-50倍上がっている」という論文が受理されたようです。（注１）最近になり、この論文が今でも世間で物議をかもしているという事を聞き、とても驚きました。なぜならこの論文は、多少なりとも甲状腺やスクリーニングの知識のある研究者の間ではほとんど問題にされないものだったからです。 しかし、このような研究者の態度がジャーナリストの反応とあまりにかい離しているために、むしろ 「福島の研究者が不当に真実を隠している」 という誤解も生んでいるようです。 なぜこのようなかい離が生まれたのでしょうか？ ひとつの理由は、統計や疫学、甲状腺がんやスクリーニングに関する知識の違いの差があります。もうひとつの理由は、研
若者は本当にPCから遠ざかっているのかのデータを裏取りして驚いたこと｜More Access! More Fun
先日よりネット上とかで回っていたニュース “若者のパソコン離れ”が急加速？ 利用時間が1年で約3分の2に減少 Internet Watch スマートフォンをメインの携帯電話として利用する15～19歳の男女が、PCでインターネットにアクセスする時間は88.2分だった。2013年9月調査では143.9分だったが、1年で約3分の2へと減少しており、ジャストシステムでは「10代でパソコン離れが急加速」と解説している。 スマホ普及で「若者PC離れ」進行 R25 Yahoo!ニュースのトップに転載されていたのはコレ 「パソコンってすっかりビジネスマン専用デバイスになったよな。一般消費者はスマホでほとんどのことできちゃうから、PCの必要性が激的に下がってきてる」 「これは本当にそう。大抵のことはスマホで済んでる。週のうちPCの電源を入れるのは週末ぐらいだ」 若者が本当にPCからスマホに雪崩を打って移行し
無から有（意差）を生む：多重比較でウソをつく方法 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
前回の記事では多重検定がキーワードとなりましたが、良い機会なので、今回は例を交えながら多重検定がもつ問題のインパクトについて説明したいと思います。 （＊「多重検定って何？」という方はこちら） 結論を先に書くと、多重性を調整しない多重比較がなぜ忌むべきものかというと、それはそのような多重比較を悪用すると「いとも簡単に無から有（意差）を生むことができる」からです。 では、そのことを「マウスへ化学物質を投与して影響を調べる」という仮想実験を例に見てみましょう。 仮想実験：マウスへ5種類の化学物質を投与する 仮想例として、5つの化学物質（物質A, B, C, D, E）をマウスに投与してその影響を調べる実験を考えてみます。 影響のエンドポイントとしては5つの器官（肝臓・腎臓・脳・肺・皮膚）の各細胞における量的なバイオマーカーの変化を用います。 それぞれの「エンドポイント・化学物質」ごとのサンプルサ
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
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