@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki (@genkuroki)

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#統計 「正規分布でなければt検定は使えない」というデマは、にせマナー講師的な制限のせいで方法選択が歪んでいる問題の1つ。 別のにせマナー講師的言説で有名なのは、「期待度数が5未満ならばχ²検定ではなく、Fisher検定を使わなければいけない」です。これも結構猛威をふるっている感じ。続く <a target="_blank" href="https://twitter.com/genkuroki/status/1886988686056939781" color="blue">x.com/genkuroki/stat…</a>...

May 30, 2025
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#統計 各科学者ごとの測定技術の違い(1/σ²の違い)をガンマ分布でモデル化して良さそうだという感触を得るためには、ガンマ分布達のpdf(密度函数)、cdf(累積分布函数)がどういう形をしているか知っておく必要がある。 例えばCauchy分布が出て来るΓ(shape=1/2, scale=200)では <a target="_blank" href="https://twitter.com/genkuroki/status/1162173226702651392" color="blue">x.com/genkuroki/stat…</a>...

May 27, 2025
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#統計 #教育 モデルの確率分布DにおけるAの確率Pの使い方として「確率分布Dにおける事象Aの意外さの数値化」を考える場合には、 確率Pに対応する情報量S=-log₂Pについても触れておく という方針は悪くない。 このSにはsurprisal valueという名前もつけられている。 <a target="_blank" href="https://www.umsl.edu/~fraundorfp/egsurpri.html" color="blue">umsl.edu/~fraundorfp/eg…</a> 続く...

May 16, 2025
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24

#統計 ベイズ統計は「主観的信念の確率的な更新」という立場で使うものだと信じている人達は、以下のリンク先の論文の音声概要(NotebookLMに指示を出して作成させた)を聴いて考え直した方が良いかも。 <a target="_blank" href="https://twitter.com/genkuroki/status/1920786011073769834" color="blue">x.com/genkuroki/stat…</a>...

May 09, 2025
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#数楽 大学でも高校まででも、数学が分からなくなる原因が 具体例の確認を怠ってしまっていること である場合はかなり多いと思う。 抽象的な説明を理解できないときに、そこで思考がストップして何をやったら良いのか分からなくなってしまい、何もやらないので結果的に理解は全然進まない。続く...

May 07, 2025
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#統計 すでに統計学入門を既習の人が現代的なP値や信頼区間の概念を理解するためには、以下のスレッドに投稿した現時点で5つの論文の音声概要(全部で45分程度)を聴くのが良いと思います。 特別に優れた著者達の論文紹介なので信頼性は非常に高いです。 <a target="_blank" href="https://twitter.com/genkuroki/status/1919820309340836246" color="blue">x.com/genkuroki/stat…</a>...

May 07, 2025
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#統計 how compatibleとcompatibility intervalの翻訳問題 現在の案 * how compatible → 相性の良さ * compatibility interval (ある閾値によってデータの値と相性が良いとみなされたパラメータの値全体の区間) → 好相性区間 以前は「良相性区間」と呼んだりしたが、「好相性区間」の方が自然。...

May 05, 2025
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#統計 添付画像は <a target="_blank" href="https://diamond.jp/articles/-/364046" color="blue">diamond.jp/articles/-/364…</a> 【p値とは?】 西内 啓 2025.5.3 より。「意味のある偏り」(悪名高い「有意差」と同じ意味)という言い方や「偶然」か否かを強調してP値について説明する伝統的なスタイルは、一般的な場合でのP値の理解にとって非常に有害です。続く ...

May 05, 2025
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#統計 その2つのt分布の導出は区別ができない程度に同じ話になります。 U~χ²(ν), Z~N(0,1²) (独立)のとき、条件U/ν=1/σ²の下でのZ/√(U/ν)が従う条件付き確率分布はN(0, σ²)なり(自明)、条件付けない場合には「分散σ²の逆数が1/σ²~χ²(ν)/ν=Γ(ν/2,2/ν)を満たすときの正規分布」のように解釈できます。 <a target="_blank" href="https://twitter.com/respctsogachin/status/1918181543186710596" color="blue">x.com/respctsogachin...

May 04, 2025