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2017年11月24日(金)27 tweetssource

11月24日

@Eiko_Yamashita

Eiko Yamashita🕷@Eiko_Yamashita

あんまりしつこく言うのもアレですが、文化系の方々が怖がって大騒ぎしていた時に、淡々と情報を流しでいたのが早野氏。夫(物理屋さん、チェルノブイリ体験者)の情報と照らし合わせても矛盾がなく非常に役に立ちました。専門家には専門家の仕事があるでしょう、東電の責任追及は科学者の仕事ですか? twitter.com/KazuhiroSoda/s

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11月24日

@TJO_datasci

TJO@TJO_datasci

うちの嫁さんは学生結婚だったので結婚した後になってから理系修士新卒として就活をすることになったんだけど、内資企業はどこまで選考が進んでも「配偶者あり」に◯を付けた履歴書を出した時点で全て落とされた。唯一、内定後に履歴書を出せば良いとされた外資IT企業だけから内定を得て現在に至る

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retweeted at 22:54:31

11月24日

@kikumaco

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式@kikumaco

「福島での被曝量は世界的に見れば多くない」とか「内部被曝は無視できるほど少ない」とか「これから生まれてくる子どもたちに被曝影響はでない」とかいう知識は、脱原発派だろうが原発推進派だろうが知っておくべき基礎知識なんですよ。立場に関わらず、みんなが知っておくべき基本

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11月24日

@kikumaco

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式@kikumaco

原発は高度に政治的だけれども、「今の放射能汚染はどの程度なのか」という問題まで「高度に政治的問題」のカテゴリーに入れてしまう人は信用ならない。測定結果は政治的立場と関係ない。むしろ、本来なら政治的立場と関係ないものを「原発への賛否」と結びつけて踏み絵を迫るのが今の「運動」だろう twitter.com/kazuhirosoda/s

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retweeted at 22:51:47

11月24日

@sunchanuiguru

鰹節猫吉@sunchanuiguru

続)この偉い先生の文章題指導法は、まず式だけ書かせて持ってこさせるそうです。式がマルになった児童だけが先に進むことが許されるそうです。教師の意向を読み取って、それに従う人間を育成する教育になっている。最近流行のコミュニケーション能力重視の教育の一環なのでしょうか。 #掛算 #超算数 pic.twitter.com/05mgqHqdaY

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retweeted at 22:48:08

11月24日

@sunchanuiguru

鰹節猫吉@sunchanuiguru

教育学の偉い先生たちが、またまた有害図書を出版しました。文章題は3種類あるらしい。1.異なる2つの単位が出てくるときは4マス関係表で解く。2.単位が1種類なら文を式にする。3.公式を利用する。(続 www.nipponhyojun.co.jp/sinkan/mag_kyo #掛算 #超算数 pic.twitter.com/0FaaZSvguH

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retweeted at 22:47:55

11月24日

@yuuraku

dada@yuuraku

エロのない書店にさ、てきめんに蔓延るのが何かっていうと幸福の科学本とか江原なんとかってデブの本とか水素水でガンが消えるとかその類ですよ。どんな町でも本屋があれば大概入るし週に5日は寄っている俺が言うんだから間違いない。

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retweeted at 22:47:21

 

非公開

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11月24日

@kikumaco

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式@kikumaco

タミフルの異常行動データも、タミフルで異常行動が増えたか増えなかったかはほとんどどうでもよくて、「タミフルを飲もうが飲むまいが、インフルエンザにかかると異常行動が起きやすくなる」という事実のほうが遥かに重要なんだよね

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retweeted at 22:37:46

11月24日

@kamo_hiroyasu

Hiroyasu Kamo@kamo_hiroyasu

国立大学法人化より前にも、文部省(当時)から「大型実験装置の稼働率が低いので、他機関にも使わせるように。そのための予算措置はしない。他機関から使用料を取るのも禁止」と通達が来て担当者が頭を抱えているのを見たことがあります。

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retweeted at 22:35:18

11月24日

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 #JuliaLang

逆温度に慣れていない人のための言い直し

T=(ベイズ推定における絶対温度)=1/βのとき、最尤法がうまく行くケースでは

T=0 → 基底状態=最尤法の解に凍り付く
T=1 → ほどよく融けて通常のベイズ推定の事後分布になる
T=∞ → 完全に融けて事前分布まで分布が広がってしまう

posted at 18:11:26

11月24日

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 #JuliaLang 自由エネルギーに関する

F=∫_0^1 E^β[nL_n]dβ (E^βは逆温度βでの事後分布平均)

という公式の被積分函数を逆温度1の通常の事後分布を使って近似計算(理想的には真の値を与えるはずの公式を使う)をすると、小さな温度で真の値よりも小さくなることを確認しました。まあ当たり前。

posted at 17:50:50

11月24日

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 #JuliaLang MCMCでベイズ推定の通常の事後分布のサンプルを作ると、シンプルなモデルでは1点の周囲に密集したサンプルが得られます。そのサンプルを用いて遠くまで広がっている分布の平均を計算しようとすると、遠くの様子が無視されてしまい、計算結果は真の値より小さな値になります。続く

posted at 17:47:34

11月24日

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 #JuliaLang 逆温度1での事後分布は通常のベイズ推定の事後分布です。モデルがシンプルなら事後分布は単峰型の遠くの方で消える分布になることが多い。

逆温度0(絶対温度∞)の事後分布はベイズ推定における事前分布に等しくなります。事前分布は遠くまで広がった分布を取ることが多い。続く

posted at 17:44:12

11月24日

@genkuroki

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 #数値計算 #JuliaLang

少し前に「逆温度βでの事後分布平均は逆温度1での普通の事後分布に関する平均で表せること」を強調しました。表せること自体は正しいのですが、MCMCによる近似計算の文脈ではその表式で計算すると逆温度が小さいときの誤差が大きくなります。私が間違っていました。続く

posted at 17:41:40

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