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#統計 Greenlandさんの講演スライドの内容は非常に率直で分かり易いのでお勧め。 biostatistics.ucdavis.edu/sites/g/files/… 統計学ユーザーの促成栽培コースの害悪について知っている人は特に必読。知っているなら、次世代のためにこれを読んで何か言って欲しいところ。

#統計 算数教育でよく批判されている「きはじ」「くもわ」的なやり方は、統計学ユーザーの促成栽培という分野では伝統的に普通になっており(検定法選択に関する杜撰なフローチャートは典型例)、社会に対して大変な損害を与えているように思えます。 これ、日本だけの問題ではなく、世界的な問題。

#統計 「統計学ユーザーの促成栽培」という分野が昔から伝統的にあって、おかしなことを教えることが慣習化されてしまっている。

#統計 大体においてフローチャート化された検定法選択の仕方の解説にはおかしなことが書いてあります。 大学の先生達がそういう行為をやめるつもりがないように見える。大学でこうなのだから、小中高での統計学教育をまともにすることも難しい。

#統計 統計学のユーザー人口は結構多いので、『統計的有意性とP値に関するASA声明』だとか、検定法選択に関する杜撰なフローチャート批判のような話をされると困る人達は沢山いて、そういう人達がだんまりを決め込んでいることと、小中高での統計学教育のトンデモ化は無関係ではないと思います。

#統計 「統計学は確率論とは全然違う」という話と、小中高生向けの統計学教育を推進する側だとみなされる人達に問題があるという話に関する分岐スレッド。

det(exp(A))=exp(tr(A))を示すには, 行列Aの三角化又はｼﾞｮﾙﾀﾞﾝ標準形を利用する.  #数学 #解析 #金融 #数式 #データ分析 #機械学習 #ファイナンス数学 #証券アナリスト #確率論 #確率思考の戦略論 #ルベーグ積分　 #関数解析 #確率微分方程式 #計量経済 #統計 #医療統計 #量子力学 #大学数学

返信先:@yokozuki466492#統計 インターネット上で閲覧できる小中高生向けの統計学教育を推し進めて来たと思われる人達が書いたものを色々見てみたのですが、むしろそういう人達の方が統計学入門の再教育が必要なレベルだと感じられるものが容易に見つかりました。 子供の教育について無責任なことを堂々とやっている感じ。

返信先:@yokozuki466492#統計 現実には政府が率先して、小学生向けの統計学教育を極めて有害なものにしようとしていたりする場合もあります。 3次元の円グラフ(しかもドーナツ円グラフ)という統計学ユーザーの間では使ってはいけないことが常識になっているグラフを総務省統計局が勧めていたりします。

返信先:@yokozuki466492#統計 仮説検定のようなそれなりに難しい話題以外でも、データの要約値やグラフの正しい利用の仕方に関する説明も相当に怪しいことになっています。 特に箱ひげ図と四分位数の使い方の解説が酷いことになっている感じ。サイズが非常に小さな標本の要約で四分位数を使うのはよくないです。

返信先:@yokozuki466492#統計 しかし、統計学は確率論ではありません。私も数学の話はしていない。 真の問題は、例えば、現在の高校の教科書や学習指導要領解説や各種の教材にある仮説検定の取り扱い方が、『統計的有意性とP値に関するASA声明』に矛盾する内容になっていることです。統計学の誤用を勧める内容になっている。

返信先:@yokozuki466492#統計 「十分に扱える」の意味は「定式化して証明できる」の意味です。 だから、統計学入門に必要な確率論の知識は、そういう意味でも本当は敷居はそう高くはない。 実際には、コンピュータによる数値実験による納得の仕方も有用かつ重要なので、敷居はさらに低くできます。続く

#社会学 については #ウェーバー の「#プロテスタンティズムの倫理と資本主義の精神」を一読してあっさり理解できたので素養はあると思う。 心理の #統計 は、自分が使いこなすことはできないが、論文を読んだり発表者を理解する上では何ら差しさわりはない。

返信先:@yokozuki466492#統計 統計学入門で使う確率変数の取り扱いでは測度論的確率論は必要ないです。入門レベルでは、大数の弱法則、中心極限定理、大偏差原理も測度論抜きで十分に扱えます。期待値汎函数E[ ]の易しい基本性質だけで足りる。 測度論的確率論が必須であるかのような言説は統計学教育を邪魔している。続く

‘ おはようございます！！ 【難易度：★★★★☆】 さて問題です。 これは何の支出でしょうか？ ＜選択肢＞ ① ハム ② ソーセージ ③ ベーコン 正解は本日17時にポストします。 今日も楽しい一日を！！ ★ファミマビジョンで出題中★ gate-one.co.jp/news/info/8326/ #統計 #クイズ #地理 #GIS pic.twitter.com/Z3hrl1Ae0f

おはようございます！昨日身体を追い込みすぎたのでぐっすり眠れました！（全身筋肉痛...） ＜今日やること＞ ☑️ #Tableau ☑️ Notion（#NotionFreak） ☑️ #統計、#ロジカルシンキング ☑️ #Webマーケティング ☑️ 筋トレ&息子とサッカー 母の日なので息子とプレゼント選びにお出かけも！ #朝活

経過後投稿が ピタリと130か多いのは操作なのか固定票なのか…#不思議 #統計 最近 個の努力で統計を打ち破る希望が萎えてきたような。 いやまだか。

日本政府の統計ダッシュボード。暇な時に見ると面白いですよ dashboard.e-stat.go.jp #統計

#統計 教科書レベルで問題が発生していることについては以下のリンク先を参照。

#統計 以下のリンク先は統計学の教え方を他人に指南する立場の人が、箱ひげ図を使うべきではない場合について全然理解していないことが分かる事例。 箱ひげ図は統計学の中学高校で標準メニューの1つのようになっていますが、まともに教えられているかどうかは大いに疑問。

人口統計資料集（2024年版） “国立社会保障・人口問題研究所” (1 user) htn.to/4r2VHGEy3s #人口動態 #統計

日銀の量的緩和（広義流動性）とか情報通信白書とかのデータを利用していて、株価分析としてとても良い解析レポートでした statsokinawa.com/report2 #統計 #解析レポート

#統計 所謂「確率分布曼荼羅」の図に以下のリンク先の話がきちんと含まれているのを見たことがありません。 所謂「確率分布曼荼羅」を好む人達は、整然とした理解が可能な部分を整然と理解するつもりがなく、複雑で訳が分からないことに価値を感じているせいでそういうことになるのだと思います。

#統計 連続時間極限の例 ①二項分布→Poisson分布 ②負の二項分布→ガンマ分布 ❶ベータ二項分布→ガンマPoisson分布(=負の二項分布) ❷ベータ負の二項分布→ベータプライム分布 事前ベータ分布→デルタ分布による❶→①と❷→②の極限もある。

#統計 添付画像のような解説付き。 nbviewer.org/github/genkuro… pic.twitter.com/F4AlHtG0y8

‘ 正解は・・・ ＜たこ＞ 京都市がトップ！ 上位は関西が独占！！ 今日もたくさんのためになるリプをありがとうございます。 よい夜を！ ★ファミマビジョンで出題中★ gate-one.co.jp/news/info/8326/ #たこ #地理 #GIS #クイズ #統計 pic.twitter.com/MnJW4ohY8S

#統計 負の二項分布は、当たりが出る確率がpではずれが出る確率が1-pのルーレットを当たりがちょうどr回出るまで回したときに出たはずれの回数Mの分布。 ガンマ分布は、起こる間隔の期待値がθのイベントがちょうどα回起こるまでの時間Tの分布。 これらの類似は偶然ではなく、後者は前者の極限。 pic.twitter.com/IOGUsfKxEG

#統計 #Julia言語 負の二項分布の連続時間極限でᵞ分布が得られること。 負の二項分布は同じ期待値と分散を持つガンマ分布で近似される。 nbviewer.org/github/genkuro… pic.twitter.com/grOT0uQXYV

amzn.to/2Yqz7v1 1日1ページ 数学の教養365:数は真実の支配者であり,神と悪魔の母である。美しい数学の世界！！バリ楽しい！ #数学 #統計

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#統計 統計的有意であっても科学的に重要(significant)でないことは多いので「有意」(significant)もまた有害な言い方です。 Greenlandさんに代表される統計学の使い方の専門家達は「統計的有意」(statistically significant)という言い方は廃止されるべきだと言っています。

#統計 信頼区間は信頼できるとは限らないので、信頼区間の「信頼」という言い方はミスリーディングです。 信頼区間は「信頼水準の閾値によってデータの数値と相性が良いとみなされるモデルのパラメータの値の範囲」に過ぎません。

#統計 尤度(ゆうど)は「データと同じ数値がモデル内確率分布で生成される確率または確率密度」に過ぎず、「もっともらしさ」ではありません。 尤度は英語ではlikelihoodです。歴史的な理由で英語では不適切な呼び名が固定されることになった。 「ゆうど」は意味不明に響くので悪くない。

#統計 例えば、P値は「有意確率」とろくでもない呼ばれ方をすることがあります。 P値を「有意確率」と呼ぶような人は『統計的有意性とP値に関するASA声明』についても理解していない可能性が高いので、統計学の使い方を教わらないように注意した方が良いです。

#統計 個人的な意見では、統計学用語は無用に分かり難く、多くの場合に誤用を誘導するようになっていると思います。 そういう統計学用語のすべてを無視して、概念そのものを理解する方向で考えると単純明快になることが多い。 しかし、正式な講義の類では悪しき専門用語も教えざるを得ない。

#統計 個人的な意見では、「第1種の過誤の確率」やら「検出力」のような専門用語を覚えることよりも、 　各種の状況でP値の確率分布の形がどのように変わるか について理解している方がずっと重要だと思います。「第1種の過誤の確率」やら「検出力」の話はそこに含まれます。

#統計 「P値がα以下になる確率のグラフ」を色々書いてみることは、P値の概念を理解するために非常に役に立ちます。 帰無仮説下のモデルの確率分布で標本をランダムに生成している場合には第1種の過誤の確率のグラフになる。 対立仮説下のモデルの場合には検出力のグラフになる。

#統計 上と同じことの言い直し 帰無仮説「当たりが出る確率は50%」に関する有意水準5%の両側検定によって、「当たりが出る真の確率は55%」という状況で帰無仮説が80%の確率で棄却されるようにするためには、標本サイズnを800程度に大きくする必要がある。 添付画像の右下すみのグラフを参照。 pic.twitter.com/TW69dN0p1v