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黒木玄 Gen Kuroki

@genkuroki

私については twilog.org/genkuroki と genkuroki.github.io と github.com/genkuroki と github.com/genkuroki/publ… を見て下さい。

ID: 132531320

linkhttps://genkuroki.github.io/documents/ calendar_today13-04-2010 14:03:51

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一方通行 (@ippou1000) 's Twitter Profile Photo

生まれてはじめてnote書きました!! 安定段位は試合数が少ないと高めに出るよってことと、じゃあどうやったらそれを補正できるのかってことを書きました!! 【麻雀】安定段位のバイアスについて|一方通行 一方通行 #note note.com/ippou1000/n/n5…

生まれてはじめてnote書きました!!
安定段位は試合数が少ないと高めに出るよってことと、じゃあどうやったらそれを補正できるのかってことを書きました!!

【麻雀】安定段位のバイアスについて|一方通行 <a href="/ippou1000/">一方通行</a> #note note.com/ippou1000/n/n5…
一方通行 (@ippou1000) 's Twitter Profile Photo

Dr. 麻雀🀄️ 中央値がどうなるのかは実は考えたことがなかったので、同じシミュレーションで中央値を計算して確かめてみました。 結果として、補正なし安定段位の中央値は真の安定段位と一致しました。 なので、補正なし安定段位が真の安定段位を上回る確率は50%ということになりそうです。

一方通行 (@ippou1000) 's Twitter Profile Photo

Dr. 麻雀🀄️ なので、中央値の意味では特にバイアスがないということになりそうですね! ご指摘いただけたおかげで理解が深まりました! 中央値に関して、シミュレーションだけでなく、理論的なところも改めて考えていけたらと思います!

一方通行 (@ippou1000) 's Twitter Profile Photo

Dr. 麻雀🀄️ 補足ですが、補正なし安定段位の分布は、たとえば100試合だとこんな感じです。なので、期待値は右に引っ張られて高くなっちゃうんですよね。

<a href="/DrMahjong/">Dr. 麻雀🀄️</a> 補足ですが、補正なし安定段位の分布は、たとえば100試合だとこんな感じです。なので、期待値は右に引っ張られて高くなっちゃうんですよね。
Dr. Chris Rackauckas (@chrisrackauckas) 's Twitter Profile Photo

New blog post: Machine learning with hard constraints: Neural Differential-Algebraic Equations (DAEs) as a general formalism. stochasticlifestyle.com/machine-learni… #sciml #ai4science #hardconstraints #neuralnetworks #dae #acausal #modelingtoolkit #julialang #modelica

Naoki Iso (@isnki) 's Twitter Profile Photo

クロス集計表を作るのは簡単だけれど、カイ二乗検定の説明になると難易度が数段上がってしまう。確率分布が正規分布でなくてカイ二乗分布になるので、自由度についても理解する必要がある。正規分布を大まかに理解するのは容易だけれど、カイ二乗分布はなかなか直ぐには理解できない人が多いでしょう。

黒木玄 Gen Kuroki (@genkuroki) 's Twitter Profile Photo

天むす名古屋 Temmus 𓃠 さすがに以下のリンク先の質問に「いいえ」と即答できないようだと、我々が今までやって来たことはなんだったのかということになると思います。 「いいえ」ですよね?

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天むす名古屋 Temmus 𓃠 もしかしたら、各語彙の意味に関する誤解が原因ですれ違っている可能性があるのかしらと少し思いました。 天むすさんの行動を見て、私がやって欲しくないことをやっていたらそのときに再度コメントします。 個人的には過去の経緯から大丈夫なんじゃないかと期待しています。

彩恵りり🧚‍♀️科学ライター兼Vtuber🍀 (@science_release) 's Twitter Profile Photo

数値につける「弱」について、NHKの調査でも「その数値にちょっとだけ端数が上乗せされている」と解釈している人が少なからずおり、若い人ほどその傾向が高いことが示されているから、誤解を避けたい時には使わない方が良い用語になりつつあるかも?

竜田一人 (@tatsutakazuto) 's Twitter Profile Photo

須藤元気の件で国民民主党の支持率ダダ下がりですが、それ以前から党内の反ワク、反科学議員を放置してきた立憲民主党は最早流石のデマ政党の風格。 #おしどりマコ擁立問題 の時、相次ぐ批判や指摘や助言に耳を貸さなかった末路がこれですよ。 デマ屋を身内に取り込んじゃう集団は、何やらせても駄目。

FraFra (@frafra45464821) 's Twitter Profile Photo

反ワクチン・反医療では、立憲民主党の方が根が深い。しかも、原口議員に限らず、阿部議員といった党の重鎮・長老クラスにまでいるから最悪としか言いようがない。ちなみに、自民党も参議院の厚生労働委員会の委員長に反ワクチンの山田宏議員をつけている。最悪です。