- マイナーだけど最強の統計的検定 Brunner-Munzel 検定 d.hatena.ne.jp/hoxo_m/2015021… 検定好きな人たちには，ためになる解説…とくに検定の良さの評価はこうやればいいんだ，といったあたり．検定ぎらいな私は…そうですね…「敵を知る」ことは，とても重要かと． 11:26:22
- How-to go parallel in R – basics + tips wp.me/pMm6L-o5T えーと tips としては… rm() よけいなもの消せ gc() がべこれ 構造化しろ clusterSetRNGStream() 乱数たね設定 …など 11:48:56
- RT @simizu706 : Welchの検定は平均値の差の検定なのだから，等中央値のデータで検定精度を検討するのは無意味だと思うのだが・・・ この結果なら平均値ならWelch，中央値ならBrunner-Munzelで，という結論になるはず。最後の結論はちょっと極端だと思う。＞RT 12:18:00
- お，Sabermetrics (野球統計学) の Jim Albert さんがまた日本で講演するのか． www.rikkyo.ac.jp/events/2015/03… スポーツの統計モデリング，いろいろ発展したら楽しそうだね． 12:33:07
- 昨日 hoxo_m さんが紹介されていた"私説・統計学（検定論におけるエポック）" www.geocities.jp/ikuro_kotaro/k… 検定ぎらいとやらを標榜している私でも，こういう流れは押さえておかねば，検定好きのヒトたちに対抗できない…ということで．歴史としては，とても楽しめる… 13:39:32
- 統計学の歴史エッセイ (列伝?) といえば，やはり Salsburg さん "The Lady Tasting Tea:…" (2002) がおすすめ www.amazon.co.jp/dp/0805071342/ 原書は読んでて楽しいんだけど，和訳版はなぜかしら… 13:45:30
- . @ibaibabaibai その武勇伝どこかで聞いたような…おもいだせません…蛇足ながら安藤さん著「統計学けんか物語―カール・ピアソン一代記」 www.amazon.co.jp/dp/487525055X/ といううすい本あります．Karl Pearson 関係者 vs Fisher の激闘録 14:14:09
- あ，「統計学けんか物語―カール・ピアソン一代記」 www.amazon.co.jp/dp/487525055X/ を「うすい」とか書きましたが短い本…という意味で．末尾の対 Fisher 戦だけでも濃厚です…死者にむちうつ天才 (p.136-137) 14:23:07
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- RT @ibaibabaibai : 「統計学けんか物語」 ”お前はベイズだろ！””お前こそベイズの定理をこっそり使っておる” そのころ，ジェフリーズは黙々とベイズをやっておりました．一番長生きして自転車じいさんになったのは彼． 14:25:43
- RT @ibaibabaibai : スカラペディアのCML（結合マップ写像）のところは，金子・柳田が書いてるのか．綺麗な図も入ってよくまとまっている．いま見ると新鮮なんじゃないかな．本体は１分以内に実装できるので描画や可視化の練習にも適． www.scholarpedia.org/article/Couple… 15:05:10
- Beaumont & Rannala (2004) The Bayesian revolution in genetics www.nature.com/nrg/journal/v5… Box4の階層ベイズモデルの図解，やっぱりこう描きたくなるよね… 16:05:29
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- RT @ibaibabaibai : 「人々の立っている場所を支え，歩みを促す」のは一般的にはよいことだと思うけど，自分はむしろ「人々の立っている場所を崩し，勇み足を促す」研究者になりたい． 16:13:46
- RT @ibaibabaibai : @monotropastrum @berobero11 通常は差は少ない思いますが，データによってはずれる可能性があります．そういう場合は，dlmで対数尤度のグラフ（横軸は分散のパラメータ）を書いても２峰性だったり，データのわずかなずれに敏感だったりします． 16:27:24
- RT @ibaibabaibai : @monotropastrum @berobero11 なお，ポアソン尤度が「正しい」（時間方向の変動以外の過分散が無視できる）なら，データの平方根変換を行ってから，等分散（ポアソンなので決まった値になる）の正規尤度でやる方法もあります． 16:28:02
- RT @ibaibabaibai : @monotropastrum @berobero11 ただデータ変換をすると季節調整など分解ものは解釈に困るので，あまり推奨はできないです．むしろKFASなどで非線形カルマンフィルタ（線形近似の過程で自然に不等分散になるはず）のほうが良いかと． 16:28:05
- RT @ibaibabaibai : 人類が「原因」を知ろうと本気になったときの執念は並大抵のものではないな ije.oxfordjournals.org/content/34/4/8… … そういう面に触れずに，「相関と因果は違います」「まちがえるとこんなにお笑い」「メカニズムなしで因果を論じるなんでアホですね」とそれだけ教えるのはよくないと思う 22:33:22
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