- RT @JennyBryan : googlesheets (finally) got an update! #rstats github.com/jennybc/google… cran.r-project.org/web/packages/g… pic.twitter.com/KDtwVZumBN 05:58:52
- 起床と同時に発動する「おなかすいたー」攻撃に備えて、朝の時間配分最適化してごはん準備を優先したのだが…春眠あかつき覚えないきまぐれぼーいせんせいが起きてこないので盤石の対抗策もからぶりぎみなかんじで… pic.twitter.com/R1tOvzJ7gm 07:18:04
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- RT @tkasuga1977 : 分からないことがあるから質問しただけなのに「お前、俺に楯突くのか！」と言ってきた大学院の指導教授もいたくらいですから、彼らも内心ビクビクしながら過ごしてるんだなあ・・・というのは今だと理解できるんですけどね。 twitter.com/koko0725/statu… 11:53:39
- へー，気象庁の長期変化傾向の推定は，直線回帰でやってしまうんだ… www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/t… pic.twitter.com/ngQuYFmj1h 14:53:58
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- 準備が進捗してない，時系列データ解析（続）の生態学会自由集会，トピックの候補は… ・時系列データの直線回帰やばいかも（再） ・時間的自己相関係数は万能ではない→状態空間モデル ・岩波DS1「給食」例題（時系列データとは「対応のある」データ…というナガレ） ・その他：欠測，階差 15:06:53
- みせかけの回帰については粕谷さんがいろいろ調べて発表してくださるらしい．状態空間のきちんとした紹介なんかは深谷さんたちの企画集会 www.esj.ne.jp/meeting/abst/6… 因果な時系列は中山さんたちの企画集会 www.esj.ne.jp/meeting/abst/6… でくわしく… 15:11:58
- @TJO_datasci もともと古いです 15:12:40
- RT @ibaibabaibai : モデルをひたすら走らせてそれでいいの？という疑問もあるわけですが，そのモデルの違いの評価やら結果の統合やらを我々がやっております． twitter.com/KuboBook/statu… 15:13:08
- RT @ibaibabaibai : プロジェクトのほうでは大規模モデルを長時間走らせたりもしていますが，計算量の関係で海まで高精度で組み込めないのが厳しいです．週間予報などでは海面温度は観測値なのですが，そこが直線回帰になったり． twitter.com/KuboBook/statu… 15:13:22
- @TJO_datasci 時系列データだろうが何だろうが，とにかくひたすら直線回帰とか GLM とか，そういう学問分野なので… 15:15:47
- @TJO_datasci とはいえ，さすがに誰も「ゑくせるのほうがマシ」とか言わないので，とくにつらくはないですよ． 15:20:18
- RT @Kyukimasa : ロンドン地下鉄で実験された例の『エスカレーター片側開けて歩くより、両側立って歩かないほうが輸送効率高い』シミュレーション www.telegraph.co.uk/news/uknews/ro… わかっていても、歩きたい（急いでる）人から不評だったのが… pic.twitter.com/3kV0kEjtjy 15:21:51
- @TJO_datasci 生態学などという浮世ばなれしがちな分野の研究者は，私もふくめて良くも悪くもゆるゆる・ゆるふわですよ…ということで 15:24:51
- RT @WEHI_research : 5yr postdoc fellowship available, bioinformatics & #computationalbiology in cancer and evolution research cards.twitter.com/cards/18ce53vl… 15:36:36
- @berobero11 そうですね，気象庁の人たちの概念モデル（うーむ？）は，まさにそういうかんじだろうと思います． 15:48:11
- 気象庁としては "発生頻度の統計量は正規分布に従うことが仮定できない場合" は「ノンパラメトリック検定」とのこと www.data.jma.go.jp/cpdinfo/monitor/ …なにか順位統計量とか？…発生頻度とか点過程モデルの工夫をしないのかな… pic.twitter.com/9OiIBH2w6a 15:53:58
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- 気象庁の丁寧な「長期変化傾向（トレンド）の解説」 www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/t… 時間相関の部分は 5 年間移動平均で表現しているみたい…私はこの「移動平均」というのが苦手なかんじで，なんとも不安なきぶんに… pic.twitter.com/dPuCZkdsmd 15:59:55
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- 日本語版 Wikipedia 「見せかけの回帰」記事 ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A6%8B… あっさりと解決策が提示されている（どちらも典拠は Hamilton 1994）…ように見えるが，よくみると注意書きがいろいろと… pic.twitter.com/xLF99qh1FT 16:20:16
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- 「移動平均」「階差をとる」といった「観測値をいじる」ことにどうにも不安感をおぼえるたちで（他にも「わりざん値」だの「呪われ変数変換」だの)…「ちらっと図示」とかならともかく，統計モデルの「データ」として合成or変換観測値を使うのは，可能なかぎり回避したい…という「性分」のようで… 16:30:33
- RT @fronori : 「でも問題はもっと深刻だと思う。p値を再構築したり他の何かと置き換えたりしても解決にならない。目指すべきは、不確実性を受け入れること。変動を抱きしめること。これですよ。」by Gelmanいいこと言うね。multiple 'potential' comparisonsの指摘も鋭い 16:43:04
- RT @ibaibabaibai : 統数研のグループの将来気候のプロジェクトへの参加についての紹介記事 www.ism.ac.jp/ism_info_j/lab… 16:45:07
- 生態学会・時系列(続)自由集会の例題として，気象庁データ www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/a… ねたで北半球・南半球で差があるかどうかとか調べたら面白いかな？とりあえずデータペイジ www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/l… を wget．値を抽出してみるか… 17:12:03
- しかし本日も保育園にかけ足する時刻になってしまった…その前に夕飯の買いものを忘れずに，と． 17:12:41
- RT @fronori : Pearl et al（2016）"Causal Inference in Statistics: A Primer" bayes.cs.ucla.edu/PRIMER/ Pearl流統計的因果推論の新刊。目次や各章を数頁試し読める。グラフィカルモデリングの重要タームとテーマは網羅。 22:57:05
- 情報ありがとうございます！いろいろと研究に役にたちそうな…しかし，とりあえず，いまは気象庁解析の再現・比較，みたいなかんじで進めてますので，気象庁の使ったデータなんかで調べています． twitter.com/u_ribo/status/… 23:50:20
- 苦闘のねかしつけ後…とりあえず www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/a… からデータぬきとって作図してみた．Rの glm()だと100年傾きは 0.71 ではなく 0.703 だった（私が何かまちがっているかも）．続きは明日… pic.twitter.com/UfJZFjnPZL 23:53:17
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