メカAG 疑似科学ニュースに必要な統計学の初歩的な知識: ニュースの社会科学的な裏側 http://www.anlyznews.com/2015/02/blog-post_9.html | 偽科学の信奉者は大抵は統計学に弱いので、メカAG氏がそうであっても意外では無いのだが、誤差は足せば足すほど目立たなくなる事は知っておくべきだと思う。誤差に関する認識がその程度だからトンチンカンなことをやってるんじゃないの？悪いけどuncorrelatedの株は俺の中で大暴落なんだけど(苦笑)。毎回言ってることだが道具(統計的手法)に文句をつけているのではなくて、uncorrelatedの道具の使い方に文句をつけてるんだけどね。自分が何のためにその道具を使ってるかわからずに「なんかやってる」だけに見える。 * * *まず前座。 | 1991年から2014年の季節調整値の一階差分の絶対値は、標準偏差が約17となっている。過去のエントリですでに指摘済みなのだが、たぶんuncorrelatedは階段なんちゃらに夢中でそんなこと目に入らなかったのだろう。しかたないからもう一度指摘してあげる(何度も言うが少しは人の話を聞けw)。二階微分の問題は前回述べたとおりだが、一階微分についても問題があるのだ。青のグラフに注目してみる。uncorrelatedがいう「一階差分の絶対値」とは、このグラフの振幅に相当する。一見してわかるように、変化する時はまとまって変化してるよね。1年を通じて下がっている時は、1年の大半の月で個々に見ても下がっている。上昇も、上昇している期間が短いからそれほど顕著ではないが、同様の傾向がある。つまりこれの絶対値をとっても「年単位で下ってる期間は、月単位でもどの月も下がっているし、年単位で上がっている期間は、月単位でもどの月も上がっている」ということを言ってるにすぎない。 * * *んで、もはやそんなことはどうでもいいレベルにまでuncorrelatedの話は茶番になってしまった。悲しい…。uncorrelatedが作った架空のデータの折れ線グラフと棒グラフの話。こういう方法でデータを生成したらしい。 特定月の分散が大きいときの大数の法則 - 餡子付゛録゛ http://d.hatena.ne.jp/uncorrelated/20150209/1423445209ようは乱数を生成してるわけだよね(4月だけ他の月の倍の標準偏差で)。乱数なんだから折れ線グラフもランダムになるのは当たり前。 | 集計前データが気になるかも知れないので、一応、グラフにしておく。メカAG氏が見ているデータと同じように見えるであろう。で、だからなに？と(苦笑)。乱数で生成したグラフと、uncorrelatedが以前描いた(実際に描いたのは俺だが)雇用の二階微分のグラフが同じに見えるなら、それはもうuncorrelatedが描いた雇用の二階微分のグラフも乱数(ノイズ)だということにほかならないのではなかろうか。 * * *あのさ、別にuncorrelatedがノイズの分布を棒グラフで表しても俺は一向にかまわない(どんな意味があるのかしらないが)。そうではなくノイズにしか見えないデータをuncorrelatedは意味を持つデータなんだと言い張っているわけだ。だったらそれは何を表してるデータなの？と言ってるわけ。二階微分をとってるのだから、たとえば偶数月は増加、奇数月は減少の値をとるような周期的な雇用の変動だと、振幅は最大になる。ひと月ごとに増減を繰り返す雇用者数とは、どんなものか？俺は単なるランダムな変動としか思えないと言ってるわけ。んで現実の雇用者数はそれぐらい常に小さな変動はあるだろうから、その分布を表してるだけだろう、と。でもそれが消費税増税やアジア通貨危機やアベノミクスの話とどう関係あるの？と。 * * *uncorrelatedが自分で生成した乱数と同じ結果になるなら、uncorrelatedが最初に示した雇用の変動も乱数(ランダム成分)を見てるだけなんじゃないですか？と。俺が同じことやって「ほら、乱数のデータと同じでしょ、uncorrelatedはランダム成分(ノイズ)見てただけなんだよ」という手間が省けただけ(苦笑)。墓穴を掘ってるとしか思えない…。それとも俺が「不誠実だ」と言ったのを気にして、「不誠実なわけじゃないんです、馬鹿なだけなんです」という捨て身の戦術なのか…。それなら成功しつつあるかも。 * * *追記2015-02-10 | 追記(2015/02/09 18:20):メカAG氏は集計前データのグラフもしっかり描けないようなので、季節調整値の差分の推移も上げておく。意味不明だが。これってuncorrelatedが乱数から作ったデータの一階微分？それとも実際の雇用データの一階微分？よくわからん。実際のデータなら横軸の単位が意味不明だし、グラフの形が明らかにおかしいだろう。実際の雇用のデータを1階微分したグラフがこの形になるとは思えない。元の雇用のデータが上の形のグラフなわけだよね。それを一階微分しただけでなんで下のグラフになるのさ。1997年の消費税増税とかはグラフのどこに位置するの？元の雇用のデータを1階微分したら直感的に見ても上記の青線になるだろう。1998年～2003年あたりはずっと減少傾向なんだから、微分したらマイナスの値になるはず(途中2001年頃にちょっとだけ踊り場があるからその時だけゼロ近くに戻ってるけどね)。もう一回微分すると赤線になる。乱数のデータなら、一階微分だろうが二階微分だろうが、ランダムなグラフになるのは当たり前だし。さっぱりわからん。 | 上のグラフの傾向と反して、メカAG氏は一階階差が連続して同じ方向に変化すると主張しているのだが、その場合は(1)そもそも階段状ではないし、(2)それでも特定月に変化量が大きいのであれば統計に出るので、まったく批判になっていない。数理的にモデルを考えられないのであろうか。階段の話はもう何度もしたのに、毎回ループしている。階段状になるのは意思決定であり、意思決定の結果は一様ではない(たとえば8月に増産しようと1年の計画を4月に立てるわけだ)。この部分は前回uncorrelatedも一応納得したはずだろうに。覚えてないの？統計に出ない云々は、uncorrelatedのやり方では統計に出ないといってる。なんというか1回1回、前回説明したことを忘れてるんですかね…。関連記事:続々々々・雇用のモデル続々・雇用のモデル