黒木玄 Gen Kuroki

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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
以下の文書は #Julia言語 を使い始めたい人のために書いた。 nbviewer.jupyter.org/github/genkuro Julia v1.1.0 の Windows 8.1 へのインストール github.com/genkuroki/msfd msfd28での講演資料 以下のスレッドにJulia言語の使用例のギャラリーがある。
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
#Julia言語 nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki ξ(s) = π^(-s/2)Γ(s/2)ζ(s) のクリティカルストリップ上でのプロット リーマン予想の数値的確認の話でもあります。 添付画像の一番左側のやつ(ζ(s)の絶対値のプロット)のようなマスキングテープを誰か作ってほすい。リーマンゼータのマスキングテープ。
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
#統計 そういうことをやっている分野では、以下のリンク先で紹介した統計学の適切な使い方に関する3つの論文と当然の前提を共有していないことになります。 これは、信頼区間が0を含むなら「有意差は出なかった」と正直に言うだけの真に初歩的な話でしかない。
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
#統計 ゾコーバのPhase 3の件では単に「P値」と言うこと自体が危ないです。 繰り返し引用しているように nature.com/articles/d4158 の主張については、共著者が重なっている journals.sagepub.com/doi/10.1177/02 と stat.columbia.edu/~gelman/resear も読むと分かり易くなります。続く
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
#統計 さらに、Phase 3のやり方について説明している medrxiv.org/content/10.110 も見てみたら、これを書いた人達も、 5症状消失までの時間の中央値の差の信頼区間 と P値 の整合性に無沈着であるように見えました。 統計学の初歩的なことを理解していないように見える。続く
medrxiv.org
Efficacy and safety of ensitrelvir in patients with mild-to-moderate COVID-19: a protocol for a...
Background Most antiviral treatments are targeted toward patients with severe or moderate-to-severe illness or those at high risk of developing severe Coronavirus disease 2019 (COVID-19). Limited...
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
#統計 さすがに、信頼区間がnull値を含むことと有意差がないことが同値であるという初歩的な事柄を認識している人が、0を含む信頼区間が書いてある表の直下に、赤字の太字で「有意に短縮」と書けるはずがないと思います。 shionogi.com/content/dam/sh
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
#統計 添付画像に引用した部分の表は、その意味で極めてミスリーディング(誤誘導的)です。 添付画像中の赤太字の部分を読んだ人の多くが、 ❌5症状消失までの時間の中央値の差について統計的に有意な結果が得られた と誤解すると思います。続く shionogi.com/content/dam/sh
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
#統計 しかし、ゾコーバのPhase 3の結果の以下の報告では、 5症状消失までの時間の中央値の差の95%信頼区間が0を含むこと と 5%未満のP値 が両立してしまっており、信頼区間と整合性がないP値が報告されていることが分かります。 shionogi.com/content/dam/sh
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
#統計 ゾコーバのPhase 3の件では単に「P値」と言うこと自体が危ないです。 繰り返し引用しているように nature.com/articles/d4158 の主張については、共著者が重なっている journals.sagepub.com/doi/10.1177/02 と stat.columbia.edu/~gelman/resear も読むと分かり易くなります。続く
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なべ
@nabe_sp500
返信先: @genkurokiさん
いつも勉強させていただいております。Nature2019 (doi: 10.1038/d41586-019-00857-9) などで統計的有意差の概念を推奨しないような考え方が広まる一方で、ゾコーバのP3のような検証的試験の場合は、やはりP値が有意水準を下回るか否かで解釈が大きく変わるのでしょうか？
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
#統計 以下のような世界があるのではないか？ ①慣習的に使われている検定法Aを最初に選択し、検定法AのP値が5%を切ることが最優先課題だと考える。 ②効果量も報告しなければいけないので、効果の指標Bも選んでおく。 ③指標Bの信頼区間と検定法AのP値の整合性の無さには完全に無頓着。
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
#統計 あと、別の有力な可能性は、これを書いた人が、 どんなものであってもとにかくP値が５%を切ることが最優先 だと信じているような非科学的な人物であることです。 そういう人であれば、P値と信頼区間の整合性に無頓着に、P値が4%なら「有意に短縮」と赤色の太字で自信を持って書くでしょう。
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
#統計 そして、私は、引用した部分を書いた人自身も ⭕️5症状消失までの時間の中央値について有意差は得られなかった と認識できていない疑いさえあると思います。 本当に認識できていないとすると、その人は信頼区間について初歩的なことを理解していないことになります。 shionogi.com/content/dam/sh
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黒木玄 Gen Kuroki
@genkuroki
#統計 すなわち、件のページ(p.26)には赤太字で「有意」と書いてありますが、その真の意味は、 5症状消失までの時間の中央値がプラセボに対して有意に短縮 ではなく、 そのような有意差を出すために使えないP値が4%程度になっただけ でしかないのです！続く shionogi.com/content/dam/sh
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あ〜る菊池誠(反緊縮)公式
@kikumaco
すると、近似ではあるもののモンテカルロ計算がいっさい必要なくなるという話。 現時点ではかなりマニアックな研究です。格子タンパク質という時点でマイナージャンルだし、その設計問題はさらにマイナー。それを情報統計力学の枠組みに乗せたところがこの研究の売りでしょう。面白い研究ですよ
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あ〜る菊池誠(反緊縮)公式
@kikumaco
あんまりバズるとヤバいんじゃないかと思うんだけど、「格子タンパク質モデルの設計問題」という物理の問題が90年代くらいからあってですね、統計力学に忠実にやろうとするとモンテカルロの内側でさらにモンテカルロを回すような超重い計算になるのです。それをベイズ最適の条件でさらに平均場近似
引用ツイート
部品（清原果耶）
@tjmlab
タンパク質設計問題を解決する数学公式を名古屋大学が発見、圧倒的な高速化を実現 univ-journal.jp/192456/ ｢複雑系物理学・情報統計力学の理論を適用することにより、シミュレーションが不要なアミノ酸配列の推定のための数学公式を導出することに成功｣ イノベーションすぎて爆笑してる
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