黒猫先生を中心とした検出誤差についてのやりとり

🐱野尻美保子(1) @Mihoko_Nojiri

これ、この測定器の表示の仕様だとおもいますよ。バックグラウンドリージョンの取り方が狭くてバックも含めて０とかじゃないの？RT @kaztsuda: ^^;;; しかもまたでたぞ、0.00±0.00。これNDと何が違うんだ？

🐱野尻美保子(1) @Mihoko_Nojiri

こないだのあさいちでも０とかかいてたじゃないですか。あれ、広い範囲でバックを評価するということを知らないのでは。RT @kaztsuda: ^^;;; しかもまたでたぞ、0.00±0.00。これNDと何が違うんだ？

浜之化猫冬景色 @hamanobakeneko

検出誤差0.005以下の測定器で、0.00という値が観測された、と。 RT @kaztsuda ^^;;; しかもまたでたぞ、0.00±0.00。これNDと何が違うんだ？ RT @Mihoko_Nojiri しかも誤差の２倍いってるものが一つもない。なんやこのサイト。ー＞

🐱野尻美保子(1) @Mihoko_Nojiri

切り捨てですか。。。RT @hamanobakeneko: 検出誤差0.005以下の測定器で、0.00という値が観測された、と。 RT @kaztsuda ^^;;; しかもまたでたぞ、0.00±0.00。これNDと何が違うんだ？

Haruhiko Okumura @h_okumura

ポアソンのn±√nに単純にn=0を入れると0±0になる。この嘘を正すために http://t.co/Mp9BoEME を書いたのだが現実にはバックグラウンドの引き算とかあってややこしい。どこかに放射線計測の誤差の良い文献ないかな

ryugo hayano @hayano

（半ば冗談で）http://t.co/WSWtiOGm と http://t.co/vuinwexv @h_okumura: ポアソンのn±√nに単純にn=0を入れると0±0になる。この嘘を正すために http://t.co/H6t3kyyQ を書いた…放射線計測誤差の良い文献

🐱野尻美保子(1) @Mihoko_Nojiri

(しくしく）RT @hayano: （半ば冗談で）http://t.co/S5WAZo85 と http://t.co/Iei7wrtJ

Haruhiko Okumura @h_okumura

@hayano 先生に教えたいただいた http://t.co/J8UdhNxT でまず気づくのは表33.3の90%・95%がそれぞれ統計学でいう80%・90%信頼区間になってること（例えばRでは左側はpoisson.test(○,conf.level=0.8)の結果）

ryugo hayano @hayano

片側 @h_okumura: http://t.co/vuinwexv でまず気づくのは表33.3の90%・95%がそれぞれ統計学でいう80%・90%信頼区間になってること（例えばRでは左側はpoisson.test(○,conf.level=0.8)の結果）

Haruhiko Okumura @h_okumura

デフォルト両側の世界とデフォルト片側の世界の違い，よく考えないと混乱しそう RT @hayano: 片側 @h_okumura: http://t.co/J8UdhNxT でまず気づくのは表33.3の90%・95%がそれぞれ統計学でいう80%・90%信頼区間になってること…

Haruhiko Okumura @h_okumura

例えばXとBがポアソン変数でたまたま計測値が両方0だったときX-Bの信頼区間を求めるといったことは正規分布近似が使えないですよね @kikumaco @kaztsuda @mihoko_nojiri

🐱野尻美保子(1) @Mihoko_Nojiri

計測値が０だった時に真の値がある値以上であることの確率はだせますよね。RT @h_okumura

Haruhiko Okumura @h_okumura

ポアソンなら簡単ですがこの場合はポアソンの差なので RT @Mihoko_Nojiri: 計測値が０だった時に真の値がある値以上であることの確率はだせますよね。RT @h_okumura

🐱野尻美保子(1) @Mihoko_Nojiri

いやまあそれでもだせると思う。あとたしかにBG ０なんてありえん。@kaztsuda RT @h_okumura: ポアソンなら簡単ですがこの場合はポアソンの差なので RT @Mihoko_Nojiri: 計測値が０だった時に真の値がある値以上であることの確率

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

@h_okumura @hayano 確か「あなたにも出せる有意差」という皮肉な副題の統計の教科書に、両側で有意差が出なければ片側、というのが有意差を出す方法のひとつとして、紹介されていた。もちろん皮肉ですが

Haruhiko Okumura @h_okumura

検定は両側・片側どちらも同じくらい使いますね RT @kikumaco: @h_okumura @hayano 確か「あなたにも出せる有意差」という皮肉な副題の統計の教科書に、両側で有意差が出なければ片側、というのが有意差を出す方法のひとつとして、紹介されていた。もちろん皮肉で…

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

@h_okumura @kaztsuda @mihoko_nojiri それは素粒子の人たちが「陽子崩壊確率の上限」とかを議論するのと同じですよね。これだけの時間観測して、一度も起きなかったから、みたいな

Haruhiko Okumura @h_okumura

0は極端な例として出しましたが正規分布なら差も正規分布ですがポアソンはそうでないという話です RT @Mihoko_Nojiri: いやまあそれでもだせると思う。あとたしかにBG ０なんてありえん。@kaztsuda

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

@kaztsuda @h_okumura @mihoko_nojiri たしかにBG=0って、なにがなんだかわかりませんね

Haruhiko Okumura @h_okumura

λ=0のポアソンなら分散も0で何度測定しても0しか出ないわけです。問題は1度測定して0が出たときλの信頼区間を求めること。これは教科書レベル。では10が出たがバックグラウンドも1度測定して10が出た。差10-10の信頼区間は？（正規近似じゃなく厳密に）みたいなのが次のレベル

あ〜る菊池誠(反緊縮)公式 @kikumaco

えーっとね、有意差の話は　「生物学を学ぶ人のための統計のはなし―きみにも出せる有意差」(粕谷英一、文一総合出版) 。これはなかなかいい本だと思います。これ読むと、他人の論文でやってるインチキがわかる(^^

junji asakura @junjiasakura

この説明は100回測定したら68回は真値100を90～110で表示すると言う説明。110と表示した場合には、真値が100である確率より110である確率の方が高い。 RT @Mihoko_Nojiri: バックグラウンドが100で汚染が０の時に90～110の確率が68.26% 。

🐱野尻美保子(1) @Mihoko_Nojiri

０である検体を１００個測定すると必ず１０数個は誤差を越えた値を検出するので、検体の測定値の分布にも注意をはらう必要があるということですね。統計誤差の２倍以内で検出という人は測定を仕事とする人にはいないと思います。@junjiasakura

🐱野尻美保子(1) @Mihoko_Nojiri

元のサイトには検出ともなんともかいていないのに、検出したブログをかく、メンションふってくる、そういう人にかぎってこちらの説明はよんでいない。かなりうんざり。

🐱野尻美保子(1) @Mihoko_Nojiri

たとえばこの市民放射能測定所の検査結果をみると穀物は全部で１０９検体あってヨウ素で誤差を越えたのがたったの３検体。一方でセシウムはもっとたくさんある。この測定の独立測定でヨウ素が検出といえるようなものは何もない。@junjiasakura