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- 泰斗Bradley Efron在Science上发表评论“21世纪的贝叶斯定理”,引来贝叶斯派Xi’an大人的抨击。泰斗大人多次尝试结束这场持续了250年的论战,贝叶斯学派似乎并不买账。小编曰:又吵起来了 ╮(╯_╰)╭
- 泰斗大人Bradley Efron在斯坦福的课程: Large-Scale Simultaneous Inference,感兴趣的同学不要错过。
- 黑客是怎样破译你的密码的?越往后看魔法越高级,最终祭出了马尔可夫链,
那些喜欢把大写字母放前面、 小写字母放中间和数字放后面的同志们要注意了! - Rafael Irizarry谈应用统计学的光明未来:找一门应用学科扎根下去 (例如生物信息),
了解这门学科在统计学上的挑战,最终成为专家。 - 初等统计学的托勒密课程:作者试图说明暴力计算相对传统推公式的优势,
例如检验两组均值是否相等时, t检验是初等统计课必然要提到的方法, 而置换检验却没有得到同样的重视; t检验出现问题时我们用各种技巧方法去修补 (非正态/异方差), 就像托勒密的日心说学派增加各种理论来解释日心说与事实的冲突; 传统的初等统计教育以正态分布为中心,似乎非正态即变态一样, 没了正态是不是就教不下去了呢?本文用一些例子来说明未必, 直接暴力计算在今天可能会更简单; 小编认为这篇文章举的例子可能太简单,证据还不是太充分, 但也不失为一个有意思的看统计教育的角度 - 说起统计教育,
小编认为最失败的统计教育除了正态分布就是线性回归的R方, 不废话了,直白点评一句吧:R方R方R你妹!在这篇号称大数据( 如今的“大数据”之于“数据”就像“帅哥”之于“男的”一样了) 的“揭秘谷歌的票房预测模型”一文中, 作者对高达94%的线性回归模型赞不绝口, 并偷梁换柱把R方称为“准确度”,说好的节操呢? 此处”准确度”的定义是什么?图中那几个离群点让人觉得疑窦丛生…… (用离群点给R方加血是最省事的方式) - 好书推荐Rob Hyndman: Forecasting: principles and practice
- 继续免费开放书籍:机器学习的统计基础
- 大数据时代,重新定义数据图表的时候到了!echarts来袭:
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