统计模型

从贝叶斯视角看多层模型

张沥今 / 2019-10-24

多层模型常被用于处理嵌套数据(即，具有层次结构的数据)，如，从不同的学校中抽取学生样本(第一层为学生，第二层为学校，学生样本嵌套于学校中)，或从不同社区中抽取居民样本等。追踪数据也可被视为多层数据中的一种，其中第一层为不同的测量时间点，第二层为个体。为阐述多层模型的原理，以一个仅包含一个变量的两层模型为例，模型对应公式如下： $$ Level 1: y_{ij} = \theta_j +……

统计模型

倒数的诚信与消失的变量

邱怡轩 / 2019-06-25

今天朋友之间分享了一篇发表在《科学》杂志上的论文，《Civic honesty around the globe》，意即全球各地的公民诚信度。这篇论文的作者在全世界的40个国家做了一个大型的社会实验，即在不同的场所放置事先准备好的钱包，钱包中留有“主人”的联系方式，然后通过观察是否有人联系失主来推断公民的诚信程度。这篇论文之所以受到关注，是因为大家发现文章里中国的公民诚信值位列倒数第一，于是大家……

机器学习

为什么统计学家也应该学学 TensorFlow

邱怡轩 / 2017-08-22

（先啰嗦一句：本文的标题和内容牵涉到 TensorFlow，只是因为它是可用的工具之一，我相信很多其他的框架都可以做到文中我想要实现的功能。我自己并没有工具上的偏好，所以就当是拿 TensorFlow 举一个例子。）对于学统计做统计的人来说，这可能是最好的时代，也可能是最坏的时代。好的地方我就不多说了，基本上关键词包括“大数据”、“数据科学”等，搜索引擎可以帮你列举出许多激动人心的字眼。为什么会……

统计模型

假新闻引发的愤怒——非算法视角对自我学习的搜索排序算法和选择偏差的一些解读

陈丽云 / 2017-01-16

本文作者陈丽云，落园园主。声明：本文与作者工作单位及工作内容无关，完全出于个人兴趣爱好。最近有条很火的新闻。美国大选刚刚落下帷幕，却余波不断。其中一条新闻就是，Google被指责利用搜索结果（假新闻）左右民意。可是事情到底是怎么回事呢？ […] SAN, FRANCISCO/WASHINGTON – Google’s search engine is highlighting……

统计模型

[译]量化投资教程：投资组合优化与R实践（上）

朱俊辉 / 2016-12-30

译者简介: Harry Zhu, R语言爱好者, FinanceR 专栏作者 […] 最近，在研究投资组合优化的问题，主要针对的是股票持仓的组合优化，会在这个分析过程中发现一些有意思的现象，并一步一步优化、检验相应的风控模型。本文将有四个部分分别阐述具体步骤。 […] 请注意,本文并非投资建议。本文数据是基于之前观察到的收益来模拟得来，和历史上的数据并非完全一致。本文提……

推荐文章

为什么我不是R方的粉丝

John Myles White / 2016-09-01

本文翻译自 John Myles White 的博客 Why I’m Not a Fan of R-Squared。翻译工作已经获得作者授权同意。 […] 人们通常喜欢用 $R^2$ 作为评判模型拟合好坏的标准。与 MSE 和 MAD 不同，$R^2$ 不只是模型误差的函数，它的定义中还隐含了两个模型的比较：一个是当前被分析的模型，一个是所谓的常数模型，即只利用因变量均值进行预测的模……

统计模型

美国统计协会开始正式吐槽（错用）P值啦

邱怡轩 / 2016-03-08

（图片来源：[https://xkcd.com/1478](https://xkcd.com/1478)，一幅讽刺滥用P值的漫画）今天美国统计协会（ASA）正式发布了一条关于P值的声（吐）明（槽），算起来可以说是近期统计学界的一件大事了。为什么这么说呢？首先，P值的应用太广，所以对P值进行一些解释和声明非常有必要。其次，对P值的吐槽历来有之，但今天是第一次被一个大型的专业协会以非常正式的形式进……

统计模型

模型选择的一些基本思想和方法

高涛 / 2015-08-31

有监督学习是日常使用最多的建模范式，它有许多更具体的名字，比如预测模型、回归模型、分类模型或者分类器。这些名字或来源统计，或来源于机器学习。关于统计学习与机器学习的区别已经有不少讨论，不少人认为机器学习侧重于目标预测，而统计学习侧重于机制理解和建模。个人更加直观的理解是，统计学习侧重于从概率分布来描述数据生成机制，除了预测之外，还关心结果（参数假设、误差分布假设）的检验，而机器学习侧重于从函数拟合……

统计软件

lfda R包的使用方法以及算法的简要说明

唐源 / 2015-08-25

局部Fisher判别分析(Local Fisher Discriminant Analysis)是许多度量学习（Metric Learning）方法中效果最好的其中一种，它是一种线性监督降维方法，它可以自动找到合适的距离转换矩阵(transformation matrix)来抓住数据的不同类(class)的特征，通过加大不同类之间的距离(between-class distance)以及缩小同类里……

机器学习

从统计学角度来看深度学习（1）：递归广义线性模型

Shakir Mohamed / 2015-05-17

原文链接：http://blog.shakirm.com/2015/01/a-statistical-view-of-deep-learning-i-recursive-glms/ 作者：Shakir Mohamed 本文得到了原英文作者Shakir Mohamed的授权同意，由王小宁翻译、冯凌秉和朱雪宁审校。感谢他们的支持和帮助。深度学习及其应用已经成为实用机器学习的一个关键工具。神经网络和许……

统计模型

COS每周精选：再谈P值

尤晓斌 / 冷静 / 王威廉 / 数学文化 / 2015-02-09

本期投稿：尤晓斌冷静王威廉数学文化统计之都主站之前有一篇《不得不提的P值》曾引发众多的讨论，去年的《P值之死》也曾在圈内引起不小的骚动，编者罗列了一些新的资料供各位客官慢慢欣赏，孰是孰非，您来决断。一篇 pvalue applet，作者Jim Berger有一系列关于pvalue的好文章，提醒人们慎用pvalue。跳出来想，对比CS对待数据科学的态度，统计人还是有些保守悲观的。学术需要保……

统计模型

COS每周精选：测度论学习那些事

尤晓斌 / 2014-12-28

本期投稿：尤晓斌统计学博士应该学什么课程，作者倾向认为学测度论是“无害的”，但不是必要的。概率论与数理统计这个大学科有太多分支，一个统计人穷尽一生也很难涉猎全部。文后用了个简明扼要的比喻，你不可能因为奥尼尔（NBA球星）不会罚球就就不把他当个篮球明星。文末大神们的评论很值得阅读。测度论有利于抽象思维，这是一个剑走偏锋的论点，认为统计学者的“两大要务”是抽象与推广，即把现有的统计方法抽象为理论，……