k**********4
发帖数: 16092 | 1 same thing as to say it is unprovable. |
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z********o
发帖数: 18304 | 3 “神”和“基督教的神”是两个概念。
我们无法证明“神”存在或者不存在，但是我们可以证明“基督教的神”不存在！原因
就在于“圣经”给我们提供了很多信息。
比如，按照“圣经”，耶稣吹牛说“信的人”“手按病人，病人就__必__好了”，基督
徒们真的相信耶稣的疯话吗？世界上能不能找出一个“信的人”能够“手按病人，病人
就__必__好了”？？？能“按”好艾滋病吗？
显然，耶稣的很多牛皮都可以被证伪。 |
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z********o
发帖数: 18304 | 4 再比如，按照“圣经”，耶稣吹牛说“信的人”喝了毒药也“__必__不受害”。
如果你要基督徒们喝毒药，基督徒们引用“圣经”说“不可试探你的主”。但是，基督
徒们不小心喝了毒药会怎么样？？？美国每年有很多病人（包括很多基督徒）死于医疗
事故（吃错药），这个事实就证明了耶稣的牛皮吹破了。因此就证明了耶稣顶多是个骗
子。 |
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x****e
发帖数: 1780 | 5 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: xiaxie (挺尸大将), 信区: Military
标 题: 最近几年米国可疑的几次地震
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Apr 13 17:40:55 2016, 美东)
最近几年米国可疑的几次地震
The 2011 Virginia earthquake occurred on August 23 at 1:51:04 p.m. local
time in the Piedmont region of the US state of Virginia。
The 2011 Colorado earthquake occurred on August 22 at 11:46 PM MDT with a
moment magnitude of 5.3 and a maximum Mercalli intensity of V (Moderate)
这两个地方很少地震，但是居然隔了几个小时都震了，而且都是浅源的。按照假设检验
原理肯定是reject Null Hypothesis。肯定不是自然地震了。
有人说是NWO... 阅读全帖 |
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x****e
发帖数: 1780 | 6 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: xiaxie (挺尸大将), 信区: Military
标 题: 最近几年米国可疑的几次地震
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Apr 13 17:40:55 2016, 美东)
最近几年米国可疑的几次地震
The 2011 Virginia earthquake occurred on August 23 at 1:51:04 p.m. local
time in the Piedmont region of the US state of Virginia。
The 2011 Colorado earthquake occurred on August 22 at 11:46 PM MDT with a
moment magnitude of 5.3 and a maximum Mercalli intensity of V (Moderate)
这两个地方很少地震，但是居然隔了几个小时都震了，而且都是浅源的。按照假设检验
原理肯定是reject Null Hypothesis。肯定不是自然地震了。
有人说是NWO... 阅读全帖 |
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p*e
发帖数: 6785 | 7 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: xiaxie (挺尸大将), 信区: Military
标 题: 最近几年米国可疑的几次地震
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Apr 13 17:40:55 2016, 美东)
最近几年米国可疑的几次地震
The 2011 Virginia earthquake occurred on August 23 at 1:51:04 p.m. local
time in the Piedmont region of the US state of Virginia。
The 2011 Colorado earthquake occurred on August 22 at 11:46 PM MDT with a
moment magnitude of 5.3 and a maximum Mercalli intensity of V (Moderate)
这两个地方很少地震，但是居然隔了几个小时都震了，而且都是浅源的。按照假设检验
原理肯定是reject Null Hypothesis。肯定不是自然地震了。
有人说是NWO... 阅读全帖 |
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v******y
发帖数: 4134 | 8 关系是一件微妙的事情.
在西方的礼节里,作为伴娘,你可以对新娘提很多建议,但是唯一你不可以作评的就是她
的丈夫.这是我从欲乱绝情妻里学来的.道理我是懂了,真的做起来我又是东方的一套了.
不管朋友还是弟弟妹妹,一到了我可以comment的时候我就不管三七二十一什么都说了.
最早是嫌太穷一定要找有钱的,然后又嫌太老要找配得上她的帅哥,接着两地分居的也被
我唠叨像小龙女,而处于情感的空窗期的更是让我狠不得做一把皮条客给她搭桥.
西方人肯定要不高兴了,哪有这样的?一搬别人作好了决定你就祝福一下就得了.尊重别
人的决定嘛.可是,我怎么能眼睁睁的看着她犯一生中最大的错误.于是便屡次恬不知耻
的meddle into别人的business.
关系是一件微妙的事情.在各人自扫门前雪的社会大家可以在社交的结束时刻画上一个
完美的句号.可是那样的关系便只能够那样子了.要知道,世界上的故事永远都没有句号
的,所以对于我最关心的人,我就免不了要多说几句,多做几个假设检验,就算不能真的防
止将来的噩梦起码也可以提高一定程度的免疫力了.
关系是一件微妙的事情.婆婆妈妈的人最了解人生的复杂性. |
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F******2
发帖数: 711 | 9 给我一些数据 我能统计出来 并且做个假设检验什么的 |
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F******2
发帖数: 711 | 10 给我一些数据 我能统计出来 并且做个假设检验什么的 |
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m******h
发帖数: 16 | 11 中国南方的冬天湿冷，天灰蒙蒙，好似一条多年没洗的不透气的涤纶被，牢牢地把寒湿
的浊气罩在里面。但浦江两岸一派春意盎然。商家内外熙熙攘攘，巨幅广告牌写着“庆
圣诞，大酬宾”——中国的圣诞风潮一贯比美国的来得还早，还猛烈。摩天大楼造型各
异，灯光璀璨，气势直盖过芝加哥和纽约。大屏幕上滚动播放着全球股市和汇率的走势
，即时新闻，还有各类广告霓虹灯耀眼。十里洋场已然“青出于蓝胜于蓝”了。
冯琛好不容易挤出地铁站，东瞅西瞧，左顾右盼，努力搜索附近的公交车站。正巧前面
有个地图橱窗，上北下南，左西右东，纵横交错令身处异乡的他茫然。更可恶的是，这
一带的街道正好被雪花般的“办证”，“培训班”小广告遮了个严实。“也对，”冯琛
想，“谁在这里看十里之外的街道呢！”他又把在地图上印小广告的人骂了一遍。就听
身后有人说：“同学，报个班吧。四六级，考研，出国英语。”冯琛转过身，见是一个
西装革履油头白面的中年男人。冯琛连连摆手摇头。那人劝道：“同学，学好英语受用
一辈子。我们都是海归名师小班教学。您看看我们的介绍。”说着双手递上一张广告。
冯琛刚想拒绝，偶然瞥见上面名师一栏赫然写着“胡佑”两字，觉得眼熟，再一... 阅读全帖 |
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D*****r
发帖数: 6791 | 12 从windmind的无穷大
到littletshirt的随机和假设检验
再到limesoda的比率
(补充）还有jmsma的证明论：数学证明都是循环论证
到最后全都是在讨论数学问题…… |
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u*******n
发帖数: 112 | 13 来美国快6年了,常常参加查经班,自己也读很多圣经...在犹豫了很长时间之后
,还是在2011年感恩节受洗了. 学理工的可能都不会以完全实证的方式证真或
是证伪吧...更多是找到了一个能说服自己的理性和感性的一个平衡点...最近
重新开始从创世纪读经...觉得可以把一些理解写下来,也可以供大家参考吧,
无论是弟兄姊妹慕道友还是反基友,都希望能大家多扔砖头
. 没有圣经，就没有是非。 林肯
常常推测创世纪的整理着应该是雅各的孙子约瑟夫, 而不是公认的摩西..出埃
及记和创世纪两本书给我的感受相差太大,我很难接受是出自同一个人的手
笔..创世纪写的气势恢弘,视野开阔,地理人情刻画的入木三分,情节的进程四
平八稳..看得出作者的性格光明磊落,智慧超群...出埃及记则情节诡异,甚至
有些奇幻色彩,可以想见摩西必定是个诡计多端,性格多疑反复的人.
回归正题. 之所以特别注意约瑟夫,是应为博士最后一年半的大老板也叫约瑟
夫..搞通讯的相比大多认识业界俗称的认知无线电之父(Godfather of
Cognitive Radio).这个约瑟夫指导学生的风格十分诡异, 每周一早上电话会
议一个小时...... 阅读全帖 |
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n*****d
发帖数: 66 | 14 新华网浙江频道8月11日电 北京时间8月7日9时许，在美国丹佛市，在众人的鼓掌声
和祝福声中，瑞籍留美学生、美国宾州大学终身教授蔡天文走上领奖台，成为2008年度
世界统计学考普斯总统奖惟一的获得者。据了解，蔡天文是浙江省第一个获得国际统计
学最高奖项的留学生。
考普斯“总统奖”设于1976年，是由美国统计学会、数理统计学会、美东及美西计量
协会及加拿大统计学会等5个统计学会会长组成的委员会（简称COPSS考普斯）提名颁奖
，每年只颁奖给一位40岁以下的统计学最杰出的学者。由于诺贝尔奖项中没有统计学，
所以此奖在国际上被视为统计学“诺贝尔”奖。此前，我国只有3人获此殊荣。
在现场，手执奖牌和获奖证书的蔡天文是当天的焦点人物。他在接受来自世界各地的统
计学权威数学家祝福的同时，还就有关学术方面作了交流。据了解，蔡天文获此殊荣，
主要是因为他对世界统计学，特别是在统计决策论、大范围假设检验、高维统计推断、
小波方法及应用、函数数据分析、非参数函数估计等6方面作出了重大贡献。
今年40岁的蔡天文是瑞城“博士之家”蔡家的老大。蔡天文在上海交通大学获得应用
数学硕士学位后，于1990年9月获全额 |
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t**p
发帖数: 8 | 15 新华网浙江频道8月11日电 北京时间8月7日9时许，在美国丹佛市，在众人的鼓掌声
和祝福声中，瑞籍留美学生、美国宾州大学终身教授蔡天文走上领奖台，成为2008年度
世界统计学考普斯总统奖惟一的获得者。据了解，蔡天文是浙江省第一个获得国际统计
学最高奖项的留学生。
考普斯“总统奖”设于1976年，是由美国统计学会、数理统计学会、美东及美西计量
协会及加拿大统计学会等5个统计学会会长组成的委员会（简称COPSS考普斯）提名颁奖
，每年只颁奖给一位40岁以下的统计学最杰出的学者。由于诺贝尔奖项中没有统计学，
所以此奖在国际上被视为统计学“诺贝尔”奖。此前，我国只有3人获此殊荣。
在现场，手执奖牌和获奖证书的蔡天文是当天的焦点人物。他在接受来自世界各地的统
计学权威数学家祝福的同时，还就有关学术方面作了交流。据了解，蔡天文获此殊荣，
主要是因为他对世界统计学，特别是在统计决策论、大范围假设检验、高维统计推断、
小波方法及应用、函数数据分析、非参数函数估计等6方面作出了重大贡献。
今年40岁的蔡天文是瑞城“博士之家”蔡家的老大。蔡天文在上海交通大学获得应用
数学硕士学位后，于1990年9月获全额 |
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A**********e
发帖数: 3102 | 17 这个问题我也是思考了一年多了，有些浅的想法，大家拍拍砖头 :)
先说两点老生常谈的大原则：
1。统计的意义，不是告诉你 truth，而是告诉你 possibility （p-value），然后你
自己根据 cost function 来选择判断标准/风险标准（比如说 alpha value），对比 p
-value 来做 decision。这一点至关重要。换句话说，统计是工具，是 case
orientated。
2。Context 是决定性的。同样的统计结果，不同 context （case）下，意义可能大相
径庭，decision 可能完全不一样。苹果分拣分级设备如果有 5% 的分级错误概率，是
可以接受的，降落伞如果有 5% 的打不开的概率就是灾难性的。抽离开具体的 case，
单纯地说 p=.05 是没有任何指导意义的。
然后具体到 t-test 来。t-test 和其它常见假设检验的初始 context 是：在工程领域
，在寻求体系的改善时，在有限的资源下（时间/人力/物力），如何能够尽可能安全地
确认 H_o 是错误的（所谓的 H_o 保护）。这个 context 可以具体 |
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m***a
发帖数: 7 | 18 版上trandora推荐的“The PhD Grind” （链接：http://pgbovine.net/PhD-memoir.htm） 是个斯坦福CS刚毕业的华裔PhD写的他的读博经历。没有靠谱的idea、工作没好的结果、投稿悲剧，谁读博谁知道，他也不例外。写的不错，挺短，半天一天就能读完。推荐CS赌博的童鞋们抽空读一下。链接花了两个晚上看完了。写的不错。
。
贴一个读后感吧：
没有靠谱的idea、工作没好的结果、投稿悲剧，谁读博谁知道，Philip也不例外。到底
能否少走弯路，他在最后一章给出了他的答案 （http://pgbovine.net/PhD-memoir-epilogue.htm） : 结果胜于动机、产出胜于输入、寻找相关信息、通过与他人互动创造机会、学会玩CS的学术游戏、从底层领导，等等。
从他书中的经历和结合其他信息，我感觉决定读博（也许更适用于计算机科学，CS）成
功与否的大致有这么几个因素：
导师
如果还没有开始PhD，选择一个好的导师。无数的例子表明，找一个好的导师是多么重
要，P同学的例子也不例外。BBS上的主流意见是找成名的教授比较保险，关系网有助于
找工... 阅读全帖 |
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g*****l
发帖数: 424 | 19 【 以下文字转载自 DataSciences 讨论区 】
发信人: greatel (灵致), 信区: DataSciences
标 题: 数据科学之江湖兵器谱
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct 9 16:57:10 2016, 美东)
【注】原发于微信公众号：data_wisdom
数据江湖，风起云涌。各路英豪，群雄逐鹿。
这是一个数据科学最好的时代，也是数据江湖最乱的时代。
那么在这么一个特殊的江湖里面浪，有什么兵器是值得我们去关注的呢？这篇文章列举
了一些常用方法（刀剑），并不涵盖工具与平台。就先让我们一起去看看这个排名不分
先后左右的兵器谱。
数据科学家Vincent Granville博士发表博文列举了数据科学家常用的45种技术。这是
个很适合初学者去逐个了解的列表。当然，这并不代表数据科学（统计学）的全部。虽
然他并没有提出自己的详细总结，但是有志于学习数据科学的同学不妨初步有个印象，
有不太熟悉的topic可以进一步去了解一下。另外我在后面也补充了我认为也值得学习
的领域，很多人都会在日常的数据实践中用到。多学有益于身心健康。
首先需要说明的是，这些技术... 阅读全帖 |
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i****x
发帖数: 17565 | 20 认英文的话，随便读读这些权威机构的报告吧。注意，别拿”没有证据证明辐射有害“
说话，再解释一遍，统计学的假设检验理论根本不可能给出辐射无害的证明，只能要么
证明辐射有害要么无法证明辐射有害。
In 2006 a large Danish group's study about the connection between mobile
phone use and cancer incidence was published. It followed over 420,000
Danish citizens for 20 years and showed no increased risk of cancer.[21] A
2011 follow-up confirmed these findings.[22]
The authors reported the following conclusion:
Overall, no increase in risk of glioma or meningioma was observed with use
of mobile phones. ... 阅读全帖 |
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b******l
发帖数: 1632 | 21 假设检验提供的是一种描述，而不可能告诉你真相。需要你自己根据这种描述来做决策
，并且承担风险。统计的意义就是告诉你，你做这样一种决策时，风险最大不超过多大
。好的统计方法可以更精确地告诉你量化的风险值最小可能有多小。
约束力来自于 take risk 后可能要承担的损失。在现实中，这个约束是有效的。比如
说，决策失败，就有相应的损失。
但是在学术界，这个约束的效力很小。所以才有这么多人利用统计上的 trick 来发文
章。 |
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d*****u
发帖数: 17243 | 22 统计也不仅仅是假设检验
或者experimental design
比如套用一个Hidden Markov Model，也可以算是统计
基本上需要从（一定数量的）数据做inference的，就需要统计
不需要数据的，就不需要统计
很简单 |
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l***y
发帖数: 4671 | 23 1. 我还是比较倾向用 statistical significance 这个说法来描述一个判断的统计学
上的依据是否足够强，同时用 biological significance 来描述这个判断如果成立所
带来的影响有多大。在处理 microarray 数据筛选 DEG 时，用 volcano plot 来筛选
的依据就是要同时满足两类 significance。
2. 可证伪性有两重意思，一重是指永远无法被证明，另一重是永远容许被证伪。这两
重意思的本质是一样的。神学的很多模型并非不可被证伪，而是可以被证明，被证明后
不再容许被证伪。所以，可以容许被证伪的，不一定有科学意义上的可证伪性。这是和
科学模型的本质区别。
谈科学就必然要谈神学，因为这两套体系是互斥但互相依赖并且并行的，同时共用相同
的方法论体系和逻辑体系。不符合科学的模型常常就会落到神学去。科学的核心思想是
人类永远无法完全认知任何规律，这和神学在一定程度上是一致的。科学的最重要的手
段，用科学实验来证伪，就是基于这个核心思想的。相应的，神学的一个基本概念是人
和神的不可逾越的差异。在知上，体现为人永远无法完全认知任何规... 阅读全帖 |
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l***y
发帖数: 4671 | 24 是啊是啊。我倾向于用假设检验作为对自己的保护，规避那些可能把自己做得求生不能
求死不成的方向上去。当今的学术环境实在是逼着人滥用统计工具，追求 full story
，追求完美数据，否则 reviewers 那一关过不去。结果把生物和统计的名声都搞差了。
我还是看好 bio-question -> general hyp -> general model -> phenotypic
validation/proof of concept -> high-throughput multi-omics -> specific hyp -
> specific model -> expt design -> parameter estimation & model construction
-> simulation & predictions -> expt validation -> applications 这条路。而且
因为工程背景，同时接触病人比较多，我更希望能够在 applications 上有很 solid
的结果。
养细胞的时候常在想，提供这个细胞的病人，他的家人们，我认识，... 阅读全帖 |
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l***y
发帖数: 4671 | 25 1. 我还是比较倾向用 statistical significance 这个说法来描述一个判断的统计学
上的依据是否足够强，同时用 biological significance 来描述这个判断如果成立所
带来的影响有多大。在处理 microarray 数据筛选 DEG 时，用 volcano plot 来筛选
的依据就是要同时满足两类 significance。
2. 可证伪性有两重意思，一重是指永远无法被证明，另一重是永远容许被证伪。这两
重意思的本质是一样的。神学的很多模型并非不可被证伪，而是可以被证明，被证明后
不再容许被证伪。所以，可以容许被证伪的，不一定有科学意义上的可证伪性。这是和
科学模型的本质区别。
谈科学就必然要谈神学，因为这两套体系是互斥但互相依赖并且并行的，同时共用相同
的方法论体系和逻辑体系。不符合科学的模型常常就会落到神学去。科学的核心思想是
人类永远无法完全认知任何规律，这和神学在一定程度上是一致的。科学的最重要的手
段，用科学实验来证伪，就是基于这个核心思想的。相应的，神学的一个基本概念是人
和神的不可逾越的差异。在知上，体现为人永远无法完全认知任何规... 阅读全帖 |
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l***y
发帖数: 4671 | 26 是啊是啊。我倾向于用假设检验作为对自己的保护，规避那些可能把自己做得求生不能
求死不成的方向上去。当今的学术环境实在是逼着人滥用统计工具，追求 full story
，追求完美数据，否则 reviewers 那一关过不去。结果把生物和统计的名声都搞差了。
我还是看好 bio-question -> general hyp -> general model -> phenotypic
validation/proof of concept -> high-throughput multi-omics -> specific hyp -
> specific model -> expt design -> parameter estimation & model construction
-> simulation & predictions -> expt validation -> applications 这条路。而且
因为工程背景，同时接触病人比较多，我更希望能够在 applications 上有很 solid
的结果。
养细胞的时候常在想，提供这个细胞的病人，他的家人们，我认识，... 阅读全帖 |
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a****5
发帖数: 10854 | 27 严格意义上来说，数学根本不是科学，虽然数学被用作科学的语言；理论物理也游离在
狭义科学的定义边界附近。它们都没有观察假设检验的科学三段论，只讲求其理论的内
在consistency，这一点上，其实跟神学佛学更接近。
lz学了一堆数学物理理论，却完全没理解科学是什么，又爱乱思考，喊出一些胡言乱语
也是自然而然的。 |
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s********x
发帖数: 472 | 28 确实可以非常有关，而且未来quantitative biology也是一个大趋势。
只不过太多人连假设检验和样本分布的关系都没搞懂，不得不让人觉得生物是理科中的
文科。 |
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l***y
发帖数: 4671 | 29 说要用chi-square的，先把统计模型写出来，明确统计变量到底是谁，再把chi-square
的assumption列出来。先把问题想清楚，不要乱套公式。
明知道chi-square是parametric的还出这种主意，要么就是你不知道什么叫做
parametric，要么就是故意用错误的假设检验来混p-values。 |
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c****n
发帖数: 21367 | 30 回你第二段说的。
你说得非常的对，人体对于我们现有的知识和手段是一个复杂系统。
在这个前提下，我们得用针对复杂系统的方法来研究。世界上是存在
绝对不可解系统的，这个不是不可知论--那是哲学的玩意儿我不懂，
但是数学上系统理论对什么可解什么不可解是有描述的。复杂系统
怎么研究有一定的方法套路，以前我回复过你，不啰嗦了。
积累知识是必然的。研究生物学对医疗是促进。但是，怎么利用积累的
知识，这就有方法论的问题。期待一个一个模块搭起来，然后复现
模拟真实系统，是不行的。只有把系统当做一个整体，利用积累的知识
去“猜测”系统的整体行为，然后试错。
举一个例子。比较有名的基因药物EPO--就是那个赛车运动员常吃
然后被药检查出来搞过好几次丑闻的东西。西医现在的方法是1. 分析
其微观作用途径，并由这个知识出发来增加其功效 2. 通过medical
trials确定它的副作用然后确定安全剂量。
这是一个很典型的还原论自己忽悠自己的循环。1里面试图只分析作用回路，
忽略千丝万缕的反馈回路（复杂系统定义就使得这个分析不可能），
副作用必然无法预测或者控制；2里面用一系列理想化到和实际违背的假设
检验试 |
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t*n
发帖数: 14458 | 31 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: songkun (告别棒球场), 信区: Statistics
标 题: 什么是统计 - 兼谈找工作
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Apr 23 19:43:46 2009)
经常看到版上有人讨论统计好找工作吗, 转统计专业行吗? 这类问题的答案其实因人而
异, 很难一概而论回答. 但是很多人存在这些问题的根本原因, 是不了解到底什么是统
计. 统计是科学吗? 这要看怎么定义科学. 至少有一点肯定, 统计不是纯粹的实验科学
. 另一方面, 统计又不是像数学, 哲学那样的自圆其说的逻辑学科. 什么是统计? 每个
人都有不同的理解, 我个人的理解是, 统计是一门"辩"的学问, 英文里面最合适的词可
能是"argument".
经典统计学里主要包括估计(点估计, 区间估计)和假设检验两大部分. 点估计, 大家讨
论的往往是什么最大似然估计, UMPU估计, Robust估计, 等等. 不管是什么估计, 隐含
的含义总是"我这样估计, 有某某好的性质. 别的估计在很大程度上不如这个估计". 区
间估计里面最重要的概念无 |
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W******r
发帖数: 789 | 32 假设我是FDA的决策人，必须做一个binary的决定：批准上市还是不批准上市。我应该怎么办呢？ |
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W******r
发帖数: 789 | 33 我们来把问题简化一下。假设一开始就只有其中的一个实验室在做试验，并且得出这种药既安全又有效的结论。在这种情况下你会不会建议我用这种药呢？ |
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m*******u
发帖数: 25 | 35 嗯 你说的没错 我就是做分布式的 信号处理范畴 data fusion
我估计是我问问题问的太早了 现在脑袋里一团浆糊 因为看到很多文章 上来就讲 分布
式系统 直接就给贝叶斯网络定义 然后就假设检验 然后结果就出来了 我是一点没看懂
细节
所以我就回头去看信号检测与估计理论的知识 很多次都看到说基础是随机信号处理的
概念 可是我怎么就弄不懂这个分布式传感器网络里怎么把这些随机信号的概念套进来
的。 |
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l*****i
发帖数: 3929 | 36
I need to translate some course description into Chinese. Pls help:
Linear Algebra:线性代数
invariant subspaces,不变子空间
direct sum decompositions, 直和分解
canonical forms, 规范型
inner product spaces.内积空间
Probability and Mathematical Statistics:概率和数理统计
central limit theorem中心极限定理, point estimation点估计, hypothesis testing
假设检验, moment-generating functions（不知道）, normal sampling theory（不知
道）, sufficiency（不知道）, best estimator, maximum
likelihood estimators, confidence intervals, most powerful tests, unbiased
t |
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h****f
发帖数: 24 | 37 Consider the hypotheses
H0: q=0 H1: q =/= 0
and the observations
zi=q+wi i=1,...,n
with wi zero-mean jointly Gaussian but not independent.
denoting w=[w1,...,wn]'
one has the covariance matrix (assumed given)
E[ww']=P
For the above
1. specify the optimal hypothesis test for false alarm
probability a
2. solve explicitly for n=2,
P=[1 0.5] (this is a matrix)
[0.5 1 ]
and a=1%
Thanks! |
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g*****l
发帖数: 424 | 38 【 以下文字转载自 DataSciences 讨论区 】
发信人: greatel (灵致), 信区: DataSciences
标 题: 数据科学之江湖兵器谱
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Oct 9 16:57:10 2016, 美东)
【注】原发于微信公众号：data_wisdom
数据江湖，风起云涌。各路英豪，群雄逐鹿。
这是一个数据科学最好的时代，也是数据江湖最乱的时代。
那么在这么一个特殊的江湖里面浪，有什么兵器是值得我们去关注的呢？这篇文章列举
了一些常用方法（刀剑），并不涵盖工具与平台。就先让我们一起去看看这个排名不分
先后左右的兵器谱。
数据科学家Vincent Granville博士发表博文列举了数据科学家常用的45种技术。这是
个很适合初学者去逐个了解的列表。当然，这并不代表数据科学（统计学）的全部。虽
然他并没有提出自己的详细总结，但是有志于学习数据科学的同学不妨初步有个印象，
有不太熟悉的topic可以进一步去了解一下。另外我在后面也补充了我认为也值得学习
的领域，很多人都会在日常的数据实践中用到。多学有益于身心健康。
首先需要说明的是，这些技术... 阅读全帖 |
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a******o
发帖数: 1197 | 39 popper难道不是讲假设检验的逻辑的那位？证伪性什么的？我指的就这个，没什么问题
。如今主要的方法论都是从popper那里来的。
库恩就不知道跟positivism有什么关系了。我的印象里kuhn是个科学史学家，讲的恰恰
和实证主义相反，讲的是理论化的因素和科学家的community对于形成paradigm的。
拉卡托斯没看过，不知道。感觉有个typo, imre
着
Po |
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a******o
发帖数: 1197 | 40 popper难道不是讲假设检验的逻辑的那位？证伪性什么的？我指的就这个，没什么问题
。如今主要的方法论都是从popper那里来的。
库恩就不知道跟positivism有什么关系了。我的印象里kuhn是个科学史学家，讲的恰恰
和实证主义相反，讲的是理论化的因素和科学家的community对于形成paradigm的。
拉卡托斯没看过，不知道。感觉有个typo, imre
着
Po |
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a*e
发帖数: 431 | 41 人格心理学主要是各种 multivariate statistics，
社会心理学主要还是各种假设检验的东西。
前景看来，人格心理学里有一些 experience sampling techniques比较看好，
社会心理学短期应该不会有什么变化，但将来有可能走向 dynamic modeling。
IRT在人格和社会这两个领域里见到得还很少，
就象restless说的一样，最终还是跟研究目的有关。 |
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A**u
发帖数: 2458 | 42 我日
线性回归都考到这么细了 假设检验呢
你的面经里 32位转64位操作 是啥意思？
你都on-site了，再挺挺，会好的 |
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A**u
发帖数: 2458 | 43 再请教一下moonsspring.
假设检验呢， 比如给你个样本， 你用t分布，F分布什么的...这些可能问到吗
还有一些非参数估计方法，比如样本是不是normal的?
另外, arch,garch要掌握到什么地步. 我只知道GARCH(1,1) 这东西，可能会问什么呢 |
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L*******t
发帖数: 2385 | 44 一问三不知，应该是问了很多基础问题都不会吧。。
还问了什么问题？除了P-value以外？假设检验有一整套理论。
光看CFA懂个P-value百分之几拒绝啥没啥用吧。。 |
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n***e
发帖数: 69 | 45 我一直按照着 概率题 + brain teaser + coding 的模式在准备，最近面了几家HFT也
都是这个模式，也比较顺利，我以为 two sigma应该也是这个模式就申了（我知道我错
了。。）这里“概率题”指的是抛硬币掷色子玩扑克那一类的问题，区别于下面提到的
“统计题”
拿到面试之后上网一查，有几个帖子说two sigma问的基本全是统计题，特别是
sampling、假设检验和Stochastic Calculus，由于是CS背景，我在统计上面比较弱，
尤其是Stochastic Calculus。
因为这几个帖子都比较老而且数量少（大部分two sigma面经都是码工的），不知道有
没有在two sigma或者面过two sigma quant的前辈能够确认一下？如果真的全是统计题
我也好有个心理准备。。。
非常感谢！ |
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n***e
发帖数: 69 | 46 我一直按照着 概率题 + brain teaser + coding 的模式在准备，最近面了几家HFT也
都是这个模式，也比较顺利，我以为 two sigma应该也是这个模式就申了（我知道我错
了。。）这里“概率题”指的是抛硬币掷色子玩扑克那一类的问题，区别于下面提到的
“统计题”
拿到面试之后上网一查，有几个帖子说two sigma问的基本全是统计题，特别是
sampling、假设检验和Stochastic Calculus，由于是CS背景，我在统计上面比较弱，
尤其是Stochastic Calculus。
因为这几个帖子都比较老而且数量少（大部分two sigma面经都是码工的），不知道有
没有在two sigma或者面过two sigma quant的前辈能够确认一下？如果真的全是统计题
我也好有个心理准备。。。
非常感谢！ |
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h**********a
发帖数: 40 | 47 我觉得小康的理解不是很全面。
事实上，统计里也有理论性很强，很严谨的东西，
比如，Decision Theory, Likelihood Principle,
甚至假设检验也有人做得非常理论。
参考陈希孺老师的《数理统计引论》一书。
（这些东西，也许多数人觉得没什么用。）
只不过，由于计算机的出现，更多的人在做数据分析而已。
另外，经济、金融、生物等学科的人也在搞自己的一套。
而且还经常互相看不起，祸祸祸。。。
统计和概率是密不可分的。脱离数据来空谈概率论，我个
人认为是不妥的。 |
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