e**y
发帖数: 51 | 1 陈不像是民科。
关于spline model的缺陷的讨论是对的，陈的这一点没错。大部分民科是不会站在一个
已知的理论缺陷上来提出自己的观点的。后面的修正部分，我很赞赏用概率推断的办法
去找临界点的思路。这一点，就我所知，在spline model里面还没有人讨论过。但是在
工程应用上，概率推断的办法已经广泛应用了。从这一点来说，陈的思路也并非非常新
颖。除非，陈能像whaba那样，建立一个reproducing kernel hilbert space的理论来
justify spline model一样来justify他的模型，那今天的这些所谓争论就可以归结为
粪土了。
陈虽然不是统计学家，但是就他自己所说，“我对统计学仅仅懂得一丁点的皮毛，尽管
我在这个领域干了20多年了，而且我的经历从数据输入员到现场调查员到调查设计者、
组织者和管理者再到数据库的建立与维护者最后到统计分析人员等几乎贯穿了一个应用
统计研究的全过程。”我完全相信，这个经历是板上绝大部分人所没有的。绝大部分人
甚至都不知道数据是怎么一个收集来的。而绝大部分人甚至还在相信，统计学的最有价
值部分在后面的分析，而不是前期的试验设计与收集－－看看板上讨论的话题都是些啥
吧！！
陈的问题在于他的语言。我很想看懂怎么去修正的技术细节，但是我确实没看懂。归根
结底是语言问题。统计学有统计学的语言，医学有医学的语言。陈应该找一个统计学家
，对他阐明自己的思路，让他polish你的语言。否则的话，陈要想让他的模型有public
impact，很难。
我觉得就因为陈的语言不是那么统计，而任意攻击他的思路，甚至是人身攻击，是很不
恰当的。试问，板上有几个是真正研究统计的？就读了两本efron，s.m.rao的书，顶多
拿了名校master或者phd的，具有良好的gpa记录，在导师的“启发”下，接过师兄师姐
的旗帜，终于在某某杂志上发几篇不痛不痒的文章，大部分也都是一辈子不做独立思索
的碌碌无为之备，在批量为中产阶级所生产的所谓的豪宅与名车里混吃等死，怎么还会
有底气去指责一个自由思考的人呢？
最后，送给那些读了太多经典文章的自认学识不凡的人：在优化界的经典之作：
numerical optimization （http://users.eecs.northwestern.edu/~nocedal/book/num-opt.html）一书中，作者提到，bfgs（如果你不知道bfgs，那你完全可以去反省自己是不是敢说自己是学统计的）被一个不是搞优化的外行提出的时候，很多年都无法得到发表，理由是言语不严谨。而如今却是优化界的最有效的一个工具。那当年那些reviewer的振振有词的居高临下的comment，如今看来又是多么的无知和没有眼界呢？！
所以，我觉得陈完全可以不用计较板上某些人的无知的言论。他们顶多是读了几本书，
就以为自己是个统计内行了。他们的话并不代表统计。而陈作为一个实在的统计实践工
作者者，所获得的field experience是远远超出板上大部分学院里出来的跟班的。但是
陈也非得将自己的语言弄的statistical一点不可。否则就是鸡同鸭讲，是不能指望有
人看懂的。 |
d******e
发帖数: 7844 | 2 陈二师出现了。
【在 e**y 的大作中提到】
: 陈不像是民科。
: 关于spline model的缺陷的讨论是对的，陈的这一点没错。大部分民科是不会站在一个
: 已知的理论缺陷上来提出自己的观点的。后面的修正部分，我很赞赏用概率推断的办法
: 去找临界点的思路。这一点，就我所知，在spline model里面还没有人讨论过。但是在
: 工程应用上，概率推断的办法已经广泛应用了。从这一点来说，陈的思路也并非非常新
: 颖。除非，陈能像whaba那样，建立一个reproducing kernel hilbert space的理论来
: justify spline model一样来justify他的模型，那今天的这些所谓争论就可以归结为
: 粪土了。
: 陈虽然不是统计学家，但是就他自己所说，“我对统计学仅仅懂得一丁点的皮毛，尽管
: 我在这个领域干了20多年了，而且我的经历从数据输入员到现场调查员到调查设计者、
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e**y
发帖数: 51 | 3 我发文之前已料到你们这帮傻逼会继续无聊的不负责任的谩骂下去
我只是希望陈能知道，他并没有错，只是很多人不愿意出来被骂
另外，希望你能找到你的心理平衡点，骂人一句固然不费力气，但是总在这方面揪着人
不放，总令人担心你的生活是不是太缺乏点啥了
【在 d******e 的大作中提到】
: 陈二师出现了。
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l*********1
发帖数: 2971 | |
g********r
发帖数: 8017 | 5 那请问你。一个没看懂的东西，你怎么知道有价值呢？
陈所谓断点是piecewise linear的东西。不是spline上的。
【在 e**y 的大作中提到】
: 我发文之前已料到你们这帮傻逼会继续无聊的不负责任的谩骂下去
: 我只是希望陈能知道，他并没有错，只是很多人不愿意出来被骂
: 另外，希望你能找到你的心理平衡点，骂人一句固然不费力气，但是总在这方面揪着人
: 不放，总令人担心你的生活是不是太缺乏点啥了
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a***g
发帖数: 2761 | 6 你对统计的评论其实也挺对的，我也认为到实际工作中得到实际的启发才是搞统计研究
的必由之路
。把coverage提高个百分之一，或者模型稍微有效一点，其实真挺无聊的，虽然自己现
在也就在干这事呢吧。但是大师他这么吹真的比较没六。大家对统计的认识很“肤浅”
，真的不能用来挺大师。因为这个基本可能是两码事。
【在 e**y 的大作中提到】
: 陈不像是民科。
: 关于spline model的缺陷的讨论是对的，陈的这一点没错。大部分民科是不会站在一个
: 已知的理论缺陷上来提出自己的观点的。后面的修正部分，我很赞赏用概率推断的办法
: 去找临界点的思路。这一点，就我所知，在spline model里面还没有人讨论过。但是在
: 工程应用上，概率推断的办法已经广泛应用了。从这一点来说，陈的思路也并非非常新
: 颖。除非，陈能像whaba那样，建立一个reproducing kernel hilbert space的理论来
: justify spline model一样来justify他的模型，那今天的这些所谓争论就可以归结为
: 粪土了。
: 陈虽然不是统计学家，但是就他自己所说，“我对统计学仅仅懂得一丁点的皮毛，尽管
: 我在这个领域干了20多年了，而且我的经历从数据输入员到现场调查员到调查设计者、
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T*******I
发帖数: 5138 | 7 你完全搞错了。
在我的方法论里，只有临界点的概念，没有断点的概念。断点已经是一个被判断出了性
质的概念，意味着在这个点处，分段模型是离断的，而统计学的概率推断不会确定地给
你这个判断。一个模型在临界点处是连续的还是离断的需要概率推断后才能做出判断它
是一个连续的点还是离断的点。
至于spline，在分析逻辑上是一个完全背离了概率论的方法论。
【在 g********r 的大作中提到】
: 那请问你。一个没看懂的东西，你怎么知道有价值呢？
: 陈所谓断点是piecewise linear的东西。不是spline上的。
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e**y
发帖数: 51 | 8 如果你有过审稿经历，你就会知道大部分审稿人只看introduction，根本用不着看后面
的细节。我就只看懂了他的introduction，我就觉得够了。
另外，我不知道你是否真懂spline或者piecewise linear。陈的东西几乎就是讲spline
上的knot。请你好好翻翻jasa，看看讨论spline上knot估计的文章有多少。我不觉得陈
会去看jasa，但是他提出的问题确实实实在在的正确。
【在 g********r 的大作中提到】
: 那请问你。一个没看懂的东西，你怎么知道有价值呢？
: 陈所谓断点是piecewise linear的东西。不是spline上的。
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A*******s
发帖数: 3942 | 9 a lot of new algorithms were proposed without rigid theoretic supports. that
's fine as long as empirical study is available. The followers would
complete the theoretic foundation sooner or later.
if u agree with Master Chen then u need to convince him to do a complete
empirical study and also need to convince him validation is necessary. I
tried but failed one year ago.
【在 e**y 的大作中提到】
: 我发文之前已料到你们这帮傻逼会继续无聊的不负责任的谩骂下去
: 我只是希望陈能知道，他并没有错，只是很多人不愿意出来被骂
: 另外，希望你能找到你的心理平衡点，骂人一句固然不费力气，但是总在这方面揪着人
: 不放，总令人担心你的生活是不是太缺乏点啥了
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e**y
发帖数: 51 | 10 我觉得他并没有吹。翻翻统计杂志，那篇文章不说自己的方法好，好上天了？但究竟几
分几两，自己不知道吗？何况陈也没说自己的好上天吧。
【在 a***g 的大作中提到】
: 你对统计的评论其实也挺对的，我也认为到实际工作中得到实际的启发才是搞统计研究
: 的必由之路
: 。把coverage提高个百分之一，或者模型稍微有效一点，其实真挺无聊的，虽然自己现
: 在也就在干这事呢吧。但是大师他这么吹真的比较没六。大家对统计的认识很“肤浅”
: ，真的不能用来挺大师。因为这个基本可能是两码事。
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A*******s
发帖数: 3942 | 11 "new horizon" "revolution" "upset the whole system"
【在 e**y 的大作中提到】
: 我觉得他并没有吹。翻翻统计杂志，那篇文章不说自己的方法好，好上天了？但究竟几
: 分几两，自己不知道吗？何况陈也没说自己的好上天吧。
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g********r
发帖数: 8017 | 12 OMG。你审稿不用负责推导是否正确，结论是否成立么？
我确实对spline理解肤浅。上课学过不做研究。但是你如果看了陈的文章，你会认为他
是从spline的思路出发的么？
spline
【在 e**y 的大作中提到】
: 如果你有过审稿经历，你就会知道大部分审稿人只看introduction，根本用不着看后面
: 的细节。我就只看懂了他的introduction，我就觉得够了。
: 另外，我不知道你是否真懂spline或者piecewise linear。陈的东西几乎就是讲spline
: 上的knot。请你好好翻翻jasa，看看讨论spline上knot估计的文章有多少。我不觉得陈
: 会去看jasa，但是他提出的问题确实实实在在的正确。
|
e**y
发帖数: 51 | 13 我得说明：我赞同他前面的思路，但是我没看懂他的后面的细节。所以我不能保证他的
细节部分全对。另外，即使是Peter J. Bickel,他也不能保证每次他发表的文章的推导
全对。不信你可以问问他自己。他的特点就是：细节很多错，思路一定对。这些地方都
不是值得谩骂的地方。
that
【在 A*******s 的大作中提到】
: a lot of new algorithms were proposed without rigid theoretic supports. that
: 's fine as long as empirical study is available. The followers would
: complete the theoretic foundation sooner or later.
: if u agree with Master Chen then u need to convince him to do a complete
: empirical study and also need to convince him validation is necessary. I
: tried but failed one year ago.
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e**y
发帖数: 51 | 14 我觉得就是。每个人看问题的眼光是不一样的。每个模型也可以从不同角度去看待（
bayesian people怎么看lasso的？）。他即使自己没有claim，但在我眼里就是跟
spline有渊源的。
【在 g********r 的大作中提到】
: OMG。你审稿不用负责推导是否正确，结论是否成立么？
: 我确实对spline理解肤浅。上课学过不做研究。但是你如果看了陈的文章，你会认为他
: 是从spline的思路出发的么？
:
: spline
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q*****q
发帖数: 158 | 15 这本书也就是我们一门课教材。
其实吧，很多人意识到spline的这个问题，我想这也比较明显。也很多人提出过修正，
版上就有人给了大师一些指引，可是大师藐视阿。
最主要的问题在于大师，总觉得自己发现分子双螺旋，总认为自己是统计学划时代的人
物了。虽然他的东西没有理论基础，但是大家还是跟他谈。可是大师总是居高临下的，
牛鼻轰轰的，用自己创造的语言在那装b，不好好谈。我还是很佩服版上朋友的，这么
有耐心。。。
【在 e**y 的大作中提到】
: 陈不像是民科。
: 关于spline model的缺陷的讨论是对的，陈的这一点没错。大部分民科是不会站在一个
: 已知的理论缺陷上来提出自己的观点的。后面的修正部分，我很赞赏用概率推断的办法
: 去找临界点的思路。这一点，就我所知，在spline model里面还没有人讨论过。但是在
: 工程应用上，概率推断的办法已经广泛应用了。从这一点来说，陈的思路也并非非常新
: 颖。除非，陈能像whaba那样，建立一个reproducing kernel hilbert space的理论来
: justify spline model一样来justify他的模型，那今天的这些所谓争论就可以归结为
: 粪土了。
: 陈虽然不是统计学家，但是就他自己所说，“我对统计学仅仅懂得一丁点的皮毛，尽管
: 我在这个领域干了20多年了，而且我的经历从数据输入员到现场调查员到调查设计者、
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T*******I
发帖数: 5138 | 16 我看过几篇JASA的文章，主要是LOESS方法论的创建人Cleveland的三篇文章。在SAS中
有proc loess的模块。可见这是一个影响比较大的方法论。
但是，我对他的这个方法论中所体现出来的分析逻辑很不欣赏。
spline
【在 e**y 的大作中提到】
: 如果你有过审稿经历，你就会知道大部分审稿人只看introduction，根本用不着看后面
: 的细节。我就只看懂了他的introduction，我就觉得够了。
: 另外，我不知道你是否真懂spline或者piecewise linear。陈的东西几乎就是讲spline
: 上的knot。请你好好翻翻jasa，看看讨论spline上knot估计的文章有多少。我不觉得陈
: 会去看jasa，但是他提出的问题确实实实在在的正确。
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e**y
发帖数: 51 | 17 我不觉得他装b。装b的人不会承认自己败。看你怎么看待他的语言了吧。
【在 q*****q 的大作中提到】
: 这本书也就是我们一门课教材。
: 其实吧，很多人意识到spline的这个问题，我想这也比较明显。也很多人提出过修正，
: 版上就有人给了大师一些指引，可是大师藐视阿。
: 最主要的问题在于大师，总觉得自己发现分子双螺旋，总认为自己是统计学划时代的人
: 物了。虽然他的东西没有理论基础，但是大家还是跟他谈。可是大师总是居高临下的，
: 牛鼻轰轰的，用自己创造的语言在那装b，不好好谈。我还是很佩服版上朋友的，这么
: 有耐心。。。
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g********r
发帖数: 8017 | 18 他的方法连分两段线性的临界点都找不出来。就introduction好，跟spline沾边，就值
得发表了么？
【在 e**y 的大作中提到】
: 我觉得就是。每个人看问题的眼光是不一样的。每个模型也可以从不同角度去看待（
: bayesian people怎么看lasso的？）。他即使自己没有claim，但在我眼里就是跟
: spline有渊源的。
|
e**y
发帖数: 51 | 19 我读过loess, loess还是很不错的idea的。不欣赏是创新的动力。但是正如写文章的开
头一样，别人的价值也是要首先appreciate的。然后再提自己的不欣赏。
【在 T*******I 的大作中提到】
: 我看过几篇JASA的文章，主要是LOESS方法论的创建人Cleveland的三篇文章。在SAS中
: 有proc loess的模块。可见这是一个影响比较大的方法论。
: 但是，我对他的这个方法论中所体现出来的分析逻辑很不欣赏。
:
: spline
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A*******s
发帖数: 3942 | 20 my point is he need to have some datasets to prove his algorithm works. i
believe his model tries to overfit the data and had asked him to do a
validation. however he neither knew what is validation nor even tried to
learn it. One year passed he still don't know validation and don't think it'
s necessary. I don't think he is making any effort to communicate with other
people. He is just repeating what he believes.
【在 e**y 的大作中提到】
: 我得说明：我赞同他前面的思路，但是我没看懂他的后面的细节。所以我不能保证他的
: 细节部分全对。另外，即使是Peter J. Bickel,他也不能保证每次他发表的文章的推导
: 全对。不信你可以问问他自己。他的特点就是：细节很多错，思路一定对。这些地方都
: 不是值得谩骂的地方。
:
: that
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e**y
发帖数: 51 | 21 我很怀疑你的逻辑。我说过发表这两个字吗？为何要将发表这些无关的事情扯进来？这
就是你把水搅浑然后谩骂的那点能力吗？
【在 g********r 的大作中提到】
: 他的方法连分两段线性的临界点都找不出来。就introduction好，跟spline沾边，就值
: 得发表了么？
|
g********r
发帖数: 8017 | 22 你看了这个贴么？来回答一下大师的四个问题吧。
http://www.mitbbs.com/article/Statistics/31279755_3.html
【在 e**y 的大作中提到】
: 我读过loess, loess还是很不错的idea的。不欣赏是创新的动力。但是正如写文章的开
: 头一样，别人的价值也是要首先appreciate的。然后再提自己的不欣赏。
|
e**y
发帖数: 51 | 23 这也是我所说的，希望他能找一个统计学家，把自己的想法说清楚，然后用统计学的语
言来说明自己的东西。你说的overfit，我觉得对。毕竟他那里用的参数有点多，过程
有点复杂，validation是对的。
it'
other
【在 A*******s 的大作中提到】
: my point is he need to have some datasets to prove his algorithm works. i
: believe his model tries to overfit the data and had asked him to do a
: validation. however he neither knew what is validation nor even tried to
: learn it. One year passed he still don't know validation and don't think it'
: s necessary. I don't think he is making any effort to communicate with other
: people. He is just repeating what he believes.
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e**y
发帖数: 51 | 24 我得再一次给你回复一次： 我很怀疑你的逻辑。为何要将发表这些无关的事情扯进来
？这就是你把水搅浑然后谩骂的那点能力吗？大师的四个问题跟我的帖子中讲到他的地
方并没有关系。
【在 g********r 的大作中提到】
: 你看了这个贴么？来回答一下大师的四个问题吧。
: http://www.mitbbs.com/article/Statistics/31279755_3.html
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g********r
发帖数: 8017 | 25 不要扣帽子。我很认真地试图引导他说出细节，和做一个数据分析。但是没有用。才发
现是白费力气。
【在 e**y 的大作中提到】
: 我很怀疑你的逻辑。我说过发表这两个字吗？为何要将发表这些无关的事情扯进来？这
: 就是你把水搅浑然后谩骂的那点能力吗？
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e**y
发帖数: 51 | 26 那你之前的态度是对的。
【在 g********r 的大作中提到】
: 不要扣帽子。我很认真地试图引导他说出细节，和做一个数据分析。但是没有用。才发
: 现是白费力气。
|
a***g
发帖数: 2761 | 27 这只是个场合问题，写论文那种八股文，哪个不都是捏着鼻子写的。就是因为知道几斤
几两，反过来在论坛这种场合才最好不要说好不好的。大师这个问题是啥，说自己的东
西好，没有实料啊，他要是用他这一套把现在一些没法解决的，而他的方法又能针对的
问题处理好了，然后把和现行的方法的对比结果往这一po。 那大家都闭嘴巴了。论文
里说自己好，怎么也是搞个simulation，比较一下几种结果吧。大师这套对于他自己来
说都是成型的东西了，还投过杂志，把结果帖出来再附一段code，不就一目了然吗。当
然可能说这涉及了知识产权啊之类的一些东西，那完全可以po第三方网站上去啊，比如
arxiv这种的。这都是很简单的事情，他不做，却反过来只是和大家空口评说，这种情
况下对他怀疑的人，我一点不觉得他们不过分。当然我是没仔细看他的东西了，所以我
不想说他的东西好不好。对我来说他搞的东西，我是不关心的态度。这是对上你发帖，
我就把我的疑问摆这了。另外大师没把自己夸到天上，那是因为他把地平线变了。
【在 e**y 的大作中提到】
: 我觉得他并没有吹。翻翻统计杂志，那篇文章不说自己的方法好，好上天了？但究竟几
: 分几两，自己不知道吗？何况陈也没说自己的好上天吧。
|
T*******I
发帖数: 5138 | 28 你显然完全没看懂我的文章。
只要sample size足够，只要想分，在我的算法下，临界点一定可测（或一定找得到）
。因为它的可测空间与它被定义在其上的被分割变量完全一致。只是，我们需要为每个
点计算一个当它作为被假设的临界点时的权重，即它对整个样本空间上的临界关系改变
的贡献的大小。从而一个简单的加权平均是一定有解的，也即该临界点在该空间上一定
可测！
【在 g********r 的大作中提到】
: 他的方法连分两段线性的临界点都找不出来。就introduction好，跟spline沾边，就值
: 得发表了么？
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g********r
发帖数: 8017 | 29 态度是对的。可惜他的反应是令人失望的。板上烦他的人都经历了这个过程。
【在 e**y 的大作中提到】
: 那你之前的态度是对的。
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e**y
发帖数: 51 | 30 不关心你不说话不就行了吗？你还写那么长一段。你这不是自欺欺人吗？
【在 a***g 的大作中提到】
: 这只是个场合问题，写论文那种八股文，哪个不都是捏着鼻子写的。就是因为知道几斤
: 几两，反过来在论坛这种场合才最好不要说好不好的。大师这个问题是啥，说自己的东
: 西好，没有实料啊，他要是用他这一套把现在一些没法解决的，而他的方法又能针对的
: 问题处理好了，然后把和现行的方法的对比结果往这一po。 那大家都闭嘴巴了。论文
: 里说自己好，怎么也是搞个simulation，比较一下几种结果吧。大师这套对于他自己来
: 说都是成型的东西了，还投过杂志，把结果帖出来再附一段code，不就一目了然吗。当
: 然可能说这涉及了知识产权啊之类的一些东西，那完全可以po第三方网站上去啊，比如
: arxiv这种的。这都是很简单的事情，他不做，却反过来只是和大家空口评说，这种情
: 况下对他怀疑的人，我一点不觉得他们不过分。当然我是没仔细看他的东西了，所以我
: 不想说他的东西好不好。对我来说他搞的东西，我是不关心的态度。这是对上你发帖，
|
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g********r
发帖数: 8017 | 31 一万遍啊：做个数据分析please。
【在 T*******I 的大作中提到】
: 你显然完全没看懂我的文章。
: 只要sample size足够，只要想分，在我的算法下，临界点一定可测（或一定找得到）
: 。因为它的可测空间与它被定义在其上的被分割变量完全一致。只是，我们需要为每个
: 点计算一个当它作为被假设的临界点时的权重，即它对整个样本空间上的临界关系改变
: 的贡献的大小。从而一个简单的加权平均是一定有解的，也即该临界点在该空间上一定
: 可测！
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e**y
发帖数: 51 | 32 那就让一切谩骂暂时停止好了。我想你也只是希望陈知道：他提出的问题是对的。但是
语言需要改进。
【在 g********r 的大作中提到】
: 态度是对的。可惜他的反应是令人失望的。板上烦他的人都经历了这个过程。
|
e**y
发帖数: 51 | 33 陈，你再多说也不能让大家明白你的算法细节。我觉得你的思路还是几本对的。你的解决这个问题的思路给我的感觉就如用
bayesian model average的办法去弥补单个knot带来的model uncertainty一样。但是
我也必须告诉你的是，就我所知，这些办法都有很多缺陷：1，计算量大；2.高维情况
不适用（现在学术界不谈高维，是不好发表文章的）。你得想办法说清楚这些事情啊。我建议你说清楚了再来。
【在 T*******I 的大作中提到】
: 你显然完全没看懂我的文章。
: 只要sample size足够，只要想分，在我的算法下，临界点一定可测（或一定找得到）
: 。因为它的可测空间与它被定义在其上的被分割变量完全一致。只是，我们需要为每个
: 点计算一个当它作为被假设的临界点时的权重，即它对整个样本空间上的临界关系改变
: 的贡献的大小。从而一个简单的加权平均是一定有解的，也即该临界点在该空间上一定
: 可测！
|
T*******I
发帖数: 5138 | 34 我做了。在09年的文章里说，simulation以及应用实例都在07年的文章里。你没去找来
看。
我确实不认为需要做validation，因为部分样本的training statistics 与我信奉的全
样本的“充分统计量”的概念相矛盾。
【在 g********r 的大作中提到】
: 一万遍啊：做个数据分析please。
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a***g
发帖数: 2761 | 35 我是看你开始发帖说的像那么回事，才觉得想跟你好话好说，下面是我的原话：
“对我来说他搞的东西，我是不关心的态度。这是对上你发帖，我就把我的疑问摆这了
。”
而且我写段子，是因为他在这里的行为引起了我恶趣味的关注，我最近的帖子根本没有
任何对他的东西的评论，顶多就是就版上出了这么个现象调侃一下。我再说一遍“他搞
的东西”我真的不关心。
你觉得抓个字眼就能噎到别人了。其实玩文字游戏，真的无聊。想在你的帖子里抓点漏
也很容易，但是犯不上的。最好好话好说，不然没意思了。
【在 e**y 的大作中提到】
: 不关心你不说话不就行了吗？你还写那么长一段。你这不是自欺欺人吗？
|
e**y
发帖数: 51 | 36 楼上，我没想噎到你。我本意也是想，为何不能好话好说。如果我误会你的意思，请见
谅（因为我不知道你之前说过什么没有）。此贴已没啥好话好说了。只要陈明白他的思
路我觉得没错，我的帖子的意图也就达到了。
【在 a***g 的大作中提到】
: 我是看你开始发帖说的像那么回事，才觉得想跟你好话好说，下面是我的原话：
: “对我来说他搞的东西，我是不关心的态度。这是对上你发帖，我就把我的疑问摆这了
: 。”
: 而且我写段子，是因为他在这里的行为引起了我恶趣味的关注，我最近的帖子根本没有
: 任何对他的东西的评论，顶多就是就版上出了这么个现象调侃一下。我再说一遍“他搞
: 的东西”我真的不关心。
: 你觉得抓个字眼就能噎到别人了。其实玩文字游戏，真的无聊。想在你的帖子里抓点漏
: 也很容易，但是犯不上的。最好好话好说，不然没意思了。
|
T*******I
发帖数: 5138 | 37 谢谢LZ.
你的建议非常有意义。然而，我想说的是，我不是没有试图联系过统计学家，我甚至联
系过不下100多人。我会告诉他们我的背景以及研究的兴趣，但没人愿意听一个国内医
学院毕业的MPH讲自己的统计方法论，因为这在他们看来仿佛天方夜谭般的事情。真的
毫无回音，直到最近我和一位概率统计学家讨论最优化问题时，他才回了我一个贴子，
给了我一点启示。
我国内的导师和同事很希望我的文章能被发表，本地的一些不是那么有名的同行也有好
几个人听我聊过，都很欣赏，除了我提到的那位前GW的统计学教授，还包括一位法国统
计学家，他在NIH/NCI的统计部门工作。我是09年与他在DC的JSM上相识的。他非常想和
我合作完成这个方法论，但我拒绝了。我希望一个人独立完成并让它发表到会议的
proceedings里，我就满足了。我并不奢望它会得到发表，因为我深知我的基于自己的
概念系统上的“理论”思考和解决之道会令很多人不快。
这个三分法并非我所指的新地平线，而是连续型随机变量的自权重的定义。
【在 e**y 的大作中提到】
: 楼上，我没想噎到你。我本意也是想，为何不能好话好说。如果我误会你的意思，请见
: 谅（因为我不知道你之前说过什么没有）。此贴已没啥好话好说了。只要陈明白他的思
: 路我觉得没错，我的帖子的意图也就达到了。
|
c******r
发帖数: 300 | 38 Why don't you work with him and get his revolutionary idea out? I'd be
willing to bet with you so you are also financially well motivated.
【在 e**y 的大作中提到】
: 陈不像是民科。
: 关于spline model的缺陷的讨论是对的，陈的这一点没错。大部分民科是不会站在一个
: 已知的理论缺陷上来提出自己的观点的。后面的修正部分，我很赞赏用概率推断的办法
: 去找临界点的思路。这一点，就我所知，在spline model里面还没有人讨论过。但是在
: 工程应用上，概率推断的办法已经广泛应用了。从这一点来说，陈的思路也并非非常新
: 颖。除非，陈能像whaba那样，建立一个reproducing kernel hilbert space的理论来
: justify spline model一样来justify他的模型，那今天的这些所谓争论就可以归结为
: 粪土了。
: 陈虽然不是统计学家，但是就他自己所说，“我对统计学仅仅懂得一丁点的皮毛，尽管
: 我在这个领域干了20多年了，而且我的经历从数据输入员到现场调查员到调查设计者、
|
d******e
发帖数: 7844 | 39 陈二师就不要谦虚了，你和大师很有共同点啊。
【在 e**y 的大作中提到】
: 我发文之前已料到你们这帮傻逼会继续无聊的不负责任的谩骂下去
: 我只是希望陈能知道，他并没有错，只是很多人不愿意出来被骂
: 另外，希望你能找到你的心理平衡点，骂人一句固然不费力气，但是总在这方面揪着人
: 不放，总令人担心你的生活是不是太缺乏点啥了
|
T*******I
发帖数: 5138 | 40 “我很想看懂怎么去修正的技术细节，但是我确实没看懂。”
提醒一下LZ，我的搜索法实际是在做测量，搜索过程中的每个实测样本点所对应的临界
模型不过是为了对该点作为可能的临界点时所具有的合并预测残差做出测量，以便作为
权重计算的依据。有了这个权重，又有了临界点的可测空间和实测样本点，就可以计算
临界点的加权期望。从而决定临界模型。事情就是这么简单。真的非常非常简单。
【在 e**y 的大作中提到】
: 陈不像是民科。
: 关于spline model的缺陷的讨论是对的，陈的这一点没错。大部分民科是不会站在一个
: 已知的理论缺陷上来提出自己的观点的。后面的修正部分，我很赞赏用概率推断的办法
: 去找临界点的思路。这一点，就我所知，在spline model里面还没有人讨论过。但是在
: 工程应用上，概率推断的办法已经广泛应用了。从这一点来说，陈的思路也并非非常新
: 颖。除非，陈能像whaba那样，建立一个reproducing kernel hilbert space的理论来
: justify spline model一样来justify他的模型，那今天的这些所谓争论就可以归结为
: 粪土了。
: 陈虽然不是统计学家，但是就他自己所说，“我对统计学仅仅懂得一丁点的皮毛，尽管
: 我在这个领域干了20多年了，而且我的经历从数据输入员到现场调查员到调查设计者、
|
|
|
A*******s
发帖数: 3942 | 41 Chairman Mao had said, particles are indefinitely separable. Qian Xueshen
had conducted experiments about supernatural power. If people are not humble
enough, no matter how great they are, they can still be Min2 Ke1;
【在 e**y 的大作中提到】
: 那就让一切谩骂暂时停止好了。我想你也只是希望陈知道：他提出的问题是对的。但是
: 语言需要改进。
|
l********w
发帖数: 253 | 42 指出一个方法的缺陷，很多人都可以做到。但是很多人在没有找到一个完整严谨的解决
方法的时候，是不会出来宣称自己的方法多么革命性，并且拒绝让一位专家来完善自己
的想法的。楼主怎么不想想这个？ |
q*****q
发帖数: 158 | 43 我算一个局外人，没有怎么参加大师所谓方法论的讨论。不过我算是看了大家讨论的所
有帖子（也不是闲，就是觉得很有意思）。
首先，大师内心一直不承认自己败的，大家都看得出来，大师认为一旦有错都是大家的
错，是整个统计的错，即使他连他认为错的东西是什么都不知道。其次，我觉得，如果
一个人真诚的想与大家交流，不会把自已置于那么高的位置，又是划时代又是新地平线
的，又是打败了整个统计学的。交流就好好交流，位置不要高也不要低。既然想跟大家
讨论，规范一下学术语言，可以自己定义，但是要让大家都搞清楚。再则，任何人做学
术，都该是学习的态度。我导师也算他那个方向顶级的人物了，但是从来都是抱学习的
态度，什么领域不太懂，就google，wiki，这让我很是敬佩。但是大师不同，大师不但
不主动学习，连大家给他指了条道了，仍旧不屑去学习。所以，你真的不能怪大家烦他
。可怜之人，必有可恨之处。
最后告诉你大师舌战中软暴力方法：先给人扣帽子，然后从人家ID或者背景下手，阴阳
怪气.再用国内master的身份把自己置于弱势的地位，跟文革时候，宣称自己“我是贫
下中农”真是太神似了。。。
【在 e**y 的大作中提到】
: 我不觉得他装b。装b的人不会承认自己败。看你怎么看待他的语言了吧。
|
T*******I
发帖数: 5138 | 44 “陈也非得将自己的语言弄的statistical一点不可。否则就是鸡同鸭讲，是不能指望有
人看懂的。”
感谢LZ的建议，不过，我痛定思痛，觉得必须走自己的路。我不会将自己的概念和语言
系统转换成为现行的东西。我相信我的国内医学院毕业搞统计的同行们也没人愿意继续
目前的概念系统，因为它们除了受过多年严格的数学训练的人才能看懂和使用外，任何
非此类背景的人都会被它那极度抽象而晦涩难懂的语言和表述形式吓得半死而绝对不会
touch。我要不是为了搞那个分段分析的研究，也绝对不会花费几个月的时间去读严士
健等人编写的《概率论基础》。
统计学是认识外部世界的方法论。这个世界上只要智力健全的人都有能力认识世界。因
此，我才下定决心提出一套基于经验主义哲学基础上的概念系统。这个概念系统只要拥
有初高中教育水平的人都能读懂。如果我们能够有一套如此简单、直观而又可操作的概
念系统，为什么还要那套只有极少数人才能领会和使用，并且还存在着缺陷和混淆的概
念系统？
当然，搞概率论的人依然可以在数学领域里继续使用他们的概念系统。只是，我希望的
是他们能将这个简单的经验主义的概念系统与他们的那套高深的理论概念系统完美地结
合起来。
我不认为我的概念系统是100%正确的和100%完整的。它有待被批判和改进。但我已尽了
自己的最大努力，因为我的能力极其有限。
如果您还没见到我的概念系统，请到本版找到《再向版上开一枪》的贴子去读一下。如
果您愿意给出自己的评论就再好不过了。
【在 e**y 的大作中提到】
: 陈不像是民科。
: 关于spline model的缺陷的讨论是对的，陈的这一点没错。大部分民科是不会站在一个
: 已知的理论缺陷上来提出自己的观点的。后面的修正部分，我很赞赏用概率推断的办法
: 去找临界点的思路。这一点，就我所知，在spline model里面还没有人讨论过。但是在
: 工程应用上，概率推断的办法已经广泛应用了。从这一点来说，陈的思路也并非非常新
: 颖。除非，陈能像whaba那样，建立一个reproducing kernel hilbert space的理论来
: justify spline model一样来justify他的模型，那今天的这些所谓争论就可以归结为
: 粪土了。
: 陈虽然不是统计学家，但是就他自己所说，“我对统计学仅仅懂得一丁点的皮毛，尽管
: 我在这个领域干了20多年了，而且我的经历从数据输入员到现场调查员到调查设计者、
|
d******e
发帖数: 7844 | 45 哈哈，大师还将继续使用自己世界的语言，人家emty也算是你的知音乐，前面捧了你那
么多句，最后就是为了给你提一个诚恳的建议。大师就是不接受，哈哈。大师还是回火
星吧，地球太危险。
望有
【在 T*******I 的大作中提到】
: “陈也非得将自己的语言弄的statistical一点不可。否则就是鸡同鸭讲，是不能指望有
: 人看懂的。”
: 感谢LZ的建议，不过，我痛定思痛，觉得必须走自己的路。我不会将自己的概念和语言
: 系统转换成为现行的东西。我相信我的国内医学院毕业搞统计的同行们也没人愿意继续
: 目前的概念系统，因为它们除了受过多年严格的数学训练的人才能看懂和使用外，任何
: 非此类背景的人都会被它那极度抽象而晦涩难懂的语言和表述形式吓得半死而绝对不会
: touch。我要不是为了搞那个分段分析的研究，也绝对不会花费几个月的时间去读严士
: 健等人编写的《概率论基础》。
: 统计学是认识外部世界的方法论。这个世界上只要智力健全的人都有能力认识世界。因
: 此，我才下定决心提出一套基于经验主义哲学基础上的概念系统。这个概念系统只要拥
|
b*********n
发帖数: 2975 | 46 LOL
ORZ, 这才是大师, 你的粉丝要伤心了, 呵呵
“陈也非得将自己的语言弄的statistical一点不可。否则就是鸡同鸭讲，是不能指望有
人看懂的。”
感谢LZ的建议，不过，我痛定思痛，觉得必须走自己的路。我不会将自己的概念和语言
系统转换成为现行的东西。我相信我的国内医学院毕业搞统计的同行们也没人愿意继续
目前的概念系统，因为它们除了受过多年严格的数学训练的人才能看懂和使用，而任何
非此类背景的人都会被它那极度抽象而晦涩难懂的语言和表述形式吓得半死而绝对不会
touch。我要不是为了搞那个分段分析的研究，也绝对不会花费几个月的时间去读严士
健等人编写的《概率论基础》。
统计学是认识外部世界的方法论。这个世界上只要智力健全的人都有能力认识世界。因
此，我才下定决心提出一套基于经验主义哲学基础上的概念系统。这个概念系统只要拥
有初高中教育水平的人都能读懂。如果我们能够有一套如此简单、直观而又可操作的概
念系统，为什么还要那套只有极少数人才能领会和使用，并且还存在着缺陷和混淆的概
念系统？
当然，搞概率论的人依然可以在数学领域里继续使用他们的概念系统。只是，我希望的
是他们能将这个简单的经验主义的概念系统与他们的那套高深的理论概念系统完美地结
合起来。
我不认为我的概念系统是100%正确的和100%完整的。它有待被批判和改进。但我已尽了
自己的最大努力，因为我的能力极其有限。
如果您还没见到我的概念系统，请到本版找到《再向版上开一枪》的贴子去读一下。如
果您愿意给出自己的评论就再好不过了。
【在 T*******I 的大作中提到】
: “陈也非得将自己的语言弄的statistical一点不可。否则就是鸡同鸭讲，是不能指望有
: 人看懂的。”
: 感谢LZ的建议，不过，我痛定思痛，觉得必须走自己的路。我不会将自己的概念和语言
: 系统转换成为现行的东西。我相信我的国内医学院毕业搞统计的同行们也没人愿意继续
: 目前的概念系统，因为它们除了受过多年严格的数学训练的人才能看懂和使用外，任何
: 非此类背景的人都会被它那极度抽象而晦涩难懂的语言和表述形式吓得半死而绝对不会
: touch。我要不是为了搞那个分段分析的研究，也绝对不会花费几个月的时间去读严士
: 健等人编写的《概率论基础》。
: 统计学是认识外部世界的方法论。这个世界上只要智力健全的人都有能力认识世界。因
: 此，我才下定决心提出一套基于经验主义哲学基础上的概念系统。这个概念系统只要拥
|
w***n
发帖数: 1084 | 47 哈哈， 刚想和楼主说陈大师能听进去你的话太阳就从西边出来了，陈大师果然迫不及
待的跳出来证明这一点。 |
T*******I
发帖数: 5138 | 48 LZ, 如果你能在自己的内心找到快乐和痛苦的根源，你就绝对不会care外界任何的言辞。
【在 w***n 的大作中提到】
: 哈哈， 刚想和楼主说陈大师能听进去你的话太阳就从西边出来了，陈大师果然迫不及
: 待的跳出来证明这一点。
|
w***n
发帖数: 1084 | 49 既然你只care自己的内心，何必来这里发贴，反正没人看的懂你。
辞。
【在 T*******I 的大作中提到】
: LZ, 如果你能在自己的内心找到快乐和痛苦的根源，你就绝对不会care外界任何的言辞。
|
s*****r
发帖数: 790 | 50 你太强了，连事情都没搞明白也能说这么一堆。你才看了多少就对这里的人这么评价？
这里的人花了多少时间看大师的东西然后耐心的探讨，比你这点不值钱的支持强多了。
别的不说，大师自己承认自己的理论是要处理随机变量的，和统计一样，可是要么连传
统统计的随机变量的定义都不清楚，要么就给一个不一样的定义，就这样也能说统计是
错的？
【在 e**y 的大作中提到】
: 陈不像是民科。
: 关于spline model的缺陷的讨论是对的，陈的这一点没错。大部分民科是不会站在一个
: 已知的理论缺陷上来提出自己的观点的。后面的修正部分，我很赞赏用概率推断的办法
: 去找临界点的思路。这一点，就我所知，在spline model里面还没有人讨论过。但是在
: 工程应用上，概率推断的办法已经广泛应用了。从这一点来说，陈的思路也并非非常新
: 颖。除非，陈能像whaba那样，建立一个reproducing kernel hilbert space的理论来
: justify spline model一样来justify他的模型，那今天的这些所谓争论就可以归结为
: 粪土了。
: 陈虽然不是统计学家，但是就他自己所说，“我对统计学仅仅懂得一丁点的皮毛，尽管
: 我在这个领域干了20多年了，而且我的经历从数据输入员到现场调查员到调查设计者、
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c****t
发帖数: 19049 | 51 楼主的建议是中肯的并且Critical的。你这不叫走自己的路，叫不适应。研究概念体系
什么的更是不切实际。你确实需要有专业学统计的帮你才行。
望有
【在 T*******I 的大作中提到】
: “陈也非得将自己的语言弄的statistical一点不可。否则就是鸡同鸭讲，是不能指望有
: 人看懂的。”
: 感谢LZ的建议，不过，我痛定思痛，觉得必须走自己的路。我不会将自己的概念和语言
: 系统转换成为现行的东西。我相信我的国内医学院毕业搞统计的同行们也没人愿意继续
: 目前的概念系统，因为它们除了受过多年严格的数学训练的人才能看懂和使用外，任何
: 非此类背景的人都会被它那极度抽象而晦涩难懂的语言和表述形式吓得半死而绝对不会
: touch。我要不是为了搞那个分段分析的研究，也绝对不会花费几个月的时间去读严士
: 健等人编写的《概率论基础》。
: 统计学是认识外部世界的方法论。这个世界上只要智力健全的人都有能力认识世界。因
: 此，我才下定决心提出一套基于经验主义哲学基础上的概念系统。这个概念系统只要拥
|
g********r
发帖数: 8017 | 52 大师V5。
楼主可称大师的红颜知己，对待大师像春天般温暖，对待反对大师的像严冬般冷酷无情。狠狠地把我们骂成
“不做独立思索的碌碌无为之备”（这个大概是真的），
“豪宅与名车里混吃等死”（这是我的梦想），
“这帮傻逼”（为啥不封？），
大师却毫不领情。真乃独立思考之楷模。
【在 d******e 的大作中提到】
: 哈哈，大师还将继续使用自己世界的语言，人家emty也算是你的知音乐，前面捧了你那
: 么多句，最后就是为了给你提一个诚恳的建议。大师就是不接受，哈哈。大师还是回火
: 星吧，地球太危险。
:
: 望有
|
a***g
发帖数: 2761 | 53 这点一般人是不行，不服不行
【在 g********r 的大作中提到】
: 大师V5。
: 楼主可称大师的红颜知己，对待大师像春天般温暖，对待反对大师的像严冬般冷酷无情。狠狠地把我们骂成
: “不做独立思索的碌碌无为之备”（这个大概是真的），
: “豪宅与名车里混吃等死”（这是我的梦想），
: “这帮傻逼”（为啥不封？），
: 大师却毫不领情。真乃独立思考之楷模。
|
o****o
发帖数: 8077 | 54 我受的教育不好，又不是正统统计出身，看不懂陈大师的那些逻辑呀，定义呀，推理啊
之类的，但是感觉Chen做的跟计量经济学里的change point方面的东西很像
老陈不妨把你的东西发到经济版去问问也许更有回应也说不定 |
T*******I
发帖数: 5138 | 55 我做的广义的分段回归分析，且并非只在二维空间里做这类模型。
我知道很多人都是在二维空间里找他们要的changing-point。这个定义本身已经排除了
概率推断的基础，即已经肯定了它是一个changing-point。我的方法论是说，这个点是
否是一个changing-point我们并不能确定，而是需要一个概率推断。此外，我的方法与
他人的方法在临界点的估计上存在重大的差别。如果说他人的临界点没有可信区间，那
么，我的是有的。这是一个非常大的不同。一个随机变量的期望估计如果没有可信区间
，那么，在统计学里就是根本站不住脚的估计。
【在 o****o 的大作中提到】
: 我受的教育不好，又不是正统统计出身，看不懂陈大师的那些逻辑呀，定义呀，推理啊
: 之类的，但是感觉Chen做的跟计量经济学里的change point方面的东西很像
: 老陈不妨把你的东西发到经济版去问问也许更有回应也说不定
|
l***o
发帖数: 5337 | 56 “我的方法论是说，这个点是
大师的’方法论’似乎改成’方法‘更合适，当然前者更哲学，读起来也更爽。。。 |
j*x
发帖数: 931 | 57 陈的想法似乎没啥大错，一些经典的理论都是建立在一些假设上的，比如这个所谓的强
制连续条件，或许搞应用的人觉得模型应该是连续的，或者连续这个条件让研究简单许
多, so we can put hands on。现实或许和这些模型的假设不符合，所以会有模型的推
广。问题的症结在于，对于更接近现实的假设，我们是否可以理论上建立一个可行的模
型，加以研究，并进行预测。
而陈的问题在于，发现统计里某一个理论的假设不一定合理，便上升到,这个发现将要
改变整个统计学。
怎么说呢，这是对所有认真搞这方面研究的人的侮辱。我更愿意相信很多人可能也和陈
一样想过这些假设的不合理，但是可能方法上还有问题，所以放在一边。
我是发现这个帖子上了头版，进来看看，倒是学了一些东西。菜鸟一个，随便形而上地
说几句。 |
j*x
发帖数: 931 | 58 不知道你这个可信区间找到没有？还是只能说，这个可信区间存在？
如果说他人的临界点没有可信区间，那
【在 T*******I 的大作中提到】
: 我做的广义的分段回归分析，且并非只在二维空间里做这类模型。
: 我知道很多人都是在二维空间里找他们要的changing-point。这个定义本身已经排除了
: 概率推断的基础，即已经肯定了它是一个changing-point。我的方法论是说，这个点是
: 否是一个changing-point我们并不能确定，而是需要一个概率推断。此外，我的方法与
: 他人的方法在临界点的估计上存在重大的差别。如果说他人的临界点没有可信区间，那
: 么，我的是有的。这是一个非常大的不同。一个随机变量的期望估计如果没有可信区间
: ，那么，在统计学里就是根本站不住脚的估计。
|
T*******I
发帖数: 5138 | 59 我对临界点的估计是在抽样的条件下为它定义了一个可测空间并有实测样本点作为假设
的临界点，然后为每个实测的可能临界点构建一个随机的权重测量，而这个权重的含义
就是这个点对临界关系的改变的贡献的大小。所以，有了随机变量，又有了特定意义的
权重，当然就有了加权的期望估计以及期望估计的抽样误差，从而就有了加权的可信区
间（初始计算出来的是一个以加权期望为对称的区间，但实际情形下很可能是一个非对
称的区间，因此需要以权重或密度之差进行调整）。
现行方法中基本都是在强制连续的假设下解联立方程的方式求解临界点。这样得到的临
界点是没有可信区间的，只能用bootstrap去构造一个。但这个区间一定是一个对称区
间。
【在 j*x 的大作中提到】
: 不知道你这个可信区间找到没有？还是只能说，这个可信区间存在？
:
: 如果说他人的临界点没有可信区间，那
|
j*x
发帖数: 931 | 60 According to my understanding of confidence interval，you need to know the
distribution of the statistic (your estimator of the break point here).
Since you claimed you calculated this interval, I really wonder how you got
it. It seems awfully difficult to get the distribution of the estimator for
the break point according to your approach (I haven't fully understood it).
Your result may yet be published, you only need to answer if you got it
theoretically or empirically, if you care for.
【在 T*******I 的大作中提到】
: 我对临界点的估计是在抽样的条件下为它定义了一个可测空间并有实测样本点作为假设
: 的临界点，然后为每个实测的可能临界点构建一个随机的权重测量，而这个权重的含义
: 就是这个点对临界关系的改变的贡献的大小。所以，有了随机变量，又有了特定意义的
: 权重，当然就有了加权的期望估计以及期望估计的抽样误差，从而就有了加权的可信区
: 间（初始计算出来的是一个以加权期望为对称的区间，但实际情形下很可能是一个非对
: 称的区间，因此需要以权重或密度之差进行调整）。
: 现行方法中基本都是在强制连续的假设下解联立方程的方式求解临界点。这样得到的临
: 界点是没有可信区间的，只能用bootstrap去构造一个。但这个区间一定是一个对称区
: 间。
|
|
|
T*******I
发帖数: 5138 | 61 瞧你又在夸大事实了。我说过New horizon, 且这个说法就在网上，这个判断是有根据
的。至于revolution, 也是确有此意的，那就是颠覆了统计学中的某些（而非全部）最
优化的理论和方法。但我从未说过“upset the whole system”。但却说过某杂志编辑
认为我在挑战统计学和数学的large body。
【在 A*******s 的大作中提到】
: "new horizon" "revolution" "upset the whole system"
|
T*******I
发帖数: 5138 | 62 If you are given a random variable X{x_i} and a random weight W{w_i}, can
you get an confidence interval? If you can, then is such an intercal a
theoretical one or empirical one? If it is theoretical one, then you get it.
That is it. Very simple.
got
for
.
【在 j*x 的大作中提到】
: According to my understanding of confidence interval，you need to know the
: distribution of the statistic (your estimator of the break point here).
: Since you claimed you calculated this interval, I really wonder how you got
: it. It seems awfully difficult to get the distribution of the estimator for
: the break point according to your approach (I haven't fully understood it).
: Your result may yet be published, you only need to answer if you got it
: theoretically or empirically, if you care for.
|
A*******s
发帖数: 3942 | 63 我不知道你怎么推导的，你得先证明这个statistic是服从啥分布的，然后再来谈CI。
要不也得至少证明一个asymtotic的分布出来。
你这个idea其实很自然，肯定有人想过。我没做过literature review，如果没人搞过
这个，十有八九是很难推出来。你的理论水平我觉得没到这程度。
不太懂spline，不好多说。我猜这个也是引入boostrap的原因吧。说到boostrap，大师你又得抓狂了。呵呵
it.
【在 T*******I 的大作中提到】
: If you are given a random variable X{x_i} and a random weight W{w_i}, can
: you get an confidence interval? If you can, then is such an intercal a
: theoretical one or empirical one? If it is theoretical one, then you get it.
: That is it. Very simple.
:
: got
: for
: .
|
T*******I
发帖数: 5138 | 64 “我很赞赏用概率推断的办法去找临界点的思路。这一点，就我所知，在spline model里面还没有人讨论过。但是在工程应用上，概率推断的办法已经广泛应用了。” |
w********e
发帖数: 25 | |
D******n
发帖数: 2965 | 66 看了那些讨论很久，觉得你老还是很有见地的。
不过学术上，如果一个想法没发和人沟通，这个想法等于是没有。而责任不应该完全在
听众，毕竟如何和听众沟通这个问题上，主动的一方是提出想法的人。尤其是那些不同
寻常的想法，更是需要小心仔细的组织其逻辑和语言，否则招致忽视是一个非常正常的
结果。
我个人觉得，陈让大家回答他问题的做法不是很恰当，别人如果对你的问题没有兴趣，
你是没法去谴责的，只有去寻找其他的方法去引起别人的兴趣。如果你用尽任何方法都
无法引起他人对你的发现的关注，那只能说你的发现对现在目前的学术界没有任何价值。
【在 e**y 的大作中提到】
: 陈不像是民科。
: 关于spline model的缺陷的讨论是对的，陈的这一点没错。大部分民科是不会站在一个
: 已知的理论缺陷上来提出自己的观点的。后面的修正部分，我很赞赏用概率推断的办法
: 去找临界点的思路。这一点，就我所知，在spline model里面还没有人讨论过。但是在
: 工程应用上，概率推断的办法已经广泛应用了。从这一点来说，陈的思路也并非非常新
: 颖。除非，陈能像whaba那样，建立一个reproducing kernel hilbert space的理论来
: justify spline model一样来justify他的模型，那今天的这些所谓争论就可以归结为
: 粪土了。
: 陈虽然不是统计学家，但是就他自己所说，“我对统计学仅仅懂得一丁点的皮毛，尽管
: 我在这个领域干了20多年了，而且我的经历从数据输入员到现场调查员到调查设计者、
|
D******n
发帖数: 2965 | 67 这个也很有道理。
【在 l********w 的大作中提到】
: 指出一个方法的缺陷，很多人都可以做到。但是很多人在没有找到一个完整严谨的解决
: 方法的时候，是不会出来宣称自己的方法多么革命性，并且拒绝让一位专家来完善自己
: 的想法的。楼主怎么不想想这个？
|
D******n
发帖数: 2965 | 68 这个逻辑简直是荒唐，怪不得会被人骂。我一点都不觉的你的语言比概率论要更简单易
懂，准确直白。其实你的语言的特点可以归纳为“晦涩难懂”。
望有
【在 T*******I 的大作中提到】
: “陈也非得将自己的语言弄的statistical一点不可。否则就是鸡同鸭讲，是不能指望有
: 人看懂的。”
: 感谢LZ的建议，不过，我痛定思痛，觉得必须走自己的路。我不会将自己的概念和语言
: 系统转换成为现行的东西。我相信我的国内医学院毕业搞统计的同行们也没人愿意继续
: 目前的概念系统，因为它们除了受过多年严格的数学训练的人才能看懂和使用外，任何
: 非此类背景的人都会被它那极度抽象而晦涩难懂的语言和表述形式吓得半死而绝对不会
: touch。我要不是为了搞那个分段分析的研究，也绝对不会花费几个月的时间去读严士
: 健等人编写的《概率论基础》。
: 统计学是认识外部世界的方法论。这个世界上只要智力健全的人都有能力认识世界。因
: 此，我才下定决心提出一套基于经验主义哲学基础上的概念系统。这个概念系统只要拥
|
l********w
发帖数: 253 | 69
的确，而且老陈最喜欢用他自己定义的词汇。当别人指出他的定义看不懂的时候，他又
说，他定义的词汇意思是显而易见的，是别人不思考所以不懂。
【在 D******n 的大作中提到】
: 这个逻辑简直是荒唐，怪不得会被人骂。我一点都不觉的你的语言比概率论要更简单易
: 懂，准确直白。其实你的语言的特点可以归纳为“晦涩难懂”。
:
: 望有
|
T*******I
发帖数: 5138 | 70 我所做的实际是在二维空间上考察临界点的分布，因为我引入了权重测量。这比一维空间上考察分布固然复杂一点，但却准确一些。
然而，正如所有人都知道，在有随机可变权量的可测情形下，在目前的统计学里虽有weighted standard deviation的定义，但却没有“weighted standard error”和“weighted confidence interval”等概念的定义。我个人认为主要有两个原因导致了这种局面：
1）weighted standard deviation的定义不一致（例如，SAS的proc means中提供了四种不同的算法；
2）权重测量未实现标准化。
在我看来，任何统计量的计算公式从本质上看与一把测量人的身高的尺子没有区别，也就是说，一个统计量就是一个测量工具而已（也许这句话意味着美国以及大多数国家的专利法要被迫修改了），而任何测量工具需要一个统一的构造标准。因此，如何统一这个weighted standard deviation的定义就成了一个必须解决的问题，否则，我们将永远无法在weighted standard error （或许weighted sampling error of weighted mean更准确）和weighted confidence interval的定义上达成一致。因此，实现权重测量的标准化就成了当务之急。而常规统计量中sample size的两个基本性质可以告诉我们n可以被权重和取而代之。这两个性质的提出和粗略的证明在我的07年的JSM文章里。
【在 A*******s 的大作中提到】
: 我不知道你怎么推导的，你得先证明这个statistic是服从啥分布的，然后再来谈CI。
: 要不也得至少证明一个asymtotic的分布出来。
: 你这个idea其实很自然，肯定有人想过。我没做过literature review，如果没人搞过
: 这个，十有八九是很难推出来。你的理论水平我觉得没到这程度。
: 不太懂spline，不好多说。我猜这个也是引入boostrap的原因吧。说到boostrap，大师你又得抓狂了。呵呵
:
: it.
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T*******I
发帖数: 5138 | 71 有意思的是，Bootstrap领域的某位大人也与您取了相同的名字。不过，我往他当主编的杂志投了两次稿件，竟然连一个专业性的评价术语都没有就拒了。
人们无法和我沟通主要原因不在我这方面。我提出了很多新概念，但人们不愿思考，更不愿接受。例如，我说如果将样本数据集中的第一行（例如姓名、性别、年龄）称为随机变量的话，很多事情会很好理解。这些“随机变量”其实就是指的事物的某个属性，而每个属性具有唯一性，姓名就是姓名，性别就是性别，而年龄则不会被混淆为姓名或性别。这就是我定义随机变量的唯一性的原因。但学术界不认同，认为我概念不清。我说，张三、李四和王五都是被定义在“姓名”这个属性下的随机常量（而现行理论称只有在总体中时它们才是随机变量，在样本中它们是固定的，因而是不变的）。这个属于典型的定义混乱。在一个样本数据集中，分明写着姓名、性别、年龄，但大家却视而不见，认为它们没有任何意义。这是一个错误。例如，“姓名”就是对张三、李四和王五这种不同名字的同一性的归纳，所以我们才会说这几个名字本身具有一种共同的“属性”。这也确实是事实，因为绝大多数人都有“姓名”这个属性。所以，不是我不愿理解现行的概念系统而向它靠拢，而是这个系统本身有问题，需要被修整。
我拿那些问题问大家，就是为了要启发大家的思考。但这里的绝大多数人只知道从书本到书本地和我辩论不休，还坚信我完全不懂随机变量的定义等等，从而也就认为我提出的问题不好回答。总之，关于统计学的概念系统中存在的问题是需要人来仔细思考的（我可能是一个受学院式教育最少但却最大胆地探索这个领域的人之一）。这就是为什么我要将我的概念系统提交JSM会议的缘故，因为我知道，学院派的大佬们绝对不会轻易接受我提出的东西。
【在 D******n 的大作中提到】
: 看了那些讨论很久，觉得你老还是很有见地的。
: 不过学术上，如果一个想法没发和人沟通，这个想法等于是没有。而责任不应该完全在
: 听众，毕竟如何和听众沟通这个问题上，主动的一方是提出想法的人。尤其是那些不同
: 寻常的想法，更是需要小心仔细的组织其逻辑和语言，否则招致忽视是一个非常正常的
: 结果。
: 我个人觉得，陈让大家回答他问题的做法不是很恰当，别人如果对你的问题没有兴趣，
: 你是没法去谴责的，只有去寻找其他的方法去引起别人的兴趣。如果你用尽任何方法都
: 无法引起他人对你的发现的关注，那只能说你的发现对现在目前的学术界没有任何价值。
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T*******I
发帖数: 5138 | 72 如果站在您这样一位高水平的数理统计学家的立场上，您的评价没错。可是若是站在绝大多数非数学背景的人们的立场上，结论刚好反过来了。当然，您会说这个本来就是数学领域的问题，统计学就是数学的一个分支，当然得要懂数学的人说话才算数。
我不这么认为。统计学是认识世界的工具。我们需要一套简单、直观、通俗易懂的概念系统。这对每个人理解统计学具有重要的意义。当然，我所提出的概念系统是一个初级的系统，与数学中严格定义的（但在我看来有缺陷的）高级概念系统之间并非对立。设想一下，您认为一个高中生能够接受您的高级概念系统吗？肯定不可能。但他们能够接受这样一个初级的概念系统吗？100%可以。
最后，您认为我的概念系统和语言晦涩难懂，是因为（我大胆地估计）您没有受过认识论的基本训练的缘故。那些概念是认识论中最浅显的概念。对于您这样的高智商的人来说，1到2个小时的认识论启蒙教育就足以帮助您建立起基本的概念和逻辑。
【在 D******n 的大作中提到】
: 这个逻辑简直是荒唐，怪不得会被人骂。我一点都不觉的你的语言比概率论要更简单易
: 懂，准确直白。其实你的语言的特点可以归纳为“晦涩难懂”。
:
: 望有
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d******e
发帖数: 7844 | 73 这个davidson已经是在帮你说话了，你还不依不饶啊，唉
绝大多数非数学背景的人们的立场上，结论刚好反过来了。当然，您会说这个本来就是
数学领域的问题，统计学就是数学的一个分支，当然得要懂数学的人说话才算数。
念系统。这对每个人理解统计学具有重要的意义。当然，我所提出的概念系统是一个初
级的系统，与数学中严格定义的（但在我看来有缺陷的）高级概念系统之间并非对立。
设想一下，您认为一个高中
识论的基本训练的缘故。那些概念是认识论中最浅显的概念。对于您这样的高智商的人
来说，1到2个小时的认识论启蒙教育就足以帮助您建立起基本的概念和逻辑。
【在 T*******I 的大作中提到】
: 如果站在您这样一位高水平的数理统计学家的立场上，您的评价没错。可是若是站在绝大多数非数学背景的人们的立场上，结论刚好反过来了。当然，您会说这个本来就是数学领域的问题，统计学就是数学的一个分支，当然得要懂数学的人说话才算数。
: 我不这么认为。统计学是认识世界的工具。我们需要一套简单、直观、通俗易懂的概念系统。这对每个人理解统计学具有重要的意义。当然，我所提出的概念系统是一个初级的系统，与数学中严格定义的（但在我看来有缺陷的）高级概念系统之间并非对立。设想一下，您认为一个高中生能够接受您的高级概念系统吗？肯定不可能。但他们能够接受这样一个初级的概念系统吗？100%可以。
: 最后，您认为我的概念系统和语言晦涩难懂，是因为（我大胆地估计）您没有受过认识论的基本训练的缘故。那些概念是认识论中最浅显的概念。对于您这样的高智商的人来说，1到2个小时的认识论启蒙教育就足以帮助您建立起基本的概念和逻辑。
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D******n
发帖数: 2965 | 74 你以为概率论是故意把概念系统搞得那么复杂的？为了准确刻画随机实验，这已经是目
前最简单明了的了。
你推销你的概念系统的理由，是为了省事，还是因为你做不到？简单地，毫无道理的推
翻现存理论体系，谁不会？谁关心啊。
性格决定命运，说实话，你的不open mind，远胜过版上其他人。不过我欣赏Lz的帖子
，并不是因为支持你。而是因为对这里大多数学者而言，open mind是很重要的，所以
我很欣赏Lz能从一个很宽容的角度来审视一些非主流的东西。但对你和你的研究而言，
我只能说，我根本不关心。
绝大多数非数学背景的人们的立场上，结论刚好反过来了。当然，您会说这个本来就是
数学领域的问题，统计学就是数学的一个分支，当然得要懂数学的人说话才算数。
念系统。这对每个人理解统计学具有重要的意义。当然，我所提出的概念系统是一个初
级的系统，与数学中严格定义的（但在我看来有缺陷的）高级概念系统之间并非对立。
设想一下，您认为一个高中生能够接受您的高级概念系统吗？肯定不可能。但他们能够
接受这样一个初级的概念系统吗？100%可以。
识论的基本训练的缘故。那些概念是认识论中最浅显的概念。对于您这样的高智商的人
来说，1到2个小时的认识论启蒙教育就足以帮助您建立起基本的概念和逻辑。
【在 T*******I 的大作中提到】
: 如果站在您这样一位高水平的数理统计学家的立场上，您的评价没错。可是若是站在绝大多数非数学背景的人们的立场上，结论刚好反过来了。当然，您会说这个本来就是数学领域的问题，统计学就是数学的一个分支，当然得要懂数学的人说话才算数。
: 我不这么认为。统计学是认识世界的工具。我们需要一套简单、直观、通俗易懂的概念系统。这对每个人理解统计学具有重要的意义。当然，我所提出的概念系统是一个初级的系统，与数学中严格定义的（但在我看来有缺陷的）高级概念系统之间并非对立。设想一下，您认为一个高中生能够接受您的高级概念系统吗？肯定不可能。但他们能够接受这样一个初级的概念系统吗？100%可以。
: 最后，您认为我的概念系统和语言晦涩难懂，是因为（我大胆地估计）您没有受过认识论的基本训练的缘故。那些概念是认识论中最浅显的概念。对于您这样的高智商的人来说，1到2个小时的认识论启蒙教育就足以帮助您建立起基本的概念和逻辑。
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