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Statistics版 - 什么是统计 - 兼谈找工作
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Re: authorship遇到麻烦 (转载)转专业,计算机OR 统计?
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话题: 统计话题: phd话题: value话题: test话题: model
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1 (共1页)
s*****n
发帖数: 2174
1
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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多
大可能, 真值会落在我这个区间里面[见附注]". 假设检验就更明显了, 无非是说"加入
零假设成
立, 发生这个事件的概率极小; 现在发生这个事件了, 所以零假设不太可能成立". 以
上这些
hs
发帖数: 1549
2
F了

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

hs
发帖数: 1549
3
大赞

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

l********s
发帖数: 430
4
写的很好。
g*********e
发帖数: 1988
5
牛人。能不能讲讲工作中常用的模型都有什么?有没有建模方面的书推荐?谢谢

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

n***y
发帖数: 1675
6
牛人
w*****e
发帖数: 806
7
写的太好了,我这几天都在看你写的文章,刚好要毕业了,所以就特想看下别人的经验
,然后看看自己该怎么考虑啊!!!
赞。。。f回信箱。。。

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

A*********r
发帖数: 43
8
佩服的五体投地,但是很多半路出家学的半瓶子晃荡的小硕们也都拿到了很好的offer
,比如走SAS/SPSS/STATA Programmer, Actuary的路,但是今年门槛抬高了,这两条路
都不好走了。
s*****n
发帖数: 2174
9
拿到Offer有很多种因素, 当然很多人也能拿到不错的offer.
不过问题在于, 任何一个入手容易职位, 市场饱和度往往也高. 随便什么人, 都学几门
课, 学学SAS, 都可以做SAS Programmer的话, 那大家都这么搞, 门槛高也就不奇怪了.
Actuary还是比较不一样的, 他们最好是从本科就开始工作, 只是需要考试而已. 读硕士
都是浪费. 这个行业, 入门不难, 不过很多人坚持不到最后.

offer

【在 A*********r 的大作中提到】
: 佩服的五体投地,但是很多半路出家学的半瓶子晃荡的小硕们也都拿到了很好的offer
: ,比如走SAS/SPSS/STATA Programmer, Actuary的路,但是今年门槛抬高了,这两条路
: 都不好走了。

c**p
发帖数: 204
10
very good, to the point
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Re: authorship遇到麻烦 (转载)也对统计的初学者说几句
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A*********r
发帖数: 43
11
俺也一直觉得applied statistican都是特能“忽悠”的人,只要经验,资历放在那里
,没人敢不信,argue的话argue不过人家,能不好自己就被搞晕了。

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

w********e
发帖数: 944
12
我推断出,你是MS, 但不是半路出家的MS. 那你介绍一下自己是怎么掌握了那么多的
模型和方法的呢?
很佩服你!
S*******i
发帖数: 149
13
讲的太好了。
k**i
发帖数: 10191
14
顶一下贴子~~
j****i
发帖数: 340
15
崇拜一下牛人呢
k**i
发帖数: 10191
16
顶一下贴子~~
v******y
发帖数: 4134
17
那么多人都在问楼主经验呀模型呀,其实人家不讲得很简单了吗?你自己去浸泡个五六
年,拿个博士,自然就有积累了
p********a
发帖数: 5352
18
好文章,不过不要把半路出家的人吓住了。
学统计找工作,一种是做MODEL,另一种是编程序,不需要对统计有多深的了解。网上
统计的工作,其实80%以上只是编程的,学个一年SAS的完全可以做得很好。
P**l
发帖数: 3722
19
v*****a
发帖数: 1332
20
我本身也在学统计,
但是我来说两句“踢场子”的话
您老说的这些,基本上都是错的。
1,“统计学”是科学,但“应用统计”是伪科学。
“统计学”是什么?是“费马”(或者是伯努利?拉普拉斯?)大哥赌色子发明的一门
科学(应该是他们几个老人家吧)。
所有概率学阿,统计学阿都是建立在你有正确的模型的基础上的。
以猜硬币为例,随便你怎么搞,怎么P—VALUE,AIC,BIC,你再怎么搞还是搞博努力吧
。如果我工程上有机会出现硬币立在桌上怎么办?你们所有的分析的根基就错了。所以
说,“应用统计”只是一种方法,而不是一门科学。
总结:不要太高估计“统计”在工程上的正确性。
2,在“非统计本专业内”,统计工作着很难证明自己。
比如我是写程序的,公司没有我,就没有这个程序,就无法正常运行。
而搞统计的呢?你只能帮助写程序的人用更好的方法来解决问题。
也就是说,没有搞统计的,只有写代码的,公司还能凑合运行(可能不怎么正确,而且
效率低下);如果只留搞统计的人下来的话,公司没办法运转。
3,“专业学统计5-6年”的人不一定好找工作。
恕我直言,学得时间越长,越钻得深,找“非统计本专业内”的工作,可能会越吃亏。
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生物PHD在读第一年,想转统计~请大家指点下吧UCI的统计怎么样
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s*****n
发帖数: 2174
21
谈不上踢场子, 你说的我基本都同意, 咱俩说的东西也一点都不矛盾.
我个人也不喜欢复杂的统计模型, 而且我坚信绝大多数情况, 简单模型更实用. 我说学
个5,6年, 并不意味着什么问题来了, 都要去往深里难里钻, 而是指把问题理解的深, 了
解各种数据, 各种模型的特点, 知道什么时候用什么. 这才是应用统计的精髓. 我在实
际工作中, 90%以上的时间, 都是做非常简单的东西, 比如算个百分比, 做个简单回归等
等. 但是也有10%的时候需要用一些复杂的东西. 关键在于, 要了解商业问题本身, 知道
什么时候, 根据什么问题, 选择什么做法.
我从来也没说过统计是核心职业, 恰恰相反, 在任何行业, 统计师都是辅助人员. 所以
我说CS, MIS那些专业可能更适合读个学位去工作, 他们的确都是能真正干活的人. 统计
师是顾问类的人员, 需求永远不会很大.

我本身也在学统计,
但是我来说两句“踢场子”的话
您老说的这些,基本上都是错的。
1,“统计学”是科学,但“应用统计”是伪科学。
“统计学”是什么?是“费马”(或者是伯努利?拉普拉斯?)大哥赌色子发明的一门
科学(应该是他们几个老

【在 v*****a 的大作中提到】
: 我本身也在学统计,
: 但是我来说两句“踢场子”的话
: 您老说的这些,基本上都是错的。
: 1,“统计学”是科学,但“应用统计”是伪科学。
: “统计学”是什么?是“费马”(或者是伯努利?拉普拉斯?)大哥赌色子发明的一门
: 科学(应该是他们几个老人家吧)。
: 所有概率学阿,统计学阿都是建立在你有正确的模型的基础上的。
: 以猜硬币为例,随便你怎么搞,怎么P—VALUE,AIC,BIC,你再怎么搞还是搞博努力吧
: 。如果我工程上有机会出现硬币立在桌上怎么办?你们所有的分析的根基就错了。所以
: 说,“应用统计”只是一种方法,而不是一门科学。

g*******y
发帖数: 380
22
赞大牛,尤其还有在jobhunting版的帖子,以后还有多指教的地方.
问题是并不是每个人都像你这么牛,这么自信,尤其在当前日趋饱和的形势下还有人大量
涌入的现实情况下(我都是晃荡了4年才拿到学位,没想到当初一起做ta的还在一个个往
里跳),怎么解决个人就业和提高自身水平的问题?
我知道这个版上的大牛很烦我们这种半路出家的成天问些弱智统计家庭作业或者sas编
程问题的,但是大量中国学生在往统计方向转也是无可奈何的事实,如何解决这一问题呢
?
e******o
发帖数: 644
23
我认可你的说法 统计更像是个方法论 而不是个科学
不过工程上不少和统计用的还是很多 比如信号处理里用到随机过程 只不过现在不少的
应用统计MS都不学这门课

【在 v*****a 的大作中提到】
: 我本身也在学统计,
: 但是我来说两句“踢场子”的话
: 您老说的这些,基本上都是错的。
: 1,“统计学”是科学,但“应用统计”是伪科学。
: “统计学”是什么?是“费马”(或者是伯努利?拉普拉斯?)大哥赌色子发明的一门
: 科学(应该是他们几个老人家吧)。
: 所有概率学阿,统计学阿都是建立在你有正确的模型的基础上的。
: 以猜硬币为例,随便你怎么搞,怎么P—VALUE,AIC,BIC,你再怎么搞还是搞博努力吧
: 。如果我工程上有机会出现硬币立在桌上怎么办?你们所有的分析的根基就错了。所以
: 说,“应用统计”只是一种方法,而不是一门科学。

d******e
发帖数: 7844
24
你俩说的不是一回事啊... ..

【在 v*****a 的大作中提到】
: 我本身也在学统计,
: 但是我来说两句“踢场子”的话
: 您老说的这些,基本上都是错的。
: 1,“统计学”是科学,但“应用统计”是伪科学。
: “统计学”是什么?是“费马”(或者是伯努利?拉普拉斯?)大哥赌色子发明的一门
: 科学(应该是他们几个老人家吧)。
: 所有概率学阿,统计学阿都是建立在你有正确的模型的基础上的。
: 以猜硬币为例,随便你怎么搞,怎么P—VALUE,AIC,BIC,你再怎么搞还是搞博努力吧
: 。如果我工程上有机会出现硬币立在桌上怎么办?你们所有的分析的根基就错了。所以
: 说,“应用统计”只是一种方法,而不是一门科学。

h******a
发帖数: 198
25
真是说到了本质啊
v*****a
发帖数: 1332
26
我只是想给大家提个醒
LZ说的东西很对,因为他比较牛,都学通了。如果您是牛人(或者认为自己能成为牛人),就看他的话,完全FOLLOW他的话。
我说的东西是想告诉大家,作为一个非牛人,在找工作的时候,不要搞错了节目,要摆正自己的心态,明白自己的长处在哪里,这样才能找到工作,并且一直很好的工作下去。
给大家几个建议
1,牛人干什么都牛
2,牛人需要努力,但是你(如故没有天赋)怎么努力都不是牛人
3,如果你不是牛人,就不要牛气冲天,(那叫2B)
4,注意发挥自己的优势(和武大郎比身高,和武二郎比学历,和潘金怜比力气,和西门庆比什么呢?比办公自动化吧/要不比概率论。。。。)
这几句肺腑之言阿,希望对大家有帮助
F****a
发帖数: 73
27
Re
n******t
发帖数: 4406
28
呵呵,你对Ph.D和Master学位的理解有问题。。Ph.D的主要目的是为了让人搞科研和进
学术界,进工业界不是主要目的。
Ph.D面试面不过master是灰常正常的事,面试时肯定不会问PhD的那些科研课题的,而P
h.D大部分时间都花在那个上面,被应用的问题问倒是非常正常的事。
我也不觉得面试中间被面倒不是很严重的事情了,关键还是看你懂什么东西,懂到什么
程度。
还有不要说自己比绝大多数Ph.D从理论到实践只强不弱,工作就是个实践,就别说理论
了。

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

J****e
发帖数: 157
29
赞一下
j********t
发帖数: 201
30
good advice for graduating students who are seeking the first job :第一是要
学的精,学的深刻,理解的深刻.第二就是自信.
more practical picture of the job market:一种是做MODEL,另一种是编程序,不需
要对统计有多深的了解。网上统计的工作,其实80%以上只是编程的
insigthful,careful, and useful summary of an experienced professional: 1)
用心听 (你搞统计的,只是别人手上的一个工具,所以,你要听别人说话,用心听,听
懂对方要做什么,为什么要做,这样你才能很好的跟别人沟通,别人才会觉得你的存在
有意义; 2)用简单的话语表述复杂问题.
相关主题
有没有想换工作的(工业)Maximum Likelihood estimation
寻找NCSU统计的学长!还是MLE分布拟合问题
如果dep variable严重skewed,如何做ordinal regression?【讨论】统计PhD,读不读?换个环境还是继续留在本校读?
进入Statistics版参与讨论
c******j
发帖数: 270
31
不同意。
即使是编程的工作,学个一年sas是可以做,但是不可能作的很好。
不可能每回分析出来的结果都跟老板想的一样,分析结果教上去,老板不满意,他可不
管你这个是数据问题还是什么?要不就忽悠他这个是对的,要不就想办法改model。
学一年sas只能编了程交结果,后面的应对估计都会差些,老板不会觉得这样算工作做
得好的。。。

【在 p********a 的大作中提到】
: 好文章,不过不要把半路出家的人吓住了。
: 学统计找工作,一种是做MODEL,另一种是编程序,不需要对统计有多深的了解。网上
: 统计的工作,其实80%以上只是编程的,学个一年SAS的完全可以做得很好。

d********h
发帖数: 2048
32
讨论的不错。SASprogrammer 比CS programmer更难一些,不是指编程难度,而在于解
释,cs来讲,程序运行出来了,不在乎什么方法,而SAS不行,很多种模型你必须吃透
,尝试各种模型,才能对老板有个交代。
A***n
发帖数: 38
33
Since when someone with just a Master degree can give lectures to others and
make them believe that he/she really knows what's going on?! What do you
really know about Statistics? Lol

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

l********s
发帖数: 430
34
楼上2位有些过了。
t****w
发帖数: 156
35
楼主对找工作的看法还是很不错的。同样是学统计的,你懂得全面,懂得更透彻,找工
作才容易。统计找工作本来on-site的机会就不多,要想抓住一个,需要对统计知识很
solid的理解。
s*******d
发帖数: 126
36
I am not sure if you had a ph.d. in statistics, if you did, ouch, this is
surprising. The version of what statistics is quite misleading, to say the
best. Inference has nothing to do with "arguing" (where did that come from,
btw?). Statistics has a whole lot more to do with extracting and summarizing
information from the data and to quantify uncertainties.

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

d******e
发帖数: 7844
37
MATLAB应该也不是SAS能比的。
更何况现在的MATLAB都开始支持面向对象了
d******e
发帖数: 7844
38
Cox Haphazrd Model我没听说过。Survival Analysis里倒是学过Cox Proportional
Hazard Model,不知道是不是你说的这个,呵呵。
A***n
发帖数: 38
39
It's OK for someone not to know something, but it's absurd for someone to
act like knowing everything when he/she does not. It's even more absurd when
he/she starts lecturing others and giving craps like how much more
confident he/she is than others and what others should do in order to be as
*successful* as he/she has been.
Amazingly few people were offended but instead think what he/she said was
right. More absurd! Too many followers are on this board, not surprising
just think of how most peo
d******e
发帖数: 7844
40
他也只是打个比方,而且问了LZ的背景,我觉得以他的水平,把常用的模型都搞通不是
难事。现如今这年月,想找到工作,就要比别人有所长,如何体现有所长?

when
as

【在 A***n 的大作中提到】
: It's OK for someone not to know something, but it's absurd for someone to
: act like knowing everything when he/she does not. It's even more absurd when
: he/she starts lecturing others and giving craps like how much more
: confident he/she is than others and what others should do in order to be as
: *successful* as he/she has been.
: Amazingly few people were offended but instead think what he/she said was
: right. More absurd! Too many followers are on this board, not surprising
: just think of how most peo

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【讨论】统计PhD,读不读?换个环境还是继续留在本校读?数学PhD要是想找统计方面的工作的话
动了转专业的心,但是phd马上就要毕业了,相当纠结Re: authorship遇到麻烦 (转载)
农学PHD的OPT 能去工业界找统计之类的工作吗? (转载)其他专业的PhD和统计的MS 有没有可能成为statistician呢?
进入Statistics版参与讨论
d******e
发帖数: 7844
41
呵呵,我只听过Hazard funcion,没有听说过Haphazard function。
在UNC流行这么叫?我google都google不到haphazard function
B***W
发帖数: 70
42
faint
faint
faint

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

K******o
发帖数: 296
43
打击面也太广了吧,谁都不容易,都为了混口饭吃,不至于PhD了就狂来bs这些读maste
r的吧?发现的冰山再大,也就是个冰山,啥时候也成不了个金矿啊
D*****a
发帖数: 2847
44
嘿嘿

【在 d******e 的大作中提到】
: 呵呵,我只听过Hazard funcion,没有听说过Haphazard function。
: 在UNC流行这么叫?我google都google不到haphazard function

d******e
发帖数: 7844
45
网上没有诸多顾及,看到不爽的就可以直接拍,难免口不择言。

maste

【在 K******o 的大作中提到】
: 打击面也太广了吧,谁都不容易,都为了混口饭吃,不至于PhD了就狂来bs这些读maste
: r的吧?发现的冰山再大,也就是个冰山,啥时候也成不了个金矿啊

B***W
发帖数: 70
46
这个版面 is NOT Statistics 版面
这个版面 is ONLY SAS 版面
it is a shame
j*******g
发帖数: 2140
47
说的有道理。楼主主要是根据自己的经验来说说“应用统计”以及为了用这种“统计”
来找工作应该注意什么,给其他人打打气。毕竟大部分人学了统计也是为了混口饭吃。
那些统计界搞学术的牛人估计是没时间来bbs灌水的吧。我就看到不少“牛校”的统计
phd,对于一个p-value解释半天,别人还是一头雾水。

maste

【在 K******o 的大作中提到】
: 打击面也太广了吧,谁都不容易,都为了混口饭吃,不至于PhD了就狂来bs这些读maste
: r的吧?发现的冰山再大,也就是个冰山,啥时候也成不了个金矿啊

g****u
发帖数: 1422
48
BSO
问题是很多人学个统计就是为了马马虎虎找个工作,如果让他们吭哧吭哧的学,不如早
读phd了!
你有那个功夫把每个模型都搞得那么清楚,还不如多花点时间去读个皮爱着地把!

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

h**4
发帖数: 828
49
吓到我了,我还打算转去学统计呢
B***W
发帖数: 70
50
学了打字,就说自己是学电脑的。
学个模型,就说自己是学统计的。
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也对统计的初学者说几句生物PHD在读第一年,想转统计~请大家指点下吧
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进入Statistics版参与讨论
s*****n
发帖数: 2174
51
是指说话的口气啦, 不是指内容.

and

【在 A***n 的大作中提到】
: Since when someone with just a Master degree can give lectures to others and
: make them believe that he/she really knows what's going on?! What do you
: really know about Statistics? Lol

s*****n
发帖数: 2174
52
你这样说话就有点过了.
我说的, 不是讨论统计的学术, 而是说明公司
里面用统计, 大体是怎么回事. 不过我的确应该
说明是针对应用统计而言.
s*****n
发帖数: 2174
53
其实我自己没读完PhD的原因, 主要是不喜欢学术科研, 尤其对学术圈写paper, 争第几
作者这类事情非常反感. 在统计上花的总年头也不比PhD少了, qualify考试也过了, 突
然就不想读了, 找工作了.

【在 g****u 的大作中提到】
: BSO
: 问题是很多人学个统计就是为了马马虎虎找个工作,如果让他们吭哧吭哧的学,不如早
: 读phd了!
: 你有那个功夫把每个模型都搞得那么清楚,还不如多花点时间去读个皮爱着地把!

s*****n
发帖数: 2174
54
我不是很喜欢conditional prob 那个定义.
我认为最好的p-value定义, 是把p-value定义成一个假设检验族其中否定H0的那个子集
里面Type II error 的下确界.
p********8
发帖数: 11
55
理解很透彻
m*******s
发帖数: 469
56
强贴留名!
不管怎样,LZ看得出是热爱统计的,这就好!
我觉得统计还是大有市场的,工作机会相对很多。就说faculty,别的专业位置有限,
竞争很激烈。
统计则因为工作好找,找faculty职位的人本身就不多,再加上很多学校在新增或扩张
统计系(特别
是生统系),导致faculty职位很多很多,所以统计PhD找faculty简直太容易了,随便1
,2个
publication就可以搞定不错学校的faculty。
我是一直致力于劝进的,希望更多同胞都来学统计(看看我以前的帖子就知道了)!那
些老说统计已
经饱和的人可能是别有用心,怕别人来抢他们的饭碗?IT行业已经被老印垄断了。如果
我们中国人能
彻底垄断统计这个行业,不亦快乎?
l******0
发帖数: 313
57
mark!
w**********y
发帖数: 1691
58
俺也来踢个场子哈..本人是数学出身,统计PHD,一家之言博大家一笑..
看到你第一段俺就觉得很不赞同..数学和哲学都是基于一些最基本的假设-也就是常看
到的"公理",然后去"自圆其说"--所有的"定理"都是在公理的基础上推导出来的..敢问
世界上哪门"科学"不是这样的...你所提到的点估计和假设检验也是在需要几个
principle(sufficient,equivalent,likelihood)作为逻辑上的基本假设,然后再"自圆
其说"的
俺理解的统计不是"忽悠",是一门语言,一门科学的语言去解释你周围的随机的世界.
看到第二段...俺做instructor教小本时的都会强调"虽然我不是100%肯定, 但是有多大
多大可能, 真值会落在我这个区间里面"这种表述是错误的,除非你是在Bayesian的系统
里面谈credit set..
不过很赞同你对找工作的两点建议.俺觉得第一点很重要..因为你精通了之后,面试(技
术部分)的时候就能做到是你去"忽悠"面试官.因为你会发现大部分在公司里面所谓统计
PHD懂的并不比你多.
"别看我是master, 无论是理论还是实践, 比绝大多数PhD
d******e
发帖数: 7844
59


【在 w**********y 的大作中提到】
: 俺也来踢个场子哈..本人是数学出身,统计PHD,一家之言博大家一笑..
: 看到你第一段俺就觉得很不赞同..数学和哲学都是基于一些最基本的假设-也就是常看
: 到的"公理",然后去"自圆其说"--所有的"定理"都是在公理的基础上推导出来的..敢问
: 世界上哪门"科学"不是这样的...你所提到的点估计和假设检验也是在需要几个
: principle(sufficient,equivalent,likelihood)作为逻辑上的基本假设,然后再"自圆
: 其说"的
: 俺理解的统计不是"忽悠",是一门语言,一门科学的语言去解释你周围的随机的世界.
: 看到第二段...俺做instructor教小本时的都会强调"虽然我不是100%肯定, 但是有多大
: 多大可能, 真值会落在我这个区间里面"这种表述是错误的,除非你是在Bayesian的系统
: 里面谈credit set..

s*****n
发帖数: 2174
60
你说的那个关于置信区间的表述问题, 的确是个笔误了. 不过我主要的意思不是说怎么
表述, 而是说表述的本身就是在辩理.
Frequencist 会说加入我们重复这个实验很多次, 如何如何.
Bayesian 会说我认为有个prior, 如何如何.
不过不管怎么表述, 里面试图convince别人的味道都很重.

口下留情或者指点一二..

【在 w**********y 的大作中提到】
: 俺也来踢个场子哈..本人是数学出身,统计PHD,一家之言博大家一笑..
: 看到你第一段俺就觉得很不赞同..数学和哲学都是基于一些最基本的假设-也就是常看
: 到的"公理",然后去"自圆其说"--所有的"定理"都是在公理的基础上推导出来的..敢问
: 世界上哪门"科学"不是这样的...你所提到的点估计和假设检验也是在需要几个
: principle(sufficient,equivalent,likelihood)作为逻辑上的基本假设,然后再"自圆
: 其说"的
: 俺理解的统计不是"忽悠",是一门语言,一门科学的语言去解释你周围的随机的世界.
: 看到第二段...俺做instructor教小本时的都会强调"虽然我不是100%肯定, 但是有多大
: 多大可能, 真值会落在我这个区间里面"这种表述是错误的,除非你是在Bayesian的系统
: 里面谈credit set..

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B***W
发帖数: 70
61
不喜欢学术,还要谈什么是统计? 什么是学术?
有资格吗?

【在 s*****n 的大作中提到】
: 其实我自己没读完PhD的原因, 主要是不喜欢学术科研, 尤其对学术圈写paper, 争第几
: 作者这类事情非常反感. 在统计上花的总年头也不比PhD少了, qualify考试也过了, 突
: 然就不想读了, 找工作了.

w********e
发帖数: 944
62
你们这些PhD银们呀, 好象不来踢场子就不冒头似的. 有时侯,也来指导一下工作嘛!
感谢songkun引发的这次引蛇出洞,感谢MITBBS.
B***W
发帖数: 70
63
qualify考试也过??
啥烂校啊?
s*****n
发帖数: 2174
64
不但过了, 而且我是一年级就跟其他二三年级学生一起考试, 而且成绩远远高于其他人
很多.

【在 B***W 的大作中提到】
: qualify考试也过??
: 啥烂校啊?

B***W
发帖数: 70
65
重忽尤,没把我忽尤住阿。

【在 s*****n 的大作中提到】
: 你说的那个关于置信区间的表述问题, 的确是个笔误了. 不过我主要的意思不是说怎么
: 表述, 而是说表述的本身就是在辩理.
: Frequencist 会说加入我们重复这个实验很多次, 如何如何.
: Bayesian 会说我认为有个prior, 如何如何.
: 不过不管怎么表述, 里面试图convince别人的味道都很重.
:
: 口下留情或者指点一二..

d*****t
发帖数: 7903
66
怎么挺好的一个帖子,变成了这个样子?大家的火气和傲气也太大了!
lz的意见固然有些问题,可我觉得稍稍夸张一点也不为过,毕竟是自己的经验总结,觉
得有用的人自然想借鉴一下,不要抓住一个模型就一个劲冷笑。不论做什么,对本学科
的理解都有一个渐进的过程,先开始觉得很高深,后来顿悟了,觉得可以指点江山了,
再过几年,就又知道自己的渺小了,心态也慢慢平和了,这个时候才是出成果的时候。
就我所知,每个学校的统计传统是很不一样的。象UC Berkeley MS program就很注重理
论,先讲概率论后讲统计学,这样基本功比较扎实;UCLA 我的好朋友(几年前上的PhD
program)就讲气氛很不一样,上来就是实战,不太重视理论。但我想,条条大路通罗
马,殊路同归,只要自己努力,总会对统计有深刻理解的。
我很赞成lz讲的一定要把基础的东西研究透。与songkun共勉.
p********a
发帖数: 5352
67
我觉得LZ的文章写得挺好的,LZ的水平从在本版一贯的表现看,也是很牛的。如果你不
赞同LZ,完全可以一条一条反驳,没必要说这些不着边际的贬低的话。
我并没有觉得LZ有贬低PHD的意思,相反,他认为MASTER的可信度比PHD低,但可信度并
不代表100%的肯定,所以,LZ个人比大部分PHD强当然是可能的。这里说的只是个人,
并没有说群体。
如果某牛校PHD一看到此贴就抓狂的话,是不是该自己反省一下了?首先,他只是说自
己比“绝大多数PHD强”,这绝大多数未必包括你,另外,你也未必比他强。MASTER比
PHD强,虽然是小概率事件,但也是可能发生的。
前面有个贴很好,说的是要认真倾听别人的看法。统计的分支很多,希望大家不要盲人
摸象,坐井观天,老搞些文人相轻的事。有如下思想的请好好反省
1. 名校看不起烂校的
2. PHD看不起MASTER的
3. 科班出身的看不起半路出家的
4. 搞MODEL的看不起做SAS的
5. F1出身看不起F2出身的
同志们要虚心啊。老子天下第一的思想是要不得的!
B***W
发帖数: 70
68
Who knows?

【在 s*****n 的大作中提到】
: 不但过了, 而且我是一年级就跟其他二三年级学生一起考试, 而且成绩远远高于其他人
: 很多.

p********a
发帖数: 5352
69
赞此帖,很看眼界

【在 w**********y 的大作中提到】
: 俺也来踢个场子哈..本人是数学出身,统计PHD,一家之言博大家一笑..
: 看到你第一段俺就觉得很不赞同..数学和哲学都是基于一些最基本的假设-也就是常看
: 到的"公理",然后去"自圆其说"--所有的"定理"都是在公理的基础上推导出来的..敢问
: 世界上哪门"科学"不是这样的...你所提到的点估计和假设检验也是在需要几个
: principle(sufficient,equivalent,likelihood)作为逻辑上的基本假设,然后再"自圆
: 其说"的
: 俺理解的统计不是"忽悠",是一门语言,一门科学的语言去解释你周围的随机的世界.
: 看到第二段...俺做instructor教小本时的都会强调"虽然我不是100%肯定, 但是有多大
: 多大可能, 真值会落在我这个区间里面"这种表述是错误的,除非你是在Bayesian的系统
: 里面谈credit set..

s*****n
发帖数: 2174
70
呵呵, 其实我也没说我比大多数phd强, 我只是在面试的时候说而已.

【在 p********a 的大作中提到】
: 我觉得LZ的文章写得挺好的,LZ的水平从在本版一贯的表现看,也是很牛的。如果你不
: 赞同LZ,完全可以一条一条反驳,没必要说这些不着边际的贬低的话。
: 我并没有觉得LZ有贬低PHD的意思,相反,他认为MASTER的可信度比PHD低,但可信度并
: 不代表100%的肯定,所以,LZ个人比大部分PHD强当然是可能的。这里说的只是个人,
: 并没有说群体。
: 如果某牛校PHD一看到此贴就抓狂的话,是不是该自己反省一下了?首先,他只是说自
: 己比“绝大多数PHD强”,这绝大多数未必包括你,另外,你也未必比他强。MASTER比
: PHD强,虽然是小概率事件,但也是可能发生的。
: 前面有个贴很好,说的是要认真倾听别人的看法。统计的分支很多,希望大家不要盲人
: 摸象,坐井观天,老搞些文人相轻的事。有如下思想的请好好反省

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B***W
发帖数: 70
71
1. 名校看不起烂校的
2. PHD看不起MASTER的
3. 科班出身的看不起半路出家的
4. 搞MODEL的看不起做SAS的
5. F1出身看不起F2出身的
This is the truth. That is why 1名校3科班出身2PHD5F1 can find a better job.

【在 p********a 的大作中提到】
: 我觉得LZ的文章写得挺好的,LZ的水平从在本版一贯的表现看,也是很牛的。如果你不
: 赞同LZ,完全可以一条一条反驳,没必要说这些不着边际的贬低的话。
: 我并没有觉得LZ有贬低PHD的意思,相反,他认为MASTER的可信度比PHD低,但可信度并
: 不代表100%的肯定,所以,LZ个人比大部分PHD强当然是可能的。这里说的只是个人,
: 并没有说群体。
: 如果某牛校PHD一看到此贴就抓狂的话,是不是该自己反省一下了?首先,他只是说自
: 己比“绝大多数PHD强”,这绝大多数未必包括你,另外,你也未必比他强。MASTER比
: PHD强,虽然是小概率事件,但也是可能发生的。
: 前面有个贴很好,说的是要认真倾听别人的看法。统计的分支很多,希望大家不要盲人
: 摸象,坐井观天,老搞些文人相轻的事。有如下思想的请好好反省

w********e
发帖数: 944
72
看不起人是最容易的事. PhD看不起MS,MS也可以看不起PhD.
还象小孩样的. 切!
谁牛不重要,重要的是谁常来指导工作. 大家都是成年人,也知道怎么辩证地
听意见. 那些不辩证听的,听到什么就窃喜,立即瞧不起谁谁的,那也是自己心
里有鬼, 要好好反思.
我也要反省,今天咋这唐!
y*****y
发帖数: 98
73
I guess it would be better if you use the later partial title. It's not
easy to simply define 'statistics', you'd better not touch this topic or at
least with caution.
This is still a pretty good article. It's no sense to attack lz rudely. Most
of us here are just no one in this field.
K******o
发帖数: 296
74
相当的mean啊,除了人身攻击和冷言讽语,你也没啥有建设性的话了啊

【在 B***W 的大作中提到】
: qualify考试也过??
: 啥烂校啊?

B***W
发帖数: 70
75
zan!

【在 w**********y 的大作中提到】
: 俺也来踢个场子哈..本人是数学出身,统计PHD,一家之言博大家一笑..
: 看到你第一段俺就觉得很不赞同..数学和哲学都是基于一些最基本的假设-也就是常看
: 到的"公理",然后去"自圆其说"--所有的"定理"都是在公理的基础上推导出来的..敢问
: 世界上哪门"科学"不是这样的...你所提到的点估计和假设检验也是在需要几个
: principle(sufficient,equivalent,likelihood)作为逻辑上的基本假设,然后再"自圆
: 其说"的
: 俺理解的统计不是"忽悠",是一门语言,一门科学的语言去解释你周围的随机的世界.
: 看到第二段...俺做instructor教小本时的都会强调"虽然我不是100%肯定, 但是有多大
: 多大可能, 真值会落在我这个区间里面"这种表述是错误的,除非你是在Bayesian的系统
: 里面谈credit set..

d******e
发帖数: 7844
76
都是口不择言的典型,呵呵。不理就是了

【在 K******o 的大作中提到】
: 相当的mean啊,除了人身攻击和冷言讽语,你也没啥有建设性的话了啊
B***W
发帖数: 70
77
LZ is also mean.
Treat him the same way he treats Ph.D.
ZT from LZ:别看我是master, 无论是理论还是实践, 比绝大多数PhD只高不低,,LOL~~~~~~~~~~~~

【在 K******o 的大作中提到】
: 相当的mean啊,除了人身攻击和冷言讽语,你也没啥有建设性的话了啊
t*****M
发帖数: 597
78
感情统计的牛校大博们就这么点气量啊??真是让我这个外行大跌眼镜奥。天天看不起
这个看不起那个,统计的牛博好像也被math ph.d.鄙视吧?人家上来踢场子了吗?
俺不是统计的,当学生的时候也参与过招聘生统ap,一个牛校的gg就是因为太不知道自
己姓什么叫什么而被刷掉了。所以牛博们,你们再牛也要先学会做人先。
支持LZ在这个时候指点同胞们找工作。
y****2
发帖数: 34
79
楼主说的比较好,对于找industry工作,是要懂很多东西,能“忽悠”,还有就是自信
, PhD 多数都专了很多,或者说有时候太“崇尚”理论了,而不知道在工业界何时用
何种模型,而这个恰恰是那些manager不是很需要的。 另外,phd读久了,人有时候会
有些“呆”的。 PS:本人也是PhD。
f*******r
发帖数: 383
80
你们这些大PhD们不是号称研究理解是你们的专职文章是你们的产品吗,
什么时候在这里用通俗的语言晒一晒让我们也好开开眼界。

~~~~~~~~~~~

【在 B***W 的大作中提到】
: LZ is also mean.
: Treat him the same way he treats Ph.D.
: ZT from LZ:别看我是master, 无论是理论还是实践, 比绝大多数PhD只高不低,,LOL~~~~~~~~~~~~

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Re: authorship遇到麻烦 (转载)也对统计的初学者说几句
其他专业的PhD和统计的MS 有没有可能成为statistician呢?[合集] OSU (Ohio state University) 统计 讨论的比较少
陈希孺: 关于我国数理统计学发展中存在的几点思考[合集] 请问哈佛的统计和生统
进入Statistics版参与讨论
d******e
发帖数: 7844
81
PhD读下来,不光是那点专业知识。他代表你的钻研能力。说得通俗点,你的脑袋够不
够灵活。当然PhD也有读下来,但脑筋不灵活的。而Master里聪明的也有有的是,但也
有不聪明。不过PhD里混水摸鱼的少,学位更可靠一些。

【在 y****2 的大作中提到】
: 楼主说的比较好,对于找industry工作,是要懂很多东西,能“忽悠”,还有就是自信
: , PhD 多数都专了很多,或者说有时候太“崇尚”理论了,而不知道在工业界何时用
: 何种模型,而这个恰恰是那些manager不是很需要的。 另外,phd读久了,人有时候会
: 有些“呆”的。 PS:本人也是PhD。

q**j
发帖数: 10612
82
其实统计就是个忽悠,没错。
你看看一个Model有多少个假设?有几个假设你真正研究过?是非常合理的?别的我不
懂,time series里面基本假设就是stationary。其实有几个是stationary的?问题是
你不假设一些stationary的东西你就没话好说。也没有paper好些,没有tenure好拿。
很多research这样一层一层地落上去,到最后支持自己只有愿望和信念了。至于有多科
学,歇歇吧。
实际工作中,这些fancy东西基本没有用。起码我更本就不信。我看见有几个砸出几个
名词,真是烦。你那些名词留着找faculty工作去就行了。别跟我老卖弄。把简单,基
本的用好用贴切就行了。至于什么是“好,贴切”?back to 忽悠,but artfully 忽
悠。btw, i have a phd。有phd的最大的好处就是在别的phd忽悠的的时候根本不屌。

【在 w**********y 的大作中提到】
: 俺也来踢个场子哈..本人是数学出身,统计PHD,一家之言博大家一笑..
: 看到你第一段俺就觉得很不赞同..数学和哲学都是基于一些最基本的假设-也就是常看
: 到的"公理",然后去"自圆其说"--所有的"定理"都是在公理的基础上推导出来的..敢问
: 世界上哪门"科学"不是这样的...你所提到的点估计和假设检验也是在需要几个
: principle(sufficient,equivalent,likelihood)作为逻辑上的基本假设,然后再"自圆
: 其说"的
: 俺理解的统计不是"忽悠",是一门语言,一门科学的语言去解释你周围的随机的世界.
: 看到第二段...俺做instructor教小本时的都会强调"虽然我不是100%肯定, 但是有多大
: 多大可能, 真值会落在我这个区间里面"这种表述是错误的,除非你是在Bayesian的系统
: 里面谈credit set..

t*****M
发帖数: 597
83
估计除了骂人,已经不会说通俗语言了

【在 f*******r 的大作中提到】
: 你们这些大PhD们不是号称研究理解是你们的专职文章是你们的产品吗,
: 什么时候在这里用通俗的语言晒一晒让我们也好开开眼界。
:
: ~~~~~~~~~~~

p********a
发帖数: 5352
84
为什么一定是TRUTH?每一条我都可以找到反例。F2出身烂校毕业半路出家做SAS的
MASTER,也有些找到很好的工作。很多人英文好,人又努力,技术水平高,在自己的领
域能闯出一片天地,有什么不可能的?只有学术水平高,有本事并且尊重他人的人,才
是真正的牛人。

【在 B***W 的大作中提到】
: 1. 名校看不起烂校的
: 2. PHD看不起MASTER的
: 3. 科班出身的看不起半路出家的
: 4. 搞MODEL的看不起做SAS的
: 5. F1出身看不起F2出身的
: This is the truth. That is why 1名校3科班出身2PHD5F1 can find a better job.

s*****n
发帖数: 2174
85
我也非常同意, 现在统计学术界的研究, 很多人还是
(1) 不能做的东西, 怎么增加一些假设, 变得能做了.
(2) 能做的东西, 怎么把假设放宽一些, 还能得到不错的结果.
当然也有很多创新的东西, 不过所有这些, 能用在现实中的几率都不大.
现实中最常用的也就是最简单那几样, 而且往往简单模型的performance更好.

【在 q**j 的大作中提到】
: 其实统计就是个忽悠,没错。
: 你看看一个Model有多少个假设?有几个假设你真正研究过?是非常合理的?别的我不
: 懂,time series里面基本假设就是stationary。其实有几个是stationary的?问题是
: 你不假设一些stationary的东西你就没话好说。也没有paper好些,没有tenure好拿。
: 很多research这样一层一层地落上去,到最后支持自己只有愿望和信念了。至于有多科
: 学,歇歇吧。
: 实际工作中,这些fancy东西基本没有用。起码我更本就不信。我看见有几个砸出几个
: 名词,真是烦。你那些名词留着找faculty工作去就行了。别跟我老卖弄。把简单,基
: 本的用好用贴切就行了。至于什么是“好,贴切”?back to 忽悠,but artfully 忽
: 悠。btw, i have a phd。有phd的最大的好处就是在别的phd忽悠的的时候根本不屌。

q**j
发帖数: 10612
86
这话我同意。

【在 d******e 的大作中提到】
: PhD读下来,不光是那点专业知识。他代表你的钻研能力。说得通俗点,你的脑袋够不
: 够灵活。当然PhD也有读下来,但脑筋不灵活的。而Master里聪明的也有有的是,但也
: 有不聪明。不过PhD里混水摸鱼的少,学位更可靠一些。

d******e
发帖数: 7844
87
你属于读书读得没了兴趣。

【在 q**j 的大作中提到】
: 其实统计就是个忽悠,没错。
: 你看看一个Model有多少个假设?有几个假设你真正研究过?是非常合理的?别的我不
: 懂,time series里面基本假设就是stationary。其实有几个是stationary的?问题是
: 你不假设一些stationary的东西你就没话好说。也没有paper好些,没有tenure好拿。
: 很多research这样一层一层地落上去,到最后支持自己只有愿望和信念了。至于有多科
: 学,歇歇吧。
: 实际工作中,这些fancy东西基本没有用。起码我更本就不信。我看见有几个砸出几个
: 名词,真是烦。你那些名词留着找faculty工作去就行了。别跟我老卖弄。把简单,基
: 本的用好用贴切就行了。至于什么是“好,贴切”?back to 忽悠,but artfully 忽
: 悠。btw, i have a phd。有phd的最大的好处就是在别的phd忽悠的的时候根本不屌。

y****o
发帖数: 18
88
靠,还有这么mean的人
顶lz

【在 B***W 的大作中提到】
: qualify考试也过??
: 啥烂校啊?

d******e
发帖数: 7844
89
(1)和(2)固然成了炮灰,但是不代表这种研究没意义啊。
科学研究是啥,就是把精力和金钱砸进去,有一点有效果的产出,即使大大的收获。

【在 s*****n 的大作中提到】
: 我也非常同意, 现在统计学术界的研究, 很多人还是
: (1) 不能做的东西, 怎么增加一些假设, 变得能做了.
: (2) 能做的东西, 怎么把假设放宽一些, 还能得到不错的结果.
: 当然也有很多创新的东西, 不过所有这些, 能用在现实中的几率都不大.
: 现实中最常用的也就是最简单那几样, 而且往往简单模型的performance更好.

b*******g
发帖数: 131
90
1,学统计出身的利润一定要好,要吃透。
很多时候(尤其是搞生物的,或者EE,或者计算机,等方向)他们心里已经有了一个定
论了,但是不知道怎么解释,现在就要你上了,(这也就是我前面说的“应用统计”是
伪科学的意思,一种数据能分析出截然相反的答案来)你要搞明白各种参数的实际意义
,然后用你的专业所长,分析出FANCY的过程,还要揣测老板想要的结果,往那个方向
去分析。
学cs的,做一点统计机器学习,来re一下这段,呵呵
我LD也是学工程的,修过几门统计的课,我们对应用统计的基本观点就是一门"伪科学"

【在 v*****a 的大作中提到】
: 我本身也在学统计,
: 但是我来说两句“踢场子”的话
: 您老说的这些,基本上都是错的。
: 1,“统计学”是科学,但“应用统计”是伪科学。
: “统计学”是什么?是“费马”(或者是伯努利?拉普拉斯?)大哥赌色子发明的一门
: 科学(应该是他们几个老人家吧)。
: 所有概率学阿,统计学阿都是建立在你有正确的模型的基础上的。
: 以猜硬币为例,随便你怎么搞,怎么P—VALUE,AIC,BIC,你再怎么搞还是搞博努力吧
: 。如果我工程上有机会出现硬币立在桌上怎么办?你们所有的分析的根基就错了。所以
: 说,“应用统计”只是一种方法,而不是一门科学。

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y********a
发帖数: 138
91
Read through all the posts
only remembered weekendsunny
She/he is overall logic, detailed and moderate, like a good phd researcher :
D
q**j
发帖数: 10612
92
我respect我自己的life。我承认如果你是旷世奇才应该做research。但是我不是,其
实大多数人都不是。我写出来的paper和大多数一样,可以发表,可以拿tenure。但是
我觉得没什么意思。

【在 d******e 的大作中提到】
: 你属于读书读得没了兴趣。
s*****n
发帖数: 2174
93
我没说没意义, 我就是说科研和应用, 其实是两回事.
世界上的事, 总是10/90定律(也有人说20/80定律).
比如10%的时间, 可以洗去衣服上90%的尘土.
另外90%的时间, 才能洗掉衣服10%的尘土.
统计研究是用10%的努力, 做90%的事情,
用另外90%的努力, 做10%的事情.
前一半就是常用的统计东西
后一半就是学术界所作的事情.
两者可以说相辅相成.

【在 d******e 的大作中提到】
: (1)和(2)固然成了炮灰,但是不代表这种研究没意义啊。
: 科学研究是啥,就是把精力和金钱砸进去,有一点有效果的产出,即使大大的收获。

d******e
发帖数: 7844
94
对啊,所以说你没了兴趣。
你repsect自己的life,也应该respect别人的life吧。
即便不是旷世奇才,做做研究又何妨呢?自娱自乐不可以么
你发表文章,拿tenure,但你的兴趣不在这上面了,那不是可悲么?
相反,就算一个人天天沉溺于看似无意义的研究,只要自得其乐,又有什么不好的么?

【在 q**j 的大作中提到】
: 我respect我自己的life。我承认如果你是旷世奇才应该做research。但是我不是,其
: 实大多数人都不是。我写出来的paper和大多数一样,可以发表,可以拿tenure。但是
: 我觉得没什么意思。

d******e
发帖数: 7844
95
相辅相成这个说法很好啊,今天的常用模型,放在50年前可能也只是那10%的事情里的
东西。
Semi-parametric刚提出来的时候肯定也有人说没用,复杂化的模型,不如
nonparametric和parametric来的实际。而现如今呢,应用也有一些了吧,一点一滴的
渗透进入,

【在 s*****n 的大作中提到】
: 我没说没意义, 我就是说科研和应用, 其实是两回事.
: 世界上的事, 总是10/90定律(也有人说20/80定律).
: 比如10%的时间, 可以洗去衣服上90%的尘土.
: 另外90%的时间, 才能洗掉衣服10%的尘土.
: 统计研究是用10%的努力, 做90%的事情,
: 用另外90%的努力, 做10%的事情.
: 前一半就是常用的统计东西
: 后一半就是学术界所作的事情.
: 两者可以说相辅相成.

a*y
发帖数: 103
96
RE
This is so true.
统计的牛博好像也被math ph.d.鄙视
Hahahahaha

【在 t*****M 的大作中提到】
: 感情统计的牛校大博们就这么点气量啊??真是让我这个外行大跌眼镜奥。天天看不起
: 这个看不起那个,统计的牛博好像也被math ph.d.鄙视吧?人家上来踢场子了吗?
: 俺不是统计的,当学生的时候也参与过招聘生统ap,一个牛校的gg就是因为太不知道自
: 己姓什么叫什么而被刷掉了。所以牛博们,你们再牛也要先学会做人先。
: 支持LZ在这个时候指点同胞们找工作。

b*******g
发帖数: 131
97
这个比较牛
收藏了
有些问题还真值得下功夫研究一下

【在 w**********y 的大作中提到】
: 俺也来踢个场子哈..本人是数学出身,统计PHD,一家之言博大家一笑..
: 看到你第一段俺就觉得很不赞同..数学和哲学都是基于一些最基本的假设-也就是常看
: 到的"公理",然后去"自圆其说"--所有的"定理"都是在公理的基础上推导出来的..敢问
: 世界上哪门"科学"不是这样的...你所提到的点估计和假设检验也是在需要几个
: principle(sufficient,equivalent,likelihood)作为逻辑上的基本假设,然后再"自圆
: 其说"的
: 俺理解的统计不是"忽悠",是一门语言,一门科学的语言去解释你周围的随机的世界.
: 看到第二段...俺做instructor教小本时的都会强调"虽然我不是100%肯定, 但是有多大
: 多大可能, 真值会落在我这个区间里面"这种表述是错误的,除非你是在Bayesian的系统
: 里面谈credit set..

a****a
发帖数: 1264
98
半路出家读统计PHD的才5,6年。
俺们这种本科开始就搞这个的,难道就更有可信了。
很多人Phd毕业还没有paper发表在期刊上呢。
找工作者事情,最关键的还是看人看学校,有人也就学个1,2年,但是也能找到不错的
工作。
统计这东西,听上去很有用,其实老板一句话就决定一切,谁管你模型搞得好不好。

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

a****a
发帖数: 1264
99
LZ说的是统计,不包括概率那部分。
严格说概率学和统计学是两部分。

【在 v*****a 的大作中提到】
: 我本身也在学统计,
: 但是我来说两句“踢场子”的话
: 您老说的这些,基本上都是错的。
: 1,“统计学”是科学,但“应用统计”是伪科学。
: “统计学”是什么?是“费马”(或者是伯努利?拉普拉斯?)大哥赌色子发明的一门
: 科学(应该是他们几个老人家吧)。
: 所有概率学阿,统计学阿都是建立在你有正确的模型的基础上的。
: 以猜硬币为例,随便你怎么搞,怎么P—VALUE,AIC,BIC,你再怎么搞还是搞博努力吧
: 。如果我工程上有机会出现硬币立在桌上怎么办?你们所有的分析的根基就错了。所以
: 说,“应用统计”只是一种方法,而不是一门科学。

q**j
发帖数: 10612
100
没错。我说这话不是因为有些Phd看不起别人吗?如果大家相安无事,我当然不会没事
找茬了。

【在 d******e 的大作中提到】
: 对啊,所以说你没了兴趣。
: 你repsect自己的life,也应该respect别人的life吧。
: 即便不是旷世奇才,做做研究又何妨呢?自娱自乐不可以么
: 你发表文章,拿tenure,但你的兴趣不在这上面了,那不是可悲么?
: 相反,就算一个人天天沉溺于看似无意义的研究,只要自得其乐,又有什么不好的么?

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w********e
发帖数: 944
101
同学们哇! 在人类科学发展的历史上,有很多东西是在发明/发现几百年后才体现其价值
的. 不要随变说什么是伪的,是没价值的.
另一方面,理论研究比较深的同学也不要翘尾巴. 理论的发展是需要有应用去推动的.
你可以建立一个完美的模型,但没人甩你,你可是何以为继呢? 只有再等几百年吧.
各打五十大板.
a****a
发帖数: 1264
102
这是显然的,因为Math phd一般都会把统计系所有课都修完。
除了最后的论文不是统计方向的,和统计的PHD没啥区别。

【在 a*y 的大作中提到】
: RE
: This is so true.
: 统计的牛博好像也被math ph.d.鄙视
: Hahahahaha

q**j
发帖数: 10612
103
头一次听说。你们学校的math太偏了吧。

【在 a****a 的大作中提到】
: 这是显然的,因为Math phd一般都会把统计系所有课都修完。
: 除了最后的论文不是统计方向的,和统计的PHD没啥区别。

a****a
发帖数: 1264
104
俺们学校要是偏的话,那就没学校不偏了。
很正常啊,统计课那么简单,修一下也不错。
而且对找街上的工作也没啥坏处。
很多math的phd的确修统计系的课还顺便修计算机啥。
当然要是一心科研的话,就不需要了。

【在 q**j 的大作中提到】
: 头一次听说。你们学校的math太偏了吧。
w****r
发帖数: 17566
105
赫赫,这个没有什么好奇怪的。。学术成就是一会事,工作是另外一回事。工作的能力
不仅仅限于学术能力。。以后向LZ这样的master在公司里领导几个PhD是常见的事。不
过估计LZ最后的汇报得交给只有bachelor's degree的大头们看就是了。。
大家不过都是几个外来移民在这混口饭吃,至于这么计较过来计较过去的?比谁比谁牛
那么一点有什么意义

when
as

【在 A***n 的大作中提到】
: It's OK for someone not to know something, but it's absurd for someone to
: act like knowing everything when he/she does not. It's even more absurd when
: he/she starts lecturing others and giving craps like how much more
: confident he/she is than others and what others should do in order to be as
: *successful* as he/she has been.
: Amazingly few people were offended but instead think what he/she said was
: right. More absurd! Too many followers are on this board, not surprising
: just think of how most peo

a****a
发帖数: 1264
106
对啊,要是搞学术成就,就不要到工业界。
工业界只求效益。

【在 w****r 的大作中提到】
: 赫赫,这个没有什么好奇怪的。。学术成就是一会事,工作是另外一回事。工作的能力
: 不仅仅限于学术能力。。以后向LZ这样的master在公司里领导几个PhD是常见的事。不
: 过估计LZ最后的汇报得交给只有bachelor's degree的大头们看就是了。。
: 大家不过都是几个外来移民在这混口饭吃,至于这么计较过来计较过去的?比谁比谁牛
: 那么一点有什么意义
:
: when
: as

c**p
发帖数: 204
107
Prob(Phd>Ms)==85, I believe. But how about that 15%?
Do not forgot some PhDs' basic concept for princple statistics are also very
weak, or some even did not really understand what hypothesisi is.
I think, anyway all these discussion is Good.
Also, please do not think MS do not know what academic is. My theis work
published in international journal.
f*******r
发帖数: 383
108

very
这话中。
以前曾听说一牛校PhD找教职做讲座时说P(I error)+P(II error)=1,
此人现在已是某牛校的副教授了。

【在 c**p 的大作中提到】
: Prob(Phd>Ms)==85, I believe. But how about that 15%?
: Do not forgot some PhDs' basic concept for princple statistics are also very
: weak, or some even did not really understand what hypothesisi is.
: I think, anyway all these discussion is Good.
: Also, please do not think MS do not know what academic is. My theis work
: published in international journal.

T*T
发帖数: 1386
109
专门拜一下这个,写的真好~~

【在 w**********y 的大作中提到】
: 俺也来踢个场子哈..本人是数学出身,统计PHD,一家之言博大家一笑..
: 看到你第一段俺就觉得很不赞同..数学和哲学都是基于一些最基本的假设-也就是常看
: 到的"公理",然后去"自圆其说"--所有的"定理"都是在公理的基础上推导出来的..敢问
: 世界上哪门"科学"不是这样的...你所提到的点估计和假设检验也是在需要几个
: principle(sufficient,equivalent,likelihood)作为逻辑上的基本假设,然后再"自圆
: 其说"的
: 俺理解的统计不是"忽悠",是一门语言,一门科学的语言去解释你周围的随机的世界.
: 看到第二段...俺做instructor教小本时的都会强调"虽然我不是100%肯定, 但是有多大
: 多大可能, 真值会落在我这个区间里面"这种表述是错误的,除非你是在Bayesian的系统
: 里面谈credit set..

z**********i
发帖数: 12276
110
上十大了。原来是有人来踢场子。

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

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s*********t
发帖数: 16647
111
"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多
大可能, 真值会落在我这个区间里面"
WOW...the unknown true value could move...
hehehehe

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

K******o
发帖数: 296
112
靠,原来你也来这混

【在 T*T 的大作中提到】
: 专门拜一下这个,写的真好~~
f*******r
发帖数: 383
113
相对运动,你懂不懂?呵呵。

【在 s*********t 的大作中提到】
: "虽然我不是100%肯定, 但是有多大多
: 大可能, 真值会落在我这个区间里面"
: WOW...the unknown true value could move...
: hehehehe

q**j
发帖数: 10612
114
谁来看不起math phd?要哲学phd了?
o****o
发帖数: 8077
115
agree
we all Ming Gong, lead by ppl with only associate degree or BS/BA degree
I didn't see many constructive replies

【在 w****r 的大作中提到】
: 赫赫,这个没有什么好奇怪的。。学术成就是一会事,工作是另外一回事。工作的能力
: 不仅仅限于学术能力。。以后向LZ这样的master在公司里领导几个PhD是常见的事。不
: 过估计LZ最后的汇报得交给只有bachelor's degree的大头们看就是了。。
: 大家不过都是几个外来移民在这混口饭吃,至于这么计较过来计较过去的?比谁比谁牛
: 那么一点有什么意义
:
: when
: as

z********u
发帖数: 26
116
I don't believe anybody who don't have statistical background can understand
this.

【在 s*****n 的大作中提到】
: 我不是很喜欢conditional prob 那个定义.
: 我认为最好的p-value定义, 是把p-value定义成一个假设检验族其中否定H0的那个子集
: 里面Type II error 的下确界.

s*****n
发帖数: 2174
117
r
Agree. 大多数人理解的定义, 都是假设Ho为真的情况下, 得到观测值或比观测值更极端
的值的概率. 这个定义也不能说不对, 只是应用范围比较窄. 对于很多奇怪的假设, 无
法应用这个定义.

understand

【在 z********u 的大作中提到】
: I don't believe anybody who don't have statistical background can understand
: this.

r***k
发帖数: 13586
118
Unless you can prove most of the stat Phds can 把cox hazard model说清楚, and
most of the stat masters cannot, then your argument can be valid.
h******a
发帖数: 198
119
math是很容易看不起stat phd。可是这比的完么? 有物理学家还说, 数学之于物理就
像手淫之于性爱...
楼主说的很好,统计不是实验科学。我觉得统计是一种以概率论为基础的看待随机现象
的观点。既然是观点,所以才有那么大的主观性。
j*******g
发帖数: 2140
120
这就是我觉得有些学术做得太好的理科博士中文不是很好的一个典型。楼主的主题思想
并不是诋毁phd,看不起phd,只不过在谈到自己经历的时候,有意无意加了些洋洋自得
而已的话而已。别拿出人家一句话断章取义,要看context. 你不希望人家每个字每句
话都说得小心谨慎,不偏不倚吧。但是你老呢,如果是因为人家一两句话就愤愤不平,
然后对他每一句解释都来一句攻击,未免太小家子气了吧。

~~~~~~~~~~~

【在 B***W 的大作中提到】
: LZ is also mean.
: Treat him the same way he treats Ph.D.
: ZT from LZ:别看我是master, 无论是理论还是实践, 比绝大多数PhD只高不低,,LOL~~~~~~~~~~~~

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进入Statistics版参与讨论
s*****n
发帖数: 2174
121
呵呵. 其实我连洋洋得意都没有, 只是重复面试中说的话而已. 面试中, 总要confiden
t, 那个时候不吹, 什么时候吹?
我并没说那个就是我自己的观点, 我文章里也根本没那个意思.

【在 j*******g 的大作中提到】
: 这就是我觉得有些学术做得太好的理科博士中文不是很好的一个典型。楼主的主题思想
: 并不是诋毁phd,看不起phd,只不过在谈到自己经历的时候,有意无意加了些洋洋自得
: 而已的话而已。别拿出人家一句话断章取义,要看context. 你不希望人家每个字每句
: 话都说得小心谨慎,不偏不倚吧。但是你老呢,如果是因为人家一两句话就愤愤不平,
: 然后对他每一句解释都来一句攻击,未免太小家子气了吧。
:
: ~~~~~~~~~~~

j*******g
发帖数: 2140
122
是这个道理啊。

【在 w****r 的大作中提到】
: 赫赫,这个没有什么好奇怪的。。学术成就是一会事,工作是另外一回事。工作的能力
: 不仅仅限于学术能力。。以后向LZ这样的master在公司里领导几个PhD是常见的事。不
: 过估计LZ最后的汇报得交给只有bachelor's degree的大头们看就是了。。
: 大家不过都是几个外来移民在这混口饭吃,至于这么计较过来计较过去的?比谁比谁牛
: 那么一点有什么意义
:
: when
: as

r**a
发帖数: 130
123
BSO...............
h****y
发帖数: 3
124
我也觉得这帮人太mean了,简直super mean 阿。

【在 t*****M 的大作中提到】
: 感情统计的牛校大博们就这么点气量啊??真是让我这个外行大跌眼镜奥。天天看不起
: 这个看不起那个,统计的牛博好像也被math ph.d.鄙视吧?人家上来踢场子了吗?
: 俺不是统计的,当学生的时候也参与过招聘生统ap,一个牛校的gg就是因为太不知道自
: 己姓什么叫什么而被刷掉了。所以牛博们,你们再牛也要先学会做人先。
: 支持LZ在这个时候指点同胞们找工作。

A*********r
发帖数: 43
125
读了这么多大牛的帖子,俺这个小硕感觉受益匪浅。楼主是针对就业而言的,强调了专
业知识的重要性,大牛们不要这么瞧不起人,这么mean的话这个版以后小硕们还怎么混
,都跟您老探讨科研啊。
I***e
发帖数: 1136
126
Wow, as a math PhD in your school you need to take _ALL_ stat courses? It's
so stupid. Maybe you also need to take _ALL_ computer sciences, physics,
economics, biology, and etc, because they are all "SO EASY"?

【在 a****a 的大作中提到】
: 俺们学校要是偏的话,那就没学校不偏了。
: 很正常啊,统计课那么简单,修一下也不错。
: 而且对找街上的工作也没啥坏处。
: 很多math的phd的确修统计系的课还顺便修计算机啥。
: 当然要是一心科研的话,就不需要了。

s****i
发帖数: 82
127
一圈看下来,学习了
j*******g
发帖数: 2140
128
也许是我乱加猜测吧,这帮人大部分还都是在校统计phd学生??学校的教授应该忙着
学术没时间上mitbbs吧。当年偶一些同学自持top3统计phd candidate,每每有人来作报
告,必在电梯高声议论“that doesn't make sense",然后立志要去学校,绝对不到工
业界“丢人”。不过后来无奈在现实面前低头,还是只好去了工业界。时间和现实会把
人的傲气抹平的。不过欧觉得学术界嘛,在理论上的确要扎实些,东西掌握得比较透,
比较宽。在公司上班,哪有那么多时间自己读paper,冥思苦想?好在工业界的对学术界
的一贯比较谦逊,也很乐于和学术界的交流,向他们学习,拿以至用。没必要弄得你看
不起我,我看不起你的。

【在 h****y 的大作中提到】
: 我也觉得这帮人太mean了,简直super mean 阿。
s*****n
发帖数: 2174
129
这就是学术圈和工业界的风格问题. 其实工业界牛人非常多, 但是普遍
非常谦逊, 做出来东西, 也是默默的内部使用, 不会拿出去发表, 但是这不表示这些人
不牛. 学术圈里面争名夺利特别明显, 大家都觉得如何如何能有名, 非常看重paper, 作
者这些东西.

【在 j*******g 的大作中提到】
: 也许是我乱加猜测吧,这帮人大部分还都是在校统计phd学生??学校的教授应该忙着
: 学术没时间上mitbbs吧。当年偶一些同学自持top3统计phd candidate,每每有人来作报
: 告,必在电梯高声议论“that doesn't make sense",然后立志要去学校,绝对不到工
: 业界“丢人”。不过后来无奈在现实面前低头,还是只好去了工业界。时间和现实会把
: 人的傲气抹平的。不过欧觉得学术界嘛,在理论上的确要扎实些,东西掌握得比较透,
: 比较宽。在公司上班,哪有那么多时间自己读paper,冥思苦想?好在工业界的对学术界
: 的一贯比较谦逊,也很乐于和学术界的交流,向他们学习,拿以至用。没必要弄得你看
: 不起我,我看不起你的。

i*******n
发帖数: 227
130
此帖本身对我没什么价值,觉得统计博大精深,不是知道几个model死搬硬套就完事了
,解决实际问题还是需要对理论的深刻理解。
此帖实际价值在于引来了版上统计的PhD们现身了,呵呵。本人是EE PhD,本想到
statistic版请教问题,看到版上充斥的小白帖还以为这个版只是job hunting而已,结
果发现有价值的只是回帖:)

【在 w**********y 的大作中提到】
: 俺也来踢个场子哈..本人是数学出身,统计PHD,一家之言博大家一笑..
: 看到你第一段俺就觉得很不赞同..数学和哲学都是基于一些最基本的假设-也就是常看
: 到的"公理",然后去"自圆其说"--所有的"定理"都是在公理的基础上推导出来的..敢问
: 世界上哪门"科学"不是这样的...你所提到的点估计和假设检验也是在需要几个
: principle(sufficient,equivalent,likelihood)作为逻辑上的基本假设,然后再"自圆
: 其说"的
: 俺理解的统计不是"忽悠",是一门语言,一门科学的语言去解释你周围的随机的世界.
: 看到第二段...俺做instructor教小本时的都会强调"虽然我不是100%肯定, 但是有多大
: 多大可能, 真值会落在我这个区间里面"这种表述是错误的,除非你是在Bayesian的系统
: 里面谈credit set..

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I***e
发帖数: 1136
131
I don't understand your second interpretation: given a hypothesis test, p-
value is a function of the observed data X. However, both the rejection
region of H0 as well as the corresponding inf of type II error doesn't have
anything to do with X. They are a property of the test itself. How can that
give you the p-value, which is supposed to change for each sample you draw?
-iCare-

【在 s*****n 的大作中提到】
: 我不是很喜欢conditional prob 那个定义.
: 我认为最好的p-value定义, 是把p-value定义成一个假设检验族其中否定H0的那个子集
: 里面Type II error 的下确界.

s*****n
发帖数: 2174
132
p value 是一个X的函数, 但是其实也是一个假设检验族(或者否定域族)的函数. 如果换
了否定域族, p value也会变化.
比如最简单的假设Ho: mean(x) = 0, Ha: mean(x) =/= 0. 只有一个样本X1. 一般来说
, 人们认为否定域应该是 |X| >= c 这样的. 而p-value就相应定义成了 P(|X| >= X1)
. 这个定义没有问题, 可是适用的情况有限, 只是针对|X| >= c 这一族来说才是对的.
如果对于同样的假设问题, 我给出另一个检验
接受: if X1 是有理数, 拒绝: inf X1 是无理数.
p value就要相应变化.

have
that

【在 I***e 的大作中提到】
: I don't understand your second interpretation: given a hypothesis test, p-
: value is a function of the observed data X. However, both the rejection
: region of H0 as well as the corresponding inf of type II error doesn't have
: anything to do with X. They are a property of the test itself. How can that
: give you the p-value, which is supposed to change for each sample you draw?
: -iCare-

I***e
发帖数: 1136
133
Or maybe you meant that there is a group of hypothesis tests, for which
based on X you will reject. That set of tests each have a type II error, and
the p-value of the original test at X is equal to the inf of the type II
error of all of these tests? I think that statement is simply false because
the choice of the group of hypothesis tests is arbitrary. It may work for
some simple hypothesis tests such as testing Mu=0 for a Normal sample with
known sigma, and a certain choice of test group. But

【在 I***e 的大作中提到】
: I don't understand your second interpretation: given a hypothesis test, p-
: value is a function of the observed data X. However, both the rejection
: region of H0 as well as the corresponding inf of type II error doesn't have
: anything to do with X. They are a property of the test itself. How can that
: give you the p-value, which is supposed to change for each sample you draw?
: -iCare-

m******f
发帖数: 176
134
好文,加一条,解释能力,其实就是把问题简单化的能力,不管什么模型,人家只关心
这东西怎么用,还有好不好用。 所以怎么把数学语言变成具体的例子也是个必要能力
,因为你必经要把你的结论推销出去。我是顶烦那种张嘴闭嘴理论的了,内行看着没兴
趣,外行不理解。 走了,继续忽悠老板去。

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

p********h
发帖数: 544
135
写的挺好的,虽然我不是100%同意。还是挺有自己思想的,赞一个。

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

I***e
发帖数: 1136
136
Of course, we have to have a test to talk about p-value. I meant p-value
depends on the observed data at least partially.
Inputs to p-value are:
1. The test hypothesis.
2. Rules of acceptance/rejection of H0.
3. Input X.
You still haven't answered why the interpretation you have doesn't depend on
X at all.
-iCare-

果换
X1)
的.

【在 s*****n 的大作中提到】
: p value 是一个X的函数, 但是其实也是一个假设检验族(或者否定域族)的函数. 如果换
: 了否定域族, p value也会变化.
: 比如最简单的假设Ho: mean(x) = 0, Ha: mean(x) =/= 0. 只有一个样本X1. 一般来说
: , 人们认为否定域应该是 |X| >= c 这样的. 而p-value就相应定义成了 P(|X| >= X1)
: . 这个定义没有问题, 可是适用的情况有限, 只是针对|X| >= c 这一族来说才是对的.
: 如果对于同样的假设问题, 我给出另一个检验
: 接受: if X1 是有理数, 拒绝: inf X1 是无理数.
: p value就要相应变化.
:
: have

s*****n
发帖数: 2174
137
我没说p value 不 depend on X 啊.
如果有一族检验, p vlaue 可以看成一族检验中, 拒绝零假设的那个子集里面type 2 e
rror 的下确界.
可是那个子集是depend on X 的啊. 观测到不同的X, 那个子集就相应变化, 于是type
2 error 的下确界也随之变化, p value就变了啊.

on

【在 I***e 的大作中提到】
: Of course, we have to have a test to talk about p-value. I meant p-value
: depends on the observed data at least partially.
: Inputs to p-value are:
: 1. The test hypothesis.
: 2. Rules of acceptance/rejection of H0.
: 3. Input X.
: You still haven't answered why the interpretation you have doesn't depend on
: X at all.
: -iCare-
:

s**c
发帖数: 1247
138
为什么一定要知道?
理解这个模型,可以用来干吗就行了
计算参数的是完全可以交给计算机
I***e
发帖数: 1136
139
How do you make sure that group of tests are always there? What if it is
simply one test and we want to talk about p-value? I just want to say that
what you claimed may happen to be true for the simplest case where
everything is nice and beautiful. But it is not a general statement if it's
only coincidence, don't you agree?
For example, linear regression happen to give you the MLE of the model
parameters under Normal assumptions, that doesn't mean you can generalize
and say that MLE always give

【在 s*****n 的大作中提到】
: 我没说p value 不 depend on X 啊.
: 如果有一族检验, p vlaue 可以看成一族检验中, 拒绝零假设的那个子集里面type 2 e
: rror 的下确界.
: 可是那个子集是depend on X 的啊. 观测到不同的X, 那个子集就相应变化, 于是type
: 2 error 的下确界也随之变化, p value就变了啊.
:
: on

s*****n
发帖数: 2174
140
我不是很明白你的意思, 什么叫一族test不存在, 只存在一个test?
p-value只有对一族test才有意义, 否则在零假设下, 观测到你观测那点的概率可能是0
.
我之所以说不是特别喜欢conditional prob那样定义p-value, 就是因为这个定义只对性
质比较好的族才能里, 假设有一个假设检验族(idnex by C), 随着参数C的微小变化下,
否定域(C的函数)到处"乱跳", 那种情况下条件概率的定义有可能无法应用.

s

【在 I***e 的大作中提到】
: How do you make sure that group of tests are always there? What if it is
: simply one test and we want to talk about p-value? I just want to say that
: what you claimed may happen to be true for the simplest case where
: everything is nice and beautiful. But it is not a general statement if it's
: only coincidence, don't you agree?
: For example, linear regression happen to give you the MLE of the model
: parameters under Normal assumptions, that doesn't mean you can generalize
: and say that MLE always give

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c******n
发帖数: 590
141
为啥大家都喜欢挑cox model来说话?我原以为只有biostat和搞经济的常用这个模型。
s**c
发帖数: 1247
142
可能别的都不懂?
发贴前花了10分钟看了一下?
lol

【在 c******n 的大作中提到】
: 为啥大家都喜欢挑cox model来说话?我原以为只有biostat和搞经济的常用这个模型。
h******a
发帖数: 198
143
应该是type I error的inf把?
f*******r
发帖数: 383
144
我最痛恨COX MODEL, 因为我总也看不明白然后七七八八的鸟PAPER还巨多。

【在 c******n 的大作中提到】
: 为啥大家都喜欢挑cox model来说话?我原以为只有biostat和搞经济的常用这个模型。
s*****n
发帖数: 2174
145
yes, should by type 1 error. Thanks.

【在 h******a 的大作中提到】
: 应该是type I error的inf把?
c******n
发帖数: 590
146
啊,不算严格的conditional吧,因为condition的那一部分只涉及到假设的(H0)的参数
,和统计量无关。
s**c
发帖数: 1247
147

无产阶级+知识青年
s**c
发帖数: 1247
148
知道倒数第二句就行了
I***e
发帖数: 1136
149
In fact, Cox's original paper introducing the model was the second most
cited statistics paper out there.
http://www.biostat.jhsph.edu/~yonchen/most.cited.stat.papers.pdf
In fact, the top paper most cited was by Kaplan and Meier, which was the
first major milestone of survival analysis. They introduced the Kaplan-Meier
estimator of distributions from incomplete observations.
The fact that both the top 2 papers are in survival analysis means something.
I didn't bring up this topic of cox model, b

【在 c******n 的大作中提到】
: 为啥大家都喜欢挑cox model来说话?我原以为只有biostat和搞经济的常用这个模型。
f*******r
发帖数: 383
150
大牛给俺介绍一本semiparametric 方面的经典书籍看看吧。
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I***e
发帖数: 1136
151
You may need to check your definitions. For a certain test, the rejection
region is a fixed subset of possible outcomes. It is _NOT_ a function of the
observed sample.
-iCare-

是0
对性
的函

【在 s*****n 的大作中提到】
: 我不是很明白你的意思, 什么叫一族test不存在, 只存在一个test?
: p-value只有对一族test才有意义, 否则在零假设下, 观测到你观测那点的概率可能是0
: .
: 我之所以说不是特别喜欢conditional prob那样定义p-value, 就是因为这个定义只对性
: 质比较好的族才能里, 假设有一个假设检验族(idnex by C), 随着参数C的微小变化下,
: 否定域(C的函数)到处"乱跳", 那种情况下条件概率的定义有可能无法应用.
:
: s

s*****n
发帖数: 2174
152
sorry, typo
我是说随着一族检验(index by c)里面c的微笑变化, 否定域乱跳.
不是 X1.

the

【在 I***e 的大作中提到】
: You may need to check your definitions. For a certain test, the rejection
: region is a fixed subset of possible outcomes. It is _NOT_ a function of the
: observed sample.
: -iCare-
:
: 是0
: 对性
: 的函

I***e
发帖数: 1136
153
Then isn't this definition depends on the group of tests? All I'm trying to
say is, that group is arbitrary. You can put a test in a different group of
tests, and suddenly the inf is different. However, you should still be able
to talk about the p-value for an individual test, independent of the group.
Also, in the most simple case of testing Mu=0, what is the group of test
that you are talking about?
-iCare-

【在 s*****n 的大作中提到】
: sorry, typo
: 我是说随着一族检验(index by c)里面c的微笑变化, 否定域乱跳.
: 不是 X1.
:
: the

s*****n
发帖数: 2174
154
我觉得脱离"检验族", p-value的定义就没意义. 一个单独的检验(样本到决策的函数)没
什么p-value可言.
我给的那个例子, 就是随便说个例子, 并没有明确定义什么族.
稍微严格一点, 你可以考虑这个例子.
已知: 只有一个观测X1 ~ Normal(beta, 1^2)
假设: Ho: beta = 0, Ha: beta =/= 0
检验是:
接受 if |c * X1 * sin(c * X1)| <= 1
拒绝 if |c * X1 * sin(c * X1)| > 1
这个是一个检验族, c是这个族的参数. C变化, 具体的检验也随之变化. 但是特点是,
随着C变化, 那个sin里面振动越来越快, 而且否定域也不互相嵌套. 随着C增大, 曲线
振动越来越厉害, 接受域越来越稀疏. 除了缩小以外, 还平移. 任何一点观测(比如X1)
, 在C连续变化下, 一会落在否定域里面, 一会落在接受域里面.

to
of
able

【在 I***e 的大作中提到】
: Then isn't this definition depends on the group of tests? All I'm trying to
: say is, that group is arbitrary. You can put a test in a different group of
: tests, and suddenly the inf is different. However, you should still be able
: to talk about the p-value for an individual test, independent of the group.
: Also, in the most simple case of testing Mu=0, what is the group of test
: that you are talking about?
: -iCare-

f*******r
发帖数: 383
155
这个现象很有趣,可以有很多种解释。
这些纸中讲到的东西难道理论上很完善实践中也都很好用?
我有点不相信。或者是因为很不完善所以引用多?

【在 I***e 的大作中提到】
: Then isn't this definition depends on the group of tests? All I'm trying to
: say is, that group is arbitrary. You can put a test in a different group of
: tests, and suddenly the inf is different. However, you should still be able
: to talk about the p-value for an individual test, independent of the group.
: Also, in the most simple case of testing Mu=0, what is the group of test
: that you are talking about?
: -iCare-

I***e
发帖数: 1136
156
It's very nice tool. I have to tell you that. The K-M estimator is very very
nice in that there is not much theoretical stuff going on. It is simply a
way to distribute partial information from incomplete data appropriately. It
's nonparametric, yet produces a lot of useful and meaningful results that
people can draw inference from.
I work in finance for many years now. But I found frequent uses of both of
these methods. Of course you may need to read a little deeper into the
underlying heuristi

【在 f*******r 的大作中提到】
: 这个现象很有趣,可以有很多种解释。
: 这些纸中讲到的东西难道理论上很完善实践中也都很好用?
: 我有点不相信。或者是因为很不完善所以引用多?

h******a
发帖数: 198
157
我还以为引用最多的应该是fisher的文章
cox model是很重要,不过不必要死抠一个model把?
models are of little scientific interest unless they suggest new experiments
or are able to have predictions confirmed by data.
Theory guides;experiment decides.
f*******r
发帖数: 383
158
Fisher的东西太经典了一般都不刻意去引用了吧。

experiments

【在 h******a 的大作中提到】
: 我还以为引用最多的应该是fisher的文章
: cox model是很重要,不过不必要死抠一个model把?
: models are of little scientific interest unless they suggest new experiments
: or are able to have predictions confirmed by data.
: Theory guides;experiment decides.

c******n
发帖数: 590
159
这个我得纠正一下。读PhD本身不是为了发paper,争作者的先后顺序,而是能更深刻地
了解那些统计方法的本质,思考问题的方法。。。有的时候只知道一些应用模型是不够
的。对某些方法了解不够深刻,往往会导致错误的使用以及错误的结果。。。另外,统
计这行就算是普通使用的方法也有好多,由于master只读1,2年,有限的时间内学到的
东西往往是不够的。这也是为什么很多药厂,大的公司需要PhD的原因。我所见过得很
多master level的学生大部分都是在做programmer之类的东东,他们只需要知道一些常
用的模型方法,不需要真正的理解。往往他们上面会有一个PhD level的人,研究出这
个问题该用什么方法解决,然后将该用的方法告诉他们让他们执行。。。

【在 s*****n 的大作中提到】
: 其实我自己没读完PhD的原因, 主要是不喜欢学术科研, 尤其对学术圈写paper, 争第几
: 作者这类事情非常反感. 在统计上花的总年头也不比PhD少了, qualify考试也过了, 突
: 然就不想读了, 找工作了.

e******g
发帖数: 33
160
先顶
丫头我在国内一个还不算最差的学校有个经济学本科学位,副修法律,在欧洲某不算最
差学校有个经济学硕士学位,现在在某不算最差统计学家手下做博士。文科的专业,我
基本都混过一点,我以前认为就忽悠二字。现在知道,这个统计啦,也。。。现在我只
佩服学工程的了,因为我以为那是真正做事情的人。。。但是转过来想想,有悟性的人
,别说从会计,从烹饪里都能看到哲学,没慧根的人,学哲学也是背书。至于忽悠,什
么行业都要。所谓牛人,是上的厨房下的厅堂,能从烹饪里看到哲学,从哲学里发财致
富。。。
呵呵,以后有统计问题还要请教你们啊。。。

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

相关主题
转专业,计算机OR 统计?寻找NCSU统计的学长!
UCI的统计怎么样如果dep variable严重skewed,如何做ordinal regression?
有没有想换工作的(工业)Maximum Likelihood estimation
进入Statistics版参与讨论
f*******r
发帖数: 383
161
丫头的“上的厨房下的厅堂”论很赞啊。

【在 e******g 的大作中提到】
: 先顶
: 丫头我在国内一个还不算最差的学校有个经济学本科学位,副修法律,在欧洲某不算最
: 差学校有个经济学硕士学位,现在在某不算最差统计学家手下做博士。文科的专业,我
: 基本都混过一点,我以前认为就忽悠二字。现在知道,这个统计啦,也。。。现在我只
: 佩服学工程的了,因为我以为那是真正做事情的人。。。但是转过来想想,有悟性的人
: ,别说从会计,从烹饪里都能看到哲学,没慧根的人,学哲学也是背书。至于忽悠,什
: 么行业都要。所谓牛人,是上的厨房下的厅堂,能从烹饪里看到哲学,从哲学里发财致
: 富。。。
: 呵呵,以后有统计问题还要请教你们啊。。。

d******e
发帖数: 7844
162
你说得是工程师而不是做工程的人,你可以去你们学校ME\EE看看,看他们有多少是虚
招。
工程里真正有实际意义的东西,基本都是公司做出来的

【在 e******g 的大作中提到】
: 先顶
: 丫头我在国内一个还不算最差的学校有个经济学本科学位,副修法律,在欧洲某不算最
: 差学校有个经济学硕士学位,现在在某不算最差统计学家手下做博士。文科的专业,我
: 基本都混过一点,我以前认为就忽悠二字。现在知道,这个统计啦,也。。。现在我只
: 佩服学工程的了,因为我以为那是真正做事情的人。。。但是转过来想想,有悟性的人
: ,别说从会计,从烹饪里都能看到哲学,没慧根的人,学哲学也是背书。至于忽悠,什
: 么行业都要。所谓牛人,是上的厨房下的厅堂,能从烹饪里看到哲学,从哲学里发财致
: 富。。。
: 呵呵,以后有统计问题还要请教你们啊。。。

p********a
发帖数: 5352
163
赞“丫头”自称:)
本版的女同学的称呼有
小女子
小妹
学妹
贱妾
现在又多了“丫头”,按轮子们的说法,是圆满了

【在 e******g 的大作中提到】
: 先顶
: 丫头我在国内一个还不算最差的学校有个经济学本科学位,副修法律,在欧洲某不算最
: 差学校有个经济学硕士学位,现在在某不算最差统计学家手下做博士。文科的专业,我
: 基本都混过一点,我以前认为就忽悠二字。现在知道,这个统计啦,也。。。现在我只
: 佩服学工程的了,因为我以为那是真正做事情的人。。。但是转过来想想,有悟性的人
: ,别说从会计,从烹饪里都能看到哲学,没慧根的人,学哲学也是背书。至于忽悠,什
: 么行业都要。所谓牛人,是上的厨房下的厅堂,能从烹饪里看到哲学,从哲学里发财致
: 富。。。
: 呵呵,以后有统计问题还要请教你们啊。。。

f*******r
发帖数: 383
164
哪一个自称“贱妾”的?
我想见识一下此人。

【在 p********a 的大作中提到】
: 赞“丫头”自称:)
: 本版的女同学的称呼有
: 小女子
: 小妹
: 学妹
: 贱妾
: 现在又多了“丫头”,按轮子们的说法,是圆满了

I***e
发帖数: 1136
165
It might be personal taste but...
P-value measures the level of significance observed sample departs from the
tested hypothesis. Of course you can define such a measure on any test. It
has these meanings that should not be dependent on the choice of the test
group. It essentially is a relative ordering of significance of the sample
space. I find your definition hard to make sense of.

)没
,

【在 s*****n 的大作中提到】
: 我觉得脱离"检验族", p-value的定义就没意义. 一个单独的检验(样本到决策的函数)没
: 什么p-value可言.
: 我给的那个例子, 就是随便说个例子, 并没有明确定义什么族.
: 稍微严格一点, 你可以考虑这个例子.
: 已知: 只有一个观测X1 ~ Normal(beta, 1^2)
: 假设: Ho: beta = 0, Ha: beta =/= 0
: 检验是:
: 接受 if |c * X1 * sin(c * X1)| <= 1
: 拒绝 if |c * X1 * sin(c * X1)| > 1
: 这个是一个检验族, c是这个族的参数. C变化, 具体的检验也随之变化. 但是特点是,

p********a
发帖数: 5352
166
这个我就不点名了,貌似在此贴发过言。。。

【在 f*******r 的大作中提到】
: 哪一个自称“贱妾”的?
: 我想见识一下此人。

s*****n
发帖数: 2174
167
你说的只在一定的条件下才work, 比如必须有一个默认的"检验族", 并且否定域必须是
互相嵌套的. 比如 |X| > c 就是这类情况, 当C连续变化时候, 否定域相互嵌套, 并不
跳跃. 某一个观测X1, 不能一会属于否定域, 一会属于接受域. 只有这样, 才能定义什
么叫 "depart from" 或者 "more extreme than observed value" 等等.
当然, 常见的test, 否定域都是嵌套的. 我给的那个例子, 实际中一点用处都没有, 只
是为了数学上的严格性, 人为构造的反例. 不过虽然没用, 它也是legitimate的test.

the

【在 I***e 的大作中提到】
: It might be personal taste but...
: P-value measures the level of significance observed sample departs from the
: tested hypothesis. Of course you can define such a measure on any test. It
: has these meanings that should not be dependent on the choice of the test
: group. It essentially is a relative ordering of significance of the sample
: space. I find your definition hard to make sense of.
:
: )没
: ,

h*******e
发帖数: 68
168
看了半天贴,也回一个
工业界也有很好的统计学家(注意不是统计师)
R.J. Little, Donald Rubin, Steven Mallows都是再工业界做过的
名声稍微低一点,做出过很多original,innovative 工作的统计学jia也有
比如Carl MOrris 也是在工业界代国很长时间
对于统计师找工作没有自信是不好的,自信是建立在能力的基
这里的几位有工作经验和master或者phd学位的ID
是属于自信可能稍微有点过了头的
如果你想说在风险分析里的统计应用是什么,可能还可以
如果你先说统计学是什么,可能还不够资格

.

【在 s*****n 的大作中提到】
: 你说的只在一定的条件下才work, 比如必须有一个默认的"检验族", 并且否定域必须是
: 互相嵌套的. 比如 |X| > c 就是这类情况, 当C连续变化时候, 否定域相互嵌套, 并不
: 跳跃. 某一个观测X1, 不能一会属于否定域, 一会属于接受域. 只有这样, 才能定义什
: 么叫 "depart from" 或者 "more extreme than observed value" 等等.
: 当然, 常见的test, 否定域都是嵌套的. 我给的那个例子, 实际中一点用处都没有, 只
: 是为了数学上的严格性, 人为构造的反例. 不过虽然没用, 它也是legitimate的test.
:
: the

r******n
发帖数: 351
169
像你这样的大牛,说出这样一段话,犯一个统计初学者经典的错误,实在是不应该阿,
呵呵。
“区间估计里面最重要的概念无非是置信度,你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多
大可能, 真值会落在我这个区间里面". ”

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

s*****n
发帖数: 2174
170
承认承认, 那个的确是疏忽了. 呵呵.

大多

【在 r******n 的大作中提到】
: 像你这样的大牛,说出这样一段话,犯一个统计初学者经典的错误,实在是不应该阿,
: 呵呵。
: “区间估计里面最重要的概念无非是置信度,你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多
: 大可能, 真值会落在我这个区间里面". ”

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h******a
发帖数: 198
171
我觉得在一个开放论坛里,说别人谈论XXX不够资格的话不是什么好的态度
可以指出问题 谈谈你的看法
s*****n
发帖数: 2174
172
如果说论点是各种需要估计的东西, 或者需要检验的实际问题的话.
统计就是以概率论和公认的逻辑方式(论据)为基础的论证过程.
其实很多统计量, 估计都是自然形成的(比如平均值?), 不是由统计学产生的. 统计的出
现, 只是填补了底层原理(概率论)和实践之间这个reasoning的问题, 所以我说统计是"
辨", 或者说是"论".

【在 h******a 的大作中提到】
: math是很容易看不起stat phd。可是这比的完么? 有物理学家还说, 数学之于物理就
: 像手淫之于性爱...
: 楼主说的很好,统计不是实验科学。我觉得统计是一种以概率论为基础的看待随机现象
: 的观点。既然是观点,所以才有那么大的主观性。

n******t
发帖数: 4406
173
同学你怎么说吧,知道一些东西,人好像也不笨,但是太狂。
我一看见你就知道你会被人砸,所以我自己只是小小砸了一下。呵呵。。
科研本来就是超前的东西,要应用需要实际上的工具成熟。就你的说吧,
不能做的东西,增加一些假设?怎么加,加那些?这是很tricky的问题。
而且我可以告诉你现实中常用的并不都是最简单的那几样。也许你工作的领域
如此,但是不是所有统计应用。
统计performance取决于很多别的因素,比如说计算方法等等。
比如说如果不是这十几年monte carlo发展很快,Bayesian statistics也不会
大行其道。

【在 s*****n 的大作中提到】
: 我也非常同意, 现在统计学术界的研究, 很多人还是
: (1) 不能做的东西, 怎么增加一些假设, 变得能做了.
: (2) 能做的东西, 怎么把假设放宽一些, 还能得到不错的结果.
: 当然也有很多创新的东西, 不过所有这些, 能用在现实中的几率都不大.
: 现实中最常用的也就是最简单那几样, 而且往往简单模型的performance更好.

a*******s
发帖数: 27
174
牛!

【在 s*****n 的大作中提到】
: 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非是置信度, 你会说"虽然我不是100%肯定, 但是有多大多

q**j
发帖数: 10612
175
我不信parmd的贱妾真的是自称。说着玩呢。

【在 p********a 的大作中提到】
: 赞“丫头”自称:)
: 本版的女同学的称呼有
: 小女子
: 小妹
: 学妹
: 贱妾
: 现在又多了“丫头”,按轮子们的说法,是圆满了

t*****a
发帖数: 90
176
LZ纯扯蛋... 面试要把一个人问住太容易了.
j********s
发帖数: 976
177
NB
c******n
发帖数: 590
178
应该也算一种likelihood吧,只不过是partial likelihood.
c******n
发帖数: 590
179
其实cox model在survial里面用得最多。被引用的大部分也是搞biostat的那帮人,包
括我,赫赫。
c******n
发帖数: 590
180
Semiparametric Theory and Missing data, by Dr. Tsiatis

【在 f*******r 的大作中提到】
: 大牛给俺介绍一本semiparametric 方面的经典书籍看看吧。
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c******n
发帖数: 590
181
这个你就错了,K-M estimator 也有理论支持的。如果你学过survival,就是比较理论
的那种,要用到martingale theory,在满足一定条件的时候 (基本上就需要
censoring和survival time 独立),K-M converges to the true underlying
survival distribution function.

very
It

【在 I***e 的大作中提到】
: It's very nice tool. I have to tell you that. The K-M estimator is very very
: nice in that there is not much theoretical stuff going on. It is simply a
: way to distribute partial information from incomplete data appropriately. It
: 's nonparametric, yet produces a lot of useful and meaningful results that
: people can draw inference from.
: I work in finance for many years now. But I found frequent uses of both of
: these methods. Of course you may need to read a little deeper into the
: underlying heuristi

h******a
发帖数: 198
182
基于counting process那种?
i**f
发帖数: 1195
183
您说话真难懂,真的。。。

e
type

【在 s*****n 的大作中提到】
: 我没说p value 不 depend on X 啊.
: 如果有一族检验, p vlaue 可以看成一族检验中, 拒绝零假设的那个子集里面type 2 e
: rror 的下确界.
: 可是那个子集是depend on X 的啊. 观测到不同的X, 那个子集就相应变化, 于是type
: 2 error 的下确界也随之变化, p value就变了啊.
:
: on

Y**********8
发帖数: 67
184
赞!狂赞!

【在 p********a 的大作中提到】
: 我觉得LZ的文章写得挺好的,LZ的水平从在本版一贯的表现看,也是很牛的。如果你不
: 赞同LZ,完全可以一条一条反驳,没必要说这些不着边际的贬低的话。
: 我并没有觉得LZ有贬低PHD的意思,相反,他认为MASTER的可信度比PHD低,但可信度并
: 不代表100%的肯定,所以,LZ个人比大部分PHD强当然是可能的。这里说的只是个人,
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: PHD强,虽然是小概率事件,但也是可能发生的。
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: 摸象,坐井观天,老搞些文人相轻的事。有如下思想的请好好反省

I***e
发帖数: 1136
185
You misunderstood my post.

【在 c******n 的大作中提到】
: 这个你就错了,K-M estimator 也有理论支持的。如果你学过survival,就是比较理论
: 的那种,要用到martingale theory,在满足一定条件的时候 (基本上就需要
: censoring和survival time 独立),K-M converges to the true underlying
: survival distribution function.
:
: very
: It

s*****n
发帖数: 2174
186
如果你不了解相关的一些背景, 的确很难理解.
建议看一下Mark Schervish的 Theory of Statistics.
那个里面讲的很严格.

【在 i**f 的大作中提到】
: 您说话真难懂,真的。。。
:
: e
: type

i**f
发帖数: 1195
187
被人bs了。。。
as a 数学出身,统计phd, 不敢说‘种模型(除了特别偏的), 从原理到应用随你问, 你
要是能找个人问住我, 我认栽.’ ....p value and confidence interval的概念还是
清楚的哈.就是这位同学说话的方式让人觉得有点费劲,那啥weekendsunny同学说起来
直白的多,这才是理解上到了位

【在 s*****n 的大作中提到】
: 如果你不了解相关的一些背景, 的确很难理解.
: 建议看一下Mark Schervish的 Theory of Statistics.
: 那个里面讲的很严格.

h*k
发帖数: 984
188
老兄能不能给推荐点好的 survival analysis 的书啊?我看过 John P. Klein and
Melvin L. Moeschberger 的那本,不是一般的烂啊。
x*******i
发帖数: 1791
189
lz算jb。老子现在做semiparam bayesian。难死你。哈哈哈
1 (共1页)
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