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重读《凯恩斯传》

说来也有趣,这本书陪着我居然漂洋过海了好几番。我虽然对宏观属于一知半解的状态,但是对于凯恩斯这么一个传奇人物还是始终保有着足够的好奇心的。

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顺手翻了一下落园以前的日志。好怀念那种读遍各种书籍的日子。那时一点点不成体系的思维,还有那种对哲学朦朦胧胧的感慨,现在都更顺利的串联起来了呢。

已经记不清六七年前第一次读这本书是具体怎样的体会和感悟了,现在重新翻开却也颇为有趣。想看凯恩斯的同性到异性恋的转变,想看凯恩斯从对于哲学和概率的着迷到参与政治事务投身宏观政策,想看凯恩斯和熊彼特的“既生瑜、何生亮”。

那就先从哲学和概率论看起吧。

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这一段还是蛮好玩的。说的是老[......]

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从a/b实验到机制设计、商业决策

本文只代表我自己的不成熟的思考,请勿过度解读。

试想如下两个场景。

  • 场景一:我们做了一个随机试验(random experiment),通过各种实验数据分析我们得出了结论是ATE(平均效果)为1%的提升,对应的p-value是0.09。所以这个东西10%显著,应该推广。
  • 场景二:我是一个风险投资者,我现在有100个项目可以投或者不投,每个项目都有其预期收益和对应的风险。我需要通过各种投资组合实现收益的最大化。

正常的来讲,上面两个场景分属于两个领域:实验分析和金融投资分析。好像之间并没有太大的关系。如果大家做实验分析就知道,大部分paper关心的都是如何得到一个干净的a[......]

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探索R包reshape2:揉数据的最佳伴侣

前几天放出来的那个R的展示中,有说到其实学R的过程更多的就是熟悉各种函数的过程(学习统计模型不在此列...我个人还是倾向于不要借助软件来学习理论知识,虽然可以直接看codes...笔和纸上的推导还是不可或缺的基本功),然后各种基础函数熟悉了之后很多被打包好的函数就是缩短代码长度的利器了。

excel里面有神奇的“数据透视表(pivot table)”,其实很多时候真的已经很神奇了....不过我还是喜欢R,喜欢R直接输出csv或者xlsx的简洁。揉数据呢(学名貌似叫数据整理),我也还是喜欢写出来代码的形式,而不是直接向excel那样面对结果。只是感觉更加不容易出错吧。

揉数据,顾名思义,就是[......]

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把结论假设出来?——记郁彬讲座

一如前篇日志所述,这次帝都之行最大的收获就是有幸聆听了郁彬大神(Berkeley统计系主任)的讲座——还是自由交流式的,让人受益匪浅啊。走出来第一感觉:我要去读Ph.D。

或许以前也说过,最佩服的人就是能 show the beauty of what he/she is doing 的人。我是个极度喜欢美丽的事物的人,不论是那个领域。只要让我看到事物的美丽,那么热情就随之而来,拦也拦不住。幸运或者不幸,昨天郁彬教授恰恰向我展示了这一点。5555,顿时热血沸腾,各种激动。强心针不能长打啊,我脆弱的小心脏真不一定承受的了啊。

郁彬有些很经典的话,摘录于此:

1. “我一直努力的目标,就是不[......]

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数据人才的需求

一方面是现在工作的性质,会关注很多跟数据打交道的人和公司;另一方面也是自己直觉上体会到信息化浪潮之下对于数据分析人员的渴望。所以刚刚看到了微博上面的一个infograph,颇有感觉,在这里转一下并多嘴几句。

我最感兴趣的自然是背景这块儿,怎么计算机背景的为多啊?统计的倒是不怎么多。难道是计算性能是现在最大的瓶颈么?我是觉得,没有统计的直觉,也没有经济(好吧,带上商科)的思维方式,再多的数据分析出来也无感啊,不知道怎么应用的。数值结果不见得重要,重要的是怎么interpret和apply嘛。

我始终觉得,数据分析人才一定要有除了计算机和统计/数学之外某个学科的背景,最好是理工科的,最好再[......]

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