落园专注经济视角下的互联网 / Economic Observation of the Internet

不废话了，看图，来自Phd Comic (因Flickr不幸牺牲，暂时放在国内的yupoo上了，各位可以反馈一下速度)。 一下子就想到高涛、李程在R会议（演讲稿见这里）上面提到的“视觉欺骗”等等报刊杂志滥用统计学了。当然，yihui兄对此问题貌似也是深恶痛绝（原文找不到了，大概曾经写过吧）。 另，过年期间每周例行的日志就不写了，免得总是在流水帐。

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我又要从方法论上说事儿了。关于计量经济学的应用，着实有一种“泛滥”的感觉。尤其是在前段时间和一些同学争论“格林兰因果检验”的时候，对那种“把统计检验结果奉若至宝”的态度实在是感到心痛。这种检验也就是摊上了一个好名字，最多可以否定一下因果关系（这还有待商榷），哪能作为肯定的依据？ 这两天和Taiyun Wei、Yihui两位同学交流甚多，他们都是统计学专业科班出身的，可谓对于统计学的认识颇深。让我这么一个连本专业经济学都还没出师的对于统计、计量的看法和认识深入了很多。确实，计量只是一个工具，不能替代真实的世界中的因果关系（causal-relationship），虽然很多计量经济学家都在热衷于这件事儿。 到底，统计学和计量经济学应该在经济学分析中扮演什么角色？ 下面是Taiyun Wei同学不辞辛苦整理贴给我的东西： -------------------------------------以下引用其原文------------------------------------- 只是统计上的因果，能否定因果关系，却不能反过来支持因果关系。 我之前也这么认为，但是我目前的看法是：统计上的因果，即不能否定因果关系，也不能支持因果关系。之所以说不能否定因果关系，是因为实际条件可能错 综复杂，相互影响、噪声影响可能很严重。还有即便是统计方法，可能不同的方法...

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