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

今天看到木遥的一篇文章：为什么跨学科的研究项目是件残酷的事，略有感触，在此罗嗦几句。 1. 经济学大量吸收了数学家，Arrow之后更是有一系列微观理论数理化的变革，Laffont的加入对于博弈论的影响扩大也不可或缺。这些人，在当年应该都算是“跨学科”的吧，经济和数学总是走的那么近，和统计学就更不用说了。 2. 很多学科领域都在期待数学工具的变革和进步，很多学科的突破式发展也是得益于数学工具的引入。物理和数学的渊源就不用说了，生物这些年来也多多少少依赖着好多数学工具的发展。另外从某种层次上，计算机和数学是不分家的…… 3. 交叉学科研究最难的是，要求一个人具备两个、或者更多领域相对专业的知识。某一个领域少了一点，都不足以支撑一个突破性研究的进展。或者应该这么说，纯知识是好学的，关键是习惯两个以上领域的思维方式，知道他们分别关心的是什么，然后找到交叉点，这是我觉得对人要求最高的。隔行如隔山，很多时候确实如此。 最后补一句，最近常用一句话， 偏见源于无知 无知请理解为“某种知识的欠缺”。举个简单的例子，一个统计调查和研究估计往往首先要考虑的问题之一就是，样本是不是selected sample。简单的说，你不能跑到东北去进行人口身高采样然后回...

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若是算一下，是自己接受的面试多还是面过的人多，我想还是面过的人会稍稍多一点吧，谁让我是这么一个懒得投简历的人呢？嗯…… 原来在学校里面的时候，无非是帮各种社团面试，简单的很，偶尔摧残一下刚刚进入大学校园的花朵们。后来，帮一些单位面试，害得我只能借身衣服装成熟。再后来，就真的成了自己去招人而面试了。一路走过来，从开始面试的随意，到后来面试的忐忑，再到后来面试的随意，往往复复，也算是不断的在成长着吧。 平心而论，对我来说，面试别人比被别人面难的多、耗神的多。也可能是我太善良了？时间允许的话，我希望被面试的人尽力的放松并且能够尽可能多的让我知道他的能力和知识，以便我作出最正确的抉择。呃，这样下来，就比较费神了呢。而且很多时候，现在人才市场竞争激烈啊，看中的人不一定对你的offer感兴趣，还要费好多口舌去说服和引诱人家，不容易啊。招人的人才知道，找到合适的人比找到合适的工作难得多。劳动力市场的双方都不容易啊～这也是为什么有时候一个blog或者一个Github就能让人脱颖而出的缘故吧。 今天突然又写到这个主题，是因为昨天的时候面试了一个统计学的学生，深有感触。从我的角度，我是一直希望招一个统计学的，这样沟通起来比较...

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还真没想到这一题目居然被我一直写下来了，虽然已然时隔一月。今天想说的是偏社会实验设计的东西，起承于“费歇尔(Fisher)三原则”。当然，关于Fisher，建议大家读一下《女士品茶 (The Lady Testing Tea)》这本书，会得到更多的八卦故事以及他的思想的来源。 Fisher三原则是指实验设计的：1）随机化原则 2）重复原则 3）区组化原则。 我就沿用计量的术语了，第一个随机化原则大家都比较熟悉了，就是保证进行实验的时候实验组和对照组（如为对照实验）的同质性，也就是避免我们在将实验对象分组的时候分组不均、造成由样本偏差带来的实验对照结果偏差。从社会实验来看，实验的对象必然是人，那么人作为一个主动行为和决策的个体，自然会有非常强烈的个体之间的差异，这也是我在社会实验的特殊性(一)里面一直在说的问题。随机化最常见的就是lottery，比如彩票或者抽签的形式决定哪些人可以进入 treatment group、哪些人留作对照。这种方式最常见于小额贷款实验的实践中，因为他们想看一下有机会得到贷款（优惠）的人是否和其他人日后的生活有了显著的差异，从而证明小额贷款的意义。这种实验方法从技术和随机性原则来说并没有什么问题，但是在实践中却经常被口诛笔伐，毕竟有些优惠政策很吸引人、这样...

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先说说小天才们。今年无意间在Google Reader里面看到一篇枫叶兄分享的日志，是一篇关于庞加莱的几何学的文章（见http://www.eaglefantasy.com/archives/386），虽然已是一年以前的了……之所以突然间对此问题感兴趣，是因为前几日一朋友在博客上的留言（见http://www.loyhome.cn/935.html/comment-page-1#comment-6807），当时说到了P Versus NP，我就很无知加很无耻的继续讨教了下去： 克雷数学研究所悬赏的7个问题之一，哦，不对，现在只有六个了，庞加莱…… 可以简单理解成某些经典组合优化问题是否有多项式时间复杂度的图灵机算法 http://en.wikipedia.org/wiki/P_versus_NP_problem 看了半天那个NP和P的问题，感觉好象是算法那边的，大概糊弄了自己一下就放过去了，因为有更感兴趣的千禧年7个悬赏问题。嘿嘿，搜了一下，大致了解了来龙去脉，于是乎对庞加莱更加的感兴趣。我真的是孤陋寡闻到一定程度了，根本不知此人为何大牛，就像前几个月还不知道写僵尸研究的Gelman是统计学泰山一样……没事，亡羊补牢，开始津津有味的八卦起来此人的历史。嘿嘿，在看不懂他研究的是什么的时候，看看传记是最有意思的一件事儿。 然后脑海中刻下了此人的大名，没想到时隔不久就又碰到关于此人的文章，自然要跳过去好好阅读一番。非欧几何我接触的...

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