R会议

第五届中国R语言会议（北京会场）纪要

统计之都 / 2012-05-31

第五届中国 R 语言会议（北京会场）于 2012 年 5 月 26 日 ~ 27 日在中国人民大学明德法学楼 0201 成功召开。会议由中国人民大学应用统计科学研究中心与中国人民大学统计学院、统计之都 (cos.name) 主办，mango-solutions赞助。在两天的会议时间里，参会者齐聚一堂，就 R 语言在互联网、商业、统计、生物等诸多方面的应用进行了深入的探讨。 […] 本……

统计计算

那些年，我们一起追的EB

杨灿 / 2012-05-26

写了《统计学习那些事》，很多童鞋都表示喜欢，这让我越来越觉得冯导的一句话很有道理：“我的电影一向只伺候中国观众，还没想过拍给全世界人民看。这就跟献血一样，本身是好事，但如果血型不对，输进去的血也会产生排异现象。我的‘血型’就适合中国人，对不上世界观众，别到时伤了我的身子骨，还伤害了世界观众，所以我暂时不会‘献血’。”比如他的《天下无贼》，我就特别喜欢。然而天下可以无贼，却不可以没有英雄（不是张导的……

R语言

R You Ready?——大数据时代下优雅、卓越的统计分析及绘图环境

刘思喆 / 2012-05-05

作者按：本文根据去年11月份CSDN举办的“大数据技术大会”演讲材料整理，最初发表于2012年2月期《程序员》杂志。 […] R（R Development Core Team, 2011）语言由新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 两人共同发明，其词法和语法分别源自 Scheme 和 S 语言，R 语言一般认为是 S 语言（John……

统计图形

日历中的夏天

肖凯 / 2012-05-03

不知不觉，夏日已慢慢临近。姑娘们飞扬的裙角，小贩叫卖的西瓜，蚊蝇嗡嗡的声音，以及翻过的一页日历，都提醒着你夏天快来了。夏季有着不同的定义：根据中国人的日历，我们所俗称的夏季从立夏开始，到立秋结束；但在气候学上，夏季是指连续五天平均温度超过22摄氏度即算作夏季的开始，若连续五天平均温度低于22度则算作入秋；而天文学上的夏季一般是指六、七、八这三个月。那么哪一种夏季的定义更合适一些呢？还是用数据可视……

R会议

第五届中国R语言会议通知

统计之都 / 2012-04-16

R是一门用于统计计算和作图的语言，其官方机构每年都会举办useR!会议，但会议地点主要局限在欧美地区。自2008年以来，在谢益辉的倡导下，中国已经成功举办了四届自行组织的R语言会议，极大促进了R语言在中国的推广和发展。在前四届会议的成功经验下，为了进一步加强各领域R语言使用者之间的交流，我们准备于2012年5月（北京会场）举办第五届中国R语言会议。 […] 会议定于2012年5……

推荐文章

关于概率论主干课程的训练

周达 / 2012-04-15

虽然外界不大能区分“概率论”和“统计学”的差别，但是在概率统计专业内的人士们看来，这两者无论从思维方式、课程学习还是学术训练角度来看，区别还是相当明显的。比如我了解的北大概率统计系的情况，概率论和数理统计分属不同的教研室，日常的学术活动也大相径庭。研究生除了第一年会一起上专业基础课之外，之后就少有交集。我当年的体会是，在统计专业同学们的眼中，“概率论跟基础数学没有什么区别”；而在概率专业的同学看……

统计模型

因果推断简介之四：观察性研究，可忽略性和倾向得分

丁鹏 / 2012-04-01

这节采用和前面相同的记号。$Z$ 表示处理变量（$1$ 是处理，$0$是对照），$Y$ 表示结果，$X$ 表示处理前的协变量。在完全随机化试验中，可忽略性 $Z \bot \{Y(1), Y(0)\} $ 成立，这保证了平均因果作用 $ACE(Z\rightarrow Y) = E\{Y(1) – Y(0)\} = E\{Y\mid Z=1\} – E\{Y\mid Z=0\}$ 可以表示成观测数……

统计模型

因果推断简介之三：R. A. Fisher 和 J. Neyman 的分歧

丁鹏 / 2012-03-30

这部分谈到的问题非常微妙：完全随机化试验下的 Fisher randomization test 和 Neyman repeated sampling procedure。简单地说，前者是随机化检验，或者如很多教科书讲的Fisher 精确检验（Fisher exact test）；后者是 Neyman 提出的置信区间（confidence interval）理论。我初学因果推断的时候，并没有……

统计模型

因果推断简介之二：Rubin Causal Model (RCM)和随机化试验

丁鹏 / 2012-03-28

因果推断用的最多的模型是 Rubin Causal Model (RCM; Rubin 1978) 和 Causal Diagram (Pearl 1995)。Pearl (2000) 中介绍了这两个模型的等价性，但是就应用来看，RCM 更加精确，而 Causal Diagram 更加直观，后者深受计算机专家们的推崇。这部分主要讲 RCM。设 $Z_i$ 表示个体 $i$ 接受处理与否，……

统计模型

因果推断简介之一：从 Yule-Simpson’s Paradox 讲起

丁鹏 / 2012-03-26

在国内的时候，向别人介绍自己是研究因果推断（causal inference）的，多半的反应是：什么？统计还能研究因果？这确实是一个问题：统计研究因果，能，还是不能？直接给出回答，比较冒险；如果有可能，我需要花一些篇幅来阐述这个问题。目前市面上能够买到的相关教科书仅有 2011 年图灵奖得主 Judea Pearl 的 Causality: Models, Reasoning, and……

统计应用

统计词话（二）

邱怡轩 / 2012-03-21

[…] 抬头，他们看到了诗云。 […] 诗云处于已消失的太阳系所在的位置，是一片直径为一百个天文单位的旋涡状星云，形状很像银河系。空心地球处于诗云边缘，与原来太阳在银河系中的位置也很相似，不同的是地球的轨道与诗云不在同一平面，这就使得从地球上可以看到诗云的一面，而不是像银河系那样只能看到截面。 […] ——刘慈欣《诗云》 […] 时光荏苒，……

统计应用

需要相亲几次才能找到靠谱的对象？

肖凯 / 2012-03-11

谈到相亲就不得不提到著名的麦穗问题。说有一天，苏格拉底带领几个弟子来到一块成熟的麦地边。他对弟子们说：“你们去麦地里摘一个最大的麦穗，但要求只能摘一次，只许进不许退，我在麦地的尽头等你们。”可以看得出，相亲这种活动就有点类似于摘麦穗，在等待和决断之间达成平衡是解决问题的重点。将上述的麦穗问题进一步抽象就是一个经典的概率问题。若一个袋子里有100个不同的球。每个球上标明了其尺寸大小。我们每次随机无……