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大话统计:Frequentist or Bayesian

本文引自施涛的博客,其中重要的英文都进行了翻译,原文请点击此处

[前言:先向无法科学上网的客官作揖抱歉了,有些江湖野史可能被墙]

话说江湖风云人物,神算子 Nate Silver, 在纽约时报开博占卜各项江湖话题,每每言中。并著书立传, The Signal and the Noise,一时引来各相追捧

这日,曾留下武林秘籍 All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference 的大侠 Larry Wasserman (Department of Statistics, Department of Machine Learning, Carnegie Mellon University) 突发感想,在自己博客 Normal Deviate 中写下大号书评:
Nate Silver is a Frequentist: Review of “the signal and the noise”

[……]就如你可以看到的,我非常喜欢这本书,并强烈推荐它。
但是……
我有一点要倾诉。Silver非常热衷于贝叶斯推断,这是很好的。不幸的是,他属于我前几篇文章所写的这一类人—— 混淆了“贝叶斯推理”与“使用贝叶斯定理”两个概念。他对于频率派统计推断的描述是比较糟的。他似乎把频率推断等同于了常用于正态分布的费歇尔显著性检验。也许他是从一本劣质的书中学习的统计学,抑或他天天跟一群激进的反频率学派的统计学家厮混,以至于持这样的观点。
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数据科学家的崛起

美国2012总统大选是奥巴马的胜利,但实际上也是统计学家的胜利。奥巴马当选之夜,我看见推特上有一条消息被疯狂转载:

NATE SILVER ELECTED 44TH PRESIDENT OF UNITED STATES

当然这是一句玩笑话,但Nate Silver是谁?他号称“竞选预测之神谕”:2008年的总统大选他预测对了最终结果,而且美国50州的投票结果他预测对了49个;今年的大选他又预测对了,并且是50州全对。Silver是一名统计学家,毕业于芝加哥大学,随后在毕马威会计师事务所“度过了令自己后悔的四年时间”(不喜欢那里的工作),后来转向预测棒球选手的成绩,再后来转向政治方面的数据分析和预测。总统大选的预测是一件噪声很大的工作,各家有各家的预测和分析,各种突发事件可能会导致某位候选人的支持短期内大幅变动。Silver的工作就像机器学习中的“集成学习”(他自己的描述是“贝叶斯统计”,用自己的先验信息和数据得到后验),集合众多民意调查结果,根据自己的经验判断去平均它们(具体过程我不清楚)。 继续阅读数据科学家的崛起