level 8
先睡一觉，妹的。
2013年01月11日 09点01分
level 8
释示
楼主
2013年02月06日 03点02分
4
刚开始学统计的东西感觉思路很不清晰，基础太不扎实啊~~LZ有什么好的建议吗？我现在在看Multivariate_Analysis__Probability_and_mathematical_statistics这本书，感觉好难..
2013年02月15日 04点02分
回复 紫金真仙 :呃 你有什么数理基础吗 或者以前修过什么统计相关的课程？
2013年02月15日 04点02分
回复 释示 :我修过一门很简单的概率论与数理统计，一门随机过程，然后看过一点duda的 pattern classification，另外读了一点feller的那本概率书。另外我度过roger的matrix analysis.
2013年02月15日 09点02分
回复 紫金真仙 :噢。。这样 你看的那本Multivariate_Analysis好像挺难的样子嘛。。或者你可以试试复旦出版的那本《数理统计讲义》，如果很顺利的话那就再试试Casella的《统计推断》。。再以后。。我就不够格了
2013年02月16日 15点02分
level 8
释示
楼主
统计分析的限制是什么？
事实上，我们应该了解，统计只是一个门外汉分析专业数据的方法。让统计方法和模型变得有意义的是专业上的理论支撑。
举个例子，羊吃草，羊越多，草越少（简化情况）。“羊吃草”是专业里的理论，我们通过这一理论知道羊的增加会导致草的减少。如果我们脱离这样的逻辑，而将羊和草的数量当作X和Y，我们建立起的模型可能会显示“草的减少与羊的增加同时出现”。
差一些的统计师可能会得出哗众取宠的结论：“草的减少导致了羊的增加”，优秀一些的统计师会告诉人们，这说明了两者之间的负相关。但是无论是那种情况，统计师都没办法告诉人们真正有意义的结论：“羊吃了草，草就少了”。
统计是验证理论的辅助，如果统计师在有“羊吃草”这一专业背景下进行研究。他可能通过两者的负相关验证“羊吃了草，草就少了”。相应地，他也可能通过两者的负相关不显著而对“羊吃了草，草就少了”这一推论产生怀疑，并研究推论不成立的原因（比如，羚羊吃树叶 = =。），由此对理论作出修正。
也就是说，没有专门领域背景的统计师可能得到虚假的理论。更深入一些，从数据本身去挖掘信息构想模型，而不是在专业知识和逻辑的基础上用统计验证理论，这是很危险的行为。
2013年02月27日 17点02分
6
事实上，我们应该了解，统计只是一个门外汉分析专业数据的方法。让统计方法和模型变得有意义的是专业上的理论支撑。
举个例子，羊吃草，羊越多，草越少（简化情况）。“羊吃草”是专业里的理论，我们通过这一理论知道羊的增加会导致草的减少。如果我们脱离这样的逻辑，而将羊和草的数量当作X和Y，我们建立起的模型可能会显示“草的减少与羊的增加同时出现”。
差一些的统计师可能会得出哗众取宠的结论：“草的减少导致了羊的增加”，优秀一些的统计师会告诉人们，这说明了两者之间的负相关。但是无论是那种情况，统计师都没办法告诉人们真正有意义的结论：“羊吃了草，草就少了”。
统计是验证理论的辅助，如果统计师在有“羊吃草”这一专业背景下进行研究。他可能通过两者的负相关验证“羊吃了草，草就少了”。相应地，他也可能通过两者的负相关不显著而对“羊吃了草，草就少了”这一推论产生怀疑，并研究推论不成立的原因（比如，羚羊吃树叶 = =。），由此对理论作出修正。
也就是说，没有专门领域背景的统计师可能得到虚假的理论。更深入一些，从数据本身去挖掘信息构想模型，而不是在专业知识和逻辑的基础上用统计验证理论，这是很危险的行为。