作者backprog (back-propagation)
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标题Re: [讨论] Python 有 SAS、SPSS 做不到的资料分析吗
时间Mon Feb 27 00:38:04 2017
1F：推 goldflower: 叙述统计的解释上经常有盲点，导致对於推论的结果不是02/26 17:40
2F：→ goldflower: 很有信心 <<< 比如咧@@02/26 17:40
让我花点时间想想怎麽整理成可以公开的例子....
不过像是我们在读文献时，光 p-value 的意义就要花很多时间弄懂，
因为 ML 没在谈这个，这是我们希望传统统计人可以帮上的地方之一。
另外就是做 regression 的时候，"高相关 != 低误差" 是我做了一阵子实验，
仔细比较 MSE、还把资料充分视觉化以後才发现。
但这对传统统计人来说，应该就是常识了吧。
我希望借助传统统计人，帮我们及早发现这些盲点，这样的方向不知道是否正确？
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※ 编辑: backprog (61.226.118.196), 02/27/2017 00:39:13
3F：推 excimo: 我人在国外，公卫学院统计博士有很多Python使用者 02/27 01:48
4F：推 ariainaqua: 其实应该和工具(Python,R,SAS,...)无关，感觉你需要 02/27 13:48
5F：→ ariainaqua: 的是懂统计理论且实务(程式)经验丰富的人？ 02/27 13:48
6F：推 cac: 这阵子正在想类似的问题，不过是从使用统计推论的角度。为此 02/27 22:35
7F：→ cac: 写了两篇小文章，如果有兴趣，可以私信分享。暂不完整公开是 02/27 22:35
8F：→ cac: 想找有类似想法的朋友讨论，问题整理清楚再提出来。 02/27 22:35
谢谢，我蛮有兴趣读看看，或许能贡献一些我的想法
※ 编辑: backprog (61.226.118.99), 02/27/2017 22:36:57
9F：→ recorriendo: 其实可以自己看统计课本 或是找线上教学很多 02/28 02:58
10F：→ recorriendo: 本版搜寻P值就一堆讨论 02/28 03:09
11F：→ recorriendo: 事实证明就算是学统计的也不一定清楚P的意义XD 国外 02/28 03:10
12F：→ recorriendo: 有人发问卷给大老们结果答错的比例还不低! 02/28 03:11
13F：→ f496328mm: P value 你data够多 就会够小了 02/28 12:26