21 世纪的贝叶斯定理？
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泰斗 Bradley Efron 在 Science 上发表评论“21世纪的贝叶斯定理”，引来贝叶斯派 Xi’an 大人的抨击。泰斗大人多次尝试结束这场持续了 250 年的论战，贝叶斯学派似乎并不买账。小编曰：又吵起来了 ╮(╯_╰)╭
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泰斗大人 Bradley Efron 在斯坦福的课程：Large-Scale Simultaneous Inference，感兴趣的同学不要错过。
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黑客是怎样破译你的密码的？越往后看魔法越高级，最终祭出了马尔可夫链，那些喜欢把大写字母放前面、小写字母放中间和数字放后面的同志们要注意了！
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Rafael Irizarry 谈应用统计学的光明未来：找一门应用学科扎根下去 (例如生物信息)，了解这门学科在统计学上的挑战，最终成为专家。
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初等统计学的托勒密课程：作者试图说明暴力计算相对传统推公式的优势，例如检验两组均值是否相等时，t-检验是初等统计课必然要提到的方法，而置换检验却没有得到同样的重视；t-检验出现问题时我们用各种技巧方法去修补（非正态/异方差），就像托勒密的日心说学派增加各种理论来解释日心说与事实的冲突；传统的初等统计教育以正态分布为中心，似乎非正态即变态一样，没了正态是不是就教不下去了呢？本文用一些例子来说明未必，直接暴力计算在今天可能会更简单；小编认为这篇文章举的例子可能太简单，证据还不是太充分，但也不失为一个有意思的看统计教育的角度。
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说起统计教育，小编认为最失败的统计教育除了正态分布就是线性回归的 R 方，不废话了，直白点评一句吧：R 方 R 方 R 你妹！在这篇号称大数据（如今的“大数据”之于“数据”就像“帅哥”之于“男的”一样了）的“揭秘谷歌的票房预测模型”一文中，作者对高达 94% 的线性回归模型赞不绝口，并偷梁换柱把 R 方称为“准确度”，说好的节操呢？此处“准确度”的定义是什么？图中那几个离群点让人觉得疑窦丛生……（用离群点给 R 方加血是最省事的方式）
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好书推荐 Rob Hyndman: Forecasting: Principles and Practice
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继续免费开放书籍：机器学习的统计基础
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大数据时代，重新定义数据图表的时候到了！ECharts来袭：高端大气上档次，低调奢华有内涵。直观生动可交互，清雅便捷能动画。开源免费，而且是 MIT 协议，有木有！擦亮你的双眼吧！
