统计之都 on 格物堂

不放肝胆，如何成行？

Thu, 11 Apr 2013 00:00:00 +0000

二月底的时候，一直在跟林荟断断续续的商量统计之都的事情，制定了一些计划，却总觉得推行地稍慢。

我们这些人似乎非得推一推才能往前走。当时突然兀自决定在R会议之前最好增加一次R基础培训，于是，自己先把消息放出去了，心里想的是，只有这样才能逼着大家往前走。

三月初，跟太云、堰平和思喆碰头商量了R基础培训的事情。席间大家对培训的事情又爱又恨。爱的是这个东西似乎很有前景，恨的是不知道需求到底有多少。世事多难，也不知道这条道儿有多少曲折。然而，通知既然已经发出，恐怕就只能走下去了。

俗话说，万事开头难。真是一语成谶。培训通知发出后，二十几天过去了，报名者寥寥，大家都有些心灰意冷。好在堰平心有不甘，紧急踩了一脚油门儿，几天之中十几人报名。于是，联系培训场地，购买培训书籍，两天之中安排妥当。眼下，等着周末堰平在新街口为大家开班儿。期间种种得失，培训结束再行总结。

不管好坏，先做起来总是好的。行动起来胜过患得患失。

COS能带领统计学创造历史么

Mon, 13 Jun 2011 00:00:00 +0000

1.统计学是什么？

统计学是什么？是数学？是软件？是调查问卷？街头采访？是国家统计局？还是想会计学类似的终日与报表打交道的学科？这几个疑问应该包揽了大部分人对统计学的认识。

我一直觉得国内能搞清楚统计学是什么的人没有几个。即使是统计学的泰斗们他们对统计学的界定也难免失之偏颇。我敢说现在大部分教授统计学的老师倾向于把统计学界定为调查数据，发布数据的一种学科。这样的老师特别注重于数据的获取，比如是电话调查获取还是街头采访获取，还是别的什么。比如说抽样的方式，各种复杂的抽样理论等。获取数据之后通过简单的加工，就可以形成一些指数作为谈资供大众消遣和某些部门参考。持这种观点的人，在教授统计学的时候，很注重抽样理论。受这种教学方式的学生，比较适合从事市场调查类行业。

还有一种老师将统计学看做一门工具，就是用来分析数据然后得出一些结论。这些人里面经济学和金融学老师比较多。不过，要说明的是，国内的大部分经济学和金融学老师对统计学认识的非常肤浅。他们通常教的最多的就是回归，一元回归，多元回归，逐步回归，大部分都到此为止了。如果有一个经济学或者金融学老师懂得lasso或者稳健回归的话，那么，他在国内的教坛上绝对是一个异种。

还有一种老师，倾向于数理。这种老师希望把统计的数理基础搞的很扎实。我觉得这是很不多的方向。如果一个学统计的人数理基础很扎实的话，稍微在经济或者金融领域开点窍的话，做出点成绩都是理所当然的。但是，在国内存在一种情况。那就是大部分数理基础很好的学生，对统计学的应用都做得不是很好，最典型的就是很多理论超级扎实的同学对统计软件并不是十分精通。更多的人精通一些软件，但是对经济或者金融领域的应用又通很少的窍。这真是让人甚为纠结。而且，数理化还有一个明显的缺点，就是过分注重数学，以至于往往会忽略统计理论的直观性阐述。比如，二项分布与正态分布近似这个例子，如果用高尔顿板演示肯定比推导那一大推公式要好很多。

不管怎样，这些在我心里都不是理想的统计学。

2.理想的统计学

我觉得理想的统计学必须是数理、软件和应用并行的一种东西。数理是基础，软件是手段，应用是核心

。任何一个理论之所以产生最终都是为了解决现实问题。比如，回归的产生，应该没有哪一个人会认为回归这个东西是统计学家或者数学家为了乐趣而搞出来的吧？比如逐步回归的产生，她的目的就是为了解决变量选择问题的。比如遗传算法，其实就是为了缩小搜索空间而产生的吧。确定了这一点，统计学就很清晰了。当学习统计学理论的时候，要先搞清楚这个理论是解决什么问题的。如果是你你怎么解决这个问题？为什么要用这个方法解决这个问题？这个方法如何用软件实现？如何解读软件的输出结果？如果结果有什么现实意义？结果是否需要根据现实情况进行斧正？这几个问题如果搞清楚了，那么统计学的理论就真的扎实了。剩下的事情就是应用统计了。

我现在常看到自己的许多金融和经济的研究生统计学天天揪着garch和arch不放，如果发现一个arch效用就高兴的不得了，如果能做一个egarch模型那就算是佼佼者了。这种情况让人很无语，也很无奈。他们做出来一个arch模型，常常不分析结果就把结论发表了，而且还得发表在不错的期刊上。中国的期刊让人情何以堪？！！

我一直梦想着能让国内个搞金融的，搞经济的，搞BI的人多了解一下统计学。告诉他们统计学不是统计局那样的报表。统计学有很多鲜活的有用的模型和理论。告诉他们金融、经济、BI领域的很多结论依靠的都是统计学手段。而他们一方面肤浅的应用者统计学理论，一方面蔑视着学习统计的人们。这让我觉得好像资本主义社会。金融和经济即是资本家，他们占有和应用统计学的成果，还反过头来看不起统计学。

统计学在国内被应用的如此广泛，然后却不被任何人尊重。一个简单的统计学理论要被冠以很多五花八门的名头，否则得话就不被人们认可。这真是统计学的悲剧。但是，我觉得，现在是时候，让国内的统计学奋发了。

3.无COS，不统计

要让国内的统计学奋发，需得有一群懂统计，爱统计，普及统计的人存在。能达到这三个条件的人从前就有，但是力量薄弱。直到COS诞生，一切变得与众不同了。

COS有一批懂统计的人组成，不仅懂统计理论，而且精于统计软件的应用，什么统计软件大佬SAS，骨干SPSS啊，新秀R等等，以及计量经济学的工匠Eviews，还有被搞金融的人弄得神乎其神的matlab啊，COS统统都有。COS通通都懂，而且乐意教给大家。从此之后，大家再也不用去那些经济学论坛去询问计量和统计学（软件）问题了。

COS的目标就是写一批通俗易懂的数据分析文章，宣传统计学思想和统计软件的用法。同时再争取能出版一些数据处理方面的书籍。要达成这个目标就需要更多的统计学高手和学者来加入到COS之中来。

希望此事能早日达成。

应该建立怎样的网站

Mon, 14 Mar 2011 00:00:00 +0000

最近，我思考了一下这个问题：什么样的网站管理模式是最好的？思考的结果是自我管理式的网站是最好的。

当然，这个“自我”并非是指网站的创建团队，而应当是网站的用户。把网站处理成一个平台，弱化管理团队的功能，使管理团队除了技术维护网站之外，退化到普通用户的地位。

让网站用户自己发表自己的话题、让用户彼此评价。就像是一个SNS。学术网站也可以采用SNS的方式，虽然现在还很少学术网站敢破旧立新采用这个模式。采用SNS自我管理模式的好处之一是能够激起用户的存在感和参与感。此外，在用户自我管理的过程中，精华的话题和帖子会在岁月中留存下来。采用SNS自我管理模式的网站从来不用担心话题和文章的来源问题。

周日COS管理人员的网络会议上，益辉说他并不担心COS的文章来源问题。我的感觉与他恰恰相反。我最担心的就是COS的文章来源问题。现在COS主站的文章更新有些缓慢。为了解决这个问题，我认为cos的文章来源不应当限于主站编辑部的作者们，而是应当发动所有的用户。COS主站的作者们也应当退化到普通用户的地位，要敢于与用户去竞争，如果作者们足够优秀，那么，他们的文章在众多的文章中会被筛选留存的。采用这样的方式应该不会增加过多的管理困难，然而，却可以长久的解决网站内容的更新问题。

下午看到一则消息：

刚开完“两会”的陈天桥亲自到酷6，向管理层布道：

互联网处在以技术推动，并通过产品呈现差异化需求的时代，必需对用户需求的把握推出差异化产品。
用户自发的传播、评论将是互联网传播的主导力量；
形式越来越“轻薄化”，传播速度越来越快；
互联网传播形式必需是开放的。

陈天桥说的第2条正是指明了这个网络时代的生存核心。只有让用户成为网站的主体，网站才能实现自我管理，继而才能走向自我成长！

然而，采用SNS自我管理模式有一个缺点，即可能走向“民粹主义”。法国大革命的历史经验告诉世人：“民粹主义”在政治哲学上是能够站的得住脚的，只是在政治实践上难免造成混乱。因此，要对民粹作品进行筛选，以保持的精英地位。对于COS的发展而言，COS应当有一批专家式的人物，来把握数据分析理论和数据分析方式的正确性，以及保证这些数据分析理论和数据分析方法的更新。

这样看来，想法已经走入了一个怪圈。一方面需要让用户自我管理，一方面又要避免“民粹主义”。这是一个常见的悖论。高手难免寂寞，时尚又往往容易流于浅薄。难道没有一种模式既能保持精英主义，又能博得大众欢迎么？肯定是有的！尚需探索。大卫·李嘉图和约翰·梅纳德·凯恩斯最可贵的地方在于既保持了在经济理论的前沿地位，同时又利用经济理论占据了足够的财富。