b***k
发帖数: 2673 | 1 ☆─────────────────────────────────────☆
sbtim (15#) 于 (Wed Sep 5 10:41:11 2007) 提到:
因为一个有限的采样数据中存在outlier，
为了得到更为可靠的distribution的location, scale估计值，
想采用bootstrap方法，
只是不确定这样产生的simulation samples, 会
不会使得估计出的statistics (mean, median, variation, quantiles)
与初始sample得到的statistics估计值有很大偏差？
请大家不吝赐教。
多谢了先。
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arnaud (Prrrrrf) 于 (Wed Sep 5 11:18:51 2007) 提到:
bootstrap方法要在现有样本基础上重新抽样，这个resampling过程有很多研究，根据数
据特征，可以分别采用传统bootstrap（iid）,moving blocks boot(depe |
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N******K
发帖数: 10202 | 2 关于粮食十一连增的几个问题
已有 371 次阅读 2014-12-13 21:58 |个人分类:建言新农村|系统分类:观点评述|关键
词:粮食产量 十一连增 粮食安全 进口 撂荒
蒋高明
刚才，中国科学报记者就国家统计局公布粮食十一连增问题，采访笔者对此问题的
看法。国家统计局12月4日发布公告，2014年全国粮食总产量达到60709.9万吨（12142
亿斤），比2013年增加516万吨（103.2亿斤），增长0.9%。我国粮食总产量实现“十一
连增”从2010年开始，每年相对前一年的增幅分别为2.9%，4.52%，3.2%，2.1%，0.9%
。这个问题非常复杂，数据肯定是没有问题的，但关键是我们的粮仓里是否有这么多粮
食。现在需要澄清的问题是：
第一，中国18亿亩耕地撂荒的有多少？播种季节减少的耕地有多少？
第二，原本不缺粮食的省份，许多也开始缺粮，其原因是什么？
第三，既然已经产出了6亿多吨粮食，为什么还要那么多的进口？
其实，当前农业的问题，是在资本市场打压下，农民种地积极性下挫严重，老人妇
女种地还能够维持多少？动物与人争粮，且用... 阅读全帖 |
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T*******I
发帖数: 5138 | 3 1. 我说那是大数定理的另一个表达形式，是指的以下一段完整的话，而不仅仅是其中
的那个等式：
“如果一个样本来自所定义的总体，那么，这个样本的统计测度，例如，一个连续型随
机变量的算术均数就是这个总体的算术均数的一个随机变异性的抽样表达。无数个此类
样本的算术均数的平均值应该会以无穷小的差异性收敛在总体均数之上，也即你试图在
数学上予以证明的
expectation of (一个样本的平均）= 总体均数”
你说这个不需要证明，他的原话在这里：
simply using indication function and some basic assumption could prove
expectation of (sample mean) = population mean.
其实，数理统计中试图证明的是：
sample mean = population mean
但这个命题是不可能被证明的。
2. 别忘了我在后面还有一个条件语句：除非我们把这个样本的算术均数定义为是对总
体均数的样本估计值。
我们可以做到用全部原始样本观察... 阅读全帖 |
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h****y
发帖数: 33 | 4 我也觉得这道算是比较tricky的。
关于household size的survey sampling，主要的陷阱在于，如果你抽到的是household
size为1的人还好，但如果抽到了两个household size为2的人，这两个人是来自于两
个不同的household呢，还是其实是同一个household?同理，household size为3、4等
等。这就导致你直接对观测值做平均得到的估计值是biased的，而且是biased towards
larger household size。
假设抽样结果是：
household size为1的有x1个人
household size为2的有x2个人
....
household size为n的有xn个人
考虑两个极端情况：
（1）假设所有抽到的人都来自于不同的household，那么average household size的估
计值是(1*x1+2*x2+3*x3+...n*xn)/(x1+x2+x3+...+xn)
（2）假设所有抽到的household size大于1的人所在的household里的所有人都被抽到
了，... 阅读全帖 |
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h****y
发帖数: 33 | 5 我也觉得这道算是比较tricky的。
关于household size的survey sampling，主要的陷阱在于，如果你抽到的是household
size为1的人还好，但如果抽到了两个household size为2的人，这两个人是来自于两
个不同的household呢，还是其实是同一个household?同理，household size为3、4等
等。这就导致你直接对观测值做平均得到的估计值是biased的，而且是biased towards
larger household size。
假设抽样结果是：
household size为1的有x1个人
household size为2的有x2个人
....
household size为n的有xn个人
考虑两个极端情况：
（1）假设所有抽到的人都来自于不同的household，那么average household size的估
计值是(1*x1+2*x2+3*x3+...n*xn)/(x1+x2+x3+...+xn)
（2）假设所有抽到的household size大于1的人所在的household里的所有人都被抽到
了，... 阅读全帖 |
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f*****i
发帖数: 171 | 6 一项2007年5月1日开始生效的法律中规定，只有登记有案的医院才能进行移植手术。该
条例为医疗院所设立了登记系统。我们看到的2008年和2009年的数据，应该来自这些登
记有案的医疗院所，这也是为什么两张幻灯片中，2008年和2009年的资料都是精确的数
字。从2009年起，未符合规范的医疗院所提出的估计数目就不需要了。
第5个发展是有关死刑程序的变更。最高人民法院副院长张军在2011年1月表示，最高人
民法院未来非法取得的证据的死刑案将遭到推翻。法官说此举是为了减少死刑，并迫使
地方法院更彻底地调查证据。
中共全国人大常委会于2011年2月修订刑法，将死刑犯人数从68降至55人。另一项变更
是，今后审判时已满75岁的人将不适用死刑，但以特别残忍手段杀人者除外。这项刑法
修正案于5月1日起生效。
最高人民法院（SPC）在2011年5月发布的年度报告中写道，死刑应只适用于“极少数严
重犯罪的罪犯”。中国法院对于不是必须立即行刑的死刑犯，均依法宣告缓执行二年；
死刑的缓刑期应以法定范围最长年限来判处。
中国死刑犯人数减少的情形是延续先前的趋势。之前，最重大的发展是2007年1月1日开
始实... 阅读全帖 |
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g*******1
发帖数: 6009 | 7 再告诉你一个常识,
估计非正常死亡达4000万的不是极少数.
只不过是学者估计值中偏多的.
估计值最低的是蒋正华的1700万,最高的就是这下面的4000万.
而主流的估计值是2000万到3000万. |
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A****3
发帖数: 82 | 8 经常有投资者与我讨论“估值”的话题。在我的转变过程中，为了正确理解和运用
价值投资思想，我尽可能广泛的收集并反复阅读巴菲特和格雷厄姆关于投资方面的论述
。我计划将这些大师的论述，以及我的学习体会以系列文章的形式写出来。与大家共同
分享。
内在价值定义
巴菲特指出：“内在价值是一个非常重要的概念，他为评估投资和企业的相对吸引力
提供了惟一的逻辑手段。内在价值的定义很简单——它是一家企业在其余下的寿命中可
以产生的现金的折现值”。
但是，内在价值的计算并不如此简单。正如我们定义的那样，内在价值是估计值，而
不是精确值，而且他还是在利率变化或者对未来现金流的预测修正时必须改变的估计值
。此外，考察同一组事实的两个人——甚至对查理和我也同样适用——几乎总是不可避
免地得出至少是略有不同的内在价值。这是我们永远不会给你我们对内在价值的估计值
的一个原因。然而，我们的年度报告提供的东西是我们自己用来计算这种价值的事实。
没有一个能计算出内在价值的公式。你得懂这个企业。
... 阅读全帖 |
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g******4
发帖数: 6339 | 9
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sample space:
(1) 州人口 (小弟使用)
(2) 州考生人数 (北大法学院教授张千帆使用)
(3) 多少州孩子申请 X univ (老兄建议)
用那些样本空间来估算倍数, 都是估计值.
如果相同的百分比，如, 10% MA and IL 州人口 是考生人数; 5% MA, IL 考生 申请 X
univ.
Those three 估计值 are the same.
if 10% MA and IL 州人口 是考生人数, (1) (2) 估计值 are the same
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*** "5% MA, IL 考生 申请 X univ." 距离是一个影响因素, 但是，如果说 X univ 是
非常有名, 影响小.
我想这就是为什么, 北大法学院教授张千帆 pick up 北大, not 北京理工大学
"北京学生考上北大的几率是安徽考生的41倍，是广东考生的37.5倍，... "
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"到麻州去, 到波市去 ,到孩子機會多的地方去." (1) (2)... 阅读全帖 |
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m*********r
发帖数: 136 | 10 说说我的看法.
MAF显然是经验之谈。学术点，叫empirical
从统计的角度说，180-age是estimator,是估计值。而对估计值有两个指标：
biasedness and efficiency.maf作为 unbiase是没有问题的。但再好的估计值，也有
variance.就好像说我们平均静止心跳是70，但低的也有30多，高的也有90，对吧。所
以相信maf是没错的，但不能迷信。
我觉得就操作性来说，呼吸控制比较可行。3-4步1呼，3-41吸。全部靠鼻子。不能达到
这个要求，一般是跑快了。这个时候心跳也往往超过了maf。这个考虑了自适应标准，
有maf的理念在里面，但比maf心率要靠谱，也更好执行。 |
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d*****0
发帖数: 1500 | 11 所以这个river最优百分比还是跟bet size有关，而且，hero的image也影响到了
villain的决策，也就是说，这里的optimal play是hero在知道villain对hero在这里
nuts/air的估计值后，给出一个合适size的bet，让villain明知道到hero以villain对
他的估计值为标准，混杂着nut和air，仍然call不进去（-ev call）。
这个估计值，是由hero的perceiving range决定的，也就是说不同情况下，OTR hero的
optimal bet size是不同的。
举一个简单的例子，同样的line，hero的image是rock和maniac，他的river的optimal
betting size是不同的。
我的理解对么？ |
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w*****9
发帖数: 14 | 12 我的高分子膜用spin coating 的方法涂在金的表面上。想测试不同的spin speed对涂
层的影响。用ellipsomter测定高分子层的厚度。
我第一次用。发现要现输入一个估计值，测试后给出Ψ和Δ，然后软件分析得出的厚度
值跟输入的估计值总是很接近。我试着输入很多不同的值，每次给出的厚度都不一样，
但是Ψ和Δ值没什么变化，但是厚度与估计值类似。请问这到底是怎么回事？而且如何
用Ψ和Δ计算厚度值。 |
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h****f
发帖数: 24 | 13 从wiki上看的，如果x1,x2,x3是独立同分布的高斯变量，期望值是u，标准差是delta。
对x1,x2,x3进行观测得到一组观测值，然后求未知量u的估计值，可得到u＿hat=(x1+x2
+x3)/3.这是建立在x1,x2,x3独立的基础上，如果它们不独立，而其相互的协方差矩阵
告知，又如何求u的估计值呢？
我自己做的，把题目简化到对下面的式子求导
d[(X-u)'inv(P)(X-u)]/du=0, 觉得算出的u就是要求的u_hat，估计值，可就是不会求
这个导数。 这里X表示x1,x2,x3组成的向量， P表示这三个的协方差矩阵，inv表示求
逆。
数学功底太差，一复杂就不会了。 |
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w*********r
发帖数: 488 | 14 1.252个数据点duplicate的那个，我认为什么都不变。参数估计值，和估计值的标准方
差不变，p-value肯定不变。这就好比一个matrix 是singular，计算的时候自动把
perfectly linear correlated的rows消掉了一样。公式上来说，相当于参数估计值的
分子分母同乘以2，最后的值不会受影响，我用matlab生成了simulated的2个series的
数据回归了一下，确实是这样。
2.丢了10个数据点，这种情况肯定变，而且啥都变。
3.不知道顺序那个。我的做法会是，找些参照series，比如S&P500之类的，知道这只股
票历史上和这个参照series相关，是正是负 （实际上跟指数走势一直负相关的股票我
真没见过），对照一下就知道它是什么顺序了。
4.回归做反了的那个。首先要是想看2个序列相不相关，最原始可以看correlation
coefficient，这个不需要regression，无所谓把谁放dependent variable的位置。第
二，放反了，参数估计出来肯定不一样啊。 |
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T*******I
发帖数: 5138 | 15 我注意到文本中的总体均数的符号表明它是总体均数的估计值等于样本均数，也即样本
均数被定为为总体均数的估计值，即
population mean 的估计值 = sample mean
但这不是一个证明，而是一个定义。在这个定义下才有了高斯的概率密度函数和曲线等
数学描述，因为高斯的概率密度函数采用了源于样本而后扩及总体的算术平均数和方差
等基本概念。因此，这虽然是一个严格的假设基础上的逻辑演绎的结果，但却是从高斯
的概率密度函数推导过来的，因而是一个从假设开始的自证。此外，高斯的概率密度函
数仅对理想化的绝对正态曲线成立，一旦偏离正态，它就不再成立。 |
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o***s
发帖数: 42149 | 16 西雅图反川普妇女大游行现场图
网络上的照片和航拍视频显示，1月21日下午，大批人群参加了西雅图的妇女大游行（Womxn’s March），发泄对新任美国总统川普的不满情绪。参加大游行的人们从贾德金斯公园（Judkins Park）出发，抵达太空针塔。
那么，到底有多少人参加了这场声势浩大的大游行呢？
西雅图地区的媒体报道称“至少”有10万人参加，而大游行的组织方又于23日声称有20万人参加。西雅图警方没有给出他们的估计数据。
其实，只要通过简单的数学计算就能得出，约有10~12.2万人参加了大游行。虽说并没有达到20万人，但这还是比组织方起初估计的5万人要多很多。
亚利桑那州立大学新闻学教授史蒂夫·多伊格（Steve Doig）说：“计算方法并没有什么新奇的，它就是小学数学而已。”
多伊格表示，首先需要做的是确定人群聚集范围的面积。
他说：“如果您有6英尺高，一大步迈出去有3英尺远，那么您可以用旧的童子军窍门。”
如今，您也可以用谷歌地球专业版（Google Earth Pro）。您可以将地图放大，点击大游行的路线，谷歌将提供大致的路线长度。
之后，您就需要计算街道的宽度。游行队伍经过... 阅读全帖 |
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t******t
发帖数: 15246 | 17 经西方和海外中文媒体的广泛宣传，三年大饥荒“至少饿死三千万人”似乎已经成为主
流共识，甚至得到一些中国官方媒体和机构非正式的认可。本文通过对《大饥荒档案》
登录的所有七篇研究论文的分析说明，这个流行甚广的说法缺乏科学依据和逻辑合理性
，是不可信的。
金小丁：“饿死三千万”质疑
http://www.wyzxsx.com
1959-1961年间发生在中国的饥荒所造成的死亡人数,是多年以来世人普遍关注的问题。
1964年中国政府进行了建国后第二次人口普查，但结果没有公布。在1982年第三次人口
普查之后，两次普查结果和历年户籍统计资料一起在国家统计局1983年出版的《中国统
计年鉴》里公布。其中最令人震惊的是，根据户口统计，中国人口总数在1960年减少了
整整一千万。
《年鉴》公布以后，中外学者以此为主要依据，对三年饥荒期间的非正常死亡人数作出
了各种估计。与此有关的比较重要的数据和中外专家在学术杂志上发表的研究论文，都
被收录在海外《新观察》中文网站主办的《大饥荒档案》里（见http://xgc.bbsindex.com/wh/famine/或https://3dlabes.game-h... 阅读全帖 |
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c*****1
发帖数: 3240 | 18 ☆─────────────────────────────────────☆
cwlch (cwl) 于 (Fri Jun 15 22:34:56 2012, 美东) 提到:
我是1968年插队的知青，给各位说说那时的农村
我们村在当地还算个不错的生产队。年底分红时，好的农户也就20多元。我们知青没
有家庭负担，出工也多，所以我们每人分了30多元。有那困难的农户不但没有分红，反
而还要向队里交钱买口粮。
我们那里农家就指望着鸡屁股赚点零钱。我做过农村供销社的代销员，平时下地干
活，中饭或晚饭后，常有社员来我这里卖鸡蛋。他们大多是拿着一两个鸡蛋来换钱，顺
便买几根针、几两盐或是2两煤油。有那馋嘴的老汉，还拿着俩鸡蛋来换一两白酒喝。
那时候全部都是黄牛耕地，全生产队只有3头牛，能干活的只有2头。有时候牛病了
，就的用人力耕地，我还在地里拉过犁呢。
那时候国家立法保护黄牛，一律不许宰杀，如果老牛确实有病，得有公社的兽医证
明才可屠宰。有那笨牛怎么训练也不会耕地，又不能屠宰，养着又浪费饲料，只好将牛
牵到远处放生。那时候经常看到无主的牛到处流浪。 有那聪... 阅读全帖 |
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x*********g
发帖数: 11508 | 19 这13个是确定死亡了的，肯定还有好多不知道的。
土工报伤亡人数，总是倾向于往少里报，都是确定死了的才报死亡。米帝报伤亡人数，
总是根据某个调查报估计人数，例如911刚开始就报了估计6000多人死亡，后来发现没
死那么多，再减少下来说死了3000多。
主要是方法不一样，到底哪个更好一些，也不好说。例如这次南京如果按照估计值，肯
定估计那辆公交车上的人大部分都死了，这至少100多人吧？但是现在就会发现和事实
不符合。
我觉得土工的方法，应该报道成，“至少13人死亡”，这“至少”两个字一定不能省.
米帝的方法，本来就是估计值，要说“估计xxxx人死亡”。 |
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g******2
发帖数: 234 | 20 好吧，我食言了，看到你说了这么多，又夹杂了这么多忽悠人的词汇，我还是忍不住回
了您这个统计"大牛"的帖子了。
1. 真正的推理是根据MLE推测出他们p的估计值
你只学过1,2门统计课，说出这样的话可以理解。 因为你见过的检验基本都是带参的。
这里我只想说，这句是不正确的，在非参的情况下，一般是没有MLE的 （MLE是最大似
然估计值）。另外，用MLE目的为何？为了得到最大power的检验。 很多情况下，这个
也是做不到的。 这个问题说多了就偏题了。
2. Fisher information matrix
你一定要把一个很简单的问题的最麻烦的叙述给拎出来么？ 是的， Fisher
information matrix 用来计算MLE的variance的， 不过这种简单情况，根本不用这么
复杂的去算2阶导。
3. 因为covariance为0，所以可以简化成你那一步
你看了我之前关于独立性的描述了么？即使不独立也是可以做的，只不过因为正相关性
，得出方差更大。如果你还是看不懂我上面说的，你可以学一下数理统计1。
还想说一句，不是搬的专业术语越多就越显得你的专业的， 也不是言语中打压别人就... 阅读全帖 |
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w****2
发帖数: 12072 | 22 发信人: wlwl12 (戒网), 信区: Military
标 题: Re: 南方周末：索马里证明，没有政府是一件好事
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Dec 29 12:32:28 2012, 美东)
"我很好奇的是，一个连购买力平价都没搞明白的作者，是怎么能大言不惭地写这么长
的文章，还能在一向严谨的南方周末网站上发表的呢？"
===========================
索马里无政府更好？数据来说话
http://www.guancha.cn/Third-World/2012_12_26_116615.shtml
南方周末网站上不知道哪路神仙写了这么篇奇文：《索马里：民众生活不太坏》 。我
直接看傻了。作为一个长期关注索马里海盗的人，我表示可以提供一些略有价值的数据
，我们只说数据，不谈别的。
作者不是说索马里的民众生活不太坏么？好，我也懒得找别的数据来源（其实是真的找
不到），我们就拿美国中情局（CIA）的数据说事。
是中情局哦，不是中国情报局，正宗美国货。
数据来源：https://www.cia.gov/library/publications/the... 阅读全帖 |
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w****2
发帖数: 12072 | 23 【 以下文字转载自 Mao_and_Deng 俱乐部 】
发信人: wlwl12 (戒网), 信区: Mao_and_Deng
标 题: 2014年中国被引用学者榜单，公知无一上榜(zt)
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Feb 6 21:43:32 2015, 美东)
近日，爱思唯尔（Elsevier）发布了2014年中国高被引学者（Most Cited Chinese
Researchers）榜单，其中1651名最具世界影响力的中国学者光荣上榜。小编虽然冥顽
不善学术，但有颗向往学术的心，于是便怀着朝圣般的激动心情打开了榜单。
匆匆扫过去，心就哇凉哇凉的。这榜单不止高大上，也实在是高冷，满眼尽是生僻的名
字，傻傻分不清。那些平日在小编耳畔频频出现的知识大腕都去哪儿了？
小编读书不多，爱思唯尔你可不要骗我啊！爱思唯尔中文官网称，2014年中国高被引学
者榜单的研究数据来自其旗下的Scopus数据库，而Scopus是全球最大的同行评议学术论
文索引摘要数据库，提供了海量的与科研活动有关的文献、作者和研究机构数据。爱思
唯尔与全世界最优秀的科技和医学团体合作出版2,200多种... 阅读全帖 |
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f***e
发帖数: 5443 | 24 中国汉族血统还是很纯的，基因学证明中国历史上北方的民族融合几乎不存在
我们先做一个假设，如果中国北方真的发生了大规模的民族融合，那么突厥语民族
（匈奴、突厥）、蒙古语民族（鲜卑、契丹、蒙古）、满语民族（女真、满州），应该
和汉族有相同的共有Y染色体类型分布。
但我们研究R1a1、C3c、O2b三个染色体类型，却发现，汉族人中找不到这三种类型
的Y染色体。
首先说C3c，复旦大学生命科学院数据库里有560多个北方汉族样本、1200多个南方
汉族样本（2004年时），里面居然没有一个C3c，而在外蒙地区的蒙古人中，这个比例
为17%，在哈萨克族人中为12%，在图瓦人中24%，也就是在突厥语和蒙古语民族人口中
出现频率都特别高！而560多个汉族和1200多个南方汉族人群样本中，竟然没有一个是
C3c，基本排除了历史上突厥语、蒙古语民族和汉语人群的大规模融合，至少在父系上
的Y染色体中找不到证据。
其次再说R1a1，这个是中亚突厥语民族特有基因，在乌兹别克人中为20.1%，在
Hkoton人中为80%以上，而在汉族人中，没有发现R1a1，汉族人中有将近1%的R1和P，但
不是R1a1，而是他们... 阅读全帖 |
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发帖数: 1 | 26 在朝鲜宣布“氢弹试验”成功后，韩国国防部曾在今年2月12日宣布，韩美将在韩
国部署末段高空区域防御系统（Terminal High Altitude Area Defense，THAAD，即“
萨德”系统）。这标志着美国推行的亚太反导系统取得了重大进展；如果该系统建成，
将严重威胁中国的核报复能力，并且在根本上危及中美两国的战略稳定性。
美国国防部早在2012年就提出，将以美日韩和美澳日两个三边同盟为基础构建亚太
反导系统；特别是将在美国的盟国及海外基地，部署更加先进的拦截器和雷达系统。韩
国碍于中国的反对，对这个计划一直持暧昧不明的态度。2014年5月至9月，美韩就部署
“萨德”系统的问题频繁互动，引起中方密切关注；2014年11月至2015年3月，除了驻
韩大使表达中方关切外，中国的国防部和外交部官员也频繁访韩展开外交攻势；至2015
年10月，韩国宣布朴槿惠总统访美将不会讨论部署“萨德”系统的问题，这一风波才暂
告平息。然而，朝鲜进行第四次核试验使得形势转瞬逆转，韩美借机重启了部署“萨德
”系统的谈判，并坚持这一部署是针对朝鲜，将不会威胁到其他国家的安全。
然而从技术角度... 阅读全帖 |
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s*****n
发帖数: 1998 | 27 中国汉族血统还是很纯的，现代基因学研究证明历史上北方的民族融合几乎不存在
我们先做一个假设，如果中国北方真的发生了大规模的民族融合，那么突厥语民族
（匈奴、突厥）、蒙古语民族（鲜卑、契丹、蒙古）、满语民族（女真、满州），应该
和汉族有相同的共有Y染色体类型分布。
但我们研究R1a1、C3c、O2b三个染色体类型，却发现，汉族人中找不到这三种类型
的Y染色体。
首先说C3c，复旦大学生命科学院数据库里有560多个北方汉族样本、1200多个南方
汉族样本（2004年时），里面居然没有一个C3c，而在外蒙地区的蒙古人中，这个比例为
17%，在哈萨克族人中为12%，在图瓦人中24%，也就是在突厥语和蒙古语民族人口中出现
频率都特别高！而560多个汉族和1200多个南方汉族人群样本中，竟然没有一个是C3c，
基本排除了历史上突厥语、蒙古语民族和汉语人群的大规模融合，至少在父系上的Y染色
体中找不到证据。
其次再说R1a1，这个是中亚突厥语民族特有基因，在乌兹别克人中为20.1%，在Hko
ton人中为80%以上，而在汉族人中，没有发现R1a1，汉族人中有将近1%的R1和P，但不是
R1a1，而是... 阅读全帖 |
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R*********4
发帖数: 293 | 28 你其实可以查查 A Star.每个方向走后，你应该保持一个估计值。当你当前走的路的估
计值，超过已保存的路径，则返回到之前估计值最佳的。 |
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z**k
发帖数: 945 | 29
本文是根据我们几个月买房的经验心得收集而成， 收集了一般买房中需要注意的事项
， focus on Richmond, VA, 希望对大家提供些许帮助。
General Rule: LOCATION, LOCATION, LOCATION, Be mindful about the location of
the house you buy. It is the single most important investment most people
make in their life. Using an investment perspective. Do not buy any one that
you think it is good but may never get sold or rented. Easy to sell, easy
to rent out, easy to liquidate should always be at your mind when you buying
a house. Consider the community you will be... 阅读全帖 |
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w*****e
发帖数: 748 | 30 你看到的那个PR数值只是个大概的估计值，真正的PR你是看不到的。那个估计值是先把
URL根据一定规则写成一个很长的数，然后再查找相应的PR值，这个数很类似hash，就
是说虽然几率比较小，但还是有重复的可能，我遇到过三次。另外，一些网站由于域名
过期后被其它人注册，也可能导致外部连接较多。这样的情况，基本上几个星期后那个
PR就刷新了。 |
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t*********3
发帖数: 4304 | 31 IPO承销商一个估计值，二级市场一个估计值，谁也不比谁高明不到哪里去。
所以IPO以后是涨还是跌，完全和估值的水平高低没有啥关系，基本是时机和运气问题。
整个就一赌场，谁还能代表真理不成。 |
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t*********3
发帖数: 4304 | 32 IPO承销商一个估计值，二级市场一个估计值，谁也不比谁高明不到哪里去。
所以IPO以后是涨还是跌，完全和估值的水平高低没有啥关系，基本是时机和运气问题。
整个就一赌场，谁还能代表真理不成。 |
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n**********s
发帖数: 228 | 33 哈哈，找到了，tba的估计是有道理的，
在US Census Bureau 的网站上，最近的数据是08年的估计值（今年是正式人口普查），
08年Alachua County亚裔的估计值就是1.11万人了，而且增长很明显，因为conty主要
是跟UF相关的工作人员和留学生，我想3000是靠谱的数字。
Orange county有5万亚裔，当地报道华人也有1万人，推断Gainesville的数据
reasonable，
上次Miami 办护照，好象是说从中佛开始往南（Tampa,Orlando及以南？）华人有十万
人，当时还不相信，哈哈 |
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z**k
发帖数: 945 | 34
本文是根据我们几个月买房的经验心得收集而成， 收集了一般买房中需要注意的事项
， focus on Richmond, VA, 希望对大家提供些许帮助。
General Rule: LOCATION, LOCATION, LOCATION, Be mindful about the location of
the house you buy. It is the single most important investment most people
make in their life. Using an investment perspective. Do not buy any one that
you think it is good but may never get sold or rented. Easy to sell, easy
to rent out, easy to liquidate should always be at your mind when you buying
a house. Consider the community you will be... 阅读全帖 |
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z**k
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z**k
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z**k
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z**k
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z**k
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z**k
发帖数: 945 | 40
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D******n
发帖数: 2965 | 41 是你自己没理解。
胜率只是一个估计值，最开始的估计值方差大，而且受prior的影响大。譬如说，即使
真正的胜率一直是90%，开始时一样会估出40%甚至更低，只是一个方差很大的随机数而
已。只有精度到一定程度，估计出来的胜率才是有意义的.
坑。 |
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z****n
发帖数: 777 | 42 你的notation有点乱。
Sqrt[ Sum[(x_i-Ave(X))^2] /n ]是sd(X)的估计值。当n 趋于正无穷的时候，
这个估计值就趋于sd(X) in probability.不可能趋于0。除非你COIN极不均匀。
uncertainty=Sqrt[Sum[(x_i-Ave(x))^2] /n.] |
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D********g
发帖数: 533 | 43 不知道你用的是什么ellipsometry 应该这个估计值不会影响到测量实际值。看看是不
是那个估计值是折射率？这个参数倒是很能影响结果。还有就是注意有的ellipsometry
在膜过厚时 可能需要调整pi/2的相差compensation.
anyway 如果只在对于结果不是很放心 可以找一个简单的模型把delta和psi代进去自己
Matlabt计算膜厚。简单的一层模的model不是很难，也很好编程 |
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r****o
发帖数: 1950 | 44 如果想找出连续函数f(x)在某个空间(比如说[0,100])的最大值，
能否将该空间均匀的量化，找出各个离散的函数值然后取最大的那个作为全局最优值的
估计值呢？
比如说将[0,100] uniform的分成100段，算出f(1),f(2),...,f(100)，然后找出一个最
大值。能否说这个值就是全局最大值的估计值呢？ |
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m*****e
发帖数: 207 | 45 再说一句. Frequentist有了p的估计值后就用估计值代替真实值进行
预测，所以如果他认为p=1/2，他就可以算出
Pr(get a Head next time | p=1/2)=1/2
而Bayesian有了data以后他就不管prior了，而所有的预测都基于posterior
这里，如果prior是p在1/2处的单点分布，在这种特殊情况下，posterior
distribution of p还是在1/2处的单点分布
所以Pr(get a Head next time | data)还是1/2 |
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a***r
发帖数: 420 | 46 弱弱地问一个关于EM algorithm的基础问题，
大家都知道：(theta 为新一轮估计值，theta’为上一轮估计值)
L(theta) = Q(theta, theta')- H(theta,theta')
where H(theta，theta')=E(log[f(x|y,theta)]|y,theta')
为啥H(theta,theta’)总是小于等于H(theta',theta') 呢？
书上简单说了下，by Jensen‘s Inequality，
但是愚鲁的我没有想明白。。。
望版上大虾指点！ |
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n****t
发帖数: 182 | 47 那个帖子是在说，当p-value很小的时候，检验的结论是拒绝H0， 但不能得出所估计值
有多大概率 的结论。以p值为基础的Fisherian统计检验只能得出拒绝H0的结论，再下
一步的决定就不是统计意义上的，而是实践操作。
实践操作中，确实是以估计值来作为结果的。但是不能说这个结果正确的概率有多大。
对于连续变量点估计来说，这个点估计正确的概率永远是无穷小。 |
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p****o
发帖数: 1340 | 48 sigh，这不太像data scients的活儿啊。难道，data scientists就是
什么样的屁股都要去擦呀，o_O？
随便说两句。
２. 因为估计一定不会太准，所以问题不用太多。这些变量都是blunt
device，而不能期望很精确。
如果可能，可以买credit score数据。里面也有很多variable的。
3. 估计的检验。因为没有真实数据可以使用，可以让你的估计值和一些
对美国GDP的估计值的分布符合。 |
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c*********r
发帖数: 19468 | 49 跟配置有关，实测的车通常要重些
但是C/D那个3800磅应该只是估计值，一般first drive都是估计值 |
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w****2
发帖数: 12072 | 50 近日，爱思唯尔（Elsevier）发布了2014年中国高被引学者（Most Cited Chinese
Researchers）榜单，其中1651名最具世界影响力的中国学者光荣上榜。小编虽然冥顽
不善学术，但有颗向往学术的心，于是便怀着朝圣般的激动心情打开了榜单。
匆匆扫过去，心就哇凉哇凉的。这榜单不止高大上，也实在是高冷，满眼尽是生僻的名
字，傻傻分不清。那些平日在小编耳畔频频出现的知识大腕都去哪儿了？
小编读书不多，爱思唯尔你可不要骗我啊！爱思唯尔中文官网称，2014年中国高被引学
者榜单的研究数据来自其旗下的Scopus数据库，而Scopus是全球最大的同行评议学术论
文索引摘要数据库，提供了海量的与科研活动有关的文献、作者和研究机构数据。爱思
唯尔与全世界最优秀的科技和医学团体合作出版2,200多种期刊，包括《柳叶刀》、《
细胞》。
这样看来，权威性应该是妥妥的。难道是小编膜拜心切，看走了眼？这回，小编带着不
甘之心再次浏览了一遍榜单。
终于，在经济、经济计量学和金融领域总算看到了熟脸。生在台湾，后来投奔大陆的林
毅夫排在了第四位。20年前，他与蔡昉、李周共同撰写了《中国的奇迹... 阅读全帖 |
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