T*********s
发帖数: 20444 | 1 09-12年福克斯赫然上榜 HIGHEST RATES OF DRIVER DEATHS
与著名小一级的纸糊车Nissan Versa不相上下
老色狼恨入骨髓的RX350和爬坡王都名列LOWEST RATES OF DRIVER DEATHS前茅
成为中型SUV中的金刚安全车 |
D********d
发帖数: 2154 | 2 人家呕血推荐的是三手minicoooooooper. |
D***n
发帖数: 6804 | 3 LOL，你是文科生么？
这样的数据连最起码normalization都没有，你还看的津津有味。
【在 T*********s 的大作中提到】
: 09-12年福克斯赫然上榜 HIGHEST RATES OF DRIVER DEATHS
: 与著名小一级的纸糊车Nissan Versa不相上下
: 老色狼恨入骨髓的RX350和爬坡王都名列LOWEST RATES OF DRIVER DEATHS前茅
: 成为中型SUV中的金刚安全车
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s**********u
发帖数: 2749 | 4 开RX350的都是开local的老头老太太
【在 T*********s 的大作中提到】
: 09-12年福克斯赫然上榜 HIGHEST RATES OF DRIVER DEATHS
: 与著名小一级的纸糊车Nissan Versa不相上下
: 老色狼恨入骨髓的RX350和爬坡王都名列LOWEST RATES OF DRIVER DEATHS前茅
: 成为中型SUV中的金刚安全车
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T*********s
发帖数: 20444 | 5 卧槽 围观车盲文科生
【在 D***n 的大作中提到】
: LOL，你是文科生么？
: 这样的数据连最起码normalization都没有，你还看的津津有味。
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D***n
发帖数: 6804 | 6 根据贝叶斯定理，福克斯导致死亡的概率是这样的：
P(死|福克斯) = P(福克斯|死) P (死) / P(福克斯) where,
P(福克斯) = P(福克斯|活)P(活) + P(福克斯|死)P(死)
以我有限的知识，得出结果起码要知道总注册人数，总死亡人数，福克斯死亡人数，福
克斯占总注册比例。
你是咋得出这结论的？
【在 T*********s 的大作中提到】
: 卧槽 围观车盲文科生
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Y****a
发帖数: 17170 | 7
iihs的报告直接给的就是P(死|福克斯), 不用你在那里绕弯子了。
http://www.cbsnews.com/htdocs/pdf/Driver_DeathRates_sr5001_emb.
deaths per million registered vehicle
对应福克斯就是 死亡人数每百万注册的福克斯
【在 D***n 的大作中提到】
: 根据贝叶斯定理，福克斯导致死亡的概率是这样的：
: P(死|福克斯) = P(福克斯|死) P (死) / P(福克斯) where,
: P(福克斯) = P(福克斯|活)P(活) + P(福克斯|死)P(死)
: 以我有限的知识，得出结果起码要知道总注册人数，总死亡人数，福克斯死亡人数，福
: 克斯占总注册比例。
: 你是咋得出这结论的？
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T*********s
发帖数: 20444 | 8 请问你有博士学位吗？
请回答：有 或者 没有
【在 D***n 的大作中提到】
: 根据贝叶斯定理，福克斯导致死亡的概率是这样的：
: P(死|福克斯) = P(福克斯|死) P (死) / P(福克斯) where,
: P(福克斯) = P(福克斯|活)P(活) + P(福克斯|死)P(死)
: 以我有限的知识，得出结果起码要知道总注册人数，总死亡人数，福克斯死亡人数，福
: 克斯占总注册比例。
: 你是咋得出这结论的？
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D***n
发帖数: 6804 | 9 博士听起来好高大上我好害怕，这么牛的title当然没有了。
但是我有本科学位，大二概率及格。
【在 T*********s 的大作中提到】
: 请问你有博士学位吗？
: 请回答：有 或者 没有
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D***n
发帖数: 6804 | 10 嗯，真心谢谢讨论，先听听那个雅力士博士的高见：）
【在 Y****a 的大作中提到】
:
: iihs的报告直接给的就是P(死|福克斯), 不用你在那里绕弯子了。
: http://www.cbsnews.com/htdocs/pdf/Driver_DeathRates_sr5001_emb.
: deaths per million registered vehicle
: 对应福克斯就是 死亡人数每百万注册的福克斯
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i****x
发帖数: 17565 | 11 。。。
看来装B真的是一种生活方式
这个统计本来就是每百万辆注册车数的死亡率，已经考虑了很多因素，包括车辆年代，
只看司机不看乘客。真正缺失的是每款车每年平均里程。
你这个被噎死公式完全是脱裤子放屁，这个公式的用处是不能直接统计A|B时绕个圈子
，人家直接有开focus死和focus总数，一除就得了。。跟真正死亡率就差个常数factor
而已。
【在 D***n 的大作中提到】
: 根据贝叶斯定理，福克斯导致死亡的概率是这样的：
: P(死|福克斯) = P(福克斯|死) P (死) / P(福克斯) where,
: P(福克斯) = P(福克斯|活)P(活) + P(福克斯|死)P(死)
: 以我有限的知识，得出结果起码要知道总注册人数，总死亡人数，福克斯死亡人数，福
: 克斯占总注册比例。
: 你是咋得出这结论的？
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D***n
发帖数: 6804 | 12 算了，尊重你一下。
你这个我回头回答你。等雅力士博士给出结果再说。
factor
【在 i****x 的大作中提到】
: 。。。
: 看来装B真的是一种生活方式
: 这个统计本来就是每百万辆注册车数的死亡率，已经考虑了很多因素，包括车辆年代，
: 只看司机不看乘客。真正缺失的是每款车每年平均里程。
: 你这个被噎死公式完全是脱裤子放屁，这个公式的用处是不能直接统计A|B时绕个圈子
: ，人家直接有开focus死和focus总数，一除就得了。。跟真正死亡率就差个常数factor
: 而已。
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i****x
发帖数: 17565 | 13 呵呵呵呵呵
【在 D***n 的大作中提到】
: 算了，尊重你一下。
: 你这个我回头回答你。等雅力士博士给出结果再说。
:
: factor
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D***n
发帖数: 6804 | 14 你呵呵呵的时候基本就没对过，如果你实在想替雅力士抽脸：
按照这个数据，我们能不能得出大的SUV比小车更安全的结论？
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵呵呵呵
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i****x
发帖数: 17565 | 15 呵呵呵呵
我呵呵是因为现在了解你了，知道你了解点皮毛就爱卖弄，而且口气还大得不得了。
这个统计数据当然不包含所有信息，最重要的三点是没有考虑每款车每年平均驾驶里程
，不同车司机个体性差异比如性别年龄驾驶风格的不同，和不同车款驾驶环境不同。但
是你所谓normalization，还什么贝叶斯公式，完全是胡扯一通，我只能呵呵呵呵呵了
【在 D***n 的大作中提到】
: 你呵呵呵的时候基本就没对过，如果你实在想替雅力士抽脸：
: 按照这个数据，我们能不能得出大的SUV比小车更安全的结论？
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g*q
发帖数: 26623 | 16 最差的才149，看来现在的车真的比以前安全多了。 |
Y****r
发帖数: 3473 | |
D***n
发帖数: 6804 | 18 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
这么简单的问题都不敢回答，被我抽脸抽成这样。
呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵呵呵
: 我呵呵是因为现在了解你了，知道你了解点皮毛就爱卖弄，而且口气还大得不得了。
: 这个统计数据当然不包含所有信息，最重要的三点是没有考虑每款车每年平均驾驶里程
: ，不同车司机个体性差异比如性别年龄驾驶风格的不同，和不同车款驾驶环境不同。但
: 是你所谓normalization，还什么贝叶斯公式，完全是胡扯一通，我只能呵呵呵呵呵了
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i****x
发帖数: 17565 | 19 呵呵呵呵呵呵
知道你水平差到什么程度了吗？就是我给了答案你都看不懂的程度
你歇歇吧没事的 以前有彼得原理的扭矩守恒理论 后来太公/老色狼的太公概率论，这
版上文盲装B的我见多了
【在 D***n 的大作中提到】
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
: 这么简单的问题都不敢回答，被我抽脸抽成这样。
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
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T*********s
发帖数: 20444 | 20 雅力士博士不跟烂校小本说话
你还是回中关村攒机吧
【在 D***n 的大作中提到】
: 博士听起来好高大上我好害怕，这么牛的title当然没有了。
: 但是我有本科学位，大二概率及格。
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D***n
发帖数: 6804 | 21 按照这个数据，我们能不能得出大的SUV比小车更安全的结论？
完全不需要你说的哪些信息也能得出答案：不能，
这么简单的东西为啥都不敢回答呢？随口吓唬一下你就怕成这样？呵呵呵呵呵！
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵呵呵
: 我呵呵是因为现在了解你了，知道你了解点皮毛就爱卖弄，而且口气还大得不得了。
: 这个统计数据当然不包含所有信息，最重要的三点是没有考虑每款车每年平均驾驶里程
: ，不同车司机个体性差异比如性别年龄驾驶风格的不同，和不同车款驾驶环境不同。但
: 是你所谓normalization，还什么贝叶斯公式，完全是胡扯一通，我只能呵呵呵呵呵了
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i****x
发帖数: 17565 | 22 哈哈哈哈哈
你眼里的答案就是不能，我解释为什么不能你就看不懂了，这就是你的水平
还要脱裤子放屁地用什么被噎死，哈哈哈哈
【在 D***n 的大作中提到】
: 按照这个数据，我们能不能得出大的SUV比小车更安全的结论？
: 完全不需要你说的哪些信息也能得出答案：不能，
: 这么简单的东西为啥都不敢回答呢？随口吓唬一下你就怕成这样？呵呵呵呵呵！
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D***n
发帖数: 6804 | 23 哈哈，看看你的回答：
1）从来没听说过什么统计能包含所有信息的。
2）你的三点为啥是最重要的？为啥早晚，上班还是休闲，地点这些不重要呢？
这么搞笑的回答说不懂那是很客气啊。
【在 i****x 的大作中提到】
: 哈哈哈哈哈
: 你眼里的答案就是不能，我解释为什么不能你就看不懂了，这就是你的水平
: 还要脱裤子放屁地用什么被噎死，哈哈哈哈
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D***n
发帖数: 6804 | 24 不能的解释很简单，排名第一的是奥迪A4，比后面很多SUV都轻都小。
你这解释才是真正的脱裤子放屁，哈哈哈哈。
【在 i****x 的大作中提到】
: 哈哈哈哈哈
: 你眼里的答案就是不能，我解释为什么不能你就看不懂了，这就是你的水平
: 还要脱裤子放屁地用什么被噎死，哈哈哈哈
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i****x
发帖数: 17565 | 25 你怎么不继续讲normalization了？怎么不被噎死了？哈哈哈哈哈
你卖弄下游戏还成，在这拿本科的三脚猫概率公式卖弄实在是太不治天高地厚了，行了
今天我给你上课到此为止，剩下打脸工作就由别人慢慢完成了哈哈哈
【在 D***n 的大作中提到】
: 哈哈，看看你的回答：
: 1）从来没听说过什么统计能包含所有信息的。
: 2）你的三点为啥是最重要的？为啥早晚，上班还是休闲，地点这些不重要呢？
: 这么搞笑的回答说不懂那是很客气啊。
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D***n
发帖数: 6804 | 26 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
你说呢？白痴
呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
【在 i****x 的大作中提到】
: 你怎么不继续讲normalization了？怎么不被噎死了？哈哈哈哈哈
: 你卖弄下游戏还成，在这拿本科的三脚猫概率公式卖弄实在是太不治天高地厚了，行了
: 今天我给你上课到此为止，剩下打脸工作就由别人慢慢完成了哈哈哈
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B*Z
发帖数: 7062 | 27 人家找老色狼，你为什么冲上来给伊挡枪？洗洗睡了吧
【在 D***n 的大作中提到】
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
: 你说呢？白痴
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
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D***n
发帖数: 6804 | 28 他自己心里很清楚为什么，没看连屁话都不敢冒么。
【在 B*Z 的大作中提到】
: 人家找老色狼，你为什么冲上来给伊挡枪？洗洗睡了吧
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T*********s
发帖数: 20444 | 29 老色狼的催本儿
【在 B*Z 的大作中提到】
: 人家找老色狼，你为什么冲上来给伊挡枪？洗洗睡了吧
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h********0
发帖数: 12056 | 30 老色狼估计没有碧莲来说话了。
【在 B*Z 的大作中提到】
: 人家找老色狼，你为什么冲上来给伊挡枪？洗洗睡了吧
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I******I
发帖数: 14241 | 31 哈哈哈哈
不过我觉得最解气的还是dsb/弃婴，直接一句唐人街送外卖的就把这些人打趴下了。
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵呵呵呵呵
: 知道你水平差到什么程度了吗？就是我给了答案你都看不懂的程度
: 你歇歇吧没事的 以前有彼得原理的扭矩守恒理论 后来太公/老色狼的太公概率论，这
: 版上文盲装B的我见多了
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T*********s
发帖数: 20444 | 32 老色狼想了一晚上 有没有想出发言稿
再不应对要被开除了 |
Z*****o
发帖数: 4090 | 33 放过人家小本吧，人家看了很久中文wiki才搜刮出这么点，脑袋都要想破了，上次自由
度的，塑料金属哪个强度高哪个便宜的哪个密度高的不也一样，人家拿手好戏就是不看
回复直接开启复读机模式。
【在 i****x 的大作中提到】
: 你怎么不继续讲normalization了？怎么不被噎死了？哈哈哈哈哈
: 你卖弄下游戏还成，在这拿本科的三脚猫概率公式卖弄实在是太不治天高地厚了，行了
: 今天我给你上课到此为止，剩下打脸工作就由别人慢慢完成了哈哈哈
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D***n
发帖数: 6804 | 34 哈哈，又有一个白痴主动前来报道。
【在 Z*****o 的大作中提到】
: 放过人家小本吧，人家看了很久中文wiki才搜刮出这么点，脑袋都要想破了，上次自由
: 度的，塑料金属哪个强度高哪个便宜的哪个密度高的不也一样，人家拿手好戏就是不看
: 回复直接开启复读机模式。
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D***n
发帖数: 6804 | 35 之前我基本上问icefox问题他都不敢直接回答，胆子小的不行，生怕一不小心又被抽脸
。所以现在都是调戏模式，随便拎弱智的来恶心他。他还在那里唧唧歪歪的怕的要死。
哈哈哈哈。
【在 Z*****o 的大作中提到】
: 放过人家小本吧，人家看了很久中文wiki才搜刮出这么点，脑袋都要想破了，上次自由
: 度的，塑料金属哪个强度高哪个便宜的哪个密度高的不也一样，人家拿手好戏就是不看
: 回复直接开启复读机模式。
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T*********s
发帖数: 20444 | 36 请在小本前面添加烂校二字
至少要达到上交的水平，才可以去掉烂校头衔
请问徳亢是哪里出身的
【在 Z*****o 的大作中提到】
: 放过人家小本吧，人家看了很久中文wiki才搜刮出这么点，脑袋都要想破了，上次自由
: 度的，塑料金属哪个强度高哪个便宜的哪个密度高的不也一样，人家拿手好戏就是不看
: 回复直接开启复读机模式。
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i****x
发帖数: 17565 | 37 呵呵呵呵
请小本统计家脱离自我调戏模式，认真给大家解释一下你打算怎么normalize死亡率
data，另外怎么使用贝叶斯公式？
哈哈
【在 D***n 的大作中提到】
: 之前我基本上问icefox问题他都不敢直接回答，胆子小的不行，生怕一不小心又被抽脸
: 。所以现在都是调戏模式，随便拎弱智的来恶心他。他还在那里唧唧歪歪的怕的要死。
: 哈哈哈哈。
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T*********s
发帖数: 20444 | 38 你们天天顶这个帖子
最受伤的是老色狼
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵呵呵
: 请小本统计家脱离自我调戏模式，认真给大家解释一下你打算怎么normalize死亡率
: data，另外怎么使用贝叶斯公式？
: 哈哈
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D***n
发帖数: 6804 | 39 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
孩子咋这白痴
一看你最基本的factor都找不全，不会找。
和你讨论noramlization岂不是脑袋被门夹了。
贝叶斯公式下面的分母就是Normalization项
自己翻书看看要求是什么。
我现在已经把难度给你降了，以调戏为主，
居然还自己感觉如此良好。
你是希望我以后每次都把你往死了抽么？
呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵呵呵
: 请小本统计家脱离自我调戏模式，认真给大家解释一下你打算怎么normalize死亡率
: data，另外怎么使用贝叶斯公式？
: 哈哈
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i****x
发帖数: 17565 | 40 哈哈哈，原来小本眼中的normalization意思就是除以车辆总数啊，我要是告诉你这个
统计数据已经除过车辆总数了你怎么看？哈哈哈哈哈
overall: driver deaths per million registered vehicle years
对了，针对你的脑力，我再加一条说明：所谓 per million registered vehicle
years指的是这款车的注册量，不是美国所有车的注册量
【在 D***n 的大作中提到】
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
: 孩子咋这白痴
: 一看你最基本的factor都找不全，不会找。
: 和你讨论noramlization岂不是脑袋被门夹了。
: 贝叶斯公式下面的分母就是Normalization项
: 自己翻书看看要求是什么。
: 我现在已经把难度给你降了，以调戏为主，
: 居然还自己感觉如此良好。
: 你是希望我以后每次都把你往死了抽么？
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
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Z*****o
发帖数: 4090 | 41 用呵来当分割线的还是第一次见，赞创意。
【在 D***n 的大作中提到】
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
: 孩子咋这白痴
: 一看你最基本的factor都找不全，不会找。
: 和你讨论noramlization岂不是脑袋被门夹了。
: 贝叶斯公式下面的分母就是Normalization项
: 自己翻书看看要求是什么。
: 我现在已经把难度给你降了，以调戏为主，
: 居然还自己感觉如此良好。
: 你是希望我以后每次都把你往死了抽么？
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
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i****x
发帖数: 17565 | 42 小本来看看一个概率的两种不同算法，看哪个是脱裤子放屁
算法1：
发信人: Decon (Decon), 信区: Automobile
标 题: Re: 老色狼呕血推荐的福克斯走下神坛
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jan 29 18:00:59 2015, 美东)
根据贝叶斯定理，福克斯导致死亡的概率是这样的：
P(死|福克斯) = P(福克斯|死) P (死) / P(福克斯) where,
P(福克斯) = P(福克斯|活)P(活) + P(福克斯|死)P(死)
以我有限的知识，得出结果起码要知道总注册人数，总死亡人数，福克斯死亡人数，福
克斯占总注册比例。
算法2：
P(死|福克斯) = P(死 in 福克斯) / P(福克斯)
=(#(死 in 福克斯) / #(all cars)) / (#(福克斯) / #(all cars))
=#(死 in 福克斯) / #(福克斯)
which is exactly what the stat is: driver deaths per million registered
vehicle years (for each car model) |
D***n
发帖数: 6804 | 43 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
呵呵
呵呵 赞赞赞 神思路 赞赞赞
呵呵
呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
【在 i****x 的大作中提到】
: 哈哈哈，原来小本眼中的normalization意思就是除以车辆总数啊，我要是告诉你这个
: 统计数据已经除过车辆总数了你怎么看？哈哈哈哈哈
: overall: driver deaths per million registered vehicle years
: 对了，针对你的脑力，我再加一条说明：所谓 per million registered vehicle
: years指的是这款车的注册量，不是美国所有车的注册量
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i****x
发帖数: 17565 | 44 对不起，我竭尽全力还是高估了你的智商，现在我才明白你根本没想通你那个分母和车
辆总数只差一个常数因子。
【在 D***n 的大作中提到】
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
: 呵呵
: 呵呵 赞赞赞 神思路 赞赞赞
: 呵呵
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
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i****x
发帖数: 17565 | 45 白痴求抽脸，小本莫尿循
发信人: Decon (Decon), 信区: Automobile
标 题: Re: 老色狼呕血推荐的福克斯走下神坛
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan 30 17:37:30 2015, 美东)
呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
孩子咋这白痴
一看你最基本的factor都找不全，不会找。
和你讨论noramlization岂不是脑袋被门夹了。
贝叶斯公式下面的分母就是Normalization项
自己翻书看看要求是什么。
我现在已经把难度给你降了，以调戏为主，
居然还自己感觉如此良好。
你是希望我以后每次都把你往死了抽么？
呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵 |
D***n
发帖数: 6804 | 46 哈哈哈，这个求学精神值得学习，我问你：
P(死 in 福克斯) = #(死 in 福克斯)
这是怎么搞出来的？我在一次试验中投掷2000次硬币，出现970次反，1030次正，是不
是P(反) = #反/#投币 = 0.485 ?
【在 i****x 的大作中提到】
: 白痴求抽脸，小本莫尿循
: 发信人: Decon (Decon), 信区: Automobile
: 标 题: Re: 老色狼呕血推荐的福克斯走下神坛
: 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan 30 17:37:30 2015, 美东)
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
: 孩子咋这白痴
: 一看你最基本的factor都找不全，不会找。
: 和你讨论noramlization岂不是脑袋被门夹了。
: 贝叶斯公式下面的分母就是Normalization项
: 自己翻书看看要求是什么。
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D***n
发帖数: 6804 | 47 你别着急回我这个贴子，建议你去翻翻书仔细想想。
想明白了就知道，为啥Yaris这个所谓的名校博士，水平居然连一个烂本科都不如。
就他这基本素质，居然能混博士，也是一奇。
【在 D***n 的大作中提到】
: 哈哈哈，这个求学精神值得学习，我问你：
: P(死 in 福克斯) = #(死 in 福克斯)
: 这是怎么搞出来的？我在一次试验中投掷2000次硬币，出现970次反，1030次正，是不
: 是P(反) = #反/#投币 = 0.485 ?
|
i****x
发帖数: 17565 | 48 “我在一次试验中投掷1000次硬币，出现970次反，1030次正”
佩服佩服，神人给出的例子都是神一样的例子
【在 D***n 的大作中提到】
: 哈哈哈，这个求学精神值得学习，我问你：
: P(死 in 福克斯) = #(死 in 福克斯)
: 这是怎么搞出来的？我在一次试验中投掷2000次硬币，出现970次反，1030次正，是不
: 是P(反) = #反/#投币 = 0.485 ?
|
i****x
发帖数: 17565 | 49 报告老师，书里查不到这是怎么搞出来的：我在一次试验中投掷1000次硬币，出现970
次反，1030次正
【在 D***n 的大作中提到】
: 你别着急回我这个贴子，建议你去翻翻书仔细想想。
: 想明白了就知道，为啥Yaris这个所谓的名校博士，水平居然连一个烂本科都不如。
: 就他这基本素质，居然能混博士，也是一奇。
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D***n
发帖数: 6804 | 50 这个是很正常的啊，浙江大学版本概率论第一章特别提到这个事情。
你当年没看？
【在 i****x 的大作中提到】
: “我在一次试验中投掷1000次硬币，出现970次反，1030次正”
: 佩服佩服，神人给出的例子都是神一样的例子
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i****x
发帖数: 17565 | 51 没见过，你给解释一下
【在 D***n 的大作中提到】
: 这个是很正常的啊，浙江大学版本概率论第一章特别提到这个事情。
: 你当年没看？
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D***n
发帖数: 6804 | 52 顺便，记得第五章也提了这事。你没看？没看赶紧去弄一本翻翻。
【在 D***n 的大作中提到】
: 这个是很正常的啊，浙江大学版本概率论第一章特别提到这个事情。
: 你当年没看？
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i****x
发帖数: 17565 | 53 给大家解释一下么，投1000次币怎么能得到1030次正面，我相信所有人都很好奇
【在 D***n 的大作中提到】
: 顺便，记得第五章也提了这事。你没看？没看赶紧去弄一本翻翻。
|
D***n
发帖数: 6804 | 54 简单来说，
P是多次同样条件下重复试验的平均值的极限，你那个等号根本就是错的。
不用笔误或者省略来解释。这个明显是你本科时候大数定律没学懂。否则一个烂校本科
生20年后都记得的内容，你到现在还不知道为什么。
为啥要纠缠这个事情，原因是因为那个统计数据，每100万辆车才70辆，而且这么多年
Focus一共才卖了80万辆，我认为这个统计结果对noise很敏感，不能做为比较的坚实依
据。要想比较需要做normalization还要去掉noise，我个人认为不现实。
Yaris，icefox犯错我能理解，你丫一名校的博士怎么也看不出来？
【在 i****x 的大作中提到】
: 没见过，你给解释一下
|
i****x
发帖数: 17565 | 55 原来normalization是去除noise用的，佩服佩服，我第一次听说。
不过你在记得不少大一概率术语的同时，听说过一门叫统计的学科么？统计里有个叫最
大似然估计的东西听说过么？另一个叫置信区间的玩意听说过么？你看到原帖统计数据
死亡率后面那个括号了么？那个就是置信区间。
这些应该够你查几天百度百科了。
【在 D***n 的大作中提到】
: 简单来说，
: P是多次同样条件下重复试验的平均值的极限，你那个等号根本就是错的。
: 不用笔误或者省略来解释。这个明显是你本科时候大数定律没学懂。否则一个烂校本科
: 生20年后都记得的内容，你到现在还不知道为什么。
: 为啥要纠缠这个事情，原因是因为那个统计数据，每100万辆车才70辆，而且这么多年
: Focus一共才卖了80万辆，我认为这个统计结果对noise很敏感，不能做为比较的坚实依
: 据。要想比较需要做normalization还要去掉noise，我个人认为不现实。
: Yaris，icefox犯错我能理解，你丫一名校的博士怎么也看不出来？
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D***n
发帖数: 6804 | 56 我不准备回你了，连答案都告诉你了。
你这方面基本水平不行，这个怎么辩论都没用的，不说别的，我们现在讨论的不是统计
，讨论的是最基本的概率论，你扯ML干啥？
你连最基本的大数定律，连概率和统计都分不清，和我扯ML有啥用？你以为提ML爷就怕
了？
【在 i****x 的大作中提到】
: 原来normalization是去除noise用的，佩服佩服，我第一次听说。
: 不过你在记得不少大一概率术语的同时，听说过一门叫统计的学科么？统计里有个叫最
: 大似然估计的东西听说过么？另一个叫置信区间的玩意听说过么？你看到原帖统计数据
: 死亡率后面那个括号了么？那个就是置信区间。
: 这些应该够你查几天百度百科了。
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i****x
发帖数: 17565 | 57 楼主贴出统计数据，你却自称讨论的不是统计，你这个半瓶醋太爱咣当了，都不知道自
己在说些什么
【在 D***n 的大作中提到】
: 我不准备回你了，连答案都告诉你了。
: 你这方面基本水平不行，这个怎么辩论都没用的，不说别的，我们现在讨论的不是统计
: ，讨论的是最基本的概率论，你扯ML干啥？
: 你连最基本的大数定律，连概率和统计都分不清，和我扯ML有啥用？你以为提ML爷就怕
: 了？
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e**n
发帖数: 5876 | 58 恩. 我就很好奇, 坐等解释
【在 i****x 的大作中提到】
: 给大家解释一下么，投1000次币怎么能得到1030次正面，我相信所有人都很好奇
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D***n
发帖数: 6804 | 59 硬币数字大后通常不是50:50，因为现实中没有完美的硬币，没有完美的投掷。通常某
一侧出现的次数更多一些。
【在 e**n 的大作中提到】
: 恩. 我就很好奇, 坐等解释
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D***n
发帖数: 6804 | 60 还嘴硬？就算是扯ML也没用。
ML只是基于样本空间用来拟合分布的一种方法。我查过资料，Focus 2007年才引进，最
近4-5年内focus一共才卖出去80万辆，换句话说，一辆总销量也就100万左右的车，一
共才报了70个数据，用70个数据去做拟合证明focus安全性不行，这个信噪比会很差。
这个例子我认为单纯用ML不合适。
【在 i****x 的大作中提到】
: 楼主贴出统计数据，你却自称讨论的不是统计，你这个半瓶醋太爱咣当了，都不知道自
: 己在说些什么
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C********s
发帖数: 428 | 61 投1000次币怎么能得到1030次正面.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
上帝帮你投了30次么。。。。 |
D***n
发帖数: 6804 | 62 噢！笔误，是2000次，感谢大家指正。
我已经改了。
【在 C********s 的大作中提到】
: 投1000次币怎么能得到1030次正面.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
: 上帝帮你投了30次么。。。。
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d******e
发帖数: 7844 | 63 Decon的结论其实是有一定道理的。只不过他未必明白更深层的含义，至少我下面说的
本科的统计大都不会提及，美国的硕士统计课程也比较少提及。读PhD的话，修过
Advnaced的Inference课程的话，应该明白我在说什么。
因为是五年前修的课了，所以个别地方可能说的不准确，但是思路应该基本正确。
当一个Bernoulli r.v.的参数(分布均值)非常接近0的时候，想要同时准确估计样本的
参数和样本方差是很难的。现在可以看到p肯定是非常小的，很可能是在1e-5~1e-6的数
量级上。这时想用MLE的Asymptotic normality来做近似就很成问题了，因为对分布的
方差的估计的方差对比分布的方差本身还要大，导致你对方差的估计十分不可靠，最后
testing的结果非常不准，CI也十分不可靠。
解决办法我说两种，感兴趣的可以去看。第一种是去做exact testing，不做近似，但
鉴于样本量大，计算量会非常大。第二种是在推导Asymptotic ditribution时做高阶泰
勒展开，这样可以获得更精确的近似。
当然，也可以Heuristic的去直接拿mean比或者用normal approximation做testing。不
能说没道理，只是Statistical Guarantee要打很大的折扣。
本科
多年
实依
【在 i****x 的大作中提到】
: 原来normalization是去除noise用的，佩服佩服，我第一次听说。
: 不过你在记得不少大一概率术语的同时，听说过一门叫统计的学科么？统计里有个叫最
: 大似然估计的东西听说过么？另一个叫置信区间的玩意听说过么？你看到原帖统计数据
: 死亡率后面那个括号了么？那个就是置信区间。
: 这些应该够你查几天百度百科了。
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d******e
发帖数: 7844 | 64 换个更techinical的说法，做泰勒展开的时候，likelihood function的curvature太差
，不够regular，所以二阶不足以拿来近似。
【在 d******e 的大作中提到】
: Decon的结论其实是有一定道理的。只不过他未必明白更深层的含义，至少我下面说的
: 本科的统计大都不会提及，美国的硕士统计课程也比较少提及。读PhD的话，修过
: Advnaced的Inference课程的话，应该明白我在说什么。
: 因为是五年前修的课了，所以个别地方可能说的不准确，但是思路应该基本正确。
: 当一个Bernoulli r.v.的参数(分布均值)非常接近0的时候，想要同时准确估计样本的
: 参数和样本方差是很难的。现在可以看到p肯定是非常小的，很可能是在1e-5~1e-6的数
: 量级上。这时想用MLE的Asymptotic normality来做近似就很成问题了，因为对分布的
: 方差的估计的方差对比分布的方差本身还要大，导致你对方差的估计十分不可靠，最后
: testing的结果非常不准，CI也十分不可靠。
: 解决办法我说两种，感兴趣的可以去看。第一种是去做exact testing，不做近似，但
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D***n
发帖数: 6804 | 65 感谢认真的讨论，我不是学统计的。不过以前在应用过一些统计方法。不过这个例子，
我觉得用百万辆死亡率是有很强误导的。
而且另外一方面，我不确定MLE这种情况还是不是单调收敛，全局可能存在多个local
maxima。所以即便是能local逼近，初始值选取不同结果也不一定相同结果是否具有说
服力也是需要考虑的。
事实上，这个数字倒是反应了另外一个情况：汽车的安全性确实有很大的改进。
【在 d******e 的大作中提到】
: 换个更techinical的说法，做泰勒展开的时候，likelihood function的curvature太差
: ，不够regular，所以二阶不足以拿来近似。
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d******e
发帖数: 7844 | 66 话说如果看置信区间的话，用这个表格去做testing，基本没几个significant的... ...
Ford Focus 70[39-101]去跟Toyota Prius hybrid 16[5-28]比比还有些意义。
像Chevrolet Cruze 42[4-80]跟Nissan Versa hatchback 71[45-96]，能提供的统计作
证很有限啊。
【在 i****x 的大作中提到】
: 楼主贴出统计数据，你却自称讨论的不是统计，你这个半瓶醋太爱咣当了，都不知道自
: 己在说些什么
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i****x
发帖数: 17565 | 67 嗯，来了个懂行的
decon就是个自以为是的烂校小本，知道点皮毛就来卖弄，更深层的东西我根本就懒得
给他提。而且他在论坛上一向如此，这非常可悲。不是每个人在所有方面都有知识，但
大多数人至少能意识到自己在某些方面只知皮毛，不会到处嘚瑟。
他开始说什么这个统计没有normailization，后来我明白他以为条件概率公式的分母就
是normalization，其实那个是“率”字的定义里就有的，跟normalization毫无关系。
所谓normalization指的是奔驰和丰田死亡数不可以直接比较，因为丰田车总数远多于
奔驰。而他解决所谓normalization问题的方法更可笑，搞出个什么贝叶斯公式，我都
没法解释贝叶斯跟这个问题有多么风马牛不相及。
然后他又开始纠结什么概率和统计的差异，其实我一眼就看得出他根本没理解什么是统
计。假设福克斯死亡率是个伯努利随机变量，这是概率模型，但概率不可能知道，而现
实中的福克斯死亡率是个样本统计，这个死亡率就是概念中的“真实死亡概率”的无偏
估计量，这个估计量自然不准确，但解决办法是构造置信区间而不是什么
normalization和贝叶斯都公式。。。
关于你所说近似正太的问题没错。一般rule of thumb是pn>5时可以近似正态，然后就
可以用z统计构建p的置信区间。pn>5在这个问题里就等于是说有五人死亡，否则置信区
间就偏差较大。你给出了严格解决很专业的解决方案，但decon这种程度的半瓶醋是不
可能知道你在说些什么的。十有八九他都不知道我在说些什么。
【在 d******e 的大作中提到】
: Decon的结论其实是有一定道理的。只不过他未必明白更深层的含义，至少我下面说的
: 本科的统计大都不会提及，美国的硕士统计课程也比较少提及。读PhD的话，修过
: Advnaced的Inference课程的话，应该明白我在说什么。
: 因为是五年前修的课了，所以个别地方可能说的不准确，但是思路应该基本正确。
: 当一个Bernoulli r.v.的参数(分布均值)非常接近0的时候，想要同时准确估计样本的
: 参数和样本方差是很难的。现在可以看到p肯定是非常小的，很可能是在1e-5~1e-6的数
: 量级上。这时想用MLE的Asymptotic normality来做近似就很成问题了，因为对分布的
: 方差的估计的方差对比分布的方差本身还要大，导致你对方差的估计十分不可靠，最后
: testing的结果非常不准，CI也十分不可靠。
: 解决办法我说两种，感兴趣的可以去看。第一种是去做exact testing，不做近似，但
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d******e
发帖数: 7844 | 68 Techinical的东西你就不用琢磨了... ...你肯定不懂。
Bernoulli这种经典分布求MLE，能存在毛local maxima。
这件事最多说你的直觉是有一定道理的，我可没说你说的就对。
【在 D***n 的大作中提到】
: 感谢认真的讨论，我不是学统计的。不过以前在应用过一些统计方法。不过这个例子，
: 我觉得用百万辆死亡率是有很强误导的。
: 而且另外一方面，我不确定MLE这种情况还是不是单调收敛，全局可能存在多个local
: maxima。所以即便是能local逼近，初始值选取不同结果也不一定相同结果是否具有说
: 服力也是需要考虑的。
: 事实上，这个数字倒是反应了另外一个情况：汽车的安全性确实有很大的改进。
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i****x
发帖数: 17565 | 69 没错，而且这个统计还缺失了重要信息，它统计的是每百万注册车年的死亡率，而不是
每百万注册车年每百万里程的死亡率。如果A车比B车开得更多，就更可能出事故，这是
个系统性缺失，而且数据相对容易得到（车辆年检），不知道为什么没有包含。
...
【在 d******e 的大作中提到】
: 话说如果看置信区间的话，用这个表格去做testing，基本没几个significant的... ...
: Ford Focus 70[39-101]去跟Toyota Prius hybrid 16[5-28]比比还有些意义。
: 像Chevrolet Cruze 42[4-80]跟Nissan Versa hatchback 71[45-96]，能提供的统计作
: 证很有限啊。
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D***n
发帖数: 6804 | 70 我以前遇到过经典分布出现local maxima的情况。
理论是全局唯一，但是前提必须是连续域，计算中需要离散化，就会出现local maxima。
【在 d******e 的大作中提到】
: Techinical的东西你就不用琢磨了... ...你肯定不懂。
: Bernoulli这种经典分布求MLE，能存在毛local maxima。
: 这件事最多说你的直觉是有一定道理的，我可没说你说的就对。
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i****x
发帖数: 17565 | 71 哈哈哈哈，一个B被你装的有声有色，这句话真的就是给你创造的啊：）
连什么local maxima都出来了哈哈哈，还单调收敛，还你应用过统计方法，就你这种水
平算平均值可能都困难，你下次去中学的时候可以甩出这些词来吓唬小孩，在phd云集
的MIT上也敢卖弄，你的情商完全就是个中学生水平：）
【在 D***n 的大作中提到】
: 感谢认真的讨论，我不是学统计的。不过以前在应用过一些统计方法。不过这个例子，
: 我觉得用百万辆死亡率是有很强误导的。
: 而且另外一方面，我不确定MLE这种情况还是不是单调收敛，全局可能存在多个local
: maxima。所以即便是能local逼近，初始值选取不同结果也不一定相同结果是否具有说
: 服力也是需要考虑的。
: 事实上，这个数字倒是反应了另外一个情况：汽车的安全性确实有很大的改进。
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d******e
发帖数: 7844 | 72 说你胖，你就喘上了... ...
还离散化，连续域... ...
maxima。
【在 D***n 的大作中提到】
: 我以前遇到过经典分布出现local maxima的情况。
: 理论是全局唯一，但是前提必须是连续域，计算中需要离散化，就会出现local maxima。
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i****x
发帖数: 17565 | 73 啊哈哈哈哈哈哈哈
maxima。
【在 D***n 的大作中提到】
: 我以前遇到过经典分布出现local maxima的情况。
: 理论是全局唯一，但是前提必须是连续域，计算中需要离散化，就会出现local maxima。
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D***n
发帖数: 6804 | 74 滚！
【在 i****x 的大作中提到】
: 哈哈哈哈，一个B被你装的有声有色，这句话真的就是给你创造的啊：）
: 连什么local maxima都出来了哈哈哈，还单调收敛，还你应用过统计方法，就你这种水
: 平算平均值可能都困难，你下次去中学的时候可以甩出这些词来吓唬小孩，在phd云集
: 的MIT上也敢卖弄，你的情商完全就是个中学生水平：）
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i****x
发帖数: 17565 | 75 说句实话，我告诉你这些别人不忍心告诉你的实情，对于你长远来讲是件好事。那我就
不多说了
【在 D***n 的大作中提到】
: 滚！
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D***n
发帖数: 6804 | 76 你要听实情吗？
哥们当年就是搞MLE计算的，这个特性已经被全世界几百号人讨论几十年了，那哥们数
学功底可能很好，但是具体现实领域有具体情况。
【在 i****x 的大作中提到】
: 说句实话，我告诉你这些别人不忍心告诉你的实情，对于你长远来讲是件好事。那我就
: 不多说了
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i****x
发帖数: 17565 | 77 我都说我不吭声了，你还要继续？我建议你把这楼的地址发给你做MLE的哥们看看，让
他告诉你你都说了些什么。。
【在 D***n 的大作中提到】
: 你要听实情吗？
: 哥们当年就是搞MLE计算的，这个特性已经被全世界几百号人讨论几十年了，那哥们数
: 学功底可能很好，但是具体现实领域有具体情况。
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D***n
发帖数: 6804 | 78 不同行业有不同特点，当年各种数学工具见的多了，你要看论文，个个都非常
promising，一上数据基本上都不行，这么多年来实践中就那么几个还靠谱。
所以各行有各行的门道，我要真把我们当年遇到的问题摊出来，你也要花不少时间才能
入门，毕竟数学理论只是其中一小部份。
【在 d******e 的大作中提到】
: 说你胖，你就喘上了... ...
: 还离散化，连续域... ...
:
: maxima。
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d******e
发帖数: 7844 | 79 你也只能通过完全说不到点上的装B来掩饰你的无知了。
你要是真做过，就把你遇到的问题贴出来，然后贴上你的解决办法。
MITBBS上PhD一大把，你个小屁孩儿在这忽悠个屁啊。
【在 D***n 的大作中提到】
: 不同行业有不同特点，当年各种数学工具见的多了，你要看论文，个个都非常
: promising，一上数据基本上都不行，这么多年来实践中就那么几个还靠谱。
: 所以各行有各行的门道，我要真把我们当年遇到的问题摊出来，你也要花不少时间才能
: 入门，毕竟数学理论只是其中一小部份。
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i****x
发帖数: 17565 | 80 呵呵你也被逼得没风度了。。
【在 d******e 的大作中提到】
: 你也只能通过完全说不到点上的装B来掩饰你的无知了。
: 你要是真做过，就把你遇到的问题贴出来，然后贴上你的解决办法。
: MITBBS上PhD一大把，你个小屁孩儿在这忽悠个屁啊。
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d******e
发帖数: 7844 | 81 我就是觉得这个问题有点意思，认真回了一帖。
结果这货真觉得自己逼格够高了。
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵你也被逼得没风度了。。
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D***n
发帖数: 6804 | 82 哥们你的情商够差的。对你客气还真不行。非要抽脸才舒坦。
就这个问题，如何比较福克斯和rx350谁更安全，？
【在 d******e 的大作中提到】
: 我就是觉得这个问题有点意思，认真回了一帖。
: 结果这货真觉得自己逼格够高了。
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m*****3
发帖数: 1462 | 83 我用双递归傅立叶外加蒙特卡罗模型算了一下，某人被打脸的概率接近99.73%
【在 d******e 的大作中提到】
: 我就是觉得这个问题有点意思，认真回了一帖。
: 结果这货真觉得自己逼格够高了。
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s********3
发帖数: 945 | 84 不懂科学+无脑不是错，无知还无视别人才可笑，呵呵
【在 D***n 的大作中提到】
: 你呵呵呵的时候基本就没对过，如果你实在想替雅力士抽脸：
: 按照这个数据，我们能不能得出大的SUV比小车更安全的结论？
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I******I
发帖数: 14241 | 85 老湿，你不能因为一个Decon就把我们烂校小本都给鄙视了。这么以偏概全的人在日常
生活中也不多见啊。
【在 i****x 的大作中提到】
: 嗯，来了个懂行的
: decon就是个自以为是的烂校小本，知道点皮毛就来卖弄，更深层的东西我根本就懒得
: 给他提。而且他在论坛上一向如此，这非常可悲。不是每个人在所有方面都有知识，但
: 大多数人至少能意识到自己在某些方面只知皮毛，不会到处嘚瑟。
: 他开始说什么这个统计没有normailization，后来我明白他以为条件概率公式的分母就
: 是normalization，其实那个是“率”字的定义里就有的，跟normalization毫无关系。
: 所谓normalization指的是奔驰和丰田死亡数不可以直接比较，因为丰田车总数远多于
: 奔驰。而他解决所谓normalization问题的方法更可笑，搞出个什么贝叶斯公式，我都
: 没法解释贝叶斯跟这个问题有多么风马牛不相及。
: 然后他又开始纠结什么概率和统计的差异，其实我一眼就看得出他根本没理解什么是统
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d******e
发帖数: 7844 | 86 我想起来这二货是谁了。
他就是去年和碳大掐的“悬挂大拿”，哈哈。
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵你也被逼得没风度了。。
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n******7
发帖数: 12463 | 87 确实，装B装成SB就是说他这样的
factor
【在 i****x 的大作中提到】
: 。。。
: 看来装B真的是一种生活方式
: 这个统计本来就是每百万辆注册车数的死亡率，已经考虑了很多因素，包括车辆年代，
: 只看司机不看乘客。真正缺失的是每款车每年平均里程。
: 你这个被噎死公式完全是脱裤子放屁，这个公式的用处是不能直接统计A|B时绕个圈子
: ，人家直接有开focus死和focus总数，一除就得了。。跟真正死亡率就差个常数factor
: 而已。
|
r*****e
发帖数: 3164 | |
D***n
发帖数: 6804 | 89 我靠，我还以为能憋出什么干货呢。一晚上就扯出这个来？
这方面，你和哪个Yaris怎么就是老娘们性格，icefox，包括大X不管怎么说，还能真枪
往上干。你们这两就躲在这说点完全不着调的风凉话。
行不行啊，不行呆一边去。
【在 d******e 的大作中提到】
: 我想起来这二货是谁了。
: 他就是去年和碳大掐的“悬挂大拿”，哈哈。
|
D***n
发帖数: 6804 | 90 顺便我又看了一遍你写的，
你是不是没有在学校以外的地方工作过？还在拿一些自以为高大上的屠龙之术在那里比
划。几分钟就能想明白的事情，你写的这个东西对于解决这个问题有啥用？
给个梯子还真往上爬。
【在 d******e 的大作中提到】
: 我想起来这二货是谁了。
: 他就是去年和碳大掐的“悬挂大拿”，哈哈。
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C********s
发帖数: 428 | 91 老色狼还是聪明啊，真不懂的东西或者对他不利的东西，缩得很果断。。。不像有些人
。。。。 |
d******e
发帖数: 7844 | 92 那可不，有些人还指望打游戏赢勒芒呢。
【在 C********s 的大作中提到】
: 老色狼还是聪明啊，真不懂的东西或者对他不利的东西，缩得很果断。。。不像有些人
: 。。。。
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D***n
发帖数: 6804 | 93 哈哈，我是烂校本科生我怕谁。
男子汉大丈夫输了又怎么样？大不了认个错，从头来过，
哪像个某些老娘们那样，成天在那里唧唧歪歪的。1年前娱乐论坛上那点小破事都记在
心里。
打心底里看不上眼。
【在 C********s 的大作中提到】
: 老色狼还是聪明啊，真不懂的东西或者对他不利的东西，缩得很果断。。。不像有些人
: 。。。。
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D***n
发帖数: 6804 | 94 你可真行，他抖落两个你不认识的单词就怕了？你以为他和Yaris这两个二货会因为你
投靠就看的起你？
男人要有胆，要有最起码的骨气。
【在 I******I 的大作中提到】
: 老湿，你不能因为一个Decon就把我们烂校小本都给鄙视了。这么以偏概全的人在日常
: 生活中也不多见啊。
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T*********s
发帖数: 20444 | 95 09-12年福克斯赫然上榜 HIGHEST RATES OF DRIVER DEATHS
与著名小一级的纸糊车Nissan Versa不相上下
老色狼恨入骨髓的RX350和爬坡王都名列LOWEST RATES OF DRIVER DEATHS前茅
成为中型SUV中的金刚安全车 |
D********d
发帖数: 2154 | 96 人家呕血推荐的是三手minicoooooooper. |
D***n
发帖数: 6804 | 97 LOL，你是文科生么？
这样的数据连最起码normalization都没有，你还看的津津有味。
【在 T*********s 的大作中提到】
: 09-12年福克斯赫然上榜 HIGHEST RATES OF DRIVER DEATHS
: 与著名小一级的纸糊车Nissan Versa不相上下
: 老色狼恨入骨髓的RX350和爬坡王都名列LOWEST RATES OF DRIVER DEATHS前茅
: 成为中型SUV中的金刚安全车
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s**********u
发帖数: 2749 | 98 开RX350的都是开local的老头老太太
【在 T*********s 的大作中提到】
: 09-12年福克斯赫然上榜 HIGHEST RATES OF DRIVER DEATHS
: 与著名小一级的纸糊车Nissan Versa不相上下
: 老色狼恨入骨髓的RX350和爬坡王都名列LOWEST RATES OF DRIVER DEATHS前茅
: 成为中型SUV中的金刚安全车
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T*********s
发帖数: 20444 | 99 卧槽 围观车盲文科生
【在 D***n 的大作中提到】
: LOL，你是文科生么？
: 这样的数据连最起码normalization都没有，你还看的津津有味。
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D***n
发帖数: 6804 | 100 根据贝叶斯定理，福克斯导致死亡的概率是这样的：
P(死|福克斯) = P(福克斯|死) P (死) / P(福克斯) where,
P(福克斯) = P(福克斯|活)P(活) + P(福克斯|死)P(死)
以我有限的知识，得出结果起码要知道总注册人数，总死亡人数，福克斯死亡人数，福
克斯占总注册比例。
你是咋得出这结论的？
【在 T*********s 的大作中提到】
: 卧槽 围观车盲文科生
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Y****a
发帖数: 17170 | 101
iihs的报告直接给的就是P(死|福克斯), 不用你在那里绕弯子了。
http://www.cbsnews.com/htdocs/pdf/Driver_DeathRates_sr5001_emb.
deaths per million registered vehicle
对应福克斯就是 死亡人数每百万注册的福克斯
【在 D***n 的大作中提到】
: 根据贝叶斯定理，福克斯导致死亡的概率是这样的：
: P(死|福克斯) = P(福克斯|死) P (死) / P(福克斯) where,
: P(福克斯) = P(福克斯|活)P(活) + P(福克斯|死)P(死)
: 以我有限的知识，得出结果起码要知道总注册人数，总死亡人数，福克斯死亡人数，福
: 克斯占总注册比例。
: 你是咋得出这结论的？
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T*********s
发帖数: 20444 | 102 请问你有博士学位吗？
请回答：有 或者 没有
【在 D***n 的大作中提到】
: 根据贝叶斯定理，福克斯导致死亡的概率是这样的：
: P(死|福克斯) = P(福克斯|死) P (死) / P(福克斯) where,
: P(福克斯) = P(福克斯|活)P(活) + P(福克斯|死)P(死)
: 以我有限的知识，得出结果起码要知道总注册人数，总死亡人数，福克斯死亡人数，福
: 克斯占总注册比例。
: 你是咋得出这结论的？
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D***n
发帖数: 6804 | 103 博士听起来好高大上我好害怕，这么牛的title当然没有了。
但是我有本科学位，大二概率及格。
【在 T*********s 的大作中提到】
: 请问你有博士学位吗？
: 请回答：有 或者 没有
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D***n
发帖数: 6804 | 104 嗯，真心谢谢讨论，先听听那个雅力士博士的高见：）
【在 Y****a 的大作中提到】
:
: iihs的报告直接给的就是P(死|福克斯), 不用你在那里绕弯子了。
: http://www.cbsnews.com/htdocs/pdf/Driver_DeathRates_sr5001_emb.
: deaths per million registered vehicle
: 对应福克斯就是 死亡人数每百万注册的福克斯
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i****x
发帖数: 17565 | 105 。。。
看来装B真的是一种生活方式
这个统计本来就是每百万辆注册车数的死亡率，已经考虑了很多因素，包括车辆年代，
只看司机不看乘客。真正缺失的是每款车每年平均里程。
你这个被噎死公式完全是脱裤子放屁，这个公式的用处是不能直接统计A|B时绕个圈子
，人家直接有开focus死和focus总数，一除就得了。。跟真正死亡率就差个常数factor
而已。
【在 D***n 的大作中提到】
: 根据贝叶斯定理，福克斯导致死亡的概率是这样的：
: P(死|福克斯) = P(福克斯|死) P (死) / P(福克斯) where,
: P(福克斯) = P(福克斯|活)P(活) + P(福克斯|死)P(死)
: 以我有限的知识，得出结果起码要知道总注册人数，总死亡人数，福克斯死亡人数，福
: 克斯占总注册比例。
: 你是咋得出这结论的？
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D***n
发帖数: 6804 | 106 算了，尊重你一下。
你这个我回头回答你。等雅力士博士给出结果再说。
factor
【在 i****x 的大作中提到】
: 。。。
: 看来装B真的是一种生活方式
: 这个统计本来就是每百万辆注册车数的死亡率，已经考虑了很多因素，包括车辆年代，
: 只看司机不看乘客。真正缺失的是每款车每年平均里程。
: 你这个被噎死公式完全是脱裤子放屁，这个公式的用处是不能直接统计A|B时绕个圈子
: ，人家直接有开focus死和focus总数，一除就得了。。跟真正死亡率就差个常数factor
: 而已。
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i****x
发帖数: 17565 | 107 呵呵呵呵呵
【在 D***n 的大作中提到】
: 算了，尊重你一下。
: 你这个我回头回答你。等雅力士博士给出结果再说。
:
: factor
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D***n
发帖数: 6804 | 108 你呵呵呵的时候基本就没对过，如果你实在想替雅力士抽脸：
按照这个数据，我们能不能得出大的SUV比小车更安全的结论？
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵呵呵呵
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i****x
发帖数: 17565 | 109 呵呵呵呵
我呵呵是因为现在了解你了，知道你了解点皮毛就爱卖弄，而且口气还大得不得了。
这个统计数据当然不包含所有信息，最重要的三点是没有考虑每款车每年平均驾驶里程
，不同车司机个体性差异比如性别年龄驾驶风格的不同，和不同车款驾驶环境不同。但
是你所谓normalization，还什么贝叶斯公式，完全是胡扯一通，我只能呵呵呵呵呵了
【在 D***n 的大作中提到】
: 你呵呵呵的时候基本就没对过，如果你实在想替雅力士抽脸：
: 按照这个数据，我们能不能得出大的SUV比小车更安全的结论？
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g*q
发帖数: 26623 | 110 最差的才149，看来现在的车真的比以前安全多了。 |
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Y****r
发帖数: 3473 | |
D***n
发帖数: 6804 | 112 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
这么简单的问题都不敢回答，被我抽脸抽成这样。
呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵呵呵
: 我呵呵是因为现在了解你了，知道你了解点皮毛就爱卖弄，而且口气还大得不得了。
: 这个统计数据当然不包含所有信息，最重要的三点是没有考虑每款车每年平均驾驶里程
: ，不同车司机个体性差异比如性别年龄驾驶风格的不同，和不同车款驾驶环境不同。但
: 是你所谓normalization，还什么贝叶斯公式，完全是胡扯一通，我只能呵呵呵呵呵了
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i****x
发帖数: 17565 | 113 呵呵呵呵呵呵
知道你水平差到什么程度了吗？就是我给了答案你都看不懂的程度
你歇歇吧没事的 以前有彼得原理的扭矩守恒理论 后来太公/老色狼的太公概率论，这
版上文盲装B的我见多了
【在 D***n 的大作中提到】
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
: 这么简单的问题都不敢回答，被我抽脸抽成这样。
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
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T*********s
发帖数: 20444 | 114 雅力士博士不跟烂校小本说话
你还是回中关村攒机吧
【在 D***n 的大作中提到】
: 博士听起来好高大上我好害怕，这么牛的title当然没有了。
: 但是我有本科学位，大二概率及格。
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D***n
发帖数: 6804 | 115 按照这个数据，我们能不能得出大的SUV比小车更安全的结论？
完全不需要你说的哪些信息也能得出答案：不能，
这么简单的东西为啥都不敢回答呢？随口吓唬一下你就怕成这样？呵呵呵呵呵！
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵呵呵
: 我呵呵是因为现在了解你了，知道你了解点皮毛就爱卖弄，而且口气还大得不得了。
: 这个统计数据当然不包含所有信息，最重要的三点是没有考虑每款车每年平均驾驶里程
: ，不同车司机个体性差异比如性别年龄驾驶风格的不同，和不同车款驾驶环境不同。但
: 是你所谓normalization，还什么贝叶斯公式，完全是胡扯一通，我只能呵呵呵呵呵了
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i****x
发帖数: 17565 | 116 哈哈哈哈哈
你眼里的答案就是不能，我解释为什么不能你就看不懂了，这就是你的水平
还要脱裤子放屁地用什么被噎死，哈哈哈哈
【在 D***n 的大作中提到】
: 按照这个数据，我们能不能得出大的SUV比小车更安全的结论？
: 完全不需要你说的哪些信息也能得出答案：不能，
: 这么简单的东西为啥都不敢回答呢？随口吓唬一下你就怕成这样？呵呵呵呵呵！
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D***n
发帖数: 6804 | 117 哈哈，看看你的回答：
1）从来没听说过什么统计能包含所有信息的。
2）你的三点为啥是最重要的？为啥早晚，上班还是休闲，地点这些不重要呢？
这么搞笑的回答说不懂那是很客气啊。
【在 i****x 的大作中提到】
: 哈哈哈哈哈
: 你眼里的答案就是不能，我解释为什么不能你就看不懂了，这就是你的水平
: 还要脱裤子放屁地用什么被噎死，哈哈哈哈
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D***n
发帖数: 6804 | 118 不能的解释很简单，排名第一的是奥迪A4，比后面很多SUV都轻都小。
你这解释才是真正的脱裤子放屁，哈哈哈哈。
【在 i****x 的大作中提到】
: 哈哈哈哈哈
: 你眼里的答案就是不能，我解释为什么不能你就看不懂了，这就是你的水平
: 还要脱裤子放屁地用什么被噎死，哈哈哈哈
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i****x
发帖数: 17565 | 119 你怎么不继续讲normalization了？怎么不被噎死了？哈哈哈哈哈
你卖弄下游戏还成，在这拿本科的三脚猫概率公式卖弄实在是太不治天高地厚了，行了
今天我给你上课到此为止，剩下打脸工作就由别人慢慢完成了哈哈哈
【在 D***n 的大作中提到】
: 哈哈，看看你的回答：
: 1）从来没听说过什么统计能包含所有信息的。
: 2）你的三点为啥是最重要的？为啥早晚，上班还是休闲，地点这些不重要呢？
: 这么搞笑的回答说不懂那是很客气啊。
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D***n
发帖数: 6804 | 120 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
你说呢？白痴
呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
【在 i****x 的大作中提到】
: 你怎么不继续讲normalization了？怎么不被噎死了？哈哈哈哈哈
: 你卖弄下游戏还成，在这拿本科的三脚猫概率公式卖弄实在是太不治天高地厚了，行了
: 今天我给你上课到此为止，剩下打脸工作就由别人慢慢完成了哈哈哈
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B*Z
发帖数: 7062 | 121 人家找老色狼，你为什么冲上来给伊挡枪？洗洗睡了吧
【在 D***n 的大作中提到】
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
: 你说呢？白痴
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
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D***n
发帖数: 6804 | 122 他自己心里很清楚为什么，没看连屁话都不敢冒么。
【在 B*Z 的大作中提到】
: 人家找老色狼，你为什么冲上来给伊挡枪？洗洗睡了吧
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T*********s
发帖数: 20444 | 123 老色狼的催本儿
【在 B*Z 的大作中提到】
: 人家找老色狼，你为什么冲上来给伊挡枪？洗洗睡了吧
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h********0
发帖数: 12056 | 124 老色狼估计没有碧莲来说话了。
【在 B*Z 的大作中提到】
: 人家找老色狼，你为什么冲上来给伊挡枪？洗洗睡了吧
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I******I
发帖数: 14241 | 125 哈哈哈哈
不过我觉得最解气的还是dsb/弃婴，直接一句唐人街送外卖的就把这些人打趴下了。
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵呵呵呵呵
: 知道你水平差到什么程度了吗？就是我给了答案你都看不懂的程度
: 你歇歇吧没事的 以前有彼得原理的扭矩守恒理论 后来太公/老色狼的太公概率论，这
: 版上文盲装B的我见多了
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T*********s
发帖数: 20444 | 126 老色狼想了一晚上 有没有想出发言稿
再不应对要被开除了 |
Z*****o
发帖数: 4090 | 127 放过人家小本吧，人家看了很久中文wiki才搜刮出这么点，脑袋都要想破了，上次自由
度的，塑料金属哪个强度高哪个便宜的哪个密度高的不也一样，人家拿手好戏就是不看
回复直接开启复读机模式。
【在 i****x 的大作中提到】
: 你怎么不继续讲normalization了？怎么不被噎死了？哈哈哈哈哈
: 你卖弄下游戏还成，在这拿本科的三脚猫概率公式卖弄实在是太不治天高地厚了，行了
: 今天我给你上课到此为止，剩下打脸工作就由别人慢慢完成了哈哈哈
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D***n
发帖数: 6804 | 128 哈哈，又有一个白痴主动前来报道。
【在 Z*****o 的大作中提到】
: 放过人家小本吧，人家看了很久中文wiki才搜刮出这么点，脑袋都要想破了，上次自由
: 度的，塑料金属哪个强度高哪个便宜的哪个密度高的不也一样，人家拿手好戏就是不看
: 回复直接开启复读机模式。
|
D***n
发帖数: 6804 | 129 之前我基本上问icefox问题他都不敢直接回答，胆子小的不行，生怕一不小心又被抽脸
。所以现在都是调戏模式，随便拎弱智的来恶心他。他还在那里唧唧歪歪的怕的要死。
哈哈哈哈。
【在 Z*****o 的大作中提到】
: 放过人家小本吧，人家看了很久中文wiki才搜刮出这么点，脑袋都要想破了，上次自由
: 度的，塑料金属哪个强度高哪个便宜的哪个密度高的不也一样，人家拿手好戏就是不看
: 回复直接开启复读机模式。
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T*********s
发帖数: 20444 | 130 请在小本前面添加烂校二字
至少要达到上交的水平，才可以去掉烂校头衔
请问徳亢是哪里出身的
【在 Z*****o 的大作中提到】
: 放过人家小本吧，人家看了很久中文wiki才搜刮出这么点，脑袋都要想破了，上次自由
: 度的，塑料金属哪个强度高哪个便宜的哪个密度高的不也一样，人家拿手好戏就是不看
: 回复直接开启复读机模式。
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i****x
发帖数: 17565 | 131 呵呵呵呵
请小本统计家脱离自我调戏模式，认真给大家解释一下你打算怎么normalize死亡率
data，另外怎么使用贝叶斯公式？
哈哈
【在 D***n 的大作中提到】
: 之前我基本上问icefox问题他都不敢直接回答，胆子小的不行，生怕一不小心又被抽脸
: 。所以现在都是调戏模式，随便拎弱智的来恶心他。他还在那里唧唧歪歪的怕的要死。
: 哈哈哈哈。
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T*********s
发帖数: 20444 | 132 你们天天顶这个帖子
最受伤的是老色狼
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵呵呵
: 请小本统计家脱离自我调戏模式，认真给大家解释一下你打算怎么normalize死亡率
: data，另外怎么使用贝叶斯公式？
: 哈哈
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D***n
发帖数: 6804 | 133 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
孩子咋这白痴
一看你最基本的factor都找不全，不会找。
和你讨论noramlization岂不是脑袋被门夹了。
贝叶斯公式下面的分母就是Normalization项
自己翻书看看要求是什么。
我现在已经把难度给你降了，以调戏为主，
居然还自己感觉如此良好。
你是希望我以后每次都把你往死了抽么？
呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵呵呵
: 请小本统计家脱离自我调戏模式，认真给大家解释一下你打算怎么normalize死亡率
: data，另外怎么使用贝叶斯公式？
: 哈哈
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i****x
发帖数: 17565 | 134 哈哈哈，原来小本眼中的normalization意思就是除以车辆总数啊，我要是告诉你这个
统计数据已经除过车辆总数了你怎么看？哈哈哈哈哈
overall: driver deaths per million registered vehicle years
对了，针对你的脑力，我再加一条说明：所谓 per million registered vehicle
years指的是这款车的注册量，不是美国所有车的注册量
【在 D***n 的大作中提到】
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
: 孩子咋这白痴
: 一看你最基本的factor都找不全，不会找。
: 和你讨论noramlization岂不是脑袋被门夹了。
: 贝叶斯公式下面的分母就是Normalization项
: 自己翻书看看要求是什么。
: 我现在已经把难度给你降了，以调戏为主，
: 居然还自己感觉如此良好。
: 你是希望我以后每次都把你往死了抽么？
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
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Z*****o
发帖数: 4090 | 135 用呵来当分割线的还是第一次见，赞创意。
【在 D***n 的大作中提到】
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
: 孩子咋这白痴
: 一看你最基本的factor都找不全，不会找。
: 和你讨论noramlization岂不是脑袋被门夹了。
: 贝叶斯公式下面的分母就是Normalization项
: 自己翻书看看要求是什么。
: 我现在已经把难度给你降了，以调戏为主，
: 居然还自己感觉如此良好。
: 你是希望我以后每次都把你往死了抽么？
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
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i****x
发帖数: 17565 | 136 小本来看看一个概率的两种不同算法，看哪个是脱裤子放屁
算法1：
发信人: Decon (Decon), 信区: Automobile
标 题: Re: 老色狼呕血推荐的福克斯走下神坛
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jan 29 18:00:59 2015, 美东)
根据贝叶斯定理，福克斯导致死亡的概率是这样的：
P(死|福克斯) = P(福克斯|死) P (死) / P(福克斯) where,
P(福克斯) = P(福克斯|活)P(活) + P(福克斯|死)P(死)
以我有限的知识，得出结果起码要知道总注册人数，总死亡人数，福克斯死亡人数，福
克斯占总注册比例。
算法2：
P(死|福克斯) = P(死 in 福克斯) / P(福克斯)
=(#(死 in 福克斯) / #(all cars)) / (#(福克斯) / #(all cars))
=#(死 in 福克斯) / #(福克斯)
which is exactly what the stat is: driver deaths per million registered
vehicle years (for each car model) |
D***n
发帖数: 6804 | 137 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
呵呵
呵呵 赞赞赞 神思路 赞赞赞
呵呵
呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
【在 i****x 的大作中提到】
: 哈哈哈，原来小本眼中的normalization意思就是除以车辆总数啊，我要是告诉你这个
: 统计数据已经除过车辆总数了你怎么看？哈哈哈哈哈
: overall: driver deaths per million registered vehicle years
: 对了，针对你的脑力，我再加一条说明：所谓 per million registered vehicle
: years指的是这款车的注册量，不是美国所有车的注册量
|
i****x
发帖数: 17565 | 138 对不起，我竭尽全力还是高估了你的智商，现在我才明白你根本没想通你那个分母和车
辆总数只差一个常数因子。
【在 D***n 的大作中提到】
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
: 呵呵
: 呵呵 赞赞赞 神思路 赞赞赞
: 呵呵
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
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i****x
发帖数: 17565 | 139 白痴求抽脸，小本莫尿循
发信人: Decon (Decon), 信区: Automobile
标 题: Re: 老色狼呕血推荐的福克斯走下神坛
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan 30 17:37:30 2015, 美东)
呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
孩子咋这白痴
一看你最基本的factor都找不全，不会找。
和你讨论noramlization岂不是脑袋被门夹了。
贝叶斯公式下面的分母就是Normalization项
自己翻书看看要求是什么。
我现在已经把难度给你降了，以调戏为主，
居然还自己感觉如此良好。
你是希望我以后每次都把你往死了抽么？
呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵 |
D***n
发帖数: 6804 | 140 哈哈哈，这个求学精神值得学习，我问你：
P(死 in 福克斯) = #(死 in 福克斯)
这是怎么搞出来的？我在一次试验中投掷2000次硬币，出现970次反，1030次正，是不
是P(反) = #反/#投币 = 0.485 ?
【在 i****x 的大作中提到】
: 白痴求抽脸，小本莫尿循
: 发信人: Decon (Decon), 信区: Automobile
: 标 题: Re: 老色狼呕血推荐的福克斯走下神坛
: 发信站: BBS 未名空间站 (Fri Jan 30 17:37:30 2015, 美东)
: 呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵呵
: 孩子咋这白痴
: 一看你最基本的factor都找不全，不会找。
: 和你讨论noramlization岂不是脑袋被门夹了。
: 贝叶斯公式下面的分母就是Normalization项
: 自己翻书看看要求是什么。
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D***n
发帖数: 6804 | 141 你别着急回我这个贴子，建议你去翻翻书仔细想想。
想明白了就知道，为啥Yaris这个所谓的名校博士，水平居然连一个烂本科都不如。
就他这基本素质，居然能混博士，也是一奇。
【在 D***n 的大作中提到】
: 哈哈哈，这个求学精神值得学习，我问你：
: P(死 in 福克斯) = #(死 in 福克斯)
: 这是怎么搞出来的？我在一次试验中投掷2000次硬币，出现970次反，1030次正，是不
: 是P(反) = #反/#投币 = 0.485 ?
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i****x
发帖数: 17565 | 142 “我在一次试验中投掷1000次硬币，出现970次反，1030次正”
佩服佩服，神人给出的例子都是神一样的例子
【在 D***n 的大作中提到】
: 哈哈哈，这个求学精神值得学习，我问你：
: P(死 in 福克斯) = #(死 in 福克斯)
: 这是怎么搞出来的？我在一次试验中投掷2000次硬币，出现970次反，1030次正，是不
: 是P(反) = #反/#投币 = 0.485 ?
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i****x
发帖数: 17565 | 143 报告老师，书里查不到这是怎么搞出来的：我在一次试验中投掷1000次硬币，出现970
次反，1030次正
【在 D***n 的大作中提到】
: 你别着急回我这个贴子，建议你去翻翻书仔细想想。
: 想明白了就知道，为啥Yaris这个所谓的名校博士，水平居然连一个烂本科都不如。
: 就他这基本素质，居然能混博士，也是一奇。
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D***n
发帖数: 6804 | 144 这个是很正常的啊，浙江大学版本概率论第一章特别提到这个事情。
你当年没看？
【在 i****x 的大作中提到】
: “我在一次试验中投掷1000次硬币，出现970次反，1030次正”
: 佩服佩服，神人给出的例子都是神一样的例子
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i****x
发帖数: 17565 | 145 没见过，你给解释一下
【在 D***n 的大作中提到】
: 这个是很正常的啊，浙江大学版本概率论第一章特别提到这个事情。
: 你当年没看？
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D***n
发帖数: 6804 | 146 顺便，记得第五章也提了这事。你没看？没看赶紧去弄一本翻翻。
【在 D***n 的大作中提到】
: 这个是很正常的啊，浙江大学版本概率论第一章特别提到这个事情。
: 你当年没看？
|
i****x
发帖数: 17565 | 147 给大家解释一下么，投1000次币怎么能得到1030次正面，我相信所有人都很好奇
【在 D***n 的大作中提到】
: 顺便，记得第五章也提了这事。你没看？没看赶紧去弄一本翻翻。
|
D***n
发帖数: 6804 | 148 简单来说，
P是多次同样条件下重复试验的平均值的极限，你那个等号根本就是错的。
不用笔误或者省略来解释。这个明显是你本科时候大数定律没学懂。否则一个烂校本科
生20年后都记得的内容，你到现在还不知道为什么。
为啥要纠缠这个事情，原因是因为那个统计数据，每100万辆车才70辆，而且这么多年
Focus一共才卖了80万辆，我认为这个统计结果对noise很敏感，不能做为比较的坚实依
据。要想比较需要做normalization还要去掉noise，我个人认为不现实。
Yaris，icefox犯错我能理解，你丫一名校的博士怎么也看不出来？
【在 i****x 的大作中提到】
: 没见过，你给解释一下
|
i****x
发帖数: 17565 | 149 原来normalization是去除noise用的，佩服佩服，我第一次听说。
不过你在记得不少大一概率术语的同时，听说过一门叫统计的学科么？统计里有个叫最
大似然估计的东西听说过么？另一个叫置信区间的玩意听说过么？你看到原帖统计数据
死亡率后面那个括号了么？那个就是置信区间。
这些应该够你查几天百度百科了。
【在 D***n 的大作中提到】
: 简单来说，
: P是多次同样条件下重复试验的平均值的极限，你那个等号根本就是错的。
: 不用笔误或者省略来解释。这个明显是你本科时候大数定律没学懂。否则一个烂校本科
: 生20年后都记得的内容，你到现在还不知道为什么。
: 为啥要纠缠这个事情，原因是因为那个统计数据，每100万辆车才70辆，而且这么多年
: Focus一共才卖了80万辆，我认为这个统计结果对noise很敏感，不能做为比较的坚实依
: 据。要想比较需要做normalization还要去掉noise，我个人认为不现实。
: Yaris，icefox犯错我能理解，你丫一名校的博士怎么也看不出来？
|
D***n
发帖数: 6804 | 150 我不准备回你了，连答案都告诉你了。
你这方面基本水平不行，这个怎么辩论都没用的，不说别的，我们现在讨论的不是统计
，讨论的是最基本的概率论，你扯ML干啥？
你连最基本的大数定律，连概率和统计都分不清，和我扯ML有啥用？你以为提ML爷就怕
了？
【在 i****x 的大作中提到】
: 原来normalization是去除noise用的，佩服佩服，我第一次听说。
: 不过你在记得不少大一概率术语的同时，听说过一门叫统计的学科么？统计里有个叫最
: 大似然估计的东西听说过么？另一个叫置信区间的玩意听说过么？你看到原帖统计数据
: 死亡率后面那个括号了么？那个就是置信区间。
: 这些应该够你查几天百度百科了。
|
|
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i****x
发帖数: 17565 | 151 楼主贴出统计数据，你却自称讨论的不是统计，你这个半瓶醋太爱咣当了，都不知道自
己在说些什么
【在 D***n 的大作中提到】
: 我不准备回你了，连答案都告诉你了。
: 你这方面基本水平不行，这个怎么辩论都没用的，不说别的，我们现在讨论的不是统计
: ，讨论的是最基本的概率论，你扯ML干啥？
: 你连最基本的大数定律，连概率和统计都分不清，和我扯ML有啥用？你以为提ML爷就怕
: 了？
|
e**n
发帖数: 5876 | 152 恩. 我就很好奇, 坐等解释
【在 i****x 的大作中提到】
: 给大家解释一下么，投1000次币怎么能得到1030次正面，我相信所有人都很好奇
|
D***n
发帖数: 6804 | 153 硬币数字大后通常不是50:50，因为现实中没有完美的硬币，没有完美的投掷。通常某
一侧出现的次数更多一些。
【在 e**n 的大作中提到】
: 恩. 我就很好奇, 坐等解释
|
D***n
发帖数: 6804 | 154 还嘴硬？就算是扯ML也没用。
ML只是基于样本空间用来拟合分布的一种方法。我查过资料，Focus 2007年才引进，最
近4-5年内focus一共才卖出去80万辆，换句话说，一辆总销量也就100万左右的车，一
共才报了70个数据，用70个数据去做拟合证明focus安全性不行，这个信噪比会很差。
这个例子我认为单纯用ML不合适。
【在 i****x 的大作中提到】
: 楼主贴出统计数据，你却自称讨论的不是统计，你这个半瓶醋太爱咣当了，都不知道自
: 己在说些什么
|
C********s
发帖数: 428 | 155 投1000次币怎么能得到1030次正面.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
上帝帮你投了30次么。。。。 |
D***n
发帖数: 6804 | 156 噢！笔误，是2000次，感谢大家指正。
我已经改了。
【在 C********s 的大作中提到】
: 投1000次币怎么能得到1030次正面.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
: 上帝帮你投了30次么。。。。
|
d******e
发帖数: 7844 | 157 Decon的结论其实是有一定道理的。只不过他未必明白更深层的含义，至少我下面说的
本科的统计大都不会提及，美国的硕士统计课程也比较少提及。读PhD的话，修过
Advnaced的Inference课程的话，应该明白我在说什么。
因为是五年前修的课了，所以个别地方可能说的不准确，但是思路应该基本正确。
当一个Bernoulli r.v.的参数(分布均值)非常接近0的时候，想要同时准确估计样本的
参数和样本方差是很难的。现在可以看到p肯定是非常小的，很可能是在1e-5~1e-6的数
量级上。这时想用MLE的Asymptotic normality来做近似就很成问题了，因为对分布的
方差的估计的方差对比分布的方差本身还要大，导致你对方差的估计十分不可靠，最后
testing的结果非常不准，CI也十分不可靠。
解决办法我说两种，感兴趣的可以去看。第一种是去做exact testing，不做近似，但
鉴于样本量大，计算量会非常大。第二种是在推导Asymptotic ditribution时做高阶泰
勒展开，这样可以获得更精确的近似。
当然，也可以Heuristic的去直接拿mean比或者用normal approximation做testing。不
能说没道理，只是Statistical Guarantee要打很大的折扣。
本科
多年
实依
【在 i****x 的大作中提到】
: 原来normalization是去除noise用的，佩服佩服，我第一次听说。
: 不过你在记得不少大一概率术语的同时，听说过一门叫统计的学科么？统计里有个叫最
: 大似然估计的东西听说过么？另一个叫置信区间的玩意听说过么？你看到原帖统计数据
: 死亡率后面那个括号了么？那个就是置信区间。
: 这些应该够你查几天百度百科了。
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d******e
发帖数: 7844 | 158 换个更techinical的说法，做泰勒展开的时候，likelihood function的curvature太差
，不够regular，所以二阶不足以拿来近似。
【在 d******e 的大作中提到】
: Decon的结论其实是有一定道理的。只不过他未必明白更深层的含义，至少我下面说的
: 本科的统计大都不会提及，美国的硕士统计课程也比较少提及。读PhD的话，修过
: Advnaced的Inference课程的话，应该明白我在说什么。
: 因为是五年前修的课了，所以个别地方可能说的不准确，但是思路应该基本正确。
: 当一个Bernoulli r.v.的参数(分布均值)非常接近0的时候，想要同时准确估计样本的
: 参数和样本方差是很难的。现在可以看到p肯定是非常小的，很可能是在1e-5~1e-6的数
: 量级上。这时想用MLE的Asymptotic normality来做近似就很成问题了，因为对分布的
: 方差的估计的方差对比分布的方差本身还要大，导致你对方差的估计十分不可靠，最后
: testing的结果非常不准，CI也十分不可靠。
: 解决办法我说两种，感兴趣的可以去看。第一种是去做exact testing，不做近似，但
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D***n
发帖数: 6804 | 159 感谢认真的讨论，我不是学统计的。不过以前在应用过一些统计方法。不过这个例子，
我觉得用百万辆死亡率是有很强误导的。
而且另外一方面，我不确定MLE这种情况还是不是单调收敛，全局可能存在多个local
maxima。所以即便是能local逼近，初始值选取不同结果也不一定相同结果是否具有说
服力也是需要考虑的。
事实上，这个数字倒是反应了另外一个情况：汽车的安全性确实有很大的改进。
【在 d******e 的大作中提到】
: 换个更techinical的说法，做泰勒展开的时候，likelihood function的curvature太差
: ，不够regular，所以二阶不足以拿来近似。
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d******e
发帖数: 7844 | 160 话说如果看置信区间的话，用这个表格去做testing，基本没几个significant的... ...
Ford Focus 70[39-101]去跟Toyota Prius hybrid 16[5-28]比比还有些意义。
像Chevrolet Cruze 42[4-80]跟Nissan Versa hatchback 71[45-96]，能提供的统计作
证很有限啊。
【在 i****x 的大作中提到】
: 楼主贴出统计数据，你却自称讨论的不是统计，你这个半瓶醋太爱咣当了，都不知道自
: 己在说些什么
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i****x
发帖数: 17565 | 161 嗯，来了个懂行的
decon就是个自以为是的烂校小本，知道点皮毛就来卖弄，更深层的东西我根本就懒得
给他提。而且他在论坛上一向如此，这非常可悲。不是每个人在所有方面都有知识，但
大多数人至少能意识到自己在某些方面只知皮毛，不会到处嘚瑟。
他开始说什么这个统计没有normailization，后来我明白他以为条件概率公式的分母就
是normalization，其实那个是“率”字的定义里就有的，跟normalization毫无关系。
所谓normalization指的是奔驰和丰田死亡数不可以直接比较，因为丰田车总数远多于
奔驰。而他解决所谓normalization问题的方法更可笑，搞出个什么贝叶斯公式，我都
没法解释贝叶斯跟这个问题有多么风马牛不相及。
然后他又开始纠结什么概率和统计的差异，其实我一眼就看得出他根本没理解什么是统
计。假设福克斯死亡率是个伯努利随机变量，这是概率模型，但概率不可能知道，而现
实中的福克斯死亡率是个样本统计，这个死亡率就是概念中的“真实死亡概率”的无偏
估计量，这个估计量自然不准确，但解决办法是构造置信区间而不是什么
normalization和贝叶斯都公式。。。
关于你所说近似正太的问题没错。一般rule of thumb是pn>5时可以近似正态，然后就
可以用z统计构建p的置信区间。pn>5在这个问题里就等于是说有五人死亡，否则置信区
间就偏差较大。你给出了严格解决很专业的解决方案，但decon这种程度的半瓶醋是不
可能知道你在说些什么的。十有八九他都不知道我在说些什么。
【在 d******e 的大作中提到】
: Decon的结论其实是有一定道理的。只不过他未必明白更深层的含义，至少我下面说的
: 本科的统计大都不会提及，美国的硕士统计课程也比较少提及。读PhD的话，修过
: Advnaced的Inference课程的话，应该明白我在说什么。
: 因为是五年前修的课了，所以个别地方可能说的不准确，但是思路应该基本正确。
: 当一个Bernoulli r.v.的参数(分布均值)非常接近0的时候，想要同时准确估计样本的
: 参数和样本方差是很难的。现在可以看到p肯定是非常小的，很可能是在1e-5~1e-6的数
: 量级上。这时想用MLE的Asymptotic normality来做近似就很成问题了，因为对分布的
: 方差的估计的方差对比分布的方差本身还要大，导致你对方差的估计十分不可靠，最后
: testing的结果非常不准，CI也十分不可靠。
: 解决办法我说两种，感兴趣的可以去看。第一种是去做exact testing，不做近似，但
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d******e
发帖数: 7844 | 162 Techinical的东西你就不用琢磨了... ...你肯定不懂。
Bernoulli这种经典分布求MLE，能存在毛local maxima。
这件事最多说你的直觉是有一定道理的，我可没说你说的就对。
【在 D***n 的大作中提到】
: 感谢认真的讨论，我不是学统计的。不过以前在应用过一些统计方法。不过这个例子，
: 我觉得用百万辆死亡率是有很强误导的。
: 而且另外一方面，我不确定MLE这种情况还是不是单调收敛，全局可能存在多个local
: maxima。所以即便是能local逼近，初始值选取不同结果也不一定相同结果是否具有说
: 服力也是需要考虑的。
: 事实上，这个数字倒是反应了另外一个情况：汽车的安全性确实有很大的改进。
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i****x
发帖数: 17565 | 163 没错，而且这个统计还缺失了重要信息，它统计的是每百万注册车年的死亡率，而不是
每百万注册车年每百万里程的死亡率。如果A车比B车开得更多，就更可能出事故，这是
个系统性缺失，而且数据相对容易得到（车辆年检），不知道为什么没有包含。
...
【在 d******e 的大作中提到】
: 话说如果看置信区间的话，用这个表格去做testing，基本没几个significant的... ...
: Ford Focus 70[39-101]去跟Toyota Prius hybrid 16[5-28]比比还有些意义。
: 像Chevrolet Cruze 42[4-80]跟Nissan Versa hatchback 71[45-96]，能提供的统计作
: 证很有限啊。
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D***n
发帖数: 6804 | 164 我以前遇到过经典分布出现local maxima的情况。
理论是全局唯一，但是前提必须是连续域，计算中需要离散化，就会出现local maxima。
【在 d******e 的大作中提到】
: Techinical的东西你就不用琢磨了... ...你肯定不懂。
: Bernoulli这种经典分布求MLE，能存在毛local maxima。
: 这件事最多说你的直觉是有一定道理的，我可没说你说的就对。
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i****x
发帖数: 17565 | 165 哈哈哈哈，一个B被你装的有声有色，这句话真的就是给你创造的啊：）
连什么local maxima都出来了哈哈哈，还单调收敛，还你应用过统计方法，就你这种水
平算平均值可能都困难，你下次去中学的时候可以甩出这些词来吓唬小孩，在phd云集
的MIT上也敢卖弄，你的情商完全就是个中学生水平：）
【在 D***n 的大作中提到】
: 感谢认真的讨论，我不是学统计的。不过以前在应用过一些统计方法。不过这个例子，
: 我觉得用百万辆死亡率是有很强误导的。
: 而且另外一方面，我不确定MLE这种情况还是不是单调收敛，全局可能存在多个local
: maxima。所以即便是能local逼近，初始值选取不同结果也不一定相同结果是否具有说
: 服力也是需要考虑的。
: 事实上，这个数字倒是反应了另外一个情况：汽车的安全性确实有很大的改进。
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d******e
发帖数: 7844 | 166 说你胖，你就喘上了... ...
还离散化，连续域... ...
maxima。
【在 D***n 的大作中提到】
: 我以前遇到过经典分布出现local maxima的情况。
: 理论是全局唯一，但是前提必须是连续域，计算中需要离散化，就会出现local maxima。
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i****x
发帖数: 17565 | 167 啊哈哈哈哈哈哈哈
maxima。
【在 D***n 的大作中提到】
: 我以前遇到过经典分布出现local maxima的情况。
: 理论是全局唯一，但是前提必须是连续域，计算中需要离散化，就会出现local maxima。
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D***n
发帖数: 6804 | 168 滚！
【在 i****x 的大作中提到】
: 哈哈哈哈，一个B被你装的有声有色，这句话真的就是给你创造的啊：）
: 连什么local maxima都出来了哈哈哈，还单调收敛，还你应用过统计方法，就你这种水
: 平算平均值可能都困难，你下次去中学的时候可以甩出这些词来吓唬小孩，在phd云集
: 的MIT上也敢卖弄，你的情商完全就是个中学生水平：）
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i****x
发帖数: 17565 | 169 说句实话，我告诉你这些别人不忍心告诉你的实情，对于你长远来讲是件好事。那我就
不多说了
【在 D***n 的大作中提到】
: 滚！
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D***n
发帖数: 6804 | 170 你要听实情吗？
哥们当年就是搞MLE计算的，这个特性已经被全世界几百号人讨论几十年了，那哥们数
学功底可能很好，但是具体现实领域有具体情况。
【在 i****x 的大作中提到】
: 说句实话，我告诉你这些别人不忍心告诉你的实情，对于你长远来讲是件好事。那我就
: 不多说了
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i****x
发帖数: 17565 | 171 我都说我不吭声了，你还要继续？我建议你把这楼的地址发给你做MLE的哥们看看，让
他告诉你你都说了些什么。。
【在 D***n 的大作中提到】
: 你要听实情吗？
: 哥们当年就是搞MLE计算的，这个特性已经被全世界几百号人讨论几十年了，那哥们数
: 学功底可能很好，但是具体现实领域有具体情况。
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D***n
发帖数: 6804 | 172 不同行业有不同特点，当年各种数学工具见的多了，你要看论文，个个都非常
promising，一上数据基本上都不行，这么多年来实践中就那么几个还靠谱。
所以各行有各行的门道，我要真把我们当年遇到的问题摊出来，你也要花不少时间才能
入门，毕竟数学理论只是其中一小部份。
【在 d******e 的大作中提到】
: 说你胖，你就喘上了... ...
: 还离散化，连续域... ...
:
: maxima。
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d******e
发帖数: 7844 | 173 你也只能通过完全说不到点上的装B来掩饰你的无知了。
你要是真做过，就把你遇到的问题贴出来，然后贴上你的解决办法。
MITBBS上PhD一大把，你个小屁孩儿在这忽悠个屁啊。
【在 D***n 的大作中提到】
: 不同行业有不同特点，当年各种数学工具见的多了，你要看论文，个个都非常
: promising，一上数据基本上都不行，这么多年来实践中就那么几个还靠谱。
: 所以各行有各行的门道，我要真把我们当年遇到的问题摊出来，你也要花不少时间才能
: 入门，毕竟数学理论只是其中一小部份。
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i****x
发帖数: 17565 | 174 呵呵你也被逼得没风度了。。
【在 d******e 的大作中提到】
: 你也只能通过完全说不到点上的装B来掩饰你的无知了。
: 你要是真做过，就把你遇到的问题贴出来，然后贴上你的解决办法。
: MITBBS上PhD一大把，你个小屁孩儿在这忽悠个屁啊。
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d******e
发帖数: 7844 | 175 我就是觉得这个问题有点意思，认真回了一帖。
结果这货真觉得自己逼格够高了。
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵你也被逼得没风度了。。
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D***n
发帖数: 6804 | 176 哥们你的情商够差的。对你客气还真不行。非要抽脸才舒坦。
就这个问题，如何比较福克斯和rx350谁更安全，？
【在 d******e 的大作中提到】
: 我就是觉得这个问题有点意思，认真回了一帖。
: 结果这货真觉得自己逼格够高了。
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s********3
发帖数: 945 | 177 不懂科学+无脑不是错，无知还无视别人才可笑，呵呵
【在 D***n 的大作中提到】
: 你呵呵呵的时候基本就没对过，如果你实在想替雅力士抽脸：
: 按照这个数据，我们能不能得出大的SUV比小车更安全的结论？
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I******I
发帖数: 14241 | 178 老湿，你不能因为一个Decon就把我们烂校小本都给鄙视了。这么以偏概全的人在日常
生活中也不多见啊。
【在 i****x 的大作中提到】
: 嗯，来了个懂行的
: decon就是个自以为是的烂校小本，知道点皮毛就来卖弄，更深层的东西我根本就懒得
: 给他提。而且他在论坛上一向如此，这非常可悲。不是每个人在所有方面都有知识，但
: 大多数人至少能意识到自己在某些方面只知皮毛，不会到处嘚瑟。
: 他开始说什么这个统计没有normailization，后来我明白他以为条件概率公式的分母就
: 是normalization，其实那个是“率”字的定义里就有的，跟normalization毫无关系。
: 所谓normalization指的是奔驰和丰田死亡数不可以直接比较，因为丰田车总数远多于
: 奔驰。而他解决所谓normalization问题的方法更可笑，搞出个什么贝叶斯公式，我都
: 没法解释贝叶斯跟这个问题有多么风马牛不相及。
: 然后他又开始纠结什么概率和统计的差异，其实我一眼就看得出他根本没理解什么是统
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d******e
发帖数: 7844 | 179 我想起来这二货是谁了。
他就是去年和碳大掐的“悬挂大拿”，哈哈。
【在 i****x 的大作中提到】
: 呵呵你也被逼得没风度了。。
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n******7
发帖数: 12463 | 180 确实，装B装成SB就是说他这样的
factor
【在 i****x 的大作中提到】
: 。。。
: 看来装B真的是一种生活方式
: 这个统计本来就是每百万辆注册车数的死亡率，已经考虑了很多因素，包括车辆年代，
: 只看司机不看乘客。真正缺失的是每款车每年平均里程。
: 你这个被噎死公式完全是脱裤子放屁，这个公式的用处是不能直接统计A|B时绕个圈子
: ，人家直接有开focus死和focus总数，一除就得了。。跟真正死亡率就差个常数factor
: 而已。
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r*****e
发帖数: 3164 | |
D***n
发帖数: 6804 | 182 我靠，我还以为能憋出什么干货呢。一晚上就扯出这个来？
这方面，你和哪个Yaris怎么就是老娘们性格，icefox，包括大X不管怎么说，还能真枪
往上干。你们这两就躲在这说点完全不着调的风凉话。
行不行啊，不行呆一边去。
【在 d******e 的大作中提到】
: 我想起来这二货是谁了。
: 他就是去年和碳大掐的“悬挂大拿”，哈哈。
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D***n
发帖数: 6804 | 183 顺便我又看了一遍你写的，
你是不是没有在学校以外的地方工作过？还在拿一些自以为高大上的屠龙之术在那里比
划。几分钟就能想明白的事情，你写的这个东西对于解决这个问题有啥用？
给个梯子还真往上爬。
【在 d******e 的大作中提到】
: 我想起来这二货是谁了。
: 他就是去年和碳大掐的“悬挂大拿”，哈哈。
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C********s
发帖数: 428 | 184 老色狼还是聪明啊，真不懂的东西或者对他不利的东西，缩得很果断。。。不像有些人
。。。。 |
d******e
发帖数: 7844 | 185 那可不，有些人还指望打游戏赢勒芒呢。
【在 C********s 的大作中提到】
: 老色狼还是聪明啊，真不懂的东西或者对他不利的东西，缩得很果断。。。不像有些人
: 。。。。
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D***n
发帖数: 6804 | 186 哈哈，我是烂校本科生我怕谁。
男子汉大丈夫输了又怎么样？大不了认个错，从头来过，
哪像个某些老娘们那样，成天在那里唧唧歪歪的。1年前娱乐论坛上那点小破事都记在
心里。
打心底里看不上眼。
【在 C********s 的大作中提到】
: 老色狼还是聪明啊，真不懂的东西或者对他不利的东西，缩得很果断。。。不像有些人
: 。。。。
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D***n
发帖数: 6804 | 187 你可真行，他抖落两个你不认识的单词就怕了？你以为他和Yaris这两个二货会因为你
投靠就看的起你？
男人要有胆，要有最起码的骨气。
【在 I******I 的大作中提到】
: 老湿，你不能因为一个Decon就把我们烂校小本都给鄙视了。这么以偏概全的人在日常
: 生活中也不多见啊。
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T*********s
发帖数: 20444 | 188 有骨气就要买福克斯
【在 D***n 的大作中提到】
: 你可真行，他抖落两个你不认识的单词就怕了？你以为他和Yaris这两个二货会因为你
: 投靠就看的起你？
: 男人要有胆，要有最起码的骨气。
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T*********s
发帖数: 20444 | |
A**********l
发帖数: 652 | 190 Decon坚持跪舔德意志大白X的历史定理，真是亘古不变...... |
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A***n
发帖数: 8859 | 191 如果加上一个死亡司机的性别年龄和收入，甚至种族，然后同一个范畴内比较才更有说
服力。
开大妈车的大妈老人，和开小车的小白比死亡率，明显不合情理。
factor
【在 i****x 的大作中提到】
: 。。。
: 看来装B真的是一种生活方式
: 这个统计本来就是每百万辆注册车数的死亡率，已经考虑了很多因素，包括车辆年代，
: 只看司机不看乘客。真正缺失的是每款车每年平均里程。
: 你这个被噎死公式完全是脱裤子放屁，这个公式的用处是不能直接统计A|B时绕个圈子
: ，人家直接有开focus死和focus总数，一除就得了。。跟真正死亡率就差个常数factor
: 而已。
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B*****l
发帖数: 1078 | 192 highlander is ok
Rx is for gays
【在 T*********s 的大作中提到】
: 09-12年福克斯赫然上榜 HIGHEST RATES OF DRIVER DEATHS
: 与著名小一级的纸糊车Nissan Versa不相上下
: 老色狼恨入骨髓的RX350和爬坡王都名列LOWEST RATES OF DRIVER DEATHS前茅
: 成为中型SUV中的金刚安全车
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d*s
发帖数: 686 | 193 哈哈
【在 T*********s 的大作中提到】
: 09-12年福克斯赫然上榜 HIGHEST RATES OF DRIVER DEATHS
: 与著名小一级的纸糊车Nissan Versa不相上下
: 老色狼恨入骨髓的RX350和爬坡王都名列LOWEST RATES OF DRIVER DEATHS前茅
: 成为中型SUV中的金刚安全车
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