Bayes statistics近况简介

chrishacker 发表于 2013-4-29 21:46
大三的时候去统计系蹭课，老师告诉我们Bayes 一大优势就是理论部分比较简单...
看来是虚假宣传...{:4_10 ...

是初始理论很简单，说白了就是bayesian theorem， 然后idea也好理解，整套结构也比较顺理成章。只是真正到了要用的时候或者做这方面东西的时候，就远不是这么回事了，毕竟搞bayes的人一天到晚想着怎么构造这个构造那个，我个人觉得构造这玩意是research里面最难的了，既要有好的idea，又要能建立理论框架，还要讲得让人感觉直观易懂，所以就各种bt....

其实我感觉bayes的着眼比frequentist要高，总是想要描绘出posterier distribution在整个sample space里是什么样子，至于之后的testing呀啥的就自然而然变得trivial了。frequentist更着眼于sample本身，并且明确的认为testing呀啥的是他们的一个目的。有时候觉得搞数学出身的人很容易接受frequentist，严格精确，条理清楚；搞cs，ee啥的更容易接受bayesian，主观直观，通俗易懂。我自己觉得我是个frequentist，虽说常用bayesian，但是对它的思想还是没有真正做到理解，摊手 =。=

annimal 发表于 2013-4-30 13:48
这。。。大哥能说详细点吗？统计有没有什么书 像计算机CRACKING THE CODE INTERVIEW这种，刷几遍就可以找 ...

如果有这种神书，一亩三分地的各路英雄好汉早就翻出来好吧。 统计能找的工作还是很杂的，所以面试题除了behavioral 都不太一样，你面银行和consulting 怎么着也不可能面试题一样吧。推荐练习就是把你做过的重要的project 找个懂统计的美国人和不怎么懂统计的美国人， 设计两个版本， 把那两个人都忽悠明白了 就好了。 基本功要扎实， adjusted R square 解释一下， 在白板上算个birthday problem 的expectation 什么的， 推一下MLE 什么的都属于基本功，编程么 统计不比CS， 但如果你找的工作要求编程， 基本的比如用 loop 找个什么小于888 的最大质数这种还是要会的。语言么有些公司用SAS 有些用R 这个就随意了。

joyce1322 发表于 2013-4-30 09:59
如果有这种神书，一亩三分地的各路英雄好汉早就翻出来好吧。 统计能找的工作还是很杂的，所以面试题除了b ...

要求好高！！！
我曾经还想过列一下这种基础题的，后来发现内容太多。。。

只列问题，不列答案还是可以搞搞的，有没有兴趣弄个ｗｉｋｉpage?

小K 发表于 2013-4-29 13:28
master找工不需要具体到方向

good!谢k大妈！

小K 发表于 2013-5-1 03:50
要求好高！！！
我曾经还想过列一下这种基础题的，后来发现内容太多。。。

可以呀。 不过还是觉得统计的公司职位 都比较杂，不过cs 那么好归纳。 我说的只是我观察下来的问题。 个人工作的感觉确实就是如果以上有些问题回答不出来的话，在工作中是会遇到一些困难的。比如解释不清楚，别的组的美国人不会觉得是自己水平差听不懂，他们会觉得是你communication skill 有问题。

joyce1322 发表于 2013-4-30 16:35
可以呀。 不过还是觉得统计的公司职位 都比较杂，不过cs 那么好归纳。 我说的只是我观察下来的问题。 个人 ...

haohao, a common problem that I see in candidates is that they tend to give very theoretic explanations, maybe it's just that my position is more applied, and ppl tend to want a more intuitive and approachable answer.

typical questions include : explain what's a pvalue or power, if the candidate gets to the gist of "prob rejecting null hypothesis under null", it's not a good sign. they usually want to hear a simpler answer...


. Χalso another important skill - data hacking - i wonder how this can be picked up . it is not easily summarized but i do think there can be a few instructions on what to learn.

so far i can think of: Head First Java is a good book to learn by onself.

For Py, other than Udacity, Leaning Python etc usual books, Python for Data Analysis would be a good one to read.

Also there are the typical R books, R in Action etc.

Little SAS book. But i am not that familiar with SAS - i just learned the necessary PROCS when I took the core courses like mixed model or survival.

SQL is easy, i think the section in "programming interview exposed" is good enough. I personally took the coursera course (now moved to another site) and found it to be useful.

maybe excel, pivot table, and VBA if finance?

currently i am interested in gathering info on this. I am also learning and would appreciate tips/help on this.


there can be endless questions on modeling but not sure if it is needed for all positions.

basic ML/DM?

好感动。。我怀疑我到底真的本科学个统计么。。感觉学了那么多，还是很无知。。一下又被那么多知识吸引住了

果断收藏之