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[其他] 简单看了下地里14fall汇报的数据

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大体看了看14fall 汇报版的帖子,没有仔细区分一个帖子里面汇报多个结果的情况,仅仅只看用户选择的选项:

大概有9000多条结果,. Χ
~37%  是rej,
<10% 是offer
其余超过一半结果是AD.

每个人可以扪心自问,你申请的学校里面你拿到了超过半数的AD了吗?
我没有统计,不过看了一下大家发帖子的内容,我感觉没有这么乐观。

Selective reporting:
那么粗略证实了: 申请人比较不倾向于报REJ,或者也可能跟倾向于一次报一堆REJ,毕竟那个表格也不是特别容易填。这个我没仔细看过。
看gradchef网站上面,根据这个数字给出某某学校的“命中率”也太那啥了。 ..


地里专业的确主要是EE/CS/IS 和quantitative两部分。


Multiple majors:
按unique id来看2500多人汇报了结果,但是单独按专业区分开看uid,就变成了3200+条结果,可见好多人都申请了不止一个专业。

.
Small subset from all applicants:
2500+人汇报了结果。显然这个数目占全部申请人的很小比例。
看了一下IP地址的国家分布(放心,其他具体信息都没取),有30-40%的来自海外。
看来论坛在国内的名气还是不成啊。。。


Biased sample, missing in a systematic way, nonignorable difference. 1point 3 acres
另外,也说明一个问题,光是看已经汇报出来的结果,想得出有普适性的结论应该不可能。样本太小,并且很可能是biased sample.
即使要求所有申请人汇报上所有的申请结果,不光是好的结果,这个取样仍然有问题。
我倾向于认为上这个论坛汇报结果的申请人,跟其他人相比,因为查信息能力不同,是否愿意分享结果。。。等差异,这部分人的结果,未必可以用来预测另外那批人的结果。即使三围完全相同!即使数据完全齐全!-baidu 1point3acres

.
当然不是说数据就没用了,只是下结论的时候要多考虑考虑。


当然数据我没有仔细清洗,这个甚至都谈不上是数据分析 =,=
就是大体看看。. .и

假如能做到绝大部分申请人都来汇报所有申请结果,那数据分析才有量化分析可做。目前只能做qualitative analysis.
. 1point 3 acres
=================================-baidu 1point3acres

如果论坛信息对你有用,请向师弟师妹推荐!

====================================

.--

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参与人数 11大米 +42 收起 理由
whdawn + 20 K姐分析的好~
cupcupcup + 3 我所有结论都会过来报告哒
icemao910 + 3 感谢分享!
zeller + 3 感谢分享!
ternencel + 3 很有用的信息!

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lumierex 2014-9-17 07:05:31 | 只看该作者
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我个人认为要报所有拒信确实有一定难度,毕竟不少学校都是默拒,而大部分人过了4月都定好要去的学校了,也懒得管那些没消息的学校了。. .и
我就只报了特意发邮件拒绝我的学校,那些一直没理我的就没再管了。
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jalapao 2014-5-29 15:53:50 | 只看该作者
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报AD可以求比较可以找校友,报rej似乎没啥作用(还会被嘲笑?)。可能是这么想的。
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ecb9d16a 2014-6-1 09:31:06 | 只看该作者
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本帖最后由 y5yeyey 于 2014-5-31 18:32 编辑
小K 发表于 2014-5-31 00:39
我没有手工分数据,显然有人的一个帖子里面汇报了多个结果,但是没法一个一个去清数据了,一个帖子算一个结 ...

横坐标的图是啥意思?不会是日期吧...
. From 1point 3acres bbs
我觉得吧,既然不能确定每一个用户一共申请了多少学校与每个申请的结果,那不妨以学校项目为对象,统计出各个学校项目的申请结果,然后

对申请人来说,自己的背景能获得什么样的录取结果大概是最关心的。那么,相当于 Pr( Stanford-Stat-MS-AD | 背景 ) 是我们所关心的,而 “背景” 则是可以自己定义出来。比如定义 “背景” = "GRE > 320",然后求 “具有 GRE 大于 320 分的申请人被大S的统计硕士项目录取” 的概率。用 Bayes 求算,另取 Pr( GRE>320 | Stanford-Stat-MS-AD ),Pr( GRE>320 ),和 Pr( Stanford-Stat-MS-AD)。其中,只有 Pr( GRE>320 ) 是大概接近于真实值的,其他两个都会偏大。最后的估计值,就偏大。既然上面的估计概率是偏大,何不来个 Reverse,作个狭义下线估计值呢?可求 Pr( Stanford-Stat-MS-Rej | GRE>320 ),取以上两个 given 数据的补集概率入 Bayes,最后的估计值就偏小了。

当然,也可以搞一个分类,把每个学校项目的申请人背景细化分类然后出一个 Fancy 的图。这些表面而又不科学严谨的东西显然是某老师喜欢并且擅长做的。

. Χ




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挖土机 2014-5-29 15:43:55 | 只看该作者
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K姐总结的好详细!!
ad>50%的举手!~~
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GoldenArcher 2014-5-29 16:17:37 | 只看该作者
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……好腻害+好细心……
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dwt800 2014-5-30 11:13:30 | 只看该作者
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肯定大家都喜欢报喜不报忧的
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dryear 2014-5-30 11:22:49 | 只看该作者
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呃,自己一堆rej没报
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我错了,3offer 2ad 9rej,只报了offer和ad……
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Hey_Qian 2014-5-30 22:38:16 | 只看该作者
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K姐好认真的总结~~赞!爆ad和rej都应该算是统计参考,可能大家会觉得爆rej太多觉得自己比较弱,所以也总希望自己爆的可以ad对于rej吧~是觉得每个过来share信息的农民都值得鼓励~努力推广一下,希望国内更多的人知道~!加油!
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loveday 2014-5-31 06:40:15 | 只看该作者
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本帖最后由 loveday 于 2014-5-30 15:48 编辑

When I applied for college, I got admitted into 5 out of the 10 schools I had applied. A few years later, when I applied for grad sch, I got into 1 out of the 2 schools I had applied. For both times, I got a 50% admission rate, and eventually I chose to go to somewhere I turned down for undergraduate studies for grad sch. Just share some random fact about my experience.
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 楼主| modifiedname 2014-5-31 07:38:42 | 只看该作者
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just talking about averages here. . 1point 3acres
..
with <10k results for 2500+ uid, each person averages only < 4 schools. 如果不顾数据缺失只看已有数据,结论就是:一般人只申请4所学校,从里面可以拿到至少2个ad。这个数据也太乐观了些,跟我通过看帖子得到的直观感觉不符合。
所以觉得是汇报不全。. check 1point3acres for more.

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