简单看了下地里14fall汇报的数据

而且地里同学平均水平太高，很多平均以下的同学都不敢冒泡

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...

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。

y5yeyey 发表于 2014-5-31 20:31
横坐标的图是啥意思？不会是日期吧...

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 ...

parse学校太复杂了懒得做。。。。意义太小啊。。。。

前文说了么，缺失数据太严重了，量化的分析都是开玩笑。。。。如果有天数据完整了，做这个还能稍微有点价值

bayesian methods for missing data:
http://www.columbia.edu/~cjd11/c ... /styled-11/code-10/

太牛了，统计专业的吗

但是说实话，AD和Rej的参考价值是等同的...

大家都想看ad或者offer的经验么。。。

wnbaicai 发表于 2014-5-31 18:55
而且地里同学平均水平太高，很多平均以下的同学都不敢冒泡

表示刚来的大一生已被吓尿

果然是学统计的 看到multi major那一条我就大呼膜拜了。。。赞小K