RSS 统计建模、因果推断和社会科学 Note

RSS 统计建模、因果推断和社会科学

网站 statmodeling.stat.columbia.edu 是哥伦比亚大学统计学和政治学教授 Andrew Gelman 的个人网站。该网站似乎是一个博客,展示了 Gelman 在统计学、数据分析和相关领域的各种想法。该网站的设计简单直接,重点放在内容上,而不是华丽的视觉效果。 该网站包括了各种主题的文章,从技术性讨论的统计建模到对当前事件和政治与数据交叉点的评论。文章经常包含 Gelman 对最近研究论文的想法,并包括指向外部来源和进一步阅读的链接。 该网站的一个主要特点是其评论部分,该部分似乎非常活跃,许多用户与 Gelman 和其他读者进行讨论和辩论。评论经常具有洞察力,为讨论的主题提供了额外的背景和视角。 总之,该网站似乎是为统计学和数据分析领域的专业人士和研究人员设计的,但也似乎对数据驱动的思维和分析感兴趣的读者开放。

Thread Of Notes

流行病学家唐娜·斯皮格尔曼(Donna Spiegelman)表示:“在大多数情况下,SUTVA 对于有效的因果估计和推断并非‘绝对必要’。”

Donna Spiegelman 分享了她在近期美国因果推断会议上所做的演讲。我赞同她的观点。以下是稳定处理值假设的两个部分:1. 单位间无干扰。正如 Spiegelman 所言……
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尽管可以批评这项垃圾调查,但至少它比其他被过度吹捧的说法——比如超回路或 UFO 是外星飞船之类的观点——更可信!

Palko 指出了这一垃圾新闻故事的拆解过程。这种“假调查—标题”的流水线,让我想起几年前《华尔街日报》曾轻信的一则报道。不过,是的,就连备受尊敬的主流媒体也一再落入诸如……这类荒谬骗局的圈套。

如果科学家真的是超然客观的观察者,能够不带非理性承诺地交流思想呢?看这里,AI 说道。

这是杰西卡。我们常常将科学理想化为主要遵循科学方法的过程,即科学家以适度的超然与中立态度面对其研究对象,仅在证据确凿时才予以信服。但是……

不,贝叶斯不喜欢皮特市长。(使用隐含博彩市场赔率来评估当选可能性的陷阱。)

这篇内容发布于 2019 年,但鉴于近期对预测市场的关注,重新发布仍具价值。故事始于一篇由经济学家格里高利·曼昆(Greg Mankiw)撰写的帖子,其中写道:“谁最有可能击败唐纳德·特朗普?线索在于……"
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将“人类也是不完美的报告者”这一辩护理由用于将机器的微小念头归因于机器

这是杰西卡。在我上一篇关于我们将“必要性”归因于机器所使用的人类民间心理学概念(如思维与推理)与过度解读这些概念所引发的问题之间的张力的文章中,我简要提及了一种辩护……

不要引用你未曾阅读过的文献,也不要轻信他人声称其报道了文献中的内容。

Peter Dorman 写道:如果您尚未看到,请查看《滚石》杂志最近发表的那篇文章。文章末尾有一段关键内容:克雷格·卡伦德尔(Craig Callender)是加州大学圣地亚哥分校的哲学教授,并担任哲学……

今年夏天在纽约举办的现代建模方法(M3)全天 Stan 教程(2026 年 6 月 22 日)

本帖子来自 Stan 的两位开发者 Bob Mitzi Morris 和 Bob Carpenter,他们将于今年夏天在福特汉姆大学林肯中心校区举办的现代建模方法会议(M3)上,面向心理测量学家开展关于 Stan 与贝叶斯数据分析的教程。

詹姆斯·希瑟斯将以不到 370 万美元的费用解决威利的难题(即:2553739 个牙买加牛肉馅饼,47064 顿在新ark机场喝醉的威士忌餐,或近 218 次参加一场由格雷·戴维斯、格罗弗·诺奎斯特和一位拉比出席的会议邀请)。

“数据流氓”引用的内容出自 Wiley 研究副总裁于 2023 年 4 月发布的一篇帖子:2022 年 9 月,Wiley 识别出大规模运作的论文工厂活动,并立即向业界发出警示。具体而言,我们发现存在欺诈性的外部……
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肖恩·曼宁的词汇表

“与我不同,历史学家并非按时间顺序列出条目,而是按字母顺序排列:抽象(Abstraction)回归本源(Ad fontes)一切宣传皆有益(All Publicity is Good Publicity)类比(Analogy)轶事(Anecdote)锚定效应(Anchoring Effect)诉诸权威(Appeal to Authority)苹果与橘子(Apples and Oranges)考古可见性(Archaeological Visibility)诉诸武力(Argumentum ad baculum)理性论证理论(Argumentative Theory of Reason)艺术史家的……"

“随着我们的日常生活日益涉及更为复杂的计算机,我们会发现,将微小的思维归因于机器,将越来越有助于我们理解如何最大限度地发挥它们的作用”;但“我们必须小心,不要将机器本身不具备的属性归因于某台特定的机器”。

这是杰西卡。也许计算机科学领域最严重的罪行之一(除了 routinely 忽视前人工作以及为了迎合自身需求而杜撰社会科学之外),便是我们对语言滥用的容忍。我们将技术概念注入……