统计之都主站之前有一篇"不得不提的P值"曾引发众多的讨论,去年的"P值之死"也曾在圈内引起不小的骚动,编者罗列了一些新的资料供各位客官慢慢欣赏,孰是孰非,您来决断.
 一篇 pvalue applet,作者Jim Berger有一系列关于pvalue的好文章,提醒人们慎用pvalue.跳出来想,对比CS对待数据科学的态度,统计人还是有些保守悲观的.学术需要保守,业界需要激进.这么大费篇幅的"自我检讨"其实并不利于学科的推广.
 你可能不如你想象中懂p值.这篇刊于英国药理学杂志的文章探讨了p值的前世今生,以及常见的使用误区.最后建议的部分大家见仁见智.
 英国利兹大学的数学教授Kevin Houston写了一本科普书,How to Think Like a Mathematician:("如何像数学家一样思考") .为了给他的书作宣传,他特地制做了一个幻灯片:像数学家一样思考的10种方式(10 Ways To Think Like A Mathematician),很有趣.
 "当代大数学家画传":看看集概率,统计,魔术师于一身的美国科学院院士,斯坦福大学教授如何谈数学.
 Andrew Ng的"机器学习应用建议", 以及不莱梅博士Jan Hendrik Metzen与其意见相对应的一些Python交互式范例.
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