学长圆桌
教你如何用最基本的知识装最学术的X
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新范邀请最先锋的非主流专业人士来讲解学生们觉得最复杂的课题，例如经济学、统计学、社会学等。这些宏大的学派既不仅是课本里面教的简单的定义和习题，也不仅是专业著作里晦涩难懂的研究和论文，这其中的中间地带才是这个学科最有趣最接近实用领域的地方。学长懂你欲求不满又想浅尝辄止的心，来来来，学长领你进入这个美妙的中间地带。
”
数据可以提供丰富的信息。数据分析常用到的学问有三门，分别统计学、计量经济学和机器学习。
下面的七句话，是学习数据分析的核心：
1
统计学用统计量解读数据，认识世界。
2
统计是搜集、加工、推断和解释信息的技术。
3
计量经济学用模型解读数据，描述历史。
4
历史数据的生成既有必然部分也有偶然部分，随机模型通过控制偶然和归纳必然来描述历史，过程要经过模型设定、模型估计、两级检验和结论解读。
5
机器学习选择合适的模型、策略和算法，借助数据发现知识。
6
除了样本观测值，还有其它信息可以帮助我们认识总体，这种思路在数据分析上被称为贝叶斯方法。
7
模型是为问题而生，而不是为正确而生，数据分析如此，经济学也是如此。
上次课，学长为大家讲解了三大内容的第一部分：统计学(复习戳这里)。今天，我们继续来听葛老师讲下面的两个部分：
计量经济学和机器学习
计量经济学靠模型描述历史，用量化的方式认识历史。在这个角度下，原本偶然随机的经济行为（例如今天到底逛多少次淘宝、下多少单买口红），在数学上表达出异乎寻常的稳定性质（与经济形势稳定相关），这样的性质通常被用来佐证经济意义上的联系。有时模型还被用来解释当下，指导未来决策。模型在描述历史上具有独特的优势，那就是传递信息的效率极高。人们常说，一图胜千言，而折线图、饼图、列联表等等图文工具加在一起，也很难把一个方程包含的关系特征（模型形式）、关系尺度（模型参数值、方差分析）、参数的显著性（t值）、模型的解释力（R方值）、模型设定的可靠性（F值）、未被解释部分残差的序列性质（DW值）等种种信息说清楚。
4
历史数据的生成既有必然部分也有偶然部分，随机模型通过控制偶然和归纳必然来描述历史，过程要经过模型设定、模型估计、两级检验和结论解读。
历史或许都是必然的，当我们需要预报飓风，但却无法提前记录和考察每一次蝴蝶的舞动，就只能把许多获知成本太高、不重要、不北京白癜风怎么办南宁白癜风专科医院
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