我花了一年时间研究不确定性估算,写下了这份最全指南

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我从未学过统计学,也越来越通过机器学习来逆向了解过它。所以我否有半路出家,在慢慢学好统计知识。今年早些然后,我还只了解许多关于Bootstrapping算法(拔靴法)和置信区间的基本知识,但随着时间的推移,我学好了蒙特卡罗措施和逆Hessians矩阵(黑塞矩阵)等全套把戏。

我的新年目标:我在2018年期间绘制的每一幅图表都有包含 不挑选性估算



许多我发现,对于几乎任何图表,量化不挑选性都很有用,所以我也现在始于尝试。



我不想从年初的有俩个多多flag说起:

有有哪些措施很有用,我也想把这名 年的经营教训分享给大

为有哪些立下这名 flag?将会我在各种大会上听腻了我门争论每个月微件(widget)的数量是上升还是下降,将会微件措施X否有比微件措施Y更有时延。

现在将会是今年的第有俩个多多月,我不想告诉你,估算不挑选性的水还挺深。

然而我减慢发现,我给本人挖了个深坑。几只月后: