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COS论坛精华帖系列——use R for fun系列之小应用制作篇

刘辰昂 / 2013-08-10

系列以use R for fun为主题，以COS论坛上的精华帖、相关的package以及自己的一些code为素材，结合自身的一些编程体会，从而整合成文。本文是第二篇小应用制作篇。本文素材出处均已在正文注明本文继续承接上一篇的话题(小游戏开发篇)，继续在交互操作上做文章，不同的是这里引入了更丰富的操作和idea，仅仅做些小游戏还远远达不到我们的胃口，因此这里不妨再把思维拓宽些，让R来我们的生活服……

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COS论坛精华帖系列——use R for fun系列之小游戏开发篇

刘辰昂 / 2013-08-08

系列以use R for fun为主题，以COS论坛上的精华帖、相关的package以及自己的一些code为素材，结合自身的一些编程体会，从而整合成文。很多人都片面的认为R仅仅是一个自由免费的统计分析软件，加之其没有其他商业软件诸如SAS、SPSS等商业软件友好的界面而并不被很多人所喜爱，但事实上这非常片面，因此本文旨在通过一系列看似不务正业但实则蕴含一定R语言使用技巧的内容纠结部分user对R……

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大数据时代和数据分析需求，统计还沾边吗？

施涛 / 2013-05-29

本文转载自施涛的博客，原文链接请点击此处。 […] 大数据时代的悄然到来和计算能力爆炸式增长，让做统计分析的各类人士不禁要重新打量一下自己的技能包，看看是不是很快要被时代浪潮以大浪淘沙的方式清洗掉了。到底大数据是怎么来的呢？可以用来干什么呢？我们就先拿2012美国总统大选来举个例子看看。比如说我们想预测在2012年11月6日， […] 我们可以用什么数据来做这个预测……

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[译作]一些统计名词的新名字

Larry Wasserman / 2012-12-18

原文载于卡耐基梅隆大学统计系教授Larry Wasserman的博客：Normal Deviate 有没有觉得很多统计学家实在是想象力有限——是时候把那些迂腐无趣的名字踢出历史了！看看这些如何？贝叶斯推断：虽然贝叶斯当年确实用他那个著名的定理来做了一些计算…但明明是拉普拉斯搞出来的系统推断好不好！新名字：拉普拉斯推断贝叶斯网络：一个有向无环图加上了一些概率分布就可以跟贝叶斯推断扯上亲戚了？或……

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关于概率论主干课程的训练

周达 / 2012-04-15

虽然外界不大能区分“概率论”和“统计学”的差别，但是在概率统计专业内的人士们看来，这两者无论从思维方式、课程学习还是学术训练角度来看，区别还是相当明显的。比如我了解的北大概率统计系的情况，概率论和数理统计分属不同的教研室，日常的学术活动也大相径庭。研究生除了第一年会一起上专业基础课之外，之后就少有交集。我当年的体会是，在统计专业同学们的眼中，“概率论跟基础数学没有什么区别”；而在概率专业的同学看……

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25年后的统计系会是什么样？

Leo Breiman / 2012-02-21

本文是统计学家Leo Breiman1994年在加州伯克利统计系毕业典礼上的讲话，原文请参考此处。中文译稿可参见施涛博客，本文对其进行了修改和润色。 Leo Breiman简介：加州伯克利统计系教授，美国国家科学院院士，20世纪伟大的统计学家，囊括多项统计领域大奖。机器学习先驱者，分类回归树作者之一，Bagging方法发明者，对模式识别领域有巨大贡献。于2005年逝世。更多信息可参考此处和此处。……

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统计学习那些事

杨灿 / 2011-12-14

编辑部按：本文转载Yang Can主页中的文章，稍有修改，原文链接请点击此处。作者简介：杨灿，香港科技大学电子与计算机工程系。主页：https://sites.google.com/site/eeyangc/ […] 在港科大拿到PhD，做的是Bioinformatics方面的东西。Bioinformatics这个领域很乱，从业者水平参差不齐，但随着相关技术（比……

职业事业

旅行的意义：一个人大本科女生大学四年的故事

侯瑀 / 2011-08-12

很抱歉7月在尼泊尔收到COS约稿的邮件，就答应下来一定完成任务。月底从西藏回来，又开始每天编程完成暑期作业，直到现在才有时间坐下来，静静写下些文字。这对我来说着实是个很好的机会。毕业前夕，院里的老师推荐我参加一个学校的毕业生活动，相关部门要求我把自己四年的经历和成果写成博客，一直到评选期结束。可是我没有想到这篇博文一时间被许多外校甚至海外的中国学生分享，虽然听到鼓励的声音会很开心，但我很遗憾太多……

统计计算

Sweave后传：统计报告中的大规模计算与缓存

谢益辉 / 2011-01-03

学无止境。我曾以为我明白了如何在Sweave中使用缓存加快计算和图形，但后来发现我并没有真的理解，直到读了另外一些手册才明白，因此本文作为前文“Sweave：打造一个可重复的统计研究流程”之续集，向大家介绍一下如何在Sweave的计算和图形中使用缓存，以节省不必要的重复计算和作图，让那些涉及到密集型计算的用户不再对Sweave感到难堪。如果你还没读前文，建议先从那里开始读，了解Sweave与“可……

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我的求学之路：经济学、软件工程、SAS

胡江堂 / 2009-08-09

这个青年的经历，只代表他个人，没有任何群体的意义。我想写下一段自白,这自白既是我个人的,也具有普遍意义,因为一个人经历过的事情所有的人都可以经历。 […] 跟武汉博文视点合作，召集些身边的朋友，2009应届生，计算机背景，在毕业之前，讲讲自己求学、实习、找工作等的经历与感悟，文章将由电子工业出版社结集出版，在今天秋季学期开学之前出来。我是主编，也是作者之一，刚好经历跟大伙有重叠：经……

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相关矩阵的可视化及其新方法探究

魏太云 / 2009-03-13

相关系数阵对于分析多元数据时非常有用，然而当变量较多时，我们很难从一堆庞大的数字中快速获取信息。正因为如此，相关阵的可视化应运而生。的确，活泼生动的图形对我们的眼球更有诱惑力。已有的相关阵可视化技巧有颜色图、椭圆图、钟表图(参见Deepayan Sarkar所著的《Multivariate Data Visualization with R》中的Fig13.6)等，其思想都非常直观。本文在阐述了颜……

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调和曲线图和轮廓图的比较

魏太云 / 2009-03-11

多元数据的可视化方法很多，譬如散点图、星图、雷达图、脸谱图、协同图等，大致可分为以下几类：1.基于点（如二维、三维散点图）；2.基于线（如轮廓图、调和曲线图）；3.基于平面图形（如星图、雷达图、蛛网图）；4.基于三维曲面（如三维曲面图）。其思想是将高维数据映射到低维空间（三维以下）内，尽量使信息损失最少，同时又能利于肉眼辨识。调和曲线图和轮廓图(即平行坐标图)都是多元数据的可视化方法，它们基于“……

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