统计学权威盘点过去50年最重要的统计学思想,因果推理、bootstrap等上榜,Judea Pearl点赞
导语
近日,图灵奖得主、“贝叶斯网络之父”Judea Pearl在Twitter上分享了一篇新论文“What are the most important statistical ideas of the past 50 years?”(过去50年中最重要的统计思想是什么?)
这篇论文由哥伦比亚大学统计学教授Andrew Gelman和阿尔托大学计算机科学系副教授Aki Vehtari所著,他们根据自己的研究和文献阅读经验总结出了过去半个世纪以来最重要的8个统计思想,并表示:“它们是独立的概念,涵盖了统计方面不同的发展。这些思想都在1970年前的理论统计文献和各个应用领域的实践中就已经出现。但是在过去的五十年中,它们各自已经发展到足以成为新事物的程度。”
集智俱乐部联合智源社区,以因果科学和Causal AI为主题举办系列读书会,精读基础教材、研读重要论文,探讨如何借助因果科学构建可解释的人工智能系统。详情见文末。
陈彩娴、Mr Bear | 作者
AI科技评论 | 来源
论文题目: What are the most important statistical ideas of the past 50 years? 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2012.00174.pdf
1.过去50年最重要的统计思想
1.过去50年最重要的统计思想
1.1 反事实因果推理
1.2 bootstrap与基于模拟的推理
1.3 过参数化模型和正则化
1.4 多层模型
1.5 泛型计算方法
1.6 自适应决策分析
1.7 鲁棒的推理
1.8 探索性数据分析
2.相同点与不同点
2.相同点与不同点
2.1 思想能产生方法与工作流程
2.2. 计算上的进步
2.3 大数据
2.4 这些思想的关联与交互
2.5 理论促进应用,反之亦然
2.6 和统计领域其他进展的关联
3.未来几十年的重要统计思想会是什么?
3.未来几十年的重要统计思想会是什么?
3.1 回顾
3.2 展望
因果科学第二季读书会报名中
因果科学第二季读书会报名中
推荐阅读
点击“阅读原文”,追踪复杂科学顶刊论文