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コンピューターエイジの統計学者−ブラッドリー・エフロン - what_a_dudeの日記

科学 偉大な統計学者というのは数多くいますが、エフロンはその中でも間違いなくトップクラスだと言えると思います。エフロンは1938年生まれ、現在73歳ですが、現役の研究者です。2010、2011年で7報もの査読付き論文を、英国王立統計学会誌やアメリカ統計学会誌やバイオメトリカなどの一流誌に載せています。統計学者は長寿な人が多いですが、ここまで人生の後半でも業績を出し続けている人というのもそうはいないでしょう。例えばフィッシャーにしても、後半生は戦争やなんやで悲惨な目にあって、オーストラリアで寂しく死んでいま... > このページを見る

最終更新時間: 2012年02月12日01時02分
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みんなのブックマーク 人気(6) 新着

  • 長くなった・・・。エフロンは大好きな学者なんですよ。 2012/02/12

    3 RT

  • 一気に読んだ。メモ「なぜならある方法が失敗しているかどうかを判断するためにはどういう方法が一番いい方法だったのかを知る必要があるから。」 2012/02/12
  • 『私はいつも1枚の紙におさまる、ということを愛している。』 2012/02/12

    2 RT

  • 「今も同じようなことが機械学習において起こっているような気がしてならない。あそこでは人々はひたすら早くて正確なアルゴリズムを求めていて、もうモデルは必要ないといっているかのようだ」心配ですね。 2012/02/12
  • "一方、「スパース(疎である)に見る」ための道具を私たちはまだ手に入れていない。一度に100や1000、あるいは100万以上のデータを一度に見ると、それは容易に失われる。これは現在でも統計学における重要な問題である" 2012/02/12
  • メモ / "我々がやることは、複雑なデータの中から本質的でない部分を取り除いていくことだ。これは統計学の数学的な部分と深く関わっている。" 2012/02/12
  • コンピューターエイジの統計学者-ブラッドリー・エフロン - what_a_dudeの日記 2012/04/20
  • コンピューターエイジの統計学者-ブラッドリー・エフロン(what_a_dudeの日記より)「"我々がやることは、複雑なデータの中から本質的でない部分を取り除いていくことだ。"」 2012/03/06
  • 73歳にして現役。理解できるようになりたいです。 2012/02/13
  • 「なぜ正規分布していないデータに正規分布を使うのか・なぜ線形化するのか・p値とかイミフ」、尤度主義と頻度主義との違い:主観的確率を認める・対立仮説とp値に関する意識の違い 2012/02/13
  • 統計学の重要人物エフロンにまつわる記事。統計学の本質的な事がいろいろと詰まっている。読んで咀嚼するには時間がかかる。 2012/02/13
  • エフロン先生 2012/02/13
  • コンピューターエイジの統計学者−ブラッドリー・エフロン - what_a_dudeの日記 2012/02/13
  • あとで 2012/02/13
  • コンピューターエイジの統計学者−ブラッドリー・エフロン - what_a_dudeの日記 2012/02/13
  • 「自然の中の科学」と「自然を越えた科学」の両方がある中で、我々は2番目のものに向かっているのではないだろうか。 2012/02/13
  • コンピューターエイジの統計学者-ブラッドリー・エフロン - what_a_dudeの日記 2012/02/13
  • 「事前分布を選ぶ時に、MCMCが上手く動くように、とてもシンプルな事前分布を使っていることだ」 M-Hアルゴリズムなら多少は複雑な分布でも動きそうだが、2003年には一般的ではなかったらしい。 2012/02/13
  • √164, Share. 2012/02/12
  • 「確率と言うのはそれ自体が素晴らしい単純化になっている。[…]確率のアイデアは、まずノイズを非常に単純化して扱い、確率に対するモデルによってさらに単純化する。」 2012/02/12
  • うわすごい面白い。/ブートストラップの人であり経験ベイズ推しの人なのか。そういやパラメトリックブートストラップってちょっと経験ベイズっぽい気も(最尤推定値からのデータ/母数の生成という意味で) 2012/02/12
  • 「今も同じようなことが機械学習において起こっているような気がしてならない。あそこでは人々はひたすら早くて正確なアルゴリズムを求めていて、もうモデルは必要ないといっているかのようだ」心配ですね。 2012/02/12
  • 統計学者 2012/02/12
  • メモ / "我々がやることは、複雑なデータの中から本質的でない部分を取り除いていくことだ。これは統計学の数学的な部分と深く関わっている。" 2012/02/12

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