看上去还可以
统计学的哲学地位站得基本到位 就是数学层面的解释太少了。。
“关于统计建模，我一向坚持以“简洁而能说明问题”为首要原则，并且更强调“简洁”；
事
实上，知道赤池信息量的人都知道，AIC（Akaike Information Criterion）的计算是两部
分之和，一部分是（-2倍的）对数似然函数最大值，另一部分就是（2倍的）模型未知参数
个数，“使AIC尽可能小”是一条著名的统计建模准则，显然，第二部分说的无非就是模型
的简洁程度。我反对一味追求数学上的复杂与高深，搞统计不是比谁的数学更拽，要是脱离
实际或者对实际没有指导作用，那么模型再花哨、方法再先进也不过是个绣花枕头——中看
不中用。”
比如这个，AIC的推导本身就是涉及比较复杂的函数逼近去求的对likelihood的一个期望，
如果那个日本鬼子数学不拽，他能搞出这么牛逼得AIC吗。。
统计学的哲学地位站得基本到位 就是数学层面的解释太少了。。
“关于统计建模，我一向坚持以“简洁而能说明问题”为首要原则，并且更强调“简洁”；
事
实上，知道赤池信息量的人都知道，AIC（Akaike Information Criterion）的计算是两部
分之和，一部分是（-2倍的）对数似然函数最大值，另一部分就是（2倍的）模型未知参数
个数，“使AIC尽可能小”是一条著名的统计建模准则，显然，第二部分说的无非就是模型
的简洁程度。我反对一味追求数学上的复杂与高深，搞统计不是比谁的数学更拽，要是脱离
实际或者对实际没有指导作用，那么模型再花哨、方法再先进也不过是个绣花枕头——中看
不中用。”
比如这个，AIC的推导本身就是涉及比较复杂的函数逼近去求的对likelihood的一个期望，
如果那个日本鬼子数学不拽，他能搞出这么牛逼得AIC吗。。
