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做Data Mining的指导思想
EchoEstelle
1699 7
2014-08-14
1.如果关联是显著的，背后必然有蕴藏其中即因果这种关系。
2.分类的分类：依据条件概率，依据操作树，依据距离，依据中心。
3.检验的分类：统计量（数字特征、估计函数）无偏、优效，序列平稳，博弈均衡。
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URSIMON
2014-8-14 02:50:59
correlation 不等于 causation, 不然怎么会有Granger causality test
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soar1120
2014-8-14 09:07:51
Data Mining的问题就是没有故事没有因果关系，其主要建立在统计基础之上。另外楼上说的Granger也不是找到causality的最重要的途径。最好的方法是能够找到natural experiment或者instrumental variable。
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URSIMON
2014-8-14 10:43:25
soar1120 发表于 2014-8-14 09:07
Data Mining的问题就是没有故事没有因果关系，其主要建立在统计基础之上。另外楼上说的Granger也不是找到ca ...
我从没说过Granger是找causality的最好途径,并且data mining远远不止找causality这一点点
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soar1120
2014-8-14 11:08:01
URSIMON 发表于 2014-8-14 10:43
我从没说过Granger是找causality的最好途径,并且data mining远远不止找causality这一点点
我也没说过你认为Granger是最好的途径，我只是强调Granger不是最好的途径。data mining在科研领域基本等于贬义词。
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EchoEstelle
2014-8-21 19:48:44
soar1120 发表于 2014-8-14 11:08
我也没说过你认为Granger是最好的途径，我只是强调Granger不是最好的途径。data mining在科研领域基本等于 ...
定义在严格统计基础上的怎么会~~
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