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2018-04-13
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1.须在当日主题帖下回复(昨日阅读时间与累积阅读时间)及算签到。(例如昨日阅读时间1小时,总阅读时间30小时
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充实计划理念与目标:
投资的眼光,视野和格局需要海量理论及实践积累,而阅读是所有基础的基础
团队成员相互激励相互促进,在每天有限的时间里,尽可能多的阅读有价值的信息



所有5条,回帖参与内容可以包含:
1.今天你阅读到的有价值的全文内容链接
2.今天你阅读到的有价值的内容段落摘录
3.今天你阅读到的有价值信息的自我思考点评感想
4.昨日你阅读的时间量(小时计算,如0.5小时)
5.你参与活动至今的总时间量(小时计算,如20小时)




前百度首席科学家吴恩达:
再一次,我想跟在座的年轻人共勉:每个周六,你可以选择看美剧,也可以选择学习。如果你学习,两天后的周一,你不会很快的就在工作中出彩,你的老板也不会知道你花了整天的时间学习,更不会夸奖你什么。你几乎找不到任何东西可以证明你在努力学习。但是我想告诉大家:如果你每个周末都这样努力工作,持之以恒,你会发现你已经突飞猛进。我认为,学习是一件几乎没有短期回报的事,但是从长远来看,回报却是非常丰厚的。
我阅读很多材料,也花很多时间和很多人交谈。我觉得两个最有效的学习、获取信息的方法是阅读和同专家交谈。所以我会花很多时间做这两件事情。在我的kindle上有不到一千本书,我大概已经阅读了其中的2/3。

在百度,我们有阅读小组,在那里,我们可以每星期读半本书。我试试上参加了两个这样的阅读小组,在每个小组里都会每星期读半本书。我想我是唯一一个参加了两个阅读小组的人。我每周六下午最喜欢的活动就是独自在家阅读。
当我和研究人员,或是想创业的人交谈时,我告诉他们如果你不断地阅读论文,每周认真研究六篇论文,坚持两年。然后,你会学到很多东西。这是对你长期发展一个极好的投资。

但这种投资,比如你花整个周六去学习而不是看电视,没有人会赞扬你。而且很可能你在周六所学的东西对你在接下来周一的工作没有什么帮助。我们很少会从这些投资中得到短期回报。但这却是很好的长期投资。确实,要想成为一个伟大的研究者,就要大量阅读。

人们通常用意志力做这些事情,但不起作用,因为意志力会耗尽。我觉得,人们喜欢创造习惯,比如每周都努力的学习工作,这是最重要的。这些人才是最可能成功的。
学习很少有短期成效,但如果你决心做研究或者做工程, 而且你并不是只做一个周末,而是每周如此往复,坚持一年,你把每个周末都花在学习文献上,那么一年之后,你将收获巨大。所以,我认为, 自我进步的途径就是博学研究,因为你日复一日的坚持学习,并不是仅仅持续一周或一个月,而是一年,甚至两年,那么在这段时间之后,也许是几个月或者一年,你就可以把一些东西学得非常透彻了。
第二点,特别是当你还年轻的时候,不要去试图预估投资在你自己未来教育中的价值。

我定义的「年轻」是任何在100岁以下的人。

任何你所学习的东西都能够在数十年后给予你回报。但这并不容易。一旦你离开了学校,投资于学习的时间在短时间内几乎很难看到明显回报。没有老师会站在你身后给你一个分数评语或者督促你继续用功。但是如果你肯自我激励或者保持阅读的习惯,继续跟自己的想法较劲,和能够让你获益的人保持沟通,那么在数年之后你可能会成为在特定个人领域学习之中的佼佼者。

学习的过程也会帮助你决定真正该从事什么,当你看到了足够多的关于别人如何改变世界的实例,你也会得到更多灵感来启发自己如何去改变世界。

做一个简单总结:即使并不容易,但还是应该坚持在学习中探索,同时积极寻找一种能帮助整个人类的事业,并投身其中。



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2018-4-13 06:00:40
昨日阅读0.5小时,累计阅读160小时。
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2018-4-13 06:33:42
DAY #13

1.主题
爱上统计学 尼尔.J.萨尔金德 中文版 第二版

2.摘要
统计学==整理和分析资料,让资料更容易理解的科学。

用正确的方法运用有价值的分析工具

收集信息成为有用的技能。

让数字成为语言的组成部分,让数字与结果在一起。

垃圾进,垃圾出。

描述统计学——>收集+整理+汇总
推断统计学——>解释

按部就班地学习 + 集中精力 + 练习练习再练习 + 寻找实例反复验证

集中趋势的度量——>集中性 = 均值 + 中位数 + 众数

均值就像跷跷板的中心支点,一边的所有数值等于另一边的所有值。
中位数对极值不敏感,可以过滤掉极值对数据分布的集中趋势的影响,但均值却做不到。
众数可能会出现双峰分布。

何时使用何种度量:
①.定性描述的分类数据——>众数
②.出现极值——>中位数
③.上述之外的其他场合——>均值

离散度的度量——>变异性 = 极差 + 标准差 + 方差

好图表胜过千言万语!
好图表的标准:
①.简洁不罗嗦
②.一图只表达一个观点
③.先画草图,再动手作图

skewness 偏度 = 均值 - 中位数
kurtosis 峰度 = 陡峭 or 扁平

数据分布的四个特征值 = 平均值 + 变异性 + 偏度 + 峰度

相关性指的是:
①.一个群体内两个变量之间的动态方向性质,而不是具体点之间的相关性;
②.两个变量之间有共同的影响因素,才会有相关性;
③.常量之间不具有相关性;
④.限制变量的取值范围,会导致相关性降低,因为范围受限时取值代表性下降;

皮尔逊积距相关——>连续数据的相关性
点二列相关——>离散数据的相关性

两个变量的相关性可用散点图表示,多变量之间的相关性用相关矩阵表示;
相关性不一定是线性相关,也可以是曲线相关;

解释相关性的两种方法:
①.相关系数的经验规则——>0.6-0.8强相关 + 0.6-0.4中度相关 + 0.4-0.2弱相关
②.决定系数的结实程度——>一个变量的变化差异能偶解释另一个变量的变化差异的程度

4类测量尺度:
①.定类——>属性归类多选一
②.定序——>属性排序
③.定距——>连续数量化且可比
④.定比——>ratio level

3.心得感悟
描述统计==归纳法
推断统计==演绎法

描述统计学可以帮助我们更好地理解概率与推论如何在社会科学与行为科学中的点石成金。

建立学习计划,并按照计划完成学-问-思-辨-练-验,将智力实践作为成长的一种形式。

众数 + 极差——> 最笼统的描述
均值 + 标准差——>标准化的精确描述,两者对极值都很敏感,必须注明极值存在

相关性 ≠ 因果性

信度==是否选用了可靠可信的工具保持数据的一致性,误差越小越可信
效度==所选工具是否抓取了计划抓取的数据

4.时间统计
昨日阅读5小时,累计465小时
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2018-4-13 06:43:09
昨天阅读3小时,累计阅读1038小时
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2018-4-13 06:55:25
充实每一天 发表于 2018-4-13 05:39
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昨天阅读0.5小时,累计时间没有记录。
楼主这几天,起的好早。
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