statistics

宣传曼宁出版社的《Python中的异常值检测》一书，涵盖多种异常值检测技术，重点强调可解释性。

一位统计学家提出了一种工作流程，其中AI用于头脑风暴和演示文稿格式化，而人类专家则负责核心定量分析以保持准确性。

讨论分析数据如何可能具有误导性或被误解，并呼吁在依赖数据时要谨慎。

由KirkDBorne分享的关于选择正确统计检验的速查表。

A. P. Dawid 于 1982 年发表的经典论文，论述了良好校准的贝叶斯概率预测的概念，是统计学和机器学习领域的基础性工作。

对Hacker News标题的分析显示，数字“2”是最受欢迎的，但许多计数被像“2.0”这样的小数夸大了。作者优化了查询，过滤了年份并合并了小数。

使用GPT-5.6 Sol Pro，Edgar Dobriban反驳了一个长期存在的猜想，即Benjamini-Hochberg过程能控制相关双边高斯检验的错误发现率，证明其在很小但实际存在的水平上失效。该结果概念性强，实际影响有限，但解决了统计学中的一个核心问题。

本文讨论了英国经济统计数据准确性的问题，尤其是围绕创业方面，并指出官方数据可能遗漏了Stripe数据显示的个体创业者热潮。

作者利用一张地铁站墙上的鞋印照片，通过图像处理和一个启发式的身体与鞋印比例，来估算通勤者的身高分布，并讨论了使用贝叶斯方法进行改进的可能性。

LineageOS 发布了关于设备安装量和社区增长的最新统计信息。

对本福特定律进行交互式探索，解释数字1作为首位数字出现约30%时间的数学现象，及其在欺诈检测中的应用。

本文解释了健康研究中的风险比，为什么不能在不考虑风险随时间分布的情况下直接将其转换为预期寿命变化，并阐明了风险比与相对风险之间的区别。

这篇文章详细介绍了普通人成为量化交易员的学习路径，涵盖概率、统计、线性代数、微积分和随机微积分五个阶段，并解释了行业的薪酬结构、面试要求以及AI/ML岗位的快速增长。

本文认为，与随机对照试验相比，观察性证据被低估了，并通过18世纪的历史例子来说明其效率和效力。

一条教育性长帖，解释量化交易公司（如Renaissance Technologies）所用的数学基础，涵盖从伯努利到布朗运动的概念。

一条推文重点介绍了10款由大学开发的免费开源软件工具，这些工具的性能优于或堪比昂贵的付费替代品，涵盖参考文献管理、文本分析、网络可视化、地理信息系统、统计学、语音分析、生物网络、数据清理、研究存档和笔记记录。

推荐一个名为 Seeing Theory 的交互式可视化网站，帮助用户直观理解概率统计的核心概念，涵盖基础概率、分布、推断和回归等内容，适合初学者和复习者。

一条推荐 Nathan Cantafio 博客文章 "MLE is not intuitive" 的推文，该文章以易懂的方式讨论了关于最大似然估计的常见误解。

通过成对比较实验，使用Bradley-Terry模型和Elo评分系统统计确定狗狗最喜欢的零食。

the-stats-duck v0.6.0 是一个开源的 DuckDB 扩展，它将统计分析和绘图直接引入到 SQL 中，包括回归、自助法（bootstrapping）和类似 ggplot 的可视化。