統計系你問我答

數底係咪要好勁？

個人覺得唔駛去到pure maths嗰種程度
ug stat course唔會太過強調formal proof
(pg stat要讀嗰啲measure theory同probability theory就要數底好少少)
但係數底都應該要去到識dse calculus同dse程度algebra

其實係因為dse所以淺咗

dse害人不淺

又唔覺，我覺得讀4年大學比讀3年 benefit左

何出此

言

多一個honey year係大學既開放環境到探索自己興趣，見識世界唔同既學者，真係會差過alevel填鴨式咁操卷應試咩？ 如果覺得係大學學到既野比唔上alevel果一年，係唔係要諗下自己有冇好好善用大學資源？

何況A level既野，以大學/research角度黎睇又唔算特別深，好快就pick up得到，根本唔係一個障礙

對做research既人黎講，四年制更加equip到相應既技能，多一年起碼可以carry多一至兩個ug research projects，張CV巴閉咁多，報過phd既人應該會明 而且有時出唔出到undergraduate publication，就係睇果一年。而且，透過research by purpose咁自學返黎既相關knowledge，好明顯比你就咁漫無目的地讀course/操卷 穩固好多。

當然每個人都唔同 各有各好啦，唔想世界大戰 對某d學生黎講，dse淺左，佢地的確係追唔上進度既。但呢班追唔上既人本身讀書都麻麻，可能本身alevel都讀唔掂，咁係佢地唔好彩

我呢個dse廢渣就覺得al pure maths其實設計得幾好
佢嗰種rigor真係訓練到學生計數嘅時候要小心啲，同埋點樣可以有創意地解題，從而提升嗰個人嘅mathematical maturity
我覺得有呢種maturity喺大學讀數都幾緊要

咁你又講得岩 考公開試既好處就係果種rigor，不斷重複訓練果種思考方法而凝結出黎既本能（instinct），唔似大學讀course咁讀一個sem完左就冇左件事

咁樣讀數其實好多問題

學數學應該係學方法論

呢啲instinct根本係要你背數
背點砌數同一啲基本既equations
後果就係香港數學既科研跪低晒

老實講我覺得大學以前啲course先係讀數
而家嗰啲教得太淺係後話

其實學數學無可能一步就即刻教你啲好抽象嘅概念
好多時都係靠你做數做得多
計數計到舒服先開始同你深入了解背後有咩概念

留名
讀緊acct final year
想讀個data science master
原因係想賭馬賭波賭金融工具

數底如何

留名
讀緊acct final year
想讀個data science master
原因係想賭馬賭波賭金融工具

數底如何

中學淨係讀m0
Degree修既stat包左m1
無啦
認真想自學可以讀邊方面既數？
我見數學除左stat and prob仲有好多範疇

巴打識唔識machine learning既野

唔識

當你知成個data analytics既潮流都係由美國吹出黎，你就明soa好難唔作出回應，尤其佢想食埋gi accreditation

但保險業好多原因令data analytics唔會成功，除非有一個好深度既改變，係要成個既行銷方法改變至得，但我覺得機會好渺茫

其實股潮流真係好勁
勁到我有時上堂會見到前面隔離都有人用緊tensorflow做嘢
btw 暫時睇到香港某間保險公司會用data mining幫手做sentiment analysis

data analytics其實同以前既data mining差唔多
tools無錯係不斷進步緊

但幾多人識幾時用咩tools？
好似做collaborative filtering
幾時應該用item based幾時用user based?
剩係呢條問題年中fail咗唔少人

識用tools都好draw conclusion既難度亦係唔容易

最後好似好多人都做
但幾多人做得啱做得成功又係另一回事

好多香港人好似都唔理方法背後嘅原理
凡事都剩係想要結果，一味貪快，貪方便

好似我大學讀stat咁
依然都重有班人問點解要讀咁多呢啲數
直接用R/SPSS計咪得
有時我會諗呢個社會究竟發生咩事

Btw
R or Python

留名
讀緊acct final year
想讀個data science master
原因係想賭馬賭波賭金融工具

數底如何

中學淨係讀m0
Degree修既stat包左m1
無啦
認真想自學可以讀邊方面既數？
我見數學除左stat and prob仲有好多範疇

最基礎既

multivariable calculus

linear algebra

ordinary differential equation

有呢三科理論上大部分master既數底都夠用

數底係咪要好勁？

個人覺得唔駛去到pure maths嗰種程度
ug stat course唔會太過強調formal proof
(pg stat要讀嗰啲measure theory同probability theory就要數底好少少)
但係數底都應該要去到識dse calculus同dse程度algebra

其實係因為dse所以淺咗

dse害人不淺

又唔覺，我覺得讀4年大學比讀3年 benefit左

何出此

言

多一個honey year係大學既開放環境到探索自己興趣，見識世界唔同既學者，真係會差過alevel填鴨式咁操卷應試咩？ 如果覺得係大學學到既野比唔上alevel果一年，係唔係要諗下自己有冇好好善用大學資源？

何況A level既野，以大學/research角度黎睇又唔算特別深，好快就pick up得到，根本唔係一個障礙

對做research既人黎講，四年制更加equip到相應既技能，多一年起碼可以carry多一至兩個ug research projects，張CV巴閉咁多，報過phd既人應該會明 而且有時出唔出到undergraduate publication，就係睇果一年。而且，透過research by purpose咁自學返黎既相關knowledge，好明顯比你就咁漫無目的地讀course/操卷 穩固好多。

當然每個人都唔同 各有各好啦，唔想世界大戰 對某d學生黎講，dse淺左，佢地的確係追唔上進度既。但呢班追唔上既人本身讀書都麻麻，可能本身alevel都讀唔掂，咁係佢地唔好彩

我呢個dse廢渣就覺得al pure maths其實設計得幾好
佢嗰種rigor真係訓練到學生計數嘅時候要小心啲，同埋點樣可以有創意地解題，從而提升嗰個人嘅mathematical maturity
我覺得有呢種maturity喺大學讀數都幾緊要

咁你又講得岩 考公開試既好處就係果種rigor，不斷重複訓練果種思考方法而凝結出黎既本能（instinct），唔似大學讀course咁讀一個sem完左就冇左件事

咁樣讀數其實好多問題

學數學應該係學方法論

呢啲instinct根本係要你背數
背點砌數同一啲基本既equations
後果就係香港數學既科研跪低晒

老實講我覺得大學以前啲course先係讀數
而家嗰啲教得太淺係後話

其實學數學無可能一步就即刻教你啲好抽象嘅概念
好多時都係靠你做數做得多
計數計到舒服先開始同你深入了解背後有咩概念

我會認為呢個係懶唔想用腦諗數既方法
以前我都有用，用效率其實麻麻

留名
讀緊acct final year
想讀個data science master
原因係想賭馬賭波賭金融工具

數底如何

中學淨係讀m0
Degree修既stat包左m1
無啦
認真想自學可以讀邊方面既數？
我見數學除左stat and prob仲有好多範疇

最基礎既

multivariable calculus

linear algebra

ordinary differential equation

有呢三科理論上大部分master既數底都夠用

留名暑假煲下書先

Btw
R or Python

個人鍾意用python 多d

有無多d分享下統計有咩用
我中學有讀pure maths, 上到大學都係計計計，好似未應用過
純係興趣一返

基本上前面都講咗大概可以點用統計

唔同學科會有唔同偏好
例如社會科學嗰邊會比較鍾意用Bayesian statistics去分析啲資料，金融同保險嗰方面會利用random processes同time series去做modeling，製造業可以用統計方法估算產品壞嘅機會率，機場可以用統計學分析最好應該加幾多個櫃枱，賭博亦可以用統計學分析winning probability，人口普查亦可以善用抽樣方法來去令sample mean更貼近population mean，用途真係數之不盡，差唔多每個牽涉到隨機呢種元素嘅discipline都可以用統計方法幫手做模型同分析

近年興起嘅data mining同machine learning，都同統計學有關，data mining當中牽涉到同統計學有關嘅cluster analysis，machine learning當中最原始嘅neural network都係同統計嘅logistic regression有關

有無多d分享下統計有咩用
我中學有讀pure maths, 上到大學都係計計計，好似未應用過
純係興趣一返

基本上前面都講咗大概可以點用統計

唔同學科會有唔同偏好
例如社會科學嗰邊會比較鍾意用Bayesian statistics去分析啲資料，金融同保險嗰方面會利用random processes同time series去做modeling，製造業可以用統計方法估算產品壞嘅機會率，機場可以用統計學分析最好應該加幾多個櫃枱，賭博亦可以用統計學分析winning probability，人口普查亦可以善用抽樣方法來去令sample mean更貼近population mean，用途真係數之不盡，差唔多每個牽涉到隨機呢種元素嘅discipline都可以用統計方法幫手做模型同分析

近年興起嘅data mining同machine learning，都同統計學有關，data mining當中牽涉到同統計學有關嘅cluster analysis，machine learning當中最原始嘅neural network都係同統計嘅logistic regression有關

依家全部讀緊既野都係random, 好耐冇見過deterministic 了

點解asymptotic normal 要乘sqrt(T) 一直學唔識asymptotic behavior

有冇formula睇下？
不過其實又無點解架喎，推出來就係有咁嘅結果
如果你格硬想要個解釋咪推central limit theorem出來講

好似係 sqrt(T)X ->d N(0,1) 咁上下 convergence of distribution to standard normal. 一直唔識proof

係咪好似要用taylor series爆開個log-likelihood?

就係咁樣，之前上堂都係直接用，但唔知個root t 點黎

無記錯個sqrt(T)好似係自己整出來

brownian motion W_t 又係convergence to sqrt(t) * N(0,1) , 老是常出現呢個sqrt(t)

巴打識唔識machine learning既野

唔識

當你知成個data analytics既潮流都係由美國吹出黎，你就明soa好難唔作出回應，尤其佢想食埋gi accreditation

但保險業好多原因令data analytics唔會成功，除非有一個好深度既改變，係要成個既行銷方法改變至得，但我覺得機會好渺茫

其實股潮流真係好勁
勁到我有時上堂會見到前面隔離都有人用緊tensorflow做嘢
btw 暫時睇到香港某間保險公司會用data mining幫手做sentiment analysis

data analytics其實同以前既data mining差唔多
tools無錯係不斷進步緊

但幾多人識幾時用咩tools？
好似做collaborative filtering
幾時應該用item based幾時用user based?
剩係呢條問題年中fail咗唔少人

識用tools都好draw conclusion既難度亦係唔容易

最後好似好多人都做
但幾多人做得啱做得成功又係另一回事

好多香港人好似都唔理方法背後嘅原理
凡事都剩係想要結果，一味貪快，貪方便

好似我大學讀stat咁
依然都重有班人問點解要讀咁多呢啲數
直接用R/SPSS計咪得
有時我會諗呢個社會究竟發生咩事

而家有幾多人讀pure science係真心有興趣
年輕人睇開啲

Stat要學到咩程度先玩到machine learning?

由零開始係咪睇mit d片最好

linear regression, logistic regression, maximum likelihood estimation係基本
跟住expectation-maximization algorithm同 Markov chain monte carlo就睇你資質啦
呢兩樣會比較難

但係唔好忘記同時都要識stat以外嘅知識
例如都要識linear algebra, convex optimization, multivariate newton's method, etc
同埋最好要識Python/R

我覺得mit啲片係個唔錯嘅選擇，可以一開始睇啲你有興趣嘅lecture先，睇下自己有冇動力繼續睇落去

UG physics可以讀到D咩stat related master?

stat taught master應該得掛

留名
讀緊acct final year
想讀個data science master
原因係想賭馬賭波賭金融工具

加油
有個目標畀自己係好事

有無多d分享下統計有咩用
我中學有讀pure maths, 上到大學都係計計計，好似未應用過
純係興趣一返

基本上前面都講咗大概可以點用統計

唔同學科會有唔同偏好
例如社會科學嗰邊會比較鍾意用Bayesian statistics去分析啲資料，金融同保險嗰方面會利用random processes同time series去做modeling，製造業可以用統計方法估算產品壞嘅機會率，機場可以用統計學分析最好應該加幾多個櫃枱，賭博亦可以用統計學分析winning probability，人口普查亦可以善用抽樣方法來去令sample mean更貼近population mean，用途真係數之不盡，差唔多每個牽涉到隨機呢種元素嘅discipline都可以用統計方法幫手做模型同分析

近年興起嘅data mining同machine learning，都同統計學有關，data mining當中牽涉到同統計學有關嘅cluster analysis，machine learning當中最原始嘅neural network都係同統計嘅logistic regression有關

依家全部讀緊既野都係random, 好耐冇見過deterministic 了

保險都仲有啲實數人均住院壽命嗰啲用time series玩下

做finance真係無嘜得估，頂多用monte carlos, guassian, sensitivity叫做有個交代，做time series真係無嘜見人成功過

Btw
R or Python

Why not both?

R for quick representation of data frame and matrix, more statistical libraries, vectorised operations

Python for numpy, tensorflow, general programming and better performance

有無多d分享下統計有咩用
我中學有讀pure maths, 上到大學都係計計計，好似未應用過
純係興趣一返

基本上前面都講咗大概可以點用統計

唔同學科會有唔同偏好
例如社會科學嗰邊會比較鍾意用Bayesian statistics去分析啲資料，金融同保險嗰方面會利用random processes同time series去做modeling，製造業可以用統計方法估算產品壞嘅機會率，機場可以用統計學分析最好應該加幾多個櫃枱，賭博亦可以用統計學分析winning probability，人口普查亦可以善用抽樣方法來去令sample mean更貼近population mean，用途真係數之不盡，差唔多每個牽涉到隨機呢種元素嘅discipline都可以用統計方法幫手做模型同分析

近年興起嘅data mining同machine learning，都同統計學有關，data mining當中牽涉到同統計學有關嘅cluster analysis，machine learning當中最原始嘅neural network都係同統計嘅logistic regression有關

依家全部讀緊既野都係random, 好耐冇見過deterministic 了

讀完stat真係影響到我嘅世界觀

UG physics可以讀到D咩stat related master?

stat taught master應該得掛

想問下你知唔知financial math果邊d野?

financial engineering jj

有無多d分享下統計有咩用
我中學有讀pure maths, 上到大學都係計計計，好似未應用過
純係興趣一返

基本上前面都講咗大概可以點用統計

唔同學科會有唔同偏好
例如社會科學嗰邊會比較鍾意用Bayesian statistics去分析啲資料，金融同保險嗰方面會利用random processes同time series去做modeling，製造業可以用統計方法估算產品壞嘅機會率，機場可以用統計學分析最好應該加幾多個櫃枱，賭博亦可以用統計學分析winning probability，人口普查亦可以善用抽樣方法來去令sample mean更貼近population mean，用途真係數之不盡，差唔多每個牽涉到隨機呢種元素嘅discipline都可以用統計方法幫手做模型同分析

近年興起嘅data mining同machine learning，都同統計學有關，data mining當中牽涉到同統計學有關嘅cluster analysis，machine learning當中最原始嘅neural network都係同統計嘅logistic regression有關

依家全部讀緊既野都係random, 好耐冇見過deterministic 了

讀完stat真係影響到我嘅世界觀

呢個世界全部野都係random, 都係take expectation 同variance