本周我在看什么(2024/10.27-11.02)
• By vski5 • 1 minute read目录
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本周没有趋势
本周我在看什么(2024/10.20-10.26)
早上好,这是2024年11月的第1周。
这是糟糕且扫兴的一周。在周末的凌晨,我目睹了中国英雄联盟战队BLG在全球总决赛中浪费了两次机会,最终输给了由Faker领导的T1战队。
已经过去了十三年,现在是第14赛季,赛后已经没有心情讨论责任归属。在这个游戏的寿命接近尾声的时刻,我仍未能看到一个由五名中国选手组成的队伍赢得冠军。
1.预测市场以及对“傻钱”和“聪明钱”的需求
- 预测市场准确,是因为有“聪明钱”做符合逻辑的事情,这些聪明钱能够纠正当前赔率与可用信息之间的差异。
- “傻钱”来自于出于娱乐或被动投资目的参与市场的个人,其存在能让“聪明钱”的参与者对市场公平性有信心。
- 由于缺乏足够的傻钱,预测市场的有效性受到限制。
- 从广泛观众聚合预测的结果通常优于个人预测。
- 赌博市场允许参与者根据私有知识进行下注,帮助快速调整价格以应对新信息。
- 聪明钱和傻钱都是市场有效运作所必需的;如果没有傻钱,聪明钱纠正错误定价的动力会减少。
- 非体育类预测市场极为稀少,即使在这些市场合法的国家,它们也仍然不受欢迎。
- 参与预测市场的个体可分为储蓄者、赌徒和高手;然而,如果没有储蓄者和赌徒,市场效率将受到影响。
- 预测市场是零和游戏,缺乏其他投资市场的长期增长潜力,令储蓄者不愿参与。
- 资助预测市场可能提高其有效性,尽管实施此类资助存在实际挑战。
- 目前对未来预测的需求由现有市场和公司满足,这引发了对预测市场必要性和可行性的质疑。
2.数据可视化有用资源链接的集合
3.《商业分析师的商业分析入门》
- 面向初学者的指南,旨在培养数据驱动的商业分析师。
- 专注于培养关键技能,使分析师能够将现实世界的叙事与数学概念和代码相结合,特别是在R编程和贝叶斯推断方面。
- 软件包是tidyverse和causact,并强调了数据操作(dplyr)和数据可视化(ggplot2)的技能。目标是帮助分析师利用数据讲述有说服力的故事,并通过统一的叙述、数学和代码框架进行决策。
- 通过图形模型和有向无环图(DAG)介绍了贝叶斯推断,使用与Python的NumPyro集成的causact包进行高效的贝叶斯计算。读者将学习如何使用这些工具进行参数估计、预测检查,并基于统计数据制定决策策略。
- 每一章都有对应的YouTube视频
- Capstone Project项目将商业问题转化为分析模型,做出数据驱动的决策,并有效地传达分析见解。
- 书中所用的数据集都是免费的,且书中提供了云计算的选择
4.速成课:概率学
5.《Veridical Data Science:负责任的数据分析和决策的实践》
- 这是一本关于可靠数据科学的开源书籍,将由MIT出版社于2024年底出版
- 从模糊的领域问题和混乱的数据开始的。这本新的开放获取文本探讨了Veridical工作框架,并使用现实世界的案例研究来展示其工作原理。
- 书籍主要分为三部分:
- 第一部分介绍可靠数据科学的基本概念
- 第二部分关注数据准备、探索和描述
- 第三部分专注于预测问题
- 核心理念是PCS框架:可预测性(Predictability)、可计算性(Computability)和稳定性(Stability)
- 适合有基础微积分和线性代数知识的读者
- 提供R和Python两种语言的配套代码
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