主题：【原创】数字左右社会科学 -- 同人于野

这个DI的可信性再次证明了中国传统教育的优越性……

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您这个事实上,在Orley Ashenfelter的眼里就不是事实.嗯,个人猜想是,酿制方法基本上是一个守恒的常数,(另外,不同年份之间的酿制方法的变动对红酒质量的影响的很小,以致于无法考虑进公式里)

灵感闪现的天才们自然是有,但统计也牵涉到一个置信度的问题.

例如投机市场,人人都知道是随机游走的.但就是有那么极小一撮人在投机市场上长期而稳定的获利,这就是99%的置信度里那额外的1%的人.

关于酿酒的具体问题，我同意你的猜想。换句话说，酿酒方法保证某个守恒常数的存在，或者至少保证了经验公式的正确性。如果这个事实不能被承认，我可以用另外的酿造方法（比如向原料中添加猪血和小苏打）来证伪任何企图否认酿造方法影响葡萄酒品质的经验公式。

关于置信度的陈述，我不是很理解。我本来想说的意思是，统计知识可能掩盖事物之间的因果关系。而缺乏对因果关系的研究可能导致创新的缺乏。不知道这个观点是否能同意？

的确,统计可能掩盖因果关系的存在,

但其中有个置信区间的存在,比如我们知道某模型统计学意义有效,但那并不意味那个模型可以解释其中100%的内容.一般来说95%就是极高的置信区间了.

而那些科学创新,比如物理学在最近100年来的发展,往往是追求着100%的完美解释而产生出来的创新,也就是除了满足于统计数字中的通俗解释,还对那些不符合的一小撮"异象"进行更深一步的求证.

举例来说原子核的发现证明,极小样本数量的粒子反弹,却让人找出原子中间原子核的存在.

再比如说一些稀有气体的发现,空气中气体统计.在统计学意义上没有达到完美的质量守恒,于是人们便一克一克的分析,找到完美的解释.

科学进步不仅是对因果的简单研究,而更深的追求于统计意义上的完美解释~

其实数学和书面语言都是交流和研究的工具，缺一不可

要讲的通的。

并将指出，DI方法一定会是极受争议的，一定难以推广。

因为从统计结果看，能学得好的只可能是极少数。

统计揭示出事实本身。

如何解释才是传统各类专家的事情。

统计学是最有力的工具，无论各行各业。

没有基础则无法创造。最高效率地填进去基础，才能有更多时间进行创作思维。

无限发挥到所有教育就是失败了。

中国大学及以上教育成果很差，这个事实就是统计结果。

前两天看NYTimes上登的，说Technology现在带领着Science在前进，很有意思，同仁应该去写篇读后感给大家看看。

就说加拿大这个大国寡民之国,参与阿富汗战争,总共死了一百八十多人. 每死一个兵,全国大媒体就要报告一下. 支持派和反对派闹得厉害.鸡飞狗跳的. 但是, 加拿大一年有三千人死于交通事故,伤者更多,却根本不在话下. 谁听见有人血泪控诉汽车杀人了么?

原因何在?

人们接受与否的问题. 人们普遍接受这事实,即交通事故死亡是交通之成本. 中国一年10万,美国一年3万, 这些人死得其所, 顺理顺气,死得太应该了.

据说东莞一年有三千根手指头被切断.民工的手指头嘛,那是发展的成本. 顺理顺气,断得太应该了. 但要是放在文革时每年把走资派的手指头切掉三千根, 靠, 那还了得? (大家发挥想象力吧,俺不说了.) 比如某位网络名人回忆起他父母下乡改造累得腰椎毛病,那个痛心疾首啊,那个满腔幽冤啊...还有就是一部分人回忆当年下乡插队落户一样, 多大的委屈和痛苦啊. 我听他们忆苦思甜,好象那些出生在乡下的青年,一辈子种地累断腰的人是活该应该不值一提的.

也许那些民工就是那个该死该受罪的命,连他们自己都相信, 所以该.