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• 作者：吃不起馍 发布时间：2021-01-08 18:33:53

  比自私的基因那本简单专注，入门级科普

• 作者：sheisarealfind 发布时间：2021-01-29 17:22:05

  道理很大，但有共情的地方比较少。书里抽象晕染部分的画很漂亮

• 作者：天日盐 发布时间：2020-02-02 23:27:39

  热烈而奔放 时而美得安静。有人想念你。

• 作者：weakish 发布时间：2011-11-21 11:27:47

  句讀根據舊注，且以一家之說爲主。

• 作者：Vinson 发布时间：2022-10-10 19:19:03

  可以不看

• 作者：悟道洞穴人 发布时间：2011-03-23 16:18:09

  文献综述类的书

• 贾俊平版本统计学复习笔记

  作者：帶菜刀的詩人 发布时间：2019-07-14 11:07:00

  前一段时间在工作中发现自己对于统计知识的理解有点不够系统，比如我知道了解数据的形态需要从集中趋势、离散趋势以及形态方面着手，但是对于其中的细节却总是模糊的，比如我无法回答为什么通常用标准差而不是方差来反映数据的离散程度，我也无法回答泊松分布到底是个什么鬼，所以出于非应试的目的，利用差不多一个多月的业余时间，我把贾俊平编写的统计学的前半部分大致的过了一遍，从中选出几点我先前不太明白的地方记录下来，先记录这么多，以后有新的再补上。

  参数与统计量

  参数与统计量的区别：参数是对总体特征的概括性数字度量，因为总体数据通常是不知道的，所以参数一般未知。统计量是描述样本数据的概括性数字度量，因为样本是抽样出来的，所以统计量是已知的，统计量用于估计总体的参数。

  数据描述

  我们一般可以将数据大致分为：

  数值型、分类型和顺序型数据

  ，顺序型数据就是将数值型数据按照大小排序后的形态，一般从集中趋势、离散趋势和形态度量这三个方面去获得对数据的整体感知。在复习统计学的时候我发现我先前对于数据离散趋势的度量并不是那么准确，比如，对于分类数据来说，有

  异众比率

  ，顺序数据来说，是

  四分位差

  ，数值型数据主要是

  方差和标准差

  。

  其中有一条经验法则挺值得注意的，也就是说在数据对称分布的时候，大多数的数据是在 ±k 个标准差的范围之内，如果某个数据超过了这个范围，那可以把它被认定是离群点。对于不对称分布的数据，则可以根据切比雪夫不等式来知道大多数数据的分布范围。

  当我们想要比较两组数据的离散程度，如果均值不同的话是不能直接拿标准差去比较的，因为他们不在同一个量纲下，所以为了消除量纲的差距，我们需要用相对离散程度，即

  离散系数，标准差与平均数之比

  

  均值与数学期望的区别

  均值是实验后对统计结果的平均数而数学期望是实验前根据概率分布对实验结果的预测的平均值。因为我们在实验中没办法穷尽所有的可能，所以只能根据概率，分布去预测样本的平均值，即数学期望。

  统计量及其抽样分布

  抽样分布、参数估计和假设检验是统计推断的三个中心内容，在正态分布的总体条件下，统计学下有三大分布：卡方分布、t 分布和 F 分布。这三大分布对后面的参数估计和假设检验至关重要。

  还需要记得一条伟大的中心极限定理。中心极限定理的大致意思就是如果我从一个服从正态分布的总体中抽出 n 个样本，当样本量充分大的时候（经验上一般大于 30 即可）样本的均值也是服从正态分布。

  

  

  之前一直不理解泊松分布和指数分布在实际中的应用是如何的，直到看到了阮一峰写得这篇简短明了的

  文章

  才恍然大悟。

  泊松分布是单位时间内独立事件发生次数的概率分布，指数分布是独立事件的时间间隔的概率分布。

  参数检验

  比较两个群体之间的参数是否有显著差别，比如两个不同行业职工的平均收入水平是否存在差异，一般的逻辑是直接比较均值或者更不合理的是拿一个群体的均值作为代表跟另外一个群体相比较，而从统计学的意义上来说，需要用

  两个总体参数的检验

  寻找答案，按照下图属于两个总体参数之差的检验，那么根据样本大小或者方差是否位置分别采用 z 统计量和 t 统计量来做检验。

  

• 读后小摘：来自上层的革命是否有更深层次的原因？

  作者：Izayoi Aki 4.0 发布时间：2019-08-11 12:35:54

  正如此书的副标题《苏联体制的终结和新俄罗斯》，全书可以大致分为两大部分：一是解释戈尔巴乔夫的改革如何终结了苏联，二是苏联解体以来俄罗斯的发展状况（大致到2004、2005年）。第一部分的核心观点是：“来自上层的革命”导致了苏联的解体。具体而言，是在由戈尔巴乔夫改革产生的新的政治条件下，大部分位居国家要职的苏联党—国精英，以及其他重要的官方组织，从拥戴社会主义转向了拥戴资本主义（序言5）。第二部分的核心观点是：休克疗法或者说新自由主义的转轨策略是苏联之后俄罗斯社会和经济灾难的原因。最后，作者还对俄罗斯的发展作出了一个相对悲观的预测。

  不难发现，第一部分更多是从政治学的进路进行探究，第二部分则是经济学的进路。作为一名政治学的学生，主要就第一部分谈谈我的读后感和想法。

  在高中的历史课上，苏联解体就是一个非常重要的内容；但是，当时的教材内容和考试要求都有着近乎“八股”的规范，从固定的几个视角（如国内外政治环境、经济、文化等）进行分析和考察。这就导致相较“结构性因素”，“过程性因素”被严重忽视。苏联的解体乃至其他重大的政治转型/转轨，都需要重视政治精英在这一过程中的政治行为、战略选择和政治互动。在此书中，作者也正是从这一维度提出了他们认为的苏联解体的关键原因：苏联精英（即“党—国精英”）对社会主义的背叛，导致了苏联的解体。因此，这被作者称为“来自上层的革命”。这也得到了史实的印证：在联盟解体的9个月前，一项旨在保留联盟的全民公决还是赢得了76.4%的选票（导言2）。这表明，广大民众虽然迫切期望改革（甚至是某种程度的变革），但不希望出现政治解体。那么，只有政治精英才是解体背后最有力的推手。

  如果我是在接触政治学学习前阅读了这一本书，相信“来自上层的革命”这一观点会给我带来极大的震撼。然而，在大一第一学期先修的《大国政治》课上，在论及苏联解体时，老师就着重强调关注政治精英的行为；在随后的学习中，也不乏对精英主义视角的强调。故此，如今这一观点给我带来的冲击是比较有限的。更重要的是，“过程性因素”往往植根于深层次的“结构性因素”，而书中对“结构性因素”的挖掘相对不足，特别是对外部因素、国际因素的分析存在不足。

  有趣的是，这两天读西达·斯考切波的《国家与社会革命》时，看到第二章的开头引用了列宁的一句话：对一场革命的爆发而言，仅有“下层阶级拒绝”照旧生活下去还不够；还必须要有“上层阶级不能够”照旧生活下去（斯考切波，2015：59）。这位缔造了苏联的伟人“不幸”一语成谶。

  

  国家与社会革命

  8.6

  [美] 西达·斯考切波 / 2015 / 上海人民出版社

  事实上，关于苏联解体的因素，沈大伟在《中国共产党——收缩与调适》中依据中国学者的研究，从四个维度进行了一个比较全面的文献综述，具体参见下图：

  https://book.douban.com/subject/6979665/

  

  沈大伟，2011：89

  总而言之，如果将“来自上层的革命”进一步深挖（在书中更多是从一种“理性经济人”的假设出发，精英是经过利弊权衡选择了资本主义），这一分析可能会更有说服力 。

  至于第二部分，由于对经济学的了解和认识有限，就不作评论了。

  （2020.1.28补充）不过，最近在翻阅戴维·霍夫曼《寡头》时，有了一些新的启发。虽然负责俄罗斯私有化的丘拜斯和盖达尔的最终目的是彻底的私有化，但他们起初是拒绝激进的私有化方案的。然而随着政治斗争愈演愈烈时，改革者被迫加快了速度。最好的证明是1993年4月25日关于叶利钦改革的全民共投：丘拜斯与哈斯布拉托夫（阿富汗战争的功臣，丘拜斯的反对者）的关系已经非常紧张，见面都不打招呼了。丘拜斯告诉我说：「他们已经公开谈论为我们准备好的监狱单间了，」4 月 24 日，也就是公投的前一天晚上，「我坐在我的部长办公室里销毁文件，因为我知道一旦叶利钦在公投中失利，哈斯布拉托夫是不会对他的对手心软的。」丘拜斯为了赢得公投甚至私下会晤了乔治·索罗斯，索罗斯则为他提供资助——这是索罗斯第一次而不是最后一次对改革者伸出援手。（《第八章：宝库解锁》）为了避免政治迫害，以丘拜斯为首的改革者一方面加快私有化步伐，另一方面想方设法（如寻求外部帮助）维持叶利钦的政权以推进改革。最终，丘拜斯有惊无险地实现了自己的目的——“ 丘拜斯还是像以前那样，意志刚强，富有不可动摇的使命感。他回答说：「我实现了权力私有化，我结束了共产主义制度。」 ”（《第八章：宝库解锁》）

  

  寡头

  8.3

  [美] 戴维·霍夫曼 / 2018 / 上海译文出版社

  在最后一章《走向未来的社会主义》中，有不少深刻的洞见，只是部分有些敏感。就我个人而言，是比较赞同作者最后的观点的：（苏联建设社会主义的经历及其失败）不是我们处在社会主义挑战资本主义的终点，而是处在这一挑战的开端（339）。

  参考文献：

  1、大卫·M·科兹、弗雷德·威尔 ：从戈尔巴乔夫到普京的俄罗斯道路——苏联体制的终结和新俄罗斯，北京：中国人民大学出版社，2015.

  2、西达·斯考切波：国家与社会革命，上海：上海人民出版社，2015.

  3、沈大伟：中国共产党—— 收缩与调适 ，北京：中央编译出版社，2011.

  4、戴维·霍夫曼：寡头，上海：上海译文出版社 ，2018.