求教 哪些定理 公式 或檢驗 是被華人命名的？

chrishackerUID: 3338447

whateverittakes 发表于 2013-12-16 12:41
如果为了citation写文章 那研究数论的早就该停止了--没用.

可是呢, 计算机网络诞生之后，在电子通信密码 ...

经典的Nonparametric Test已经非常成熟了
当然Nonparametric Regression有的时候是不如OLS，需要继续发展。我做过几次LMS，LTS啥的，感觉不靠谱。。。如果不是发现数据有显著异常，还是用成熟的技术来得好
Anyway，同意你楼下的。。。没有应用的计量。。。那肯定不是好计量。。。

whateverittakesUID: 3477615

chrishacker 发表于 2013-12-16 14:09
经典的Nonparametric Test已经非常成熟了
当然Nonparametric Regression有的时候是不如OLS，需要继续发展 ...

“经典的Nonparametric Test已经非常成熟了
当然Nonparametric Regression有的时候是不如OLS，需要继续发展。我做过几次LMS，LTS啥的，感觉不靠谱。。。如果不是发现数据有显著异常，还是用成熟的技术来得好
Anyway，同意你楼下的。。。没有应用的计量。。。那肯定不是好计量。。。 ”



哈哈哈  你真心是“大牛中的大牛”  从你在TSE那个贴里的回复开始 不止一次被你惊世骇俗的言论给吓到了  这贴的中间就把我给惊了 最后的那句更是“锦上添花”

算了  看来这不是讨论学术的地  我还是撤了吧

whateverittakesUID: 3477615

心事付瑶琴 发表于 2013-12-16 13:33
halking说的是计量学科内部的比较，你举数论是不同领域之间的比较，这是两码事。

另外，计量本身就是一 ...

我的point是：一时的有没有用没关系。在一时的有没有用上，数论恰好是个很好的例子。

另外说一句：这些成功的scholar, 包括 Kelejian和Prucha， 一定是“ 智识上的好奇”是他们做research的主要动力。

心事付瑶琴UID: 2727285

whateverittakes 发表于 2013-12-16 23:04
我的point是：一时的有没有用没关系。在一时的有没有用上，数论恰好是个很好的例子。

另外说一句：这些 ...

计量经济学如果不以有用性为标准，如何评价学术价值呢？事实上，一个非常严重的问题是，很多人都在处理一些根本不成问题的问题：有问题要解决，没有问题创造问题也要解决——只因为数学形式做出来比较漂亮。经济学被他们搞成了数学游戏。这纯粹是学术垃圾。而数论并不存在这个问题，因为数论研究的是自然数的一系列命题，没有什么assumption。这二者完全不同。

任何学科的创新都离不开好奇，但是数论（也许还包括本体论）是仅仅因为好奇就足够成为理由去研究的。因为他们有亘古的意义，甚至超过人类本身。我记得科学家设计的和（可能的）外星人交流的信息里面就有从1到9的数字。

而除此以外，别的学科仅仅因为让人好奇，并不足以成为一个学科。

whateverittakesUID: 3477615

心事付瑶琴 发表于 2013-12-16 13:33
halking说的是计量学科内部的比较，你举数论是不同领域之间的比较，这是两码事。

另外，计量本身就是一 ...

和你多说几句吧 当作交流：

你知道RDD第一次被suggest是在哪一年吗？ 1960。 我觉得说在其后的15年内完全没有任何应用不是夸张。 其实真正被广泛应用也就是近几年的事。这个例子可能能更好的说明我的观点，而且就是在计量领域。其实单单在经济领域这样的例子就还有很多。

我觉得这些人发文章真的是兴趣使然，很少有成功的scholar成天想着自己的研究成果会不会被广泛应用。 有时候你做出来的，剩下的就看上帝了。 契机到了， 就被广泛应用了。

心事付瑶琴UID: 2727285

whateverittakes 发表于 2013-12-16 23:19
和你多说几句吧 当作交流：

你知道RDD第一次被suggest是在哪一年吗？ 1960。 我觉得说在其后的15年内完 ...

这种偶然也是没有办法的事情。只能说真等到出现了那一天我们再重新评价该研究。

但是绝不能“十年怕井绳”，把占总比例99%的装逼“研究”都供奉起来。这样无法突出重点，资源分配上也没有效率。

不同学科应该有不同的标准，计量经济学比较像工科，其实工科也不能排除你说的这种可能，尽管短时间内没有应用前途，但是有可能对未来的研究有启发。但是这种高度不确定性显然并不能引起绝大多数人的兴趣。

whateverittakesUID: 3477615

心事付瑶琴 发表于 2013-12-16 23:26
这种偶然也是没有办法的事情。只能说真等到出现了那一天我们再重新评价该研究。

但是绝不能“十年怕井 ...

我说的就是真正成功的scholar 不是那些灌水的　灌水的哪个学科都有　其他某些学科可能更显著　因为要拿funding

另外，　从你这个回复看来，　我感觉你更像一个申请者。首先祝你好运，其次等你进入phd项目学习一段时间我再来和你讨论吧。　

心事付瑶琴UID: 2727285

whateverittakes 发表于 2013-12-16 23:31
我说的就是真正成功的scholar 不是那些灌水的　灌水的哪个学科都有　其他某些学科可能更显著　因为要拿fu ...

你要是上帝，那我们就相信你的“标准”。但你不是，比你眼光高明的多的人都没有办法找到比引用率更好的评价标准，只能说明这是一个可以接受的次优均衡。

另外，不要摆老资格，这个和真理所在没有半点关系

whateverittakesUID: 3477615

心事付瑶琴 发表于 2013-12-16 23:35
你要是上帝，那我们就相信你的“标准”。但你不是，比你眼光高明的多的人都没有办法找到比引用率更好的评 ...

哈哈哈哈

LazyGraduateUID: 3264577

大多数好的理论从提出到被其他经济学家接受都花了很长的时间。

从当年Sargent的Macro框架一开始被众多经济学家认为太engineering到现在hansen/sargent的robust control；甚至直到现在一些年轻学者的robust文章被某些long-run risk的人大肆打压。还有structural model estimating之前也不是太被认可, etc.

太多人并不真的了解甚至接触真的经济学，但是却认为自己知道的是大部分，然后按照自己的逻辑来推测他们以为的事实。

whateverittakesUID: 3477615

LazyGraduate 发表于 2013-12-16 23:41
大多数好的理论从提出到被其他经济学家接受都花了很长的时间。

从当年Sargent的Macro框架一开始被众多经 ...

这个要顶。　哎。。。　我那么委婉地和他说　他认为我是摆老资格。。。

Ben.CUID: 3421066

只要是 討論 肯定 難免 言辭激烈 大家 CALM DOWN 嘍！  :p

看到 樓上 諸君 的討論 小弟 收益良多 ！

多謝 多謝！

halkingUID: 2291422

whateverittakes 发表于 2013-12-16 23:31
我说的就是真正成功的scholar 不是那些灌水的　灌水的哪个学科都有　其他某些学科可能更显著　因为要拿fu ...

灌水不算什么太坏的事情，科学研究本来就是99%的人灌水，1%的人收获。
更何况经济学的很多东西目前还算不上scientific research. “...economics can be and sometimes is a scientific field in the sense that theories are testable and there are researchers doing the testing, all too many economists treat their field as a form of theology instead (Krugman, 2013)."

maine246UID: 3034836

whateverittakes 发表于 2013-12-16 23:04
我的point是：一时的有没有用没关系。在一时的有没有用上，数论恰好是个很好的例子。

另外说一句：这些 ...

其实我很同意第二句话。。虽然我不是作计量的也不是特别了解这一块
只是单纯觉得大部分真正厉害的学者作研究都是出于比较纯粹的探索动机，而不是做出来结果有什么应用价值，引用次数，甚至造福人类
当然我不是在说出于功利的目的一定不能成为好学者
关于经济学方法论上的讨论，经济理论是不是一定要又实践意义，或者可以仅仅是数学那样的形式逻辑，纯理论。这显然没什么客观标准，谁都不是上帝。学界也争了不是一天两天。
其实没必要一定要什么客观标准（谁说一定存在客观真理？），自己觉得怎样对就怎样好了，偏好都是主观的

chrishackerUID: 3338447

whateverittakes 发表于 2013-12-16 22:54
“经典的Nonparametric Test已经非常成熟了
当然Nonparametric Regression有的时候是不如OLS，需要继续发 ...

你是说LMS这种不算Nonparametric? 反正我老师认为算. 你认为不算那我没办法。分类这种事，本来就很主观。
还是说我的结论不对？ 我至少拿Simulated Data试过很多次，确实很多时候Lead To Wrong Conclusion。当然我很可能犯错误，不过求问你又做过啥？
LMS因为是Median，有直接把某些样本点忽略掉的危险。即使这些样本在OLS或者其他方法里根本就不算Outliers. LTS稍微好一点。
现在我水平也有限，很难把我的观察建立在什么理论依据上。但总比某些人建立在“我感觉你更像一个申请者”, “你真心是大牛中的大牛”上要强吧
最后您这种秒杀Top 5的高材生才是大牛呢，我是学渣。先撤了。