在经典参数估计中，我们通常先指定一个概率模型，再通过极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）得到参数估计量。这一方法在模型设定正确时往往具有很高的统计效率，但当真实数据存在厚尾、测量错误或少量异常观测时，估计结果可能对模型偏离非常敏感。稳健统计（Robust Statistics）研究的核心问题，正是如何在保留理想模型下统计效率的同时，控制模型偏离对...

Andrew Huberman｜根据《Huberman Lab》节目“Optimal Protocols for Studying & Learning”英文自动字幕整理为第一人称中文文章。 为什么我们对高效学习的直觉往往是错的 欢迎来到 Huberman Lab。在这里，我讨论科学，以及能够应用于日常生活的科学工具。我是 Andrew Huberman，斯坦福大学医学院神经生物...

我如何从过去的经验中学习，又如何主动改变自己的预测模型的个人档案。 使用说明 不变量 事实、感受、需求：Append-only（只追加，不覆盖） 保留某个时间点的原始记录。事实可以追加勘误，感受与需求可以在未来重新记录，但不应回头改写当时的体验。 可变量 想法、计划方案：Versioned（允许迭代） 可以保留 v1、v2、v3 等版本，每次调整注明为什么改变。 “想法”不只...

The Diary Of A CEO：No.1 Neuroscientist: you can change who you are in 30 days 为什么理解大脑意味着可以改变人生 问：我们常觉得焦虑、恐惧和创伤像自动运行的程序，过去发生的事情决定了未来的我们。你为什么认为这一判断并不完整？理解大脑之后，一个人究竟还能改变什么？ Lisa：我认为，人们对于自己能改变多少，通常...

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从概率距离到 Pinsker 不等式 概率论中的许多理论问题，最终都涉及两种不同但相互联系的误差：一种是模型误差，即两个概率分布对同一事件或统计量给出的判断存在多大差异；另一种是抽样误差，即有限样本形成的随机统计量偏离其期望的程度。前者通常由总变差距离、Hellinger 距离和 Kullback–Leibler（KL）散度描述，后者则由矩母函数、次高斯性和集中不等式控制。将这两类误差放在...

主动投资管理的算术法则 The Arithmetic of Active Management 作者： 威廉·F·夏普（William F. Sharpe） “如今的热门潮流是追踪标准普尔500指数的指数基金。诚然，过去十年间，该指数的表现远远超过了大多数股票基金。但这究竟是一条永恒不变的真理，还是一种暂时现象？” “尤其是在小盘股领域，聘请主动投资管理人可能比直接买入整个...

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序 1968 年前后，巴菲特准备结束自己的投资合伙企业。加州大学欧文分校的 Ralph Gerard 想把资金转交给 Thorp 管理，于是安排巴菲特与 Thorp 见面，实际上是请巴菲特帮忙评估他的能力。两人谈到了复利、投资、桥牌，以及一种特殊的骰子游戏。 巴菲特（Warren Buffett）当年对 Edward Thorp（爱德华·索普）的测试，是一道非常巧妙的非传递性骰子（Non...