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2024-08-03 10:13這里的data snooping結(jié)論來的離譜，文中只是描述根據(jù)數(shù)據(jù)做推斷，沒說反復(fù)跑模型，得到想要的結(jié)果才做推斷呀？根據(jù)數(shù)據(jù)推斷不是很合理的事情嗎。還有testing prior inference是什么意思？它和根據(jù)數(shù)據(jù)做推斷不是一個意思嗎？
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1個回答
愛吃草莓的葡萄助教
2024-08-06 11:32
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同學(xué)你好。data snooping是數(shù)據(jù)挖掘。例如給你兩組數(shù)據(jù)，可能之間沒有關(guān)系，可能就有杠精就會強(qiáng)行在這兩種數(shù)據(jù)中找關(guān)系，這就是數(shù)據(jù)挖掘，強(qiáng)行找關(guān)系。
信息中說了，在得到統(tǒng)計結(jié)果后進(jìn)行推斷分析，這潛在的存在數(shù)據(jù)挖掘偏差。你會從得到的結(jié)果中找出各種各樣的關(guān)系，但是你找的關(guān)系有多少是有意義的，這是不是在挖掘數(shù)據(jù)。
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我沒有從題目中理解到老師說的解釋。Make an inference after looking at statistical results理解起來是正常的數(shù)據(jù)分析的流程，比如說：給一段時間的股市做了回歸，從統(tǒng)計學(xué)角度看哪些factors contributed to growth/loss，這很正常呀，怎么看出來他有強(qiáng)行解釋不一定存在的東西呢？
老師沒回答Testing a prior inference是什么意思，這和上面的行為有什么區(qū)別嗎？ -
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同學(xué)你好。給出統(tǒng)計結(jié)果再進(jìn)行推斷分析，可能存在強(qiáng)行找關(guān)系，即過度數(shù)據(jù)挖掘。例如公司業(yè)績好，你會認(rèn)為是產(chǎn)品質(zhì)量好得到消費者認(rèn)可等，也會認(rèn)為與老板學(xué)歷、老板性別等有關(guān)使得公司業(yè)績好。你總是能夠找出各種各樣理由來解釋公司業(yè)績好，這就是數(shù)據(jù)挖掘，給你一個數(shù)據(jù)，你拼命的從中挖掘各種信息，這些信息其中一大半可能都是沒有顯著性影響的，是不是可能存在過度挖掘數(shù)據(jù)的現(xiàn)象。
在事前可以進(jìn)行各種推斷，然后進(jìn)行統(tǒng)計分析，對之前的推斷進(jìn)行判斷，這就是后面（testing~）說的意思。 -
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那么此處正確的做法應(yīng)該是什么呢？
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同學(xué)你好。通常是先做推斷，然后在進(jìn)行檢驗。如果先進(jìn)行分析得到結(jié)果，然后再進(jìn)行推斷的話，容易在已經(jīng)得到的統(tǒng)計結(jié)果中強(qiáng)行找聯(lián)系。
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追問
原來是這樣，是不是類似假設(shè)檢驗，第一步一定要先做假設(shè)的意思？然后想問一下，那么如果是見到“先進(jìn)行分析得到結(jié)果，然后再進(jìn)行推斷”這樣的表述，一定是錯誤的，有data snooping的問題的嗎？還是有特例？
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追答
同學(xué)你好。首先具體問題具體分析，如果是給到結(jié)果再進(jìn)行推斷分析，極有可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘問題。其次不是非對即錯的概念，這是兩種分析方法，偏差也不是錯的概念。行為金融學(xué)中有很多行為偏差，人就都是錯的嗎，顯然不對。有偏差我們可以認(rèn)識它并且克服或者改變它，避免沒有考慮或者陷入偏差中。
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