Skip to content
New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

微信端 朝花夕拾 项目 #860

Open
yufree opened this issue Oct 1, 2019 · 9 comments
Open

微信端 朝花夕拾 项目 #860

yufree opened this issue Oct 1, 2019 · 9 comments
Labels

Comments

@yufree
Copy link
Collaborator

yufree commented Oct 1, 2019

编辑部拟在微信端开启《朝花夕拾》栏目,目的是推送2013年(含)之前主站发表的优秀文章,微信端与主站的同步始于2013年年初,然而初期用户量有限故优质文章可能被埋没。

此次重新推送的原则是推荐制(包括这个issue与编辑部大群),选取约20篇左右文章在微信端重新推送,内容上不做更改但推荐者可附加一两句对这篇文章的评述。文章列表在

@yufree
Copy link
Collaborator Author

yufree commented Oct 1, 2019

2016-09-24 到 2019-09-30 期间,主站点击量排名靠前的20篇2013年之前的去重后文章(按年代排序):

https://cosx.org/2008/11/lowess-to-explore-bivariate-correlation-by-yihui/
https://cosx.org/2008/11/domain-of-statistics-by-yihui
https://cosx.org/2008/11/how-to-learn-statistics-by-jthu/
https://cosx.org/2009/07/drawing-china-map-using-r
https://cosx.org/2009/03/scatterplot-matrix-visualization
https://cosx.org/2009/02/measure-classification-model-performance-lift-gain/
https://cosx.org/2010/03/monte-carlo-method-to-compute-integration
https://cosx.org/2010/10/lda_topic_model/
https://cosx.org/2010/11/hypotheses-testing/
https://cosx.org/2011/12/stories-about-statistical-learning
https://cosx.org/2011/01/how-does-glm-generalize-lm-assumption/
https://cosx.org/2012/04/causality4-observational-study-ignorability-and-propensity-score/
https://cosx.org/2012/03/causality1-simpson-paradox/
https://cosx.org/2013/08/causality6-instrumental-variable/
https://cosx.org/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/
https://cosx.org/2013/01/lda-math-gamma-function
https://cosx.org/2013/01/drawing-map-in-r-era
https://cosx.org/2013/01/story-of-normal-distribution-1
https://cosx.org/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling
https://cosx.org/2013/01/lda-math-beta-dirichlet

从这个结果上看丁鹏老师的因果分析系列与靳志辉老师的LDA系列比较受欢迎,有多篇在列,另外谢大早期写的经验、地图可视化、正态分布、假设检验及线性模型等主题也比较受关注。

@yihui
Copy link
Member

yihui commented Oct 1, 2019

这是总访问量排序吧?我觉得得按年均或月均访问量排序更有意义,不然老文章的访问量有时长优势。

@yufree
Copy link
Collaborator Author

yufree commented Oct 1, 2019

我查了下GA里似乎没有单页面年均访问量这个指标,不过我已经去掉了14年之后的文章而统计的又是16年之后的点击量,所以这些文章都可以算老文章了,毕竟16年时这些文章都已经出现在主站上了。GA里倒是有一个页面的平均停留时间,停留长的应该是好文章的,当然也可能是读者读睡过去的或比较难懂的文章。

@yihui
Copy link
Member

yihui commented Oct 1, 2019

好的。

我先随意挑两篇最老的文章开个头吧:

《用 GERT 方法求解两个抛硬币问题》

https://cosx.org/2009/09/introduction-and-application-of-gert/

推荐语:惊喜在原文下面七楼的回帖中(用马尔可夫链的思路解题)。

《有边界区间上的核密度估计》

https://cosx.org/2010/04/kernel-density-estimation-with-unbounded-region/

推荐语:那年当我看到“O(h) 项的偏差就神奇地消失了”这里时,心里不禁大赞,厉害了我的小轩哥!

剩下的我恐怕不会有空再列,诸如小轩哥的《统计词话》、杨灿的《统计学习那些事》《那些年,我们一起追的 EB》,还有靳志辉、陈丽云、丁鹏等人的文章,都是极好的。推荐语就留给其他人去写了,或者从论坛评论里挑几条。

@XiangyunHuang
Copy link
Member

关于《有边界区间上的核密度估计》按照论坛讨论来看,正文应该是无边界区间上的核密度估计,不过,有边界的可以转过来

@yixuan
Copy link
Member

yixuan commented Oct 6, 2019

@XiangyunHuang 我当时的原意是把 (-Inf, Inf) 上的核密度估计变成 [0, +Inf) 上的,也就是左端点是边界。从这个意义上依然是“有边界区间”,可能我的理解的你不太一样。

@XiangyunHuang
Copy link
Member

明白了,我改成有边界的了

@yufree
Copy link
Collaborator Author

yufree commented Nov 5, 2019

可以安排《用 GERT 方法求解两个抛硬币问题》了,这篇排版有难度,这个月月底前发出即可 @XiangyunHuang

@yufree
Copy link
Collaborator Author

yufree commented Dec 17, 2019

19年12月与20年1月的朝花夕拾请安排丁鹏老师的因果分析系列。
然后是靳志辉老师的LDA系列。
然后是杨灿老师的几篇文章。

Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment
Labels
Projects
None yet
Development

No branches or pull requests

4 participants