第 02 周复盘
第 02 周复盘
本周主题
从“知道术语”推进到“能把术语用于作业、报告和组会追问”。
本周投入时间
- 计划:8 小时
- 实际:
本周建议完成的概念卡
- GPD
- POT
- VaR
- Expected Shortfall
- p 值
- 置信区间
- 模型诊断
- 交叉验证
- Spark
- 中心性
本周专业问题
- GEV 和 GPD 的数据组织方式有什么不同?
- 阈值选择为什么会影响 POT 结果?
- VaR 和 Expected Shortfall 分别回答什么风险问题?
- p 值显著为什么不等于实际意义重大?
- 模型诊断为什么比单看准确率更重要?
本周可用于课堂/组会的表达
- 如果目标是超过阈值后的尾部行为,我会优先考虑 POT 和 GPD 的思路。
- 我不会只报告 VaR,因为它没有说明超过阈值之后损失有多严重。
- 这个模型需要做诊断,否则很难判断结果是可靠结构还是样本偶然性。
本周 AI 协作案例
- 原始问题:
- 我的提示词:
- AI 给出的有用内容:
- AI 可能错的地方:
- 我最终采用的版本:
本周最容易露怯的点
- 把 p 值解释成原假设为真的概率。
- 把 VaR 当成最大可能损失。
- 只说 Spark 很强,不知道它解决的是分布式计算问题。
下周补救动作
- 每个统计概念都补一个“常见误解”。
- 每次模型结果都补一条诊断或局限。
- 练习把作业题拆成概念、公式、代码、报告四部分。
3 分钟解释练习
- 主题:为什么模型诊断比只看指标更重要
- 是否能讲满 3 分钟:
- 卡住的位置:
- 下一版要改进:
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数理统计极值