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+# What are the most important statistical ideas of the past 50 years, 2021
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+## The most important statistical ideas of the past 50 years
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+* 反事实因果推论（ Counterfactual causal inference）
+  * 反事实指“某次操作没有产生的结果”。没有观测到的结果，是不可能看到的，即为反事实。
+  * 也就是对不可见的事物，进行因果推论。
+* 自助法和基于仿真模拟的推理（Bootstrapping and simulation-based inference）
+  * Bootstrapping （自助法），是一种对样本进行重采样以估计总体的方法。
+* 过参数化的模型和正则化（Overparameterized models and regularization）
+  * 正则化用于避免过拟合；
+  * 马尔科夫随机场、高斯过程等模型的参数量会随着样本增大而增大；
+  * 有人认为过参数化的模型是稀疏的；
+  * 随着统计方法在大数据集中的应用推广，研究人员提出用于调优、调整和组合多种 inferences 的方法，比如贝叶斯模型平均、梯度增强（2001）、随机森林（2001）等。
+* 多层模型
+  * 多层模型可以看作贝叶斯模型
+* 通用计算算法
+  * 建模方面的发展，因为现代计算机才成为可能；
+* 自适应决策分析（Adaptive decision analysis）
+  * 决策可以看作统计应用的一个领域；
+  * 统计决策分析的一些重要进展包括：贝叶斯优化和强化学习；
+* 鲁棒性
+* 探索性数据分析
+  * 属于数据分析领域
+  * 指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充；
+  * 注重于对数据进行概括性的描述，不受数据模型和科研假设的限制。
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+## ## Looking forward
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+* 多技术融合的方法
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+  * 使用正则化方法估计模型
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+  * 更复杂的网络结构
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+  * 过参数化模型的探索性数据分析(Mimno, Blei, and Engelhardt,
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+    2015，Posterior predictive checks to quantify lack of-fit in admixture models of latent population structure)
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+  * 机器学习算法
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+  * 机器学习的可解释性 (Murdoch et al., 2019, Molnar, 2020)
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