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OpenAI 延攬統計學家蘇煒杰，應對 Scaling Law 瓶頸

OpenAI 延攬賓州大學華頓商學院教授蘇煒杰，旨在解決 AI 訓練中的基礎挑戰，包括 Scaling Law 瓶頸、數據品質及模型可解釋性。他將運用統計學與優化領域的專業，協助 OpenAI 突破單純工程擴展的限制。

本研究評估了文本分類中信賴區間的計算方法，特別針對小樣本與巢狀數據結構進行分析。研究指出 Wald 區間等標準方法表現不佳，並建議採用 Agresti-Coull 或分層自助法（hierarchical bootstrap）等更穩健的替代方案。

JASP 是一款免費的圖形介面工具，讓使用者無需編寫程式碼即可進行貝葉斯估計與假設檢定。對於研究人員與數據分析師而言，它是 Python 統計分析的便捷替代方案。

本教學以泡芙重量為例，解釋如何使用貝氏統計來估計母體的平均值與變異數。這是針對初學者數據分析系列文章的第三篇。

ITmedia AI+ 推出了名為「輕鬆數據分析」的新系列，專注於貝氏統計學的基礎與應用。該系列旨在幫助讀者建立從古典統計學到現代數據分析技術的橋樑。

ITmedia AI+ (日本)Media•May 19#statistics #data-science

本文利用定量分析與聚類模型，探討拉美各國足球表現與國家發展之間的關聯。文章深入分析了歷史與經濟因素如何影響阿根廷等國的「足球國力」。

Citizens 的分析顯示，預測市場的交易者表現不如傳統體育博彩玩家。這凸顯了在非體育領域進行預測的複雜性。

本系列第 13 回介紹順位相關係數檢定，使用 Excel 分析拉麵店等待時間與評價的相關性。屬於非參數檢定單元，從初學逐步進階假設檢定。透過實際資料示範順位相關偵測方法。