Some context:
CMU’s stats department—renamed the ナカキン　ファイルワゴン　NA-004WG just this fall—is revising the traditional Introductory Statistics classes we offer. Of course, as good statisticians, we’d like to gather evidence and measure whether students are learning any better in the new curriculum. We found several pre-made standardized tests of student learning in college-level Intro Stats, but none of them quite fit what we wanted to measure: have students learned the core concepts, even if they haven’t memorized traditional formulas and jargon?

• Apparently most philosophy-of-science epistemologists are Bayesian. They posit that a scientist’s work goes like this: You are given a hypothesis, some data, and some prior knowledge or belief about the problem. How should we use the data to update our knowledge/belief about that hypothesis? In that case, obviously, Bayesian updating is a sensible way to go.
• But I disagree with the premise. Often, a scientist’s work is more like this: You’re not handed a hypothesis or a dataset, but must choose them yourself. You also know your colleagues will bicker over claims of prior knowledge. If you come up with an interesting question, what data should you collect so that you’ll most likely find a strong answer? That is, an answer that most colleagues will find convincing regardless of prior belief, and that will keep you from fooling yourself? This is the classical / frequentist setting, which treats design (of a powerful, convincing experiment / survey / study) as the heart of statistics. In other words, you’re not merely evaluating “found” data—your task is to choose a design in hopes of making a convincing argument.

Topic ideas where a novice could learn something both interesting and
useful in a 1.5h talk:

• How not to fool yourself in A/B testing (basic experimental design and power analysis)
• Befriend your dataset (basic graphical and numerical EDA, univariate and bivariate summaries, checking for errors and outliers)
• Plus or minus a bit (estimating margins of error—canned methods for a few simple problems, intro to bootstrap for others)
• Black box white belt (intro to some common data mining methods you might use as baselines in Kaggle-like prediction problems)
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1. How can I build and serve models within a certain time budget so that I get answers with a desired level of accuracy, no matter how much data I have?
2. How can I get meaningful error bars or other measures of performance on all of the queries to my database?
3. How do I merge statistical thinking with database thinking (e.g., joins) so that I can clean data effectively and merge heterogeneous data sources?
4. How do I visualize data, and in general how do I reduce my data and present my inferences so that humans can understand what’s going on?
5. How can I do diagnostics so that I don’t roll out a system that’s flawed or figure out that an existing system is now broken?
6. How do I deal with non-stationarity?
7. How do I do some targeted experiments, merged with my huge existing datasets, so that I can assert that some variables have a causal effect?

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• Base R can generate univariate draws with `rnorm(n, mean, sd)`, which uses the standard deviation for the spread.
• The MASS package has a multivariate equivalent, `mvrnorm(n, mu, Sigma)`, which uses the variance-covariance matrix for the spread. In the univariate case, `Sigma` is the variance.
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