Bringing Structure to Your Data
使用路径模型测试假设在复杂的路径模型中，找到自己的路可能变得困难。照片由 Deva Darshan 在 Unsplash 上拍摄数据科学家经常收集大量变量并寻找它们之间的关系。在此过程中，对变量之间究竟如何相互关联做出假设和假设会很有帮助。学生为下一次考试学习的动力会影响他们的成绩吗？或者好成绩会激发学习的动力吗？激励人们表现出的行为模式究竟是什么，最终会带来好成绩？为了给上述问题提供一些结构，并提供一个工具来实证测试它们，我想在本文中解释路径模型，也称为结构方程模型 (SEM)。虽然在心理学等社会科学中路径模型很常用，但我觉得它们在数据科学和计算机科学等其他领域并不那么突出。因此，我想概述路
Leading with Clarity: The Power of Transparency in Building Trust and Driving Success
“在缺乏知识的情况下，假设会填补空白——缺乏清晰度，谣言就会生根发芽，不确定性会滋生误导。” - Eric Sheninger想象一下蒙着眼睛试图在迷宫中穿行，不知道你要去哪里，也不知道前面有什么障碍。令人沮丧，对吧？现在，想象有一位领导者递给你地图，解释地形，并一步一步地指导你。有了透明度，困惑和犹豫就会消失，取而代之的是自信和信任。这就是透明领导的力量。清晰的领导不仅仅是提供方向——它还关乎创造一种文化，在这种文化中，信任蓬勃发展，决策透明，每个声音都有权为更大的愿景做出贡献。做一个透明的领导者不仅仅是一种风格；这是一种对诚实、开放和正直的承诺，我在《数字领导力》中详细阐述了这一点。它涉及
What fraction of output was produced by enslaved people?
Paul Rhode 在《经济史探索》 1 月刊上发表了一篇重要的新论文（“内战前奴隶生产了多少美国国民产品？”2024。《经济史探索》91）。Rhode 提出了反对 Ed Baptist 的说法的论点，即“1836 年美国近一半的经济活动直接或间接来自数百万奴隶生产的棉花……”，这一说法不仅被重复，而且被其他人夸大了。很容易证明 Baptist 的说法没有任何理论或证据基础，纯粹是 Baptist 的想象（见此处），但奴隶劳动生产了多少产出的问题仍未得到解答。多年来，我一直认为回答这个问题的起点是劳动力供应。从奴隶占劳动力供应的百分比开始，然后问为什么产出的百分比会高于或低于劳动力的百分比（
