房价涨与不涨，各位代表是各抒己见，有声音说北京房价2年内会涨到4万，而且还有佐证。当然俺们的总理最近5年一直在说这事，童鞋可移步这里，当然还有一张漫画，这里就不贴了，太不Harmany。若感兴趣可以使用 blogtd + 总理姓名 google 之（可能得翻墙出去）。

人家说啥都不如自己看看，来点实际的。关注一下最近几年北京房地产市场每天网上（期房、存量房）签约的套数。

（首先声明，房地产市场比较复杂，比如官啊、商啊、摇号啊、中介啊、银行啊、炒房团啊，空军、多军……指标忒多，所以我一直也没搞太明白。搞不明白也想凑一凑热闹，与时俱进嘛！扔两张图上来，大家笑笑）

2008年9月1日至今的期房（不包含经适房、限价房）签约情况：

（不知为何，北京房地场交易网没有2008年9月1日至2008年10月14日数据。）

存量房签约的情况大致和期房签约变化一致。同样是2008年的数量比较小，而到了2009年，市场开始癫狂。不过存量房签约套数变化有点意思:

1. 似乎有个周期变化，猜测是人为因素；
2. 2009年末受相关优惠政策影响，签约量的确比较生猛。

以前我一直以为大家一般都会去买期房，原来实际的情况是，这几年存量房卖的比期房要好很多。从存量房签约的数量上看，北京可售商品房数量一直在减少这也是必然的，也就应了一些媒体说的，“北京可售商品房越来越少，房子的稀缺将进一步带动房价的上涨。”

但从买卖双方博弈角度来说：可售商品房的减少，很有可能是因为大部分投机客获利，大规模离场的原因。但，可惜的是我们没有进一步数据进行分析……

最后是数据——期房，存量房。二者除了套数数据以外，还包括面积。在期房数据中包括的后两项为经适房、两限房；存量房数据分为合计、服务窗口签约、经纪机构签约、交易保证机构签约。

相关文章：

• 房地产泡沫？- 得瞅瞅了！

好在 Hastie 几位大牛深刻体会广大发展中国家莘莘学子的购买能力，在其主页上提供了免费的pdf版本。不过pdf版本有个小问题：排版是为了a4打印而设计的，白边太多，在电脑上看或者打印出来极为不爽。

下面提供一个解决方案来处理这个问题——使用LaTeX中的pdfpages宏包。
具体LaTeX代码参考如下：

\documentclass[a4paper,12pt]{report}
\usepackage[final]{pdfpages}
\begin{document}
\includepdf[pages=19-26, scale=1.3,
delta=0mm 5mm, frame]{ESLII_print3.pdf}
\end{document}
\endinput

使用PDF LaTeX编译。
主要参数非常简单，即从ESLII_print3.pdf中提取第19至26页（第一章），并放大1.3倍（成功剔除掉多余的白边）。

相关文章：

• 没有了，随便看看吧 ^_^

说到地震，我可能比较敏感，因为我是唐山人。虽然 76 年唐山大地震时，我还没有形成碳水化合物形态，但后来，每每听到老一辈讲起当时的惨烈，心常戚戚。

讲几则作为唐山人的小故事：

1. 小时候对地震的初相识：有一次刚刚从床上爬起来，正在懒洋洋的坐着穿衣服，就发觉床开始做规则的前后晃动。当时年龄小，很无知，只知道傻乎乎地沉浸在如秋千般的跳动中，那叫个带劲……
2. 有一次上课，感觉课桌在晃动，没法看书，于是停下来查看周围哪个同学在晃。检查一圈发现周围几个同学没有一个再晃！结果，紧张地直接拍案而起，大呼——地震啦（事后新闻证明是真的）！在我们那儿，这点比较好：即使是课上误判地震的这种事儿，一般老师都是笑笑而过 ；）
3. 每年我们那都会有地震的谣言，而且说的神乎其神，俺老爸一般会守夜（感谢俺老爸！）。或者天气好的话，干脆去广场之类空旷的地方，找地方打地铺。当然一般都是打牌、聊天到 24 点，然后回家睡觉。

恩，不多扯了，言归正传。自从汶川大地震以后，国人对地震明显敏感很多。且不说海地，单单前两天（24日）山西河津、运城地震就让然琢磨不懂：有人说，21日山西省地震局辟谣称不会有地震，但运城震感明显。为什么地震局会出来辟谣，仔细一读，原来才知——地震局指的是“破坏性”地震。

但有个问题：

国务院1995年颁布的《破坏性地震应急条例》，破坏性地震指“造成一定数量的人员伤亡和经济损失的地震事件”，
并没有规定特定的级数。

这破坏级地震可不是闹着玩的，得仔细瞧瞧最近这地震都发生在哪里了，震级多大？是不是会对我们构成威胁！？于是有了下面这张图——最近一周中国及周边版图地震情况（1月20日至1月25日共计六天）：

数据童鞋们可以在这里查看，里面的震级需要注意一下，有Ms和ML两种，换算关系如下。但具体什么意思大家直接 wiki 好了。

ml=(1.17mb+0．67)/1.13
ml=(ms+1.08)/1.13

一些说明（不是写商业报告，偷工减料啦）：

蓝色的背景是地震点的密度——也许是喜马拉雅造山运动，也许是三峡工程，不管怎样，四川地区不太平啊！弟兄们小心！

红色的点代表地震的位置，其大小表示震级的大小。

从1月20日至1月25日，版图周边共计有901条地震记录（有点吓人）！其中大于ML5级的一共两次：

2010-01-24  10:36:13.8       35.45   110.70       15 Ms4.8  天然地震        山西河津
2010-01-21  10:02:02.8       13.70   125.85       33 Ms5.1  天然地震  菲律宾群岛地区

最后我们再回头看一下，最近一周地震的震级（ML）分布：

至少可以长舒一口气，原来大部分都是小震，不具“破坏性”的居多。

相关文章：

• 没有了，随便看看吧 ^_^

今天无意间在Flowingdata看到一篇关于如何使用 R 来做 heatmap 的文章（请移步到这里）。虽然 heatmap 只是 R 中一个很普通的图形函数，但这个例子使用了2008-2009赛季 NBA 50个顶级球员数据做了一个极佳的演示，效果非常不错。对 R 大致了解的童鞋可以直接在 R console 上敲

？heatmap

直接查看帮助即可。

没有接触过 R 的童鞋继续围观，下面会仔细介绍如何使用 R 实现 NBA 50位顶级球员指标表现热图：

关于 heatmap，中文一般翻译为“热图”，其统计意义wiki上解释的很清楚：

A heat map is a graphical representation of data where the values taken by a variable in a two-dimensional map are represented as colors.Heat maps originated in 2D displays of the values in a data matrix. Larger values were represented by small dark gray or black squares (pixels) and smaller values by lighter squares.

下面这个图即是Flowingdata用一些 R 函数对2008-2009 赛季NBA 50名顶级球员指标做的一个热图（点击参看大图）：

先解释一下数据：

这里共列举了50位球员，估计爱好篮球的童鞋对上图右边的每个名字都会耳熟能详。这些球员每个人会有19个指标，包括打了几场球（G)、上场几分钟（MIN)、得分（PTS)……这样就行成了一个50行×19列的矩阵。但问题是，数据有些多，需要使用一种比较好的办法来展示，So it comes, heatmap!

简单的说明：

比如从上面的热图上观察得分前3名（Wade、James、Bryant）PTS、FGM、FGA比较高，但Bryant的FTM、FTA和前两者就差一些；Wade在这三人中STL是佼佼者；而James的DRB和TRB又比其他两人好一些……

姚明的3PP（3 Points Percentage）这条数据很有意思，非常出色！仔细查了一下这个数值，居然是100%。仔细回想一下，似乎那个赛季姚明好像投过一个3分，并且中了，然后再也没有3p。这样本可真够小的！

最后是如何做这个热图（做了些许修改）：

Step 0. Download R

R 官网：http://www.r-project.org，它是免费的。官网上面提供了Windows,Mac,Linux版本（或源代码）的R程序。

Step 1. Load the data

R 可以支持网络路径，使用读取csv文件的函数read.csv。

读取数据就这么简单：

read.csv("http://datasets.flowingdata.com/ppg2008.csv", sep=",")

Step 2. Sort data

按照球员得分，将球员从小到大排序：

nba <- nba[order(nba$PTS),]

当然也可以选择MIN,BLK,STL之类指标

Step 3. Prepare data

把行号换成行名（球员名称）：

row.names(nba) <- nba$Name

去掉第一列行号：

nba <- nba[,2:20] # or nba <- nba[,-1]

Step 4. Prepare data, again

把 data frame 转化为我们需要的矩阵格式：

nba_matrix <- data.matrix(nba)

Step 5. Make a heatmap

# R 的默认还会在图的左边和上边绘制 dendrogram，使用Rowv=NA, Colv=NA去掉

heatmap(nba_matrix, Rowv=NA, Colv=NA, col=cm.colors(256), revC=FALSE, scale='column')

这样就得到了上面的那张热图。

Step 6. Color selection

或者想把热图中的颜色换一下：

heatmap(nba_matrix, Rowv=NA, Colv=NA, col=heat.colors(256), revC=FALSE, scale="column", margins=c(5,10))

延伸阅读：

来自于kerimcan和krees这些人的讨论：

http://sekhon.polisci.berkeley.edu/stats/html/heatmap.html
http://enotacoes.wordpress.com/2007/11/16/easy-guide-to-drawing-heat-maps-to-pdf-with-r-with-color-key/

补充：

早上起来发现 David Smith 同样更新了博客。唉，这厮嗅觉也忒灵敏！哈哈

相关文章：

• 从数据看2008-2009赛季的火箭队
• 火箭对热火比赛（20100116）中，火箭球员的助攻网络关系
• 投篮点和命中率（2009-04-04 HOU vs. LAL）
• 信陵*张公子

相比热火发烫的53.6%投篮命中率，火箭发挥比较正常，48.7%。火箭唯一问题出现在了失误方面，8-15，如果火箭失误控制的好，也许结果可能是另外一个结果。

比赛过程中，杨毅提到（大致意思）：由于没有超级球星，火箭必须比其他球队付出更多的努力才能获得胜利，也就是说其他球队会从容地为季后赛调整状态。火箭没有这个资本，为了常规赛的成绩，火箭进入疲劳期的时间要更早。要保证后面的球队成绩，要么莫雷尽最大能力交易，补充火箭；要么阿德尔曼通过更加合理细致的轮转，让每个核心球员得到充分休息。

问题来了：在不改变现有火箭球员结构的前提下，火箭的战术轮转体系中，球员的位置如何？

引子：

本场比赛火箭一共20个助攻，Brooks 和 Battier 分别助攻了最高的5个和4个。每次助攻都会涉及两位球员，那么本场比赛所有助攻结果综合在一起，即我们将助攻者和被助攻者之间的关系使用社会网络关系表现出来，会有一些有趣的现象：

注释：

箭头方向是助攻方向，比如最下面的是 Shane Battier 给 Chuck Hayes 的助攻。

整理几个重要的关键点来评论一下：

1. Brooks 无疑是比赛的发起者，我们发现他的助攻几乎包括了中锋、前锋位置的所有人（但不包括阿里扎，好像我记得有个镜头阿里扎要球，Brooks 没有理会）。
2. Battier 既是助攻的受益者，又是助攻的发起者。个人一直比较喜欢的球员，篮球智商非常高。
3. Budinger 这场比赛发挥出色，同队友给予其的帮助分不开。我们看到很多个球员对其都有直接帮助。
4. Andersen 从助攻网络关系角度看，属于一个策应型中锋，而且是由里向外策应的那类。从比赛中观察，似乎球风有些偏软（本赛季我第一次看直播比赛 ^_^）
5. Ariza 接受的助攻并不多，只有 Battier 的一次，其他都是给别人的助攻，和 Brooks 一样，属于个人能力比较强，擅于自己创造得分机会的球员。

假如：

我是教练组成员，我提议（单从本场比赛结果看）：

1. Brooks、Battier、Ariza、Andersen 在火箭进攻体系中位置比较重要，轮转的时候尽量保证其中的两人或三人同时在场。
2. Budinger 属于绝好的替补球员，但似乎不适合同 Battier、Hayes 同时在场。
3. Lowry 在组织进攻方面能力欠佳，使用上须谨慎。

更新分割:

注：这个赛季火箭队有一些球员实际上并没有真正的进入轮转，比如”Tracy McGrady”,”Mike Harris”,”Jermaine Taylor”,”Pops Mensah-Bonsu”,”Brian Cook”。虽然有些球员（比如麦蒂）的确对球队的（被）助攻仍有帮助，但贡献非常有限。出于结果整洁性的考虑，上图已将这些球员因素剔除。

由于绘图算法使用的是 Force-based_algorithms，也就是说这种算法做出的图，边（edges）会尽可能的少。解释为，对球员关系的影响就是：

同其他球员关系比较多的球员将绘制的比较靠近中心，而关系较少的球员会绘制在相对靠外的位置。

重新观察火箭队助攻网络图，发现：

1月16日对热火比赛中，Kyle Lowry 和 Trevor Ariza 发挥的确出了问题，尤其是 Lowry 这点上。

如果我们求解这个网络中各个球员的 page rank 值，可以认为是每个球员同其他球员助攻的关键程度。

Brooks、Ariza、Scola、Lowry、Battier 在助攻重要性角度上，占据球队的前五位。如何使用“田忌赛马”的策略制胜，则是教练组的问题。

让我欣慰的是 Hayes 的重要程度要比 Andersen 要好，单单从上一场比赛上看，Andersen 发挥的有些超常。

P.S. 维基百科上没有区别 “有向网络”和“无向网络”的 page rank ，上个表中的 page rank 值属于“无向网络”值，同上面的图略有区别（有向网络中，Lowry 的关键性仅比 Hayes 高，有些无奈）。

相关文章：

• 从数据看2008-2009赛季的火箭队
• 投篮点和命中率（2009-04-04 HOU vs. LAL）
• NBA联盟50位顶级球员的指标表现
• 数量庞大的包，复杂的网络
• 复杂的关系图

为什么说没机会了，是因为 Google 官方博客的一篇文章——A new approach to China（抱歉，因为是订阅的内容，已经被墙了，我实在不能找到链接，不过可以访问这里，中文翻译的和原文），也许真的有一天 Google 会撇下我们。

说到 Google，感慨颇深。以前在人大读书的时候，受舍友影响，从来不知道有其他的搜索引擎，不论干啥，第一反应就是 Google 之。后来，Google 进入中国，正式提出”谷歌“的中文名称，当时我还笑话 Google 的中文名太傻。而现在呢，患有严重的 Google 依赖综合征，算是交代了。

www.google.com 最适宜对英文资料的搜索，很多童鞋对 google.com 和 google.cn 感觉一样，实际上是有区别的。用一句很低俗很低俗的话来说就是，google.cn 是被阉割过的 Google（虽然仍然比 baidu 好很多）。举个最简单的例子，google.cn 是没有账户信息的，也就是说，你不能通过 google.cn 来登录 Google 的服务。而且似乎在中国，在浏览器中使用 Google 会默认指向 Google 中国。再换句话说，我们一般会把 Google 认为是一个很普通的搜索引擎，但实际上如果登录 Google，会发现别有洞天。

下面我列举一些每天相伴我的，便利的 Google 服务：

资讯类：

• Gmail：Google 的 一款优秀的 mail。还记得最早 Google 开放邮件系统，没有独立注册的地方，必须通过其他人邀请。
• Google Reader：每天开电脑后，要做的第二件事（第一件事是 foxmail 收取 gmail）。信息需要捕捉，使用书签记录互联网信息那是 web1.0 时代，现在我们有 RSS，Google Reader 可以带领我们翻墙去学统计，sigh！不过有个问题就是，如果你恰好在某个站点看到了一个很好的文章，而上面又有一个pdf链接……点击，浏览器报告错误链接……噢，那是在墙外。哪位童鞋有好办法解决，请告之。
• Google Group：顾名思义，是小组讨论的论坛，很多志同道合的童鞋发言交流思想的地方。比如，申请了 TopLanguage，COS R Team 等，不过我更倾向把它归为 maillist 的一种，就和 R 的Mailing Lists 一样。
• Google Alert：Google 中国翻译成“快讯”，恰到好处。它能告诉你每天最新发生的事情，当然发生的事情是你用关键词来定义的。

办公类：

• Google Notebook：真正意义的互联网笔记本。
• Google Docs：美国华盛顿特区政府官方使用的办公软件。挺好的，国内不知为啥又被封掉。
• Google Talk：非常适合办公环境的即时聊天软件，聊天记录保存在 Gmail 帐号里，支持语音功能，同时有 gmail 邮件通知。
• Google code：直接参考 R 的 sqldf 包 http://code.google.com/p/sqldf/

网站类：

• Google Analytics：做网站的朋友肯定对它非常熟悉。
• Google calendar：日程，合理规划时间是成功的必要条件。
• Google Site 和 Google pages：功能上感觉比较类似，都是用来做站点的，但都不能用了，sigh again!
• Goolge Picasa：图片分享，也不能用了
• Google blog：其实挺好的 blog，由于众所周知的原因，被封了（偶尔也会能上）。唯一可惜的是，上面有很多不错的统计资源。

软件类：

• Google 输入法：拼音输入法，表现中规中矩，可以同步用户词典。
• Goolge 浏览器：感觉和 firefox 差不多，当然远远比 Internet explore 好很多很多辈（强调一下——不是倍）。
• Google 词霸：自从有个这个，我就不再买正版的金山词霸。配合 neospeech 的 TTS （text-to-speech），挺舒服 ^_^
• Google Earth：这个就更不用说了吧，我能通过它找到我家屋顶。

我这里只是简单了列了一下常用的 Google 服务，像一些比如 Google 学术搜索、Google 生活搜索、地图、桌面之类的我都没有提到，但它们都在或多或少的影响着我们的生活。

还是那句话——我患有严重的 Google 依赖综合征。

相关文章：

• 让我惊讶的TTS语音库－NeoSpeech