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统计学专业的学生应该具备哪些必备的知识? 第1页

  

user avatar   syzdemonhunter 网友的相关建议: 
      

睡前随便叨逼几下:

  1. 要会编程,不然你很难折腾数据(能够对Data进行提取,清理,和建模)。
  2. 要对数据有感觉,所谓Data Sense。给你一个数据集,搞清楚有没有Sample Bias,Distribution长啥样,是不是有Heavy tail,数据缺失情况等等,还有造成这些情况的原因。所谓对数据要有一个整体的把握。
  3. 统计作为一门应用学科其实归根到底是为了从数据中找到insight来解决问题的。所以不要纠结什么模型好什么算法好,或者喜欢这个鄙视那个。如果把你的问题比作一个特定的敌人,那么频率派,贝叶斯,机器学习,甚至深度学习那一套算法,都应该是你武器库中的手枪,步枪,手榴弹,大炮,甚至导弹,什么特定武器最好解决那个特定的敌人就用哪个(不排除组合使用多种武器的情况)。
  4. 找到另外一个你感兴趣的,甚至想从事的方向和学科,去了解他们的东西,去学习统计学在这些领域应用的成功案例。比如经济学,社会学,生物制药,教育学,心理学,互联网,地理,大气环境等等方向和学科都是重度依赖统计学的领域。这样的好处是(1):可以更轻松地进入相关行业,(2):可以认识更多朋友,找到合作机会(3):带着这些学科的问题来学统计学,学习效果更好。
  5. 多读书,多做题,多敲代码(R,Python什么的每天没事敲敲文档多看看)。我个人认为吧,统计不算一门很容易上手的学科,搞懂大量的统计学概念,模型,和培养出对数据的“感觉”是需要花上大量时间去慢慢“磨”的(可能我人太水+比较愚钝吧lol)。如果有终生学习(life long learning)的习惯,那最好了。至于什学习资料,链接啊之前答主列了一大把嗯。我在知乎其他回答里应该也多少提到了那么一些吧。
  6. 学一些沟通和说话技巧,努力提升和人合作的能力。统计师在工作中经常需要和其他背景的人合作做项目,一起解决问题。一定要学会把艰深的统计概念和建立的模型,用简单易懂的语言,向没有任何统计背景的人解释清楚的能力。
  7. 好好练写作,努力提升PPT功力,多练习演讲。到了工作后你会惊讶地发现统计师需要经常在会议中做报告做演讲。观众往往会是你的非统计背景的同事,或者你的老板。(感觉和6有点重复了)

顺便安利一发著名统计学家吴喜之老师的一篇采访文章。我特别喜欢吴老师在这里面说的话,说得很好,对我很有启发:

成不了AI高手?因为你根本不懂数据!听听这位老教授多年心血练就的最实用统计学

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其他的想到了再说。。。。。。。。


user avatar   causu 网友的相关建议: 
      

1、逛论坛,拓思路;强烈建议你去读读统计之都cos.name/,上的关于学习的文章,特别是该网站创办人之一谢益辉写的几篇给学弟学妹的几篇文章,比如第一篇《统计学的领域》cos.name/2008/11/domain,相信你会一些不一样的思考和收获;

2、勤思考,多动脑;统计也是一门工具,首先你得会用这门工具。问题是大部分老师上统计学课程的时候,往往一到统计学关键的地方重视就不够,而关于不那么重要的计算和证明倒是很重视……比如统计里的思想方面,关于P值你理解的透彻吗?假设检验的逻辑是什么?为什么要这么假设?出现钟形曲线就是正态吗?理论研究的往往是有放回的抽样,而现实中我们应用于无放回抽样,这样可行吗?多元统计中那么多方法都是有用的吗,有些是可以等价的吗?虚拟变量的引入合理吗?…………我希望你学习的时候不要只是被动的看每个新的知识点,有可能课本上简简单单的一句话,在统计史上就是几十年的发展,一定要从本质上想明白新的知识引入的必要性和连续性。

3、勤练习,软件熟;一定要熟练一门统计软件,目前主流的软件有SAS(医学上很多必须使用这个)、SPSS、R和matlab等,其中R是完全开源的免费软件,更新快,功能强大,应用面逐渐扩大,尤其利于画图,相对比较易学,是目前热门的新软件。一般来讲,统计的知识理解不好,软件基本上就不太能用好,相辅相成,希望同步提高。

4、开眼界,广知识;上面说了,统计也是一个工具,统计学的发展也是各个知识点的交融,所以一定要运用统计知识去用于其他领域,可以说统计可以运用于各个领域。有大家这样说:

在终极的分析中,一切知识都是历史;在抽象的意义下,一切科学都是数学;在理性的基础上,所有的判断都是统计。——C.R.劳《统计与真理》

看经济中计量经济学、医学统计、数据挖掘、生物统计、农业统计(想当年IFisher可是在农场开拓了统计的新发展)等,总之,多了解下其他学科的知识,为自己以后的发展拓宽渠道。5、有能量,钻数学。数学的《实变函数》《测度论》《高等统计学》等相关课程可以让你更摸清统计的根在哪,还可以往哪走》

最后,祝你统计之路,越走越宽。




  

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