В настоящее время я работаю над степенью магистра в области чистой математики, но меня интересуют варианты получения докторской степени в более прикладной области. В частности, я заинтересован в продолжении работы над чем-то вроде статистики. Насколько сложно мне было бы сразу перейти от степени магистра чистой математики, пройдя всего несколько курсов по статистике, к докторской программе по статистике?
У меня есть некоторый опыт работы с вероятностью в моих исследованиях (случайные блуждания по конечным группам). Но помимо этого, я довольно неопытен в прикладной математике.
Я думаю, что основным препятствием будет не знание статистики, которую вы принесете. (Как обученный математик, вы должны быть в состоянии достаточно быстро освоить новую математику.) Главным препятствием может быть принятие нового вида науки и исследований.
В более прикладной математике люди иногда думают о задачах иначе, чем в чистой математике. Грубо говоря, человек гораздо более открыт для адаптации допущений и требований к некоторым задачам, чтобы они стали более простыми теоретически, более подходящими с точки зрения вычислений или более удобными иным образом. Поскольку обычно приходится работать с вещами, связанными с реальным миром и, следовательно, с чем-то неопределенным и шумным, часто бывает нецелесообразно придерживаться каждого предположения, а использовать некоторую свободу в моделировании. Я слышал поговорку «Все модели неверны». Что ж, это правда, но это не должно мешать вам работать с моделями.
Я видел людей, переходящих от чистой математики к прикладной математике, которые никогда не могли принять эти принципы (но также и случаи, когда не было проблем). Если вы думаете, что у вас не будет проблем с проблемами, как я описал, то, я думаю, все будет хорошо.
Возможно, еще одно большое отличие состоит в том, что способность взаимодействовать с другими дисциплинами очень важна, чтобы хорошо разбираться в статистике. Если вы непредубеждены и заинтересованы в изучении других тем (например, генетики, вычислений и т. д.), вместе с солидным математическим образованием вы можете быть очень хорошим активом в статистике.
Выпускники-математики — это то, из кого состоит большая часть аспирантов, изучающих статистику (я был как студентом-статистом, так и факультетом статистики, поэтому видел довольно много таких людей). Что касается поступления в программу на основе ваших учетных данных, у вас не возникнет никаких проблем (если, конечно, ваш средний балл в американском стиле не равен 2,2, и в этом случае вам нужно будет объяснить, что делать в любом приложении к любой программе). независимо от дисциплины). Во всяком случае, вам лучше подготовиться к теоретическим курсам. Например, центральная предельная теорема должна быть доказана с использованием характеристических функций, а не функций, производящих момент, поскольку последние не определены для всех распределений, к которым применяется CLT; как хороший специалист по математике, вы, вероятно, прошли курс комплексного анализа. Более того, возможно, вам будет легче попасть в высшую программу, так как участники с более низким рейтингом могут счесть вас слишком квалифицированным. С другой стороны, как настоятельно предполагают другие ответы, вам нужно иметь более практичное мышление, чем то, что обычно встречается среди чистых математиков, чтобы пройти прикладные курсы. (Самыми сложными для меня были курсы по психологическим аспектам реагирования при сборе данных опроса: каждую неделю приходилось читать около 5 статей ~ 100 страниц, и понятия были совершенно чужды мне.)
Посетите сайт CrossValidated в системе SE, чтобы узнать, о чем это может быть. (Обратите внимание, что он сильно смещен в сторону вычислительной / машинной части статистики.)
Современная статистика довольно вычислительная, с которой вы, возможно, не сталкивались в чистой математике. Я переключился с CS на статистику и должен был наверстать упущенное в теории; вы можете быть наоборот, и вам нужно научиться программировать.
бдеонович
Зак Х
Фахим Мита
пользователь82261
пользователь82261
пользователь82261