Re: [問卦] 統計系真正魔王消失

看板Gossiping作者chien533時間7年前 (2016/09/25 00:56)推噓25(25推 0噓 9→)

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終於有一個本魯蛇可以回覆的文章惹~ ※ 引述《chamge7788 (經濟王7887)》之銘言： : 大家好請多多指教 : 我所知道統計系在那邊 : 很多人都說是小型的數學系+資管系 : 許多財工精算師等要用到強大的資訊+複雜的統計 : 在大學中統計也有很多很難的科目配合統計軟體 R S-PLUS SPASS 等 : 會友更大的出路這些專業科目中哪個最難呢 : 1. 機率論在數學系大三才學本系大二就修了數學很難很複雜但是是數 : 理統計和隨機過程的基礎難度：★★★ 很多人大概是在動差母函數那段掛掉，但其實最有挑戰的是joint probability 撐過這一段應該就OK了什麼？你說order statistics也很難其實只要畫一下圖公式就可以推出來了所以我根本沒背過他的公式 : 2. 抽樣方法恩可能需要耐心的科目不難我讀過難度：★★★★ 他的難不是應用，而是推論，這是大學部不太會學到的，上研究所才可能學到很多抽樣推論要靠一點直覺，個人經驗是沒有直覺根本推不出來 : 3. 無母數統計這個我不知了難度：★★ 難的部分是你沒有辦法像一般假設檢定一樣，若背不出公式可以當場推導出來無母數統計是你沒有看過最原始的paper根本不會知道怎麼推論出來的但基本上課堂上很少會涉及到最原始的理論，所以你只會知道怎麼應用就好 : 4. 迴歸分析就是計量經濟學人家經濟系魔王本系大二教你說強不強難度：★★★ 推論還算簡單，難的是應用更精確來說，難的不是應用，是怎麼"正確"應用看過太多人繞過迴歸模型那四個假設(你以為你是yoyodiy嗎？)，拿到資料就亂套結果分析出來的估計量通通有偏誤即使知道要檢定那四個重要假設也不知道如果自己的資料若違反那四個假設的話該怎麼去改進模型為什麼？因為教科書上給的範例通通都是最完美沒有違反那四個假設所以老師也都沒有教該怎麼處理違反那四個假設的情況另一個挑戰是多重共線性很多老師只教你怎麼檢定多重共線性，但沒有教你怎麼處理多重共線性 : 5. 多變量分析軟體很重要數學是假的難度：★★★★ 理論比較難，但大部分的課程還是著重應用所以的確要熟悉怎麼使用統套軟體另外由於多變量分析其實包含很多種不同的分析（因素分析，集群分析...etc）所以要判斷該用那一種分析其實也是一種挑戰 : 6. 品管統計恩指要假設簡定學好很容易上手難度：不知因為我沒修過 : 7. 變異數分析非常難的科目屌打偏微分方程和李代數等科目難度：★★★★ 基本上1-way ANOVA和2-way ANOVA還可以克服 3-way ANOVA和MANOVA和MACOVA才是一大挑戰 : 本魯看書看個幾頁就不行了 : 8 統計軟體恩軟體很重要的難度：★★★★★ 這我給五顆星，因為要專精一個統套軟體已經不太容易偏偏沒有一套統套軟體是完美的（即便SAS都不是最完美的）所以通常需要學很多套統計軟體以備不時之需我學過九套不同的統套軟體唯個人還是比較推薦先把SAS弄熟能拿個SAS證照更好，這樣找一般業界工作會比較有點優勢另一個挑戰是通常學校都不太重視這種統套軟體課程你要透過修課來學習統套軟體的話，大概就SAS/STATA/SPSS比較有機會其餘的大概都要自修 : 9時間序列分析恩迴歸分析是基礎但是也是軟體是重點難度：★★★★★ 推論難，應用也不簡單很多學生在挑ARIMA的(p,q)兩個參數就垮了 : 10.生物統計恩這是選修生科系的知道難度：★★ 這其實就是基礎統計學，只是用的資料大多是公衛生物或醫學資料大一課程，完全沒啥挑戰性 : 11.金融時間序列聽說很難但是八卦板上的人說很簡單難度：不明我知道這絕對比一般的時間序列分析要來的複雜但因為我沒有修過，所以沒給難度星號 : 12. 隨機過程恩財工必修科目喔難度：★★★★★★ 不是難，是靠北...邊的難要修好這門課需要點慧根 : 13.統計推論傳說中沒有書本的科目不曉得教授如何上難度：★★★★★ 其實這就是數理統計但還是可以細分為大學部，碩士班和博士班等級的數理統計大學部等級的數理統計我會給四顆星博士班等級的數理統計我會給六顆星另外這怎麼會是沒有書本的科目呢？ Casella & Berger 是非常經典的bible啊 : 14.結構方程阿數學系是主要在本系基本上就是軟體難度：★★★★★ 我沒有特別修過SEM的理論，但工作時有用過，的確不簡單建議把M-PLUS這套軟體搞熟有不會的就上M-PLUS官網去問 Dr. Muthen會親自幫你解答，但前提是你要有正版序號 : 15.高等機率恩屌打理工全科目書我有第一頁就死了難度：不明我只修過一堂課就退選了後來到別的學校唸書就再也沒機會修到類似的課有點可惜 : 已上相關科目中哪個最難其實你還漏了幾個重要科目 16. 倖存分析難度：★★★ 理論部分還算可以克服，但應用部分是個挑戰，尤其是要判斷censore和truncate 設定錯誤的話，電腦有時還是可以分析的出結果，但那個結果是錯的 17. 離散分析難度：★★★★ 跟多變量分析一樣，其實離散分析包含很多不同的分析所以內容龐大，要完全專精有點困難通常理論部分不是重點，真正的挑戰是判定什麼情況要用什麼樣的離散分析教科書上通常都是一個分析給你幾個範例資料，你照著跑程式就好但今天若你拿到一份離散型的類別資料和一個研究題目你得知道該用什麼樣的離散分析解讀統計分析報表更是一項挑戰因為有時候一份報表裡面會同時列印出數個不同離散分析的結果你得自己判斷哪一部份的報表是你要呈現的個人覺得這門課非常重要，雖然不是必修，但我都還是鼓勵大家去修因為將來要用到的機會實在太大了 18. 一般或廣義線性模型難度：★★★★★ 應用還不算難，理論比較困難應用方面的挑戰是模型選擇 19. 混合模型難度：★★★★★★ 理論和應用皆難，可是這模型很重要我也鼓勵大家去修，尤其是將來要走研究路線的 20. 貝式理論難度：★★★★★★ 理論和應用皆難但因為這裡論太紅了不修就好像沒用iphone一樣，不潮惹其實最難的不是某一個統計科目最難的是怎麼挑到一個教的好的統計老師這真的難，我一生中遇到真正會教的統計老師不超過三個通通是在美國遇到的 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 72.191.32.43 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1474736206.A.49E.html

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walt9420

09/25 00:57, , 1^F

09/25 00:57, 1^F

不是啦，是我運氣不好在台灣沒遇到比較會教的老師

推

responsove

09/25 00:59, , 2^F

09/25 00:59, 2^F

推

neo5277

09/25 00:59, , 3^F