[錄取] Purdue 2017 FALL 統計 Statistics Ph.D.

看板studyabroad作者tsubasa30021 (murasaki)時間7年前 (2017/04/07 03:11)推噓18(18推 0噓 4→)

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前言之前想在板上找尋統計博士的資訊，但出乎意料地少。雖然我不知道能提供什麼建議幫助爾後的學弟妹，但總是留下一個足跡。在我回過神來才發現，統計在這個大數據渲染的時代下，似乎成為顯學，走到這個年紀覺得，數學本身不是熱門科系，是熱門科系的母親。如果有讀數學系的學弟妹想往統計發展，下面有些意見或許可以參考參考，雖然背後的為什麼，可能需要一點經驗才會明白。正文 Program: Ph.D. in Statistics Admission: Purdue University (Ph.D. Statistics) (3/24, funding 4/6) Rejection: UChicago, UIUC, JHU, UW Waitlist: University of Minnesota Twin Cities (Ph.D. Statistics) (3/9) North Carolina State University (Ph.D. Statistics) (3/16) 原本在3/8收到明尼蘇打的拒絕信，在3/9又收到拒絕拒絕信，說是作業疏失，很有趣的體驗。 Pending: Cornell, Iowa State, TAMU Decision: Purdue University (Ph.D. Statistics) ( Ross Fellowship: Stipend $25000, Tuition Remission, medical insurance supplement ) Background: BS in Mathematics, NTU (2010-2014) GPA: 3.43/4.30 MS in Applied Mathematics, group mathematical statistics, NTU (2015-2016) GPA: 3.9/4.3 Research Assistant at Institute of Statistical Science, Academia Sinica (2016-2017) Test Scores: GRE V:153 Q:168 AW:3.0 TOEFL T:99 R:26 L:26 S:22 W:25 JLPT N2 Certificate (2016/12 剛過N1) Recommendations: 碩士指導教授曾當過其ＴＡ的老師目前研究助理的老闆其他：一篇paper in preparation，因研究助理工作繁忙遲遲無法完成到submit. 你/妳可能會想知道的：由於我是數學系出身，或許對於數學系背景的學弟妹，可以給些我認為很值得做的建議。一、去信仰充分理由原則不知道你是否曾好奇為何，似乎許多學科都充斥著不一樣的數學，其實，這是因為當各學科想要論證自己的命題是否「真實、正確」時，需要提出「支撐該命題的充分理由」。這實際上被稱為 Principle of Sufficient Reason，我們數學，常常就是其他學科作為支撐論述的充分理由。然而為何這個原則成立呢？這或許，只能靠你我的信仰。二、去結交許多於當領域頂尖優秀的摯友我想凡是用到數學的學科，當領域的佼佼者定不會否定數學的重要性，然而，這並不代表數學背景的你，有任何的優勢。當你沒有掌握該領域做科學背後的邏輯，你便只是對方用來成立論述的充分理由，工具科系的工具人。結交於當領域優秀的摯友，你便會在交往的途中，知道數學是如何被用的，這將幫助你累積許多數學如何被用的經驗，但是，我們數學系訓練下要回答的問題，仍是數學是什麼，這需要時常去想。我有電機物理系的好友，於是知道量子力學相對論背後對應的分佈論與算子理論的實際意義；我有通訊所的好友，於是知道最大似然估計式中的似然，有其在信息論與熱動力學中熵的對應；我有園藝系的好友，於是知道變異數分析與試驗設計，在園藝實作與分析扮演的重要角色；我有精算師的好友，於是知道金融商品訂價與風險管理，是隨機微分方程與金融時間序列的初衷；我有做流體力學的好友，於是知道許多事物風生水起，其實背後或許是一個PDE；我有數學系的好友，於是知道純數學的各種新奇發展，雖然我還想不通那有什麼用。結交一個不同領域的摯友，常常會讓我們看事情時，染上一絲不一樣遐想，許多許多原本抽象的概念，常常便豁然開朗。三、去瞭解現象學，集合論與反證法去瞭解胡賽爾的現象學「人是他活著的過程；數學是其證明的過程」你會體會數學的真諦，在於證明命題這個過程的本身，帶給意識的體驗去瞭解集合論與哥德爾不完備定理你會知道數學是有如此靠不住，但我們人類又無從選擇，的東西。去思考反證法，你會知道一個命題一定要有對錯，而且一方矛盾，另一方就是真理這件事，有多矛盾。當你知道這些，你就會知道數學本身，究竟付出了什麼代價。四、去瞭解風險最小原則你有一天或許會發現當你去思考統計問題中的損失，風險與決策理論任何「選擇科學」只要涵蓋到「隨機現象」其「決策準則」，必然是藉由「最小化」「某種損失」下的「風險」所得出。這實際上稱為「風險最小化原則 (Minimizing Risk Principle)」這會幫助你了解任何統計模型都是能那樣算。五、去學更深的數學分析與機率與其數值實踐於當代統計的理論需求，已經超越大學部教的分析，而來到泛函分析，算子理論，分佈論與變分法。學習這些方法的同時，要問自己如何實踐在程式上，如何實踐數值。若你有一天能了解其實風險本身是一個泛函，你就能體會「風險最小化原則」其實等價於「泛函優化問題」。了解數值方法，你就不會覺得泛函都只是Zorn's Lemma的產物，是貨真價值能夠用電腦計算並模擬的對象了。六、去瞭解中英文敘事的結構現代中，快速瞭解一篇paper的要點，是我們做理論的人必備的技能。了解中英文敘事的結構，你會更知道文章的重點是如何被寫成句子的，成為一個有技巧性的讀者，能幫助你快速學習，解構眼前的文本。七、去與摯友聊天這條路很長，若有很多摯友能夠互相陪伴，你便有了機會去瞭解，自己於社會中是什麼樣的角色，在公司朋友中是怎麼樣的關節。結語其實也就只是一些讀書過來的體驗，若有什麼能讓你覺得有興趣的點，那便是我最開心的事情了。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.165.15.249 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/studyabroad/M.1491505868.A.BE4.html

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