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大家好,想請問若想往統計博士邁進的前提之下,需要哪些數學課呢?最近小弟在看統計相關的論文發現真的很吃數學基礎Orz 有問過清大統研的老師,老師認為基礎的微積分跟線代以外,幾乎都認為高等微積分也是必備,有些領域甚至需要實變數分析。 請問除了上述幾堂課以外,還有什麼課是需要補的嗎? 謝謝各位 ----- Sent from JPTT on my iPhone -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.160.229.41 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1591980660.A.804.html
xiangying: 背景是? 06/13 01:23
Lishiver: 背景是清大理學院學士班,除了基本的機率統計以外。有修 06/13 01:32
Lishiver: 過幾堂統研所的課,線模、多變量等。我認為純上課對數學 06/13 01:32
Lishiver: 的要求不高,但看paper就很吃力,很多看起來basic的nota 06/13 01:32
Lishiver: tions 都不知道是什麼定義... 06/13 01:32
a22735557: 認真回,就是分析導論跟實分析 06/13 01:33
a22735557: 至少至少分析導論(高微)對於統計博是必備的 06/13 01:34
cuylerLin: 幫補一門課,看你的領域,有可能也需要以測度論為基礎 06/13 02:19
cuylerLin: 的(高等)機率論 06/13 02:19
cuylerLin: 不過要有心理準備喔,如果要熟練加上運用自如的話,基 06/13 02:19
cuylerLin: 本上已經2~3年跑不掉了,至少基本的就是實變(也許一點 06/13 02:21
cuylerLin: 點的泛函)為底 06/13 02:21
cuylerLin: 以上都假設你對線性代數、高等微積分(分析導論)已經有 06/13 02:22
cuylerLin: 一定基礎的掌握了,要不然越到後面可能只會越來越辛苦 06/13 02:22
cuylerLin: ,數學理論和底子要紮實沒有捷徑 06/13 02:23
Lishiver: 了解 看來高微跟實變是難所避免,請問有推薦用書嗎? 06/13 08:22
JamesChen: 高微又稱分析導論,之所以必修就是因為只要深一點的數 06/13 09:21
JamesChen: 學分析幾乎都用得到裡面學過的證明技巧。 06/13 09:21
JamesChen: 我倒覺得看天份,有人一年就很強的。 06/13 09:22
bmka: 清華數學的高微就夠了。 06/13 10:00
請問是趙蓮菊教授嗎? 如果是的話目前已經修過了
bmka: 趙老師如果有開大學部的課去修一下 06/13 10:02
※ 編輯: Lishiver (111.71.213.45 臺灣), 06/13/2020 11:05:20
bmka: 你可以繼續修她在研究所開的課。她的推薦信很有力 06/13 12:12
bmka: 其實我想推薦abstract algebra. 這門課對做研究很有幫助。 06/13 12:18
bmka: 但是大部分的人會修得生不如死,所以算了 06/13 12:18
bmka: 你這個世代最好多修點跟optimization 相關的課, linear prog 06/13 12:19
bmka: ramming, geometric programming都要懂 06/13 12:19
bmka: 寫程式能力也要有,python(或至少R)有機會要學 06/13 12:22
bmka: 上課內容對數學要求不高,其實是老師不敢要求高(笑) 06/13 12:26
saltlake: 最佳化類的授課老師倘對數學要求的話會是哪些? 06/13 13:05
bmka: 高深的我也不懂,但是微積分跟線代一定要有底子 06/13 14:17
bmka: 統計不是數學,理論推導用來用去就那幾套,習慣就好。真正 06/13 14:29
bmka: 難的是找出有趣有有用的研究方向。多聽演講會有幫助。你這 06/13 14:29
bmka: 個階段方法跟理論聽不懂沒關係,重要的是抓motivation跟appl 06/13 14:29
bmka: ication. 看多後就會發現做研究的思路其實都差不多。研究做 06/13 14:29
bmka: 得好不好,跟抓問題和抓結構能力有strong association 06/13 14:29
bmka: 最後....英文寫作能力非常非常非常重要。太重要了一定要重 06/13 14:40
真的非常謝謝 b大的建議! 我銘記在心!
bmka: 複強調 06/13 14:40
※ 編輯: Lishiver (111.71.213.6 臺灣), 06/13/2020 19:18:26