ฉันเป็นนักเรียนที่จบการศึกษาคณิตศาสตร์ที่มีพื้นฐานเล็กน้อยในวิชาคณิตศาสตร์ประยุกต์ ตั้งแต่ฤดูใบไม้ร่วงปีที่แล้วฉันได้เข้าเรียนในหนังสือของ Casella & Berger และฉันได้เสร็จสิ้นปัญหาการออกกำลังกายหลายร้อย (230+) หน้าในหนังสือ ตอนนี้ฉันอยู่ที่บทที่ 10
อย่างไรก็ตามเนื่องจากฉันไม่ได้เรียนวิชาเอกสถิติหรือวางแผนที่จะเป็นนักสถิติฉันไม่คิดว่าฉันจะสามารถใช้เวลาเป็นประจำเพื่อเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลต่อไป ประสบการณ์ของฉันจนถึงขณะนี้กำลังบอกฉันว่าการเป็นนักสถิติต้องมีการคำนวณที่น่าเบื่อมากมายที่เกี่ยวข้องกับการแจกแจงต่าง ๆ (Weibull, Cauchy, , F ... ) ฉันพบว่าในขณะที่แนวคิดพื้นฐานง่าย ๆ การใช้งาน (ตัวอย่างเช่น LRT ในการทดสอบสมมติฐาน) ยังคงเป็นเรื่องยากเนื่องจากเทคนิค
ความเข้าใจของฉันถูกต้องหรือไม่ มีวิธีที่ฉันสามารถเรียนรู้ความน่าจะเป็น & สถิติที่ไม่เพียง แต่ครอบคลุมเนื้อหาขั้นสูง แต่ยังสามารถช่วยในกรณีที่ฉันต้องการวิเคราะห์ข้อมูลในชีวิตจริงได้หรือไม่? ฉันจะต้องใช้จ่าย 20 ชั่วโมงต่อสัปดาห์หรือไม่กับที่เคยทำ
ในขณะที่ฉันเชื่อว่าไม่มีถนนหลวงในการเรียนรู้คณิตศาสตร์ฉันมักไม่สามารถช่วยสงสัยได้ - ส่วนใหญ่เราไม่ทราบว่าการแจกแจงนั้นเป็นข้อมูลในชีวิตจริงดังนั้นอะไรคือจุดประสงค์ของเราที่จะมุ่งเน้นเฉพาะครอบครัวของการแจกแจงแบบต่างๆ ? หากขนาดตัวอย่างมีขนาดเล็กและทฤษฎีบทขีด จำกัด กลางใช้ไม่ได้เราจะวิเคราะห์ข้อมูลอย่างถูกต้องนอกเหนือจากค่าเฉลี่ยตัวอย่างและความแปรปรวนได้อย่างไรหากการแจกแจงไม่เป็นที่รู้จัก
ภาคการศึกษาของฉันจะสิ้นสุดในหนึ่งเดือนและฉันไม่ต้องการให้ความรู้ของฉันหายไปหลังจากที่ฉันเริ่มมุ่งเน้นการวิจัยระดับปริญญาเอกของฉัน ฉันเลยตัดสินใจถาม ฉันกำลังเรียนรู้ R และฉันมีพื้นหลังการเขียนโปรแกรมบ้าง แต่ระดับของฉันใกล้เคียงกับรหัสลิง