คำถามติดแท็ก academia

ฉันอ่านบทความวิชาการเชิงวิวัฒนาการ / นิเวศวิทยาเป็นจำนวนมากบางครั้งโดยมีจุดประสงค์เฉพาะในการดูว่ามีการใช้สถิติ 'ในโลกแห่งความจริง' นอกตำราเรียนอย่างไร ปกติฉันจะนำสถิติลงในเอกสารเป็นพระกิตติคุณและใช้เอกสารเพื่อช่วยในการเรียนรู้ทางสถิติของฉัน ท้ายที่สุดถ้าบทความใช้เวลาหลายปีในการเขียนและผ่านการตรวจสอบจากเพื่อนอย่างเข้มงวดแล้วสถิติจะเป็นไปอย่างมั่นคงหรือไม่ แต่ในช่วงไม่กี่วันที่ผ่านมาฉันได้ถามสมมติฐานของฉันและสงสัยว่าการวิเคราะห์ทางสถิติที่ตีพิมพ์ในเอกสารวิชาการเป็นสิ่งที่สงสัย? โดยเฉพาะอย่างยิ่งอาจเป็นที่คาดหวังว่าผู้ที่อยู่ในสาขาต่าง ๆ เช่นนิเวศวิทยาและวิวัฒนาการใช้เวลาในการเรียนรู้สถิติน้อยลงและใช้เวลาเรียนสาขาของตนมากขึ้น ผู้คนพบสถิติที่น่าสงสัยในเอกสารวิชาการบ่อยแค่ไหน?

44 publication-bias  academia 

ฉันรู้ว่าชุมชนฟิสิกส์และคณิตศาสตร์นั้นเข้ามาใน ArXiv มาก แต่ชุมชนสถิติจะเป็นอย่างไร? เป็นเรื่องปกติไหมที่จะโพสต์ที่นั่นก่อนส่ง

25 references  academia 

ในฐานะนักชีววิทยาโครงการวิจัยจำนวนมากที่ฉันทำงานในบางประเด็นเกี่ยวข้องกับการทำงานร่วมกันกับนักสถิติไม่ว่าจะเป็นคำแนะนำง่ายๆหรือสำหรับการนำไปใช้และทดสอบแบบจำลองสำหรับข้อมูลของฉัน เพื่อนร่วมงานด้านสถิติของฉันยอมรับว่าพวกเขามีการทำงานร่วมกันอย่างมีนัยสำคัญจนถึงขั้นตอนการพิจารณาการพิจารณาจะพิจารณาเฉพาะเอกสารที่พวกเขาเป็นผู้เขียนคนแรกหรือคนสุดท้าย อะไรจะทำให้ฉัน (หรือนักวิทยาศาสตร์คนอื่น ๆ ) เป็นผู้ทำงานร่วมกันที่ดีกว่า อะไรจะทำให้การทำงานกับฉัน (ในฐานะนักสถิติ) ง่ายขึ้น? โดยเฉพาะแนวคิดทางสถิติเดียวที่คุณต้องการให้ผู้ทำงานร่วมกันของนักวิทยาศาสตร์ของคุณเข้าใจแล้ว

25 academia 

ฉันใช้เกมมากขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อฉันไปเพื่อให้การอ้างอิงสำหรับส่วนประกอบต่าง ๆ ของพวกเขา (การเลือกพารามิเตอร์ให้เรียบฐาน spline ต่างๆ p-values ​​ของคำศัพท์ที่ราบเรียบ) พวกเขาทั้งหมดมาจากนักวิจัยคนหนึ่ง - Simon Wood ที่ University of Bath ในอังกฤษ เขายังเป็นผู้ดูแลmgcvใน R ซึ่งใช้ร่างกายของเขาในการทำงาน mgcvมีความซับซ้อนอย่างมาก แต่ทำงานได้ดีอย่างน่าทึ่ง มีสิ่งที่มีอายุมากกว่าแน่นอน แนวความคิดดั้งเดิมนั้นให้เครดิตกับ Hastie & Tibshirani และตำราเก่าที่ยิ่งใหญ่เขียนโดย Ruppert et al ในปี 2003 ในฐานะที่เป็นคนสมัครฉันไม่ค่อยมีความรู้สึกกับนัก Zeitgeist ในหมู่นักสถิติ งานของเขาได้รับการยกย่องอย่างไร เป็นเรื่องแปลกไหมที่นักวิจัยคนหนึ่งทำได้มากในพื้นที่หนึ่ง? หรือมีงานอื่นที่ไม่ได้สังเกตมากเพราะมันไม่ได้อยู่ข้างในmgcv? ฉันไม่เห็นว่ามีการใช้เกมมากนักแม้ว่าเนื้อหาจะสามารถเข้าถึงได้โดยผู้ใช้ที่มีการฝึกอบรมทางสถิติและซอฟต์แวร์ได้รับการพัฒนาค่อนข้างดี มี "เรื่องย้อนหลัง" มากมายหรือไม่? คำแนะนำของมุมมองชิ้นและสิ่งที่คล้ายกันอื่น ๆ จากวารสารสถิติจะได้รับการชื่นชม

19 nonparametric  gam  mgcv  academia  semiparametric 

หลังจากอ่านคำถามเกี่ยวกับ arXivและค้นหาลิงก์ไปยังGitXivที่ฉันไม่เคยรู้มาก่อนฉันสงสัยว่าคน / เว็บไซต์ใดที่ใช้ทรัพยากรเพื่อติดตามการวิจัยล่าสุดในพื้นที่ของตน

16 academia 

ฉันเป็นนักชีวสถิติที่ทำงานในสาขาที่สมัครแล้วและฉันมีหน้าที่รับผิดชอบในการเขียนส่วนวิธีการทางสถิติสำหรับเอกสารที่ฉันทำงานร่วมกัน ในการอ่านบทความทางวิชาการจำนวนมากฉันได้พบตัวอย่างมากมายของสถิติที่เขียนไม่ดี (ส่วนใหญ่พวกเขาน่าเบื่อไม่รู้และขาดความแม่นยำรายละเอียดและความเข้าใจในวิธีการที่ใช้) โดยไม่คำนึงถึงหัวข้อและความซับซ้อนของวิธีการทางสถิติที่ใช้อะไรเป็นตัวอย่างที่ดีของส่วนที่เป็นลายลักษณ์อักษรอย่างดีในบทความวิจัยประยุกต์? วิธีการกำหนด "ดีเขียน" เป็นอัตนัย แต่ฉันจะอธิบายส่วนสถิติเช่นเดียวกับการเขียนถ้ามันชัดเจนให้ (หรือดูเหมือนว่าจะให้) ภาพเต็มรูปแบบของวิธีการวิเคราะห์ได้ดำเนินการที่อยู่สมมติฐานที่ทำในระหว่างการวิเคราะห์ และรวมกระบวนการทางสถิติเข้ากับการไหลของกระดาษ นี่คือตัวอย่างของเอกสารที่ฉันคิดว่ามีส่วนสถิติที่ดี: การฉีดวัคซีนบีซีจีลดความเสี่ยงของการติดเชื้อวัณโรคในแบ๊ดเจ้อวัคซีนและลูกแบดเจอร์ที่ไม่ได้รับวัคซีน รูปแบบการทำนายอัตราการตายในผู้ป่วยกล้ามเนื้อหัวใจตายที่ได้รับการรักษาด้วยการแทรกแซงของหลอดเลือดหัวใจปฐมภูมิขั้นปฐมภูมิเฉียบพลัน: ผลลัพธ์จากการประเมิน Pexelizumab ในการทดลองกล้ามเนื้อหัวใจตายเฉียบพลัน อื่น ๆ ? ความคิดเกี่ยวกับสิ่งที่ควรรวมอยู่ในส่วนของสถิติ "ดี" ด้วย

10 biostatistics  communication  academia  journals 

ฉันรู้ว่าพีชคณิตเชิงเส้นและการวิเคราะห์ (โดยเฉพาะทฤษฎีการวัด) มีความสำคัญ การใช้หลักสูตรระดับบัณฑิตศึกษาในการวิเคราะห์ที่แท้จริงและซับซ้อนมีประโยชน์หรือไม่ ฉันควรเรียนรายวิชาพีชคณิตนามธรรมนอกเหนือจากหลักสูตรเบื้องต้นเช่นพีชคณิตสับเปลี่ยนและเรขาคณิตเชิงพีชคณิตหรือไม่

9 mathematical-statistics  academia  algebraic-statistics 

ฉันเริ่มปริญญาเอกสาขาสถิติในปีนี้และฉันกำลังมองหาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดคำแนะนำและ (คำแนะนำจากเมตาดาต้า) เกี่ยวกับวิธีการเติบโตและกลายเป็นนักวิจัยด้านวิชาการที่ดีในสาขาสถิติ / ML ยินดีต้อนรับความคิดและการเชื่อมโยงทั่วไป แต่เพื่อเริ่มต้นการพลิกบอลต่อไปนี้เป็นคำถามมากมายที่รวบรวมจากบทความที่ดีเยี่ยมของ Michael Steele " คำแนะนำสำหรับนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาในสถิติ " (ถ้าฉันขาดคำถามสำคัญหรือคำถามบางข้อ ไม่มีความหมาย - โปรดแสดงความคิดเห็นด้วย): กระดาษกับวิทยานิพนธ์ - เราควรมุ่งเน้นไปที่การตีพิมพ์บทความในระหว่างปริญญาเอกของเขาเท่าไหร่ เอกสารหนึ่งควรมีความปรารถนาที่จะเขียนจริง? เราควรพยายามตีพิมพ์ในวารสารใด (คำถามที่เกี่ยวข้องlink1 , link2 ) ควรใช้เวลากี่ชั่วโมงต่อวันในการวิจัย (การพัฒนา / การจัดการกับคำถามการวิจัยของคุณ) และการเรียนรู้ (อ่านเอกสารใหม่ / หลักสูตรที่เข้าร่วม) ใครจะไปหา "หัวข้อยอดนิยม" ที่ไหนหรือดีกว่า - "เร็ว ๆ นี้จะเป็นหัวข้อยอดนิยม" ( link1 , link2 ) เมื่อพบ "หัวข้อน่าสนใจ" แล้วเราจะเรียนรู้พื้นฐานของปัญหาในหลายแง่มุมได้อย่างไรโดยเน้นที่ด้านเดียว เห็นได้ชัดว่าคำถามเหล่านี้กว้างมากและมีหลายมุมสำหรับการคิด / …

9 careers  phd  academia