통계학 박사 유학 질문 받습니다

통계 탑스쿨이 어떻게 돌아가는지 빠삭하게 아시는군요.

제가 드립력이 부족해서 그런지, 베이지안이 핫하다는건지 베이지안이 무쓸모라는건지 이해를 못했습니다.. 혹시 괜찮으시면 자세히 알려주실 수 있을까요?

군대 고생많으셨습니다!
통계박사 희망이 맞으신가요? 산공과라면 수학적 기초가 통계박사 지망자 수준에서는 많이 부족하기 때문에, PRML 같은 것 보다는 빡센 수학 (특히 해석학) 수업을 듣고 좋은 학점을 빠르게 받으시기를 희망합니다. 1년-1년 반 정도의 수학적 기초가 탄탄하게 쌓이면 PRML 같은 건 skim해도 그냥 술술 읽힙니다.

오 축하드립니다!! 이번에 JSM 오시나요?

올해는 안(못)갈 것 같습니다. 내년에는 직접 뵐 수 있으면 좋겠네요 ㅎㅎ.

혹시 한국인 통계학과 학생들은 같은 학교가 아닌데도 느슨한 연결망이 있나요? 저는 수학과 마치고 다른 일을 좀 오래하다 돌아와서 아는 분이 별로 없어서요. 제 친구들은 이미 졸업했거나 할 때가 다 돼서 ㅠㅠ

넵 이래저래 얼굴 맞대게 됩니다, 일부로 학회 자리를 피하시는 것이 아니라면..
한국인 숫자가 정말 적고 대부분은 한국 명문대 출신이라 동문/동기 타고 어떻게든 만나게는 되어있더라고요!

많은 통계 연구자들이 공감할걸요? 디씨에서 본 글인데 관련있는거 같아서 공유합니다 https://gall.dcinside.com/m/statistics/5218

정말 좋은 관점입니다.
개인적으로 메시지 드리고 싶네요, 혹시 괜찮으시다면 연락 주세요.
아까 위에서 통계학은 베이지안과 비베이지안으로 나뉜다고 말씀드렸는데, 보통 베이지안은 실용적인 관점을 취하려고 노력하고, 빈도론자들은 이상적인 얘기를 위해 노력합니다 (general한 이야기입니다). 이 때문에 보통 학교에 베이지안이 많냐, 측도론자가 많냐로 학교 분위기가 많이 갈립니다. 개인적인 생각으로는 점점 실용적인 관점을 되찾아보고자 노력하는 것 같습니다. 예전에는 통계학계가 돈을 벌 수 있는 구석이 바이오 밖에 없었는데, 요즘은 Management, Reinforcement Learning, Bandit, 등등을 IT 전반 업계에서 적극적으로 도입하는 추세라서 점차 그쪽 교수들이 하나 둘 임용도 되고 펀딩도 잘 따오는 것 같습니다! 시뮬레이션 무한 세팅하는 건 탑스쿨 이론적인 학자들도 많은 것 같습니다. 저는 이런 교수들 다 쳐내고 요즘 핫한 (통계에서만 핫하지 않고 현재 과학 트렌드에서 핫한) 주제들을 잡고 연구하는 중입니다. 이번 연구가 끝나면 다음 연구는 causal inference라도 핫한 방법론을 도입해보는 건 어떨까요?