我想决定是否应该参加下学期在我大学举行的名为“随机过程入门”的课程。
我问讲师，学习这样的课程对统计学家有何帮助？他说，由于他来自概率论，所以他对统计学的了解很少，也不知道如何回答我的问题。
我可以毫无根据地猜测，随机过程在统计中很重要。但是我也很好奇知道如何做。也就是说，在哪些领域/方法中，对“随机过程”的基本理解将有助于我进行更好的统计？
Answers:
随机过程是统计学中许多思想的基础，例如时间序列，马尔可夫链，马尔可夫过程，贝叶斯估计算法（例如Metropolis-Hastings）等。因此，随机过程的研究将以两种方式有用：
使您能够为自己感兴趣的情况开发模型。
接触过这样的课程可能使您能够确定在您遇到问题的情况下可以使用的标准随机过程。然后，您可以根据需要修改模型，以适应您特定上下文的特质。
使您能够更好地了解使用随机过程的统计方法的细微差别。
随机过程中有几个关键思想，例如收敛性，平稳性，在我们要分析随机过程时起着重要作用。我相信，随机过程中的课程将使您更好地意识到关心这些问题以及它们为什么重要的必要性。
您可以不参加随机过程课程就能成为统计学家吗？当然。您始终可以使用可用于执行所需统计分析的软件。但是，对随机过程的基本理解对于正确选择方法论，理解黑匣子等实际发生的事情非常有帮助。显然，您将无法对随机过程的理论做出贡献开设基础课程，但我认为这将使您成为更好的统计学家。我对课程工作的一般经验法则是：从长远来看，越高级的课程您就越有好处。
以此类推：您可以在不知道任何概率论或统计学检验方法的情况下进行t检验。但是，概率论和统计检验方法学的知识对于正确理解输出和选择正确的统计检验非常有用。
您需要小心如何问这个问题。由于您可以用几乎任何东西代替随机过程，因此它仍然很有用。例如，由于您了解更多生物学知识，因此生物学课程可以帮助进行生物学统计咨询！
要回答您的问题，您还处于职业生涯的初期，此时此刻，您应该尝试选择范围广泛的课程。此外，如果您打算在学术界工作，那么更多的数学课程（例如随机过程）将很有用。
对生存分析的深入了解需要了解计数过程，mar，Cox过程...例如，参见Odd O. Aalen，ØrnulfBorgan，HåkonK. Gjessing。生存和事件历史分析：过程观点。施普林格，2008年。ISBN9780387202877
话虽如此，许多应用统计学家（包括我在内）在不了解随机过程的情况下使用生存分析。不过，我不太可能在理论上取得任何进展。
简短的答案可能是，我们可能希望使用统计工具进行分析的所有可观察过程都是随机过程，也就是说，它们包含某种随机性元素。本课程可能会教您这些随机过程背后的数学，例如分布函数，这将使您掌握统计工具的功能。
我认为您可以将其与汽车进行比较：由于您可以在不了解汽车背后的工程原理的情况下驾驶汽车，也无需对道路上的汽车动力学特性有任何理论知识，就可以将统计工具应用于数据，而无需了解这些工具的方式。工作，只要您了解输出即可。如果您想对行为良好的数据进行基本统计，那么这可能就足够了。但是，如果您真的想充分利用自己的汽车，要了解极限，则需要了解工程知识，汽车在道路和弯道上的动力学特性等。而且，如果您希望借助统计工具充分利用数据，则需要了解如何对数据生成进行建模，