Questions tagged «academia»

我阅读了许多进化论/生态学学术论文，有时的特定目的是了解如何在教科书之外“在现实世界中”使用统计数据。我通常将论文中的统计信息作为福音，并使用这些论文来帮助我进行统计学学习。毕竟，如果一篇论文花费了数年的时间并且经过了严格的同行评审，那么统计数字肯定会非常可靠吗？但是在过去的几天中，我质疑了我的假设，并想知道在学术论文中发表统计分析的频率是多少？特别是，可以预期的是，诸如生态学和进化论等领域的人们花费更少的时间来学习统计学，而花费更多的时间来学习其领域。 人们在学术论文中多久发现一次可疑统计数据？

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我知道物理和数学社区非常喜欢ArXiv，但是统计社区又如何呢？提交前在那儿惯例放在那里吗？

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作为生物学家，我有时从事的许多研究项目都涉及与统计学家的合作，无论是简单的建议还是实施和测试我的数据模型。我的统计同事承认，他们进行了大量合作，因此，任期审查过程仅考虑第一作者或最后作者的论文。 是什么让我（或任何其他科学家）成为更好的合作者？是什么让您（作为统计学家）可以更轻松地与我合作？具体来说，您希望所有科学家合作者都已经了解了一个统计学概念？

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我越来越多地使用GAM。当我为它们的各个组成部分（平滑参数选择，各种样条基，平滑项的p值）提供参考时，它们都是来自英国巴斯大学的一位研究员Simon Wood。 他还是mgcvR 的维护者，R实现了他的工作。 mgcv非常复杂，但效果非常好。 肯定有较旧的东西。最初的想法归功于Hastie＆Tibshirani，Ruppert等人在2003年撰写了一本更古老的教科书。 作为一名应聘者，我对学术统计学家中的时代精神没有太多的感觉。他的工作如何看待？一位研究人员在一个领域做了这么多的事情有点奇怪吗？还是因为没有放入其中而没有引起其他人的注意mgcv？我不认为GAM会使用太多，尽管经过统计学培训的人员可以合理地访问该材料，并且该软件已经相当完善。有很多“背景故事”吗？ 来自统计期刊的观点文章和其他类似内容的建议将不胜感激。

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在阅读了有关arXiv的问题并找到了我以前没有意识到的GitXiv的链接之后，我想知道人们使用了哪些网站/资源来了解其领域的最新研究？

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我是一名在应用领域工作的生物统计学家，我负责为我合作的论文撰写统计学方法部分。在阅读许多学术论文时，我遇到了许多统计数据写得不好的例子（大多数是无聊的，缺乏信息性的，缺乏精确性，细节和对所用方法的理解）。 无论使用何种主题和复杂的统计方法，在应用研究文章中有哪些写得好的统计章节的好例子？ 如何定义“写得好”是主观的，但是如果描述得很清楚，我将描述写得很好的统计部分，给出（或似乎给出）分析方式的全貌，解决分析过程中所做的假设，并将统计过程纳入论文流程。 以下是一些我认为统计数据不错的论文示例： BCG疫苗接种可降低接种疫苗的and和未接种疫苗的C幼崽中结核感染的风险 原发性经皮冠状动脉介入治疗急性ST段抬高型心肌梗死的死亡率预测模型：急性心肌梗死试验中派瑞单抗的评估结果 其他？也欢迎对“良好”统计部分应包括的内容进行思考。

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我知道线性代数和分析（尤其是度量理论）很重要。进行真实和复杂分析的研究生课程是否有帮助？除了入门课程之外，我是否应该学习抽象代数课程，例如可交换代数和代数几何？

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我已于今年开始获得统计学博士学位，我正在就如何成长并成为统计学/机器学习领域的优秀学术研究人员寻找您的最佳实践，建议和（元建议）。 欢迎一般的思想和链接，但是为了开始进行讨论，以下是迈克尔·斯蒂尔（Michael Steele）的精彩文章“ 统计学研究生的建议 ”中收集的一系列问题（如果我错过了重要问题，或者是否有一些问题没有意义-也请对此发表评论）： 论文与论文-在博士期间，人们应该专注于发表论文多少？现实中应该写几篇论文？ 人们应该努力在哪些期刊上发表论文？（相关问题link1，link2） 一个人一天应该花几个小时进行研究（开发/处理您的研究问题）和学习（阅读新论文/参加课程） 在哪里可以找到“热门话题”，或者甚至更好-“很快成为热门话题”？（link1，link2） 一旦找到“热门话题”，应该如何在学习问题的多个方面的基础与专注于一个方面之间取得平衡？ 显然，这些问题非常笼统，有很多角度去思考/回答它们-我希望阅读您对如何思考这些笼统问题的看法。 提前致谢！

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