Si ese es el caso, entonces sugiero que su punto de partida sea reunir un grupo de estos temas y luego elegir uno que le apasione un poco. Un programa de posgrado siempre es una rutina y ayuda a tener un objetivo que le interese. Es posible que en su programa un miembro de la facultad le imponga un tema que espera convertir en un documento. Es posible que no pueda resistirse a eso, pero en departamentos más grandes puede encontrar un miembro de la facultad con sus propios intereses.
Además, siga los consejos de una gran cantidad de graduados e identifique un objetivo pequeño, uno que sea un objetivo extenso pero no demasiado ambicioso. Recuerdo los consejos de un graduado del MIT hace años. Dijo que había visto a docenas de estudiantes de maestría golpear el programa como un misil, esforzándose y trabajando increíblemente duro y haciendo un gran trabajo, pero luego se incendiaron después de la maestría y no hicieron nada valioso en su programa de doctorado. Habían disparado su rayo.
De acuerdo con este consejo, encontrará que la mayoría de los escritos sobre “problemas no resueltos en estadísticas” estarán dirigidos a los niveles más altos, a aquellos en el nivel superior de doctorados. En consecuencia, es posible que desee centrarse en los problemas filosóficos en lugar de los matemáticos, a menos que sienta que está dotado matemáticamente. O puede descubrir que puede combinar estadísticas y un tema afín, tal vez biología, economía, derecho o algún tema similar. Encuentre una nueva técnica en la literatura y aplíquela a ese entorno afín.
Algunos problemas actuales suenan triviales en sus caras, como el problema de los dos sobres. Las técnicas bayesianas también se están volviendo populares hoy en día, y todavía hay mucho espacio para la innovación o el refinamiento. Bayesiano, sin embargo, es pesado en cómputo y aún controvertido.
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En cuanto a lo que está de moda en la industria, eso cambia regularmente. En este momento, la teoría de la decisión sigue siendo de gran interés a medida que más empresas adoptan una metodología de gestión centrada en los datos.