¿Qué cursos debo tomar en un programa de maestría en estadística si quiero ser un candidato competitivo para un doctorado superior? programa de estadísticas, como el de Stanford?

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Para proporcionar algún contexto a la respuesta, se debe tener en cuenta que el título de maestría se toma con frecuencia como un título terminal. Dependiendo del programa de maestría, un individuo puede no estar preparado para ser un candidato competitivo para un programa de estadísticas de doctorado superior; incluso antes de la explosión en análisis / ciencia de datos, tendía a haber una pista aplicada en un programa de maestría y una pista teórica en un programa de maestría. Algunas escuelas adaptan sus programas de maestría para permitir a una persona que haya demostrado habilidad con los conceptos teóricos como candidato a doctorado. Con frecuencia, la perspectiva de la escuela es que preferirían un solicitante que esté interesado en un doctorado desde el principio.

Hay muchos solicitantes que demuestran su valía completando un Máster y luego aplicando a un programa de doctorado; vale la pena señalar que para los candidatos a doctorado que por una variedad de razones, como el tema de disertación insuficiente / inadecuada, se les otorga un Máster como implícito cortés mis mejores deseos, por favor vete. Los candidatos de doctorado exitosos reciben con frecuencia un Máster y un Doctorado.

Para los principales programas de estadísticas de doctorado, generalmente el curso es un año de Estadística matemática: la estadística matemática se enfoca en desarrollar la apreciación / comprensión del estudiante sobre cómo las técnicas en Estadística matemática pueden usarse para estructurar un enfoque para responder una pregunta de investigación en particular. Esto me fue demostrado vívidamente cuando asistí a una presentación de seminario en UC Berkeley por el Dr. Mark van der Laan. Utilizando las técnicas de estadística matemática, configuró los cálculos y los resultados siguieron naturalmente: el problema abordado de cualquier otra manera hubiera sido una pesadilla computacional.

Si puede ingresar al programa de Maestría, un curso / s de Análisis Real de nivel de posgrado y un curso sobre Teoría de la Medida, esto lo coloca por delante del juego. Por supuesto, muchos de los programas de maestría quieren que el candidato ingrese y salga en dos años o lo alargue 2 años y medio (UC Berkeley quiere que los candidatos de su maestría se completen en un año o como máximo un año y medio); por lo tanto, completar su repertorio puede requerir algunos cursos adicionales después de completar el Máster. Los programas teóricos de doctorado les gusta ver a sus candidatos a doctorado tener un año de Estadística matemática (piense en el orden del libro de Jun Shao), un año de Teoría de la medida (Roussas tiene un excelente libro que presenta los elementos esenciales de la Teoría de la medida que los estadísticos deben saber, Vestrup también tiene un buen libro sobre Teoría de la medida), Modelos lineales y un año de Estadística aplicada. El candidato a doctorado y su asesor eligen otros temas además de la idea de prepararse para escribir una disertación. Por lo tanto, en la medida en que un solicitante puede obtener Análisis Real, Estadística Matemática y Teoría de la Medida, su aplicación se fortalece notablemente, teniendo en cuenta que el programa típico quiere que sus candidatos completen su Maestría con la expedición en mente.