杨立坚的随笔:学术,社会,文化

杨立坚
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工作情况:清华大学,工业工程系,教授
研究领域:数理科学->数学->数理统计
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名师故事1:Smith 欣赏的 Leadbetter

故事发生在1990年秋的北卡罗来纳大学教堂山分校( UNC-CH )。我们统计系 一年级博士生 都在上 Walter Laws Smith 教授讲的随机过程课。 有一次 Smith 教授说起,他三十多年前在剑桥大学出了一份考题,类似于我们刚刚考过的期中考试。有一个学生在答一道难题的部分写到(大意):“ Smith 教授 ,我知道你 ...
2021-11-29 10:16

[转载]国际统计学会2021年简·丁伯根奖一等奖

清华大学官方新闻链接: https://www.tsinghua.edu.cn/info/1181/86928.htm 这个 ISI Jan Tinbergen Award Division A First Prize 还是挺有含金量的,每两年才评一次,每次2-4人获奖,从2013年至今共颁奖5次,获奖者为来自多国的14名青年统计学者(获奖当年不超过34岁)。 清华大学 ...
2021-9-16 10:57

"In Statistics it is often true that log(xy)=logx+logy"?

很多年前的一天,我坐在密西根州立大学自己的办公室,我的同事 老 Jim ( James F. Hannan , https://stt.natsci.msu.edu/events/lecture-series/james-francis-hannan-lecture-series/) 悄然出现在我的门外,手里拿着工科统计课的 一本 教科书,指着某页上的脚注让我读。我就读出了那句话: In Statistics ...
2021-6-10 20:20

Does lim Xn = X always imply lim (Xn+Y)=X+Y?

A few days ago, while reading a 16 year old statistics article, I caught something that many people would never doubt: Unfortunately the above is not always true for random variables. Anyone knows why? 上述结论 是可以 对随机变量不成立的,大家知道为什么吗?
2021-3-20 20:55

培养高水平博士生人才2:提升导师队伍水平

提升博士生导师队伍水平,涵盖了导师的专业水平和师德师风,大致有从外部引进和从内部培养两条途径。 从外部引进学术造诣高,有长期培养高层次人才经历的资深教授无疑是见效快的方法。我的老师一辈中多有被引进的,如 David Ruppert 教授 加盟 康奈尔大学 (1987), Raymond J. Carroll 教授 加盟德州农工大学(19 ...
2020-8-23 11:11

培养高水平博士生人才1:从钢七连到A大队的许三多

培养高水平博士生人才涉及很多方面,目前较少受到关注的,是完善与优化培养体系和学科课程设置。我认为在这方面,“孬兵”许三多 在钢七连 成长为兵王,再成为优秀老 A 的历程很有参考意义。我有两条具体建议: 1.提高博资考难度,强化相关基础课的教学。预期效果:从严格的博资考生存下来的学生有自豪感,学习动 ...
2020-8-9 15:42

统计学视角5:优秀博士生要怎样培养

我是 1990年8月开始在北卡罗来纳大学教堂山分校( UNC-CH )统计系读博士的,至 1995年9月毕业。我在北大读本科时因为缺少兴趣,没学过统计的课,所以三十年前的那个暑假,我买了 Hoel, Port and Stone 写的概率统计系列丛书,先复习概率论,然后自学无偏估计,置信区间,假设检验等统计理论。 1985年在北大上三 ...
2020-7-20 02:10

闭眼静息态脑电信号准确预测工作记忆能力--函数型线性模型

2020年3月1日,清华大学工业工程系统计学研究中心2017级博士生张园园为第一作者, 清华大学机械工程系季林红教授 为通讯作者的论文“ Prediction of working memory ability based on EEG by functional data analysis ”正式发表在神经科学 SCI 期刊 Journal of Neuroscience Methods ( 5 年影响因子 2. ...
2020-3-20 11:34

统计学视角3:面向应用,背靠理论,写好算法

我之前写过 《统计学科普 6:什么是好的统计学研究?》 ,认为统计学研究第一重要的是“与应用相关 ( application relevant )”,因为统计学是为服务于实际应用而存在的,不像基础数学自有内在的价值,可独立存在。统计学的应用是分层次的,其中大量存在的是用 t, z, F, chi2 -检验, t, z, F -置信区间 ...
2019-12-29 17:51
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