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私は、統計が教科書の外で「現実世界」でどのように使用されているかを見るという特定の目的で、多くの進化的/生態学的な学術論文を読みました。私は通常、論文の統計を福音として取り上げ、統計の学習に役立つように論文を使用します。結局のところ、論文を書くのに何年もかかり、厳格な査読を経たなら、統計は確かに堅実になるでしょうか？しかし、過去数日間、私は自分の仮定に疑問を呈し、学術論文で発表された統計分析がどのくらいの頻度で疑われるのか疑問に思っていました。特に、生態学や進化などの分野の人々は、統計の学習に費やす時間を減らし、自分の分野の学習により多くの時間を費やすことが期待されます。 学術論文で疑わしい統計を見つける頻度はどれくらいですか？

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物理学と数学のコミュニティはArXivに非常に興味があることを知っていますが、統計コミュニティはどうですか？投稿する前にそこに投稿するのが習慣ですか？

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生物学者として、私が何らかの点で取り組んでいる研究プロジェクトの多くは、単純なアドバイスであれ、データのモデルの実装およびテストであれ、統計学者との協力を必要とします。私の統計の同僚は、テニュアレビュープロセスが彼らが最初または最後の著者である論文のみを考慮するので、彼らがかなりの量の共同作業をすることを認めます。 私（または他の科学者）がより良い共同研究者になる理由は何ですか？あなたが（統計学者として）私と一緒に仕事をするのを簡単にするものは何ですか？具体的には、科学者の協力者全員が既に理解していることを望む統計概念​​は何ですか？

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私はGAMをますます使用しています。さまざまなコンポーネント（平滑化パラメーターの選択、さまざまなスプラインベース、平滑項のp値）の参照を提供しようとすると、それらはすべて1人の研究者（イギリスのバース大学のサイモンウッド）からのものです。 彼はmgcvR のメンテナーでもあり、彼は自分の仕事を実装しています。 mgcv非常に複雑ですが、非常にうまく機能します。 確かに古いものがあります。元のアイデアはHastie＆Tibshiraniの功績によるものであり、2003年にRuppertらによって非常に古い教科書が執筆されました。 申請者として、私は学術統計学者の間で時代精神を感じていない。彼の作品はどのように見られていますか？1人の研究者が1つの分野でこれほど多くのことを行ったことは少し奇妙ですか？それとも、中に入れられないためにそれほど気づかない他の仕事がありmgcvますか？GAMがそれほど使用されているとは思いませんが、この資料は統計トレーニングを受けた人々にとっては合理的にアクセス可能であり、ソフトウェアは非常によく開発されています。「裏話」の多くはありますか？ 統計ジャーナルからのパースペクティブの断片や他の同様のものの推奨は高く評価されるでしょう。

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arXivに関するこの質問を読んで、以前は気づかなかったGitXivへのリンクを見つけた後、自分の地域の最新の研究を最新の状態に保つためにどのWebサイト/リソースを使用していますか？

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私は応用分野で働いている生物統計学者であり、私が協力している論文の統計手法セクションを作成する責任があります。多くの学術論文を読んでいると、不適切に書かれた統計セクションの多くの例に出くわしました（主にそれらは退屈で、情報がなく、使用される方法論の正確さ、詳細、および理解が不足しています）。 使用される統計手法の主題と高度化に関係なく、応用研究記事のよく書かれた統計セクションの良い例は何ですか？ 「よく書かれた」を定義する方法は主観的ですが、明快で、分析が行われた方法の全体像を示し、分析中に行われた仮定に対処する場合、統計セクションも記述します。統計プロセスを紙のフローに組み込んでいます。 ここに私が良い統計セクションを持っていると思う論文のいくつかの例があります： BCGワクチン接種はワクチン接種アナグマとワクチン未接種アナグマの結核感染のリスクを軽減します。 一次経皮的冠動脈インターベンションで治療された急性ST上昇心筋梗塞の死亡率を予測するためのモデル：急性心筋梗塞試験におけるペクセリズマブの評価の結果 その他？「良い」統計セクションに何を含めるべきかについての考えも大歓迎です。

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線形代数と分析（特に測度理論）が重要であることを知っています。実際の複雑な分析で大学院レベルのコースを受講することは役に立ちますか？入門コース以外に抽象代数のコースを受講する必要がありますか。たとえば、可換代数や代数幾何学などです。

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私は今年、統計学の博士号を取得しました。統計学/ MLの分野で成長し、優れた学術研究者になる方法について、あなたのベストプラクティス、アドバイス、（メタアドバイス）を探しています。 一般的な考えとリンクを歓迎しますが、ボールを転がすために、マイケルスティールの優れた記事「統計学における大学院生へのアドバイス」から収集した一連の質問をここに示します（重要な質問がない場合、またはいくつかの質問がある場合意味がありません-コメントしてください）： 論文vs論文-博士課程での論文の出版にどれだけ集中すべきですか？現実的に何本の論文を書きたいですか？ どのジャーナルに掲載されるよう努力すべきですか？（関連質問のリンク1、リンク2） 研究（研究課題の開発/処理）と学習（新しい論文の閲覧/コースへの出席）に1日何時間を費やすべきか 「ホットな話題」を見つけるためにどこへ行くのか、それとももっと良いこと-「すぐにホットな話題になる」ですか？（リンク1、リンク2） 「話題のトピック」が見つかったら、問題の多くの側面の基本を学ぶことと、1つの側面に焦点を当てることとのバランスをどのようにとればよいでしょうか。 明らかに、これらの質問は非常に一般的であり、それらを考えたり答えたりするための多くの角度があります-これらの一般的な問題についてどう考えるかについてのあなたの視点を読んでもらいたいと思います。 前もって感謝します！

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