¿Las estadísticas son un tema difícil en la universidad para alguien que es bueno en matemáticas?

Depende de cuán profundo sea el entendimiento que necesite en las estadísticas.

Las estadísticas aplicadas de Purelly son patéticamente fáciles, solo tiene que memorizar literalmente un montón de procedimientos. Muchos psicólogos hacen eso, simplemente agrupando palabras como “distribución normal” o “ANOVA” sin siquiera comprender de forma básica lo que hace el SPSS. Así es como NO aprender estadísticas.

Ahora, si quieres entender las matemáticas detrás de las estadísticas, eso es una tarea difícil. Para obtener un buen control de la teoría de la probabilidad, es necesario comprender el álgebra lineal, el análisis real de varias variables, el análisis funcional y algunos conceptos básicos de la teoría. De lo contrario, te estarías golpeando la cabeza, tratando de entender lo que significan el álgebra sigma y el conjunto de Borel. Es difícil y cualquiera que te diga lo contrario está mintiendo (o es un idiota).

Por último, pero no menos importante, dominar la teoría estadística (conocer las matemáticas, ser capaz de hacer las matemáticas y saber por qué se hace) le llevará años. Esta es, con mucho, la parte más exigente y difícil que separa al sociólogo matemáticamente analfabeto, el matemático que solo resuelve las ecuaciones y no se preocupa por el modelo estadístico, y el verdadero estadístico, un matemático que conoce los requisitos matemáticos, por qué se ven los modelos. la forma en que lo hacen, por qué no es suficiente que salga la aritmética, por qué el algoritmo AZUL funciona así. También requiere una comprensión de la filosofía de la ciencia, la diferencia entre las escuelas estadísticas de pensamiento (frecuentismo, probabilidad clásica, bayesianismo) y cómo y cuándo abordar ciertos problemas. Por ejemplo, no querría un enfoque puramente frecuentista al aplicar el aprendizaje estadístico a una máquina (de hecho, el teorema de Bayes tiene buenas aplicaciones) y, desde luego, no querría reescribir la ciencia desde un punto de vista bayesiano de la forma en que algunos autores prefieren Kruschke abogado.

Es un largo viaje. Es matemática, y luego algo más.

Nikola Kasarov tiene la mejor respuesta aquí que he leído. Parece ser la única respuesta hasta ahora escrita por alguien que ha aprendido las estadísticas correctamente.

Básicamente, todo se reduce a tus objetivos y tu entorno. Los cursos típicos de estadísticas de introducción se imparten como cursos “Memorizar y aplicar”. Deben ser fáciles, pero pueden ser insensibles si tiene una inclinación matemática y quiere comprender.

Entender correctamente las estadísticas significa hacer mucho trabajo centrado en la teoría de la probabilidad avanzada. La probabilidad avanzada se enseña esencialmente en cursos llamados “Teoría de la medida”, y usted necesitará el análisis real avanzado para abordar ese material. Las integrales que surgen en las estadísticas solo se pueden calcular directamente si ha tomado un buen curso de análisis complejo. Incluso comprender la prueba estándar del teorema del límite central (que es un teorema increíblemente importante) requiere un poco de análisis de Fourier (posiblemente visto en un curso de análisis funcional, como lo menciona Kasarov).

Por lo tanto, todo depende de la píldora que desee tomar y de cuán lejos esté dispuesto a ir por el agujero del conejo.

En términos de capacidad mental, las estadísticas suelen ser el curso de matemáticas más fácil, ya que los conceptos tienen un sentido natural y pueden tener más práctica.

Sin embargo, al ser yo mismo un profesor, puedo decir que independientemente de la aptitud natural de alguien para el aprendizaje de libros (también conocido como IQ) o la competencia específica en un tema determinado, mucho depende del entorno social y del profesor.

Yo animaría a cualquier estudiante a involucrarse con sus maestros y pedir apoyo; De esa forma, el entorno tiende a favorecer al alumno.

NO

Las estadísticas se basan en la lógica al igual que las matemáticas. Creo que no será difícil para alguien bueno en matemáticas.

He completado dos cursos de Estadística durante mi graduación. Todo lo que he observado es que necesita conocimientos matemáticos básicos y práctica regular para hacer el bien en estadística.

Si eres bueno en matemáticas, las estadísticas son fáciles. Las estadísticas son divertidas, en realidad, y algunas veces suenan un poco como problemas de palabras.

Las probabilidades son que solo se necesita una fracción del conocimiento matemático para ser bueno en estadísticas.

Las estadísticas no son un tema muy difícil para alguien bueno en matemáticas.
Es solo que necesita buenas habilidades de análisis para comprender las tendencias y aplicarle lógica simple y matemáticas.

Sí, porque es muy diferente en matemática, estadística y probabilidad en la escuela secundaria. No hay nada igual en la universidad. Si desea obtener un sabor, busque la propiedad, el proceso, la cadena o el teorema de Markovian.

El cálculo estocástico es ecuante a las matemáticas si tienes un buen profesor pero hay muy buenos.

La última, pero no la pista, es el hecho de que la curva de aprendizaje es muy pronunciada: draw exp (v) y y = lnx) x> 0

thibk sobre x como la hora, y x = 0 es donde estás ahora. y = 1 es donde necesitas estar para decir I Master Statistics.

Las estadísticas (paramétricas, no paramétricas, univariadas, multivariadas) no son matemáticas. Es separado y distinto. Habiendo dicho eso, si eres bueno en matemáticas sería beneficioso.