Iain Johnstone: Podążając Za Ciekawością, Dokąd Prowadzi

{h1}

Badacz statystyk iain johnstone odpowiada na 10 pytań dotyczących swojego zawodu.

Artykuł WordsSideKick.com został przekazany WordsSideKick.com we współpracy z National Science Foundation.

Badacz statystyk Iain Johnstone zanurzył się w świecie statystyk, tak jak robi to wielu młodych ludzi, jako fan sportu. Pochodzi z Australii, więc w jego przypadku entuzjazm sportowy sprawił, że śledził statystyki gwiazd krykieta, takich jak Donald Bradman. Dziś zajmuje się ważniejszymi tematami i interesuje się statystyką dzięki połączeniu teorii i zastosowania, które nazywa „idealną kombinacją konkretnej analizy danych z możliwością wykorzystania matematyki w potężny sposób... [T] Możesz pracować nad różnymi projektami, niektóre całkiem zastosowane, a inne bardziej teoretyczne i wnieść wkład różnego rodzaju na każdy... ”

Johnstone jest profesorem nauk ilościowych na Wydziale Statystyki Uniwersytetu Stanforda, ze wspólnym mianowaniem w dziedzinie biostatystyki w Stanford's School of Medicine. Otrzymał tytuł doktora w statystyce z Cornell w 1981 roku. Jest także członkiem Narodowej Akademii Nauk USA i Amerykańskiej Akademii Sztuki i Nauki oraz byłym prezesem Instytutu Statystyki Matematycznej.

Poniżej odpowiada na nasze 10 pytań.

Imię: Iain Johnstone
Wiek: 55
Instytucja: Uniwersytet Stanford
Kierunek studiów: Statystyka

Co zainspirowało Cię do wyboru tego kierunku studiów?

Uważałem matematykę za stosunkowo łatwą i przyjemną w szkole, i to nie opodatkowało mojej kiepskiej pamięci w taki sposób, jak niektóre inne nauki. Odkąd byłem młodszy, zetknęliśmy się tylko ze statystykami na uniwersytecie, to wtedy odkryłem, że statystyki wydają mi się idealnym połączeniem konkretnej analizy danych z możliwością wykorzystania matematyki w potężny sposób. Przekonałem się, że możesz pracować nad różnymi projektami, niektóre całkiem zastosowane, a inne bardziej teoretyczne i wnieść wkład w różnego rodzaju na każdym z nich, a potem byłem uzależniony.

Jaka jest najlepsza rada, jaką kiedykolwiek otrzymałeś?

Kiedy byłem młodym badaczem, moi starsi koledzy powiedzieli mi: „Rób, co chcesz, ale rób to dobrze”.

Powiedzieli mi również, że ogromna produktywność nie była konieczna, a nawet niekoniecznie dobra, a to dało mi swobodę w poruszaniu tematów, którymi byłem zainteresowany, nie zawsze czując, że muszę się spieszyć, aby wydać następny artykuł. Kolejne zdanie, które zapamiętałem od mentora, zostało przypisane Henri Poincare: „młody matematyk ma wiele początków” - co wziąłem za pozwolenie, by być trochę dyletantem.

Jaki był twój pierwszy eksperyment naukowy jako dziecko?

Przypuszczam, że przynajmniej niektórzy statystycy odnajdują swoje powołanie poprzez fascynację danymi i zastanawianie się, co to znaczy (lub oni, ponieważ dane są gramatycznie w liczbie mnogiej). W moim przypadku dorastałem w Australii, fascynując się krykietem, więc zachowałem wynik jak maniak, podążając za tak zwanymi grami „pierwszej klasy”, nie zdając sobie oczywiście sprawy, że to się nazywa zbieranie danych. Był czas, kiedy znałem i rozumiałem wszystkie tajemnicze statystyki związane z karierą Donalda Bradmana, być może największym pałkarzem w historii, na przykład dlaczego jego średnia kariera w testach karierowych wynosiła 99,94. Ale chcę również powiedzieć, że to, co naprawdę zmieniło mnie w karierę statystyczną, to uniwersytet, gdzie miałem pierwszy kontakt z ludźmi, którzy naprawdę pasjonowali się matematyką i statystyką.

Jaka jest twoja ulubiona rzecz w byciu badaczem?

Emocje związane z odkrywaniem czegoś nowego, zwłaszcza po okresie szukania bezskutecznie. I wolność, przynajmniej czasami, podążania za ciekawością, dokąd cię to zaprowadzi, ponieważ nigdy nie wiesz, gdzie skończysz. Aby to zilustrować: wiele lat temu byłem zaangażowany w konsultacje grupowe, ale nie podążałem świadomie za pytaniami badawczymi, które wtedy postawiliśmy. Przeglądając ostatnio stare pliki, byłem zdumiony, widząc, że największym problemem wartości własnej zainteresowałem się znacznie później, i na którym napisałem wpływowy artykuł, był w rzeczywistości tym, który został postawiony tej grupie i miałem - przynajmniej świadomie poziom - całkowicie zapomniany!

Jaka jest najważniejsza cecha, którą badacz musi wykazać, aby być skutecznym badaczem?

Aby być skutecznym, myślę, że to więcej niż jedna rzecz. Po pierwsze, pomaga być bardzo ciekawym zarówno w obrębie przedmiotu, jak i poza nim, i oczywiście mieć dobre pomysły. Dodam do tego, że badacz potrzebuje entuzjazmu i wytrwałości, aby zastosować się do tych pomysłów, na przykład, jeśli kilka pierwszych rzeczy, które próbujesz, nie działa, lub jeśli sędziowie twoich referatów nie są od razu przekonani o znaczeniu Twoje wyniki. A duch współpracy jest bardzo pomocny, ponieważ wiele badań, szczególnie w statystyce, jest interdyscyplinarnych, a praca z innymi podobnie myślącymi ludźmi jest po prostu bardzo wzbogacająca i zabawna.

Jakie są społeczne korzyści z twoich badań?

My (mój główny badacz David Donoho, ja i nasi studenci) badamy teorię i metody statystyczne, więc korzyści dla społeczeństwa są pośrednie, ale bardzo realne. Pochodzą one z pracy innych naukowców i inżynierów, którzy albo wykorzystują nasze wyniki, albo są pod ich wpływem. Moja praca została wykorzystana przez badaczy genetyki w badaniach asocjacyjnych całego genomu, które szukają genów związanych z poważnymi chorobami.

David przyczynił się do powstania nowej technologii znanej jako czujniki kompresyjne, która na przykład skłoniła innych badaczy do opracowania metod pozwalających urządzeniom do obrazowania za pomocą rezonansu magnetycznego znacznie szybciej rejestrować obrazy. Niektóre z naszych wcześniejszych prac przyczyniły się do szerszego zastosowania metod opartych na falkach w przetwarzaniu sygnału i obrazu.

Kto miał największy wpływ na twoje myślenie jako badacza?

Pozostając za tą odpowiedzią z ludźmi, których już nie ma z nami, chciałbym wspomnieć o Fisher i Wald. R. A. Fisher był prawdopodobnie najbardziej wpływowym statystykiem ostatniego stulecia i wprowadził i dogłębnie zbadał wiele pomysłów i metod, które są obecnie podstawowe dla naszego przedmiotu. Abraham Wald położył podwaliny pod statystyczną teorię decyzji, która zapewnia ramy dla zasadniczego porównania metod statystycznych.

Co myślisz o swojej dziedzinie lub byciu badaczem, który najbardziej zaskoczy ludzi?

Być może byłaby to ogromna różnorodność doświadczeń i sposobów pracy dostępnych dla badacza statystyki. Możesz być samotnym detektywem, pracować w małej grupie lub w dużym zespole, a często możesz jednocześnie pracować nad projektami każdego rodzaju. Możesz być całkowicie zanurzony w określonej dziedzinie zastosowania, takiej jak genetyka lub neuronauka; lub możesz pracować nad podstawowymi problemami, które są wspólne dla kilku obszarów aplikacji. Możesz użyć matematyki jako podstawowego narzędzia badawczego lub badania obliczeniowego, a nawet (w przypadku kilku moich kolegów) prowadzić mokre laboratorium. Możesz pracować w środowisku akademickim lub w sektorze prywatnym (zarówno dla przedsiębiorstw rozpoczynających działalność, jak i międzynarodowych) lub w rządzie, a być może wszystkie trzy etapy kariery.

Gdybyś mógł uratować tylko jedną rzecz ze swojego płonącego biura lub laboratorium, co by to było?

Cóż, nie jest to interesująca odpowiedź, na którą możesz mieć nadzieję, ale mój laptop musiałby być pierwszy, ponieważ ma na nim moje naukowe życie. Drugim wyborem może być moja kopia zgromadzonych dzieł RA Fishera, ponieważ można tam znaleźć tak wiele podstawowych idei statystyki, wraz ze wspaniałą intuicją geometryczną.

Jaką muzykę grasz najczęściej w laboratorium lub samochodzie?

Cóż, byłaby to muzyka klasyczna, zwłaszcza Bach. Jednak moja partnerka pochodzi z Hiszpanii, więc spędzam dużo czasu w samochodzie z audiobookami w języku hiszpańskim, próbując poprawić moje rozumienie, aby móc lepiej poradzić sobie z rodziną podczas wizyty!

Uwaga redaktora: Naukowcy przedstawieni w artykułach WordsSideKick.com otrzymali wsparcie National Science Foundation, agencji federalnej odpowiedzialnej za finansowanie podstawowych badań i edukacji we wszystkich dziedzinach nauki i inżynierii. Wszelkie opinie, ustalenia oraz wnioski lub rekomendacje wyrażone w tym materiale są opiniami autora i niekoniecznie odzwierciedlają poglądy National Science Foundation. Zobacz archiwum WordsSideKick.com.


Suplement Wideo: .




PL.WordsSideKick.com
Wszelkie Prawa Zastrzeżone!
Kopiowanie Jakichkolwiek Materiałów Pozostawiono Tylko Prostanovkoy Aktywny Link Do Strony PL.WordsSideKick.com

© 2005–2020 PL.WordsSideKick.com