统计学篇(因果分析)直博申请

在本次的博士讲座中，我们与Sage老师进行了深入的对话，了解了统计学领域多样化的研究方向和申请要求。让我们一起回顾这期精彩的讲座，了解更多博士申请相关内容。

Susie：您在博士阶段主要做了一些什么样的研究和学习?

Sage:

我目前的研究主要聚焦在因果分析(causal inference)领域。此前的两个项目与 半参数方法(semi-parametric analysis)以及分布式学习(distributed learning)有关，探索如何在复杂数据环境下提升模型的稳健性与计算效率。接下来，我计划将研究进一步拓展到 强化学习(reinforcement learning)方向，以探索在动态环境中的因果推断与决策优化问题。

在应用层面，我的研究目前主要与生物统计和生物医学相关。例如，可以利用因果分析方法来评估某种药物的作用效果是否具有统计显著性，从而为临床试验和药物研发提供更可靠的依据。未来，我主要是希望将方法推广到生产与工业领域，以及其他跨学科应用场景，进一步体现因果推断与机器学习方法在实际问题中的价值。

Susie: 统计学还有哪些研究方向呢？

Sage:

在开始准备博士申请之前，我其实对研究方向也曾有过不少困惑。统计学的方法论分支非常多，让人难以快速确定自己最感兴趣的领域。比如，传统统计学中有很多经典方向，但它们近年来也逐渐与更前沿的计算机科学方法结合起来，衍生出新的研究问题和应用场景。

具体来说，常见的研究方向包括：贝叶斯统计(Bayesian Statistics)、高维统计(High-Dimensional Statistics)、空间统计(Spatial Statistics)、统计计算(Statistical Computing）、函数型数据分析(Functional Data Analysis）、实验设计 (Experimental Design） 等。除此之外，近年来也出现了一些更加“前沿”或“跨学科”的研究主题，例如与计算机科学的深度融合。像大语言模型就是一个典型例子。尽管在统计学系中研究LLM的学者关注的重点与计算机科学系不同，但同样可以从中寻找创新的切入点。

Susie: 统计学目前有哪些研究方向相对比较热门？

Sage:

我观察到目前学界和业界都有一个显著的趋势，即大量研究者都在追赶大语言模型的新潮流。无论是统计学背景还是计算机科学背景的学者，很多人都开始转向 LLM 相关的研究，并探索其与其他方法的结合。这无疑是当前非常热门的一个方向。

与此同时，贝叶斯方法及其在因果推断中的应用，也依然是统计学研究和产业界的重要方向。比如，我在一家生物制药公司的实习经历中发现，许多研究人员和博士都在利用贝叶斯方法进行药物试验数据分析。这类方法在生物医药和临床试验中具有广泛应用，因此仍然保持着较高的热度。

此外，高维统计(High-Dimensional Statistics)也是近年来的重要主题之一。它往往不是单独发展的，而是与其他方向交叉结合。比如，高维统计与贝叶斯方法的结合、高维统计与计算方法（如机器学习）的结合，都有很好的研究前景。

Susie: 申请统计学类的博士，大家普遍来自什么样的背景？最好修过一些什么样的课程？

Sage:

从我身边的经验来看，本科背景在数学、数理统计或与统计相关的专业的同学，在申请统计学博士时相对较多。当然，统计学博士的申请本身并没有严格的专业限制，不同学科背景的学生都有机会申请。但就我接触的样本而言，数学与统计相关背景占了大多数。

也有一些同学本科阶段学习的是更偏应用的学科，比如 环境科学。他们进入博士阶段后，研究方向往往会与本科背景结合，例如统计方法在环境数据中的应用。这类跨学科路径也比较常见。总体来看，申请者中仍以数学和统计基础较强的学生为主。

至于课程准备，我认为有两门课是最基本、也是最重要的：概率论（Probability Theory）和数理统计（Mathematical Statistics）

这两门课构成了理解统计学的核心基础。除此之外，如果学生希望进一步探索特定方向，可以选择一些更专业化的课程。例如，我在本科阶段就修过 非参数统计（Nonparametric Statistics）、贝叶斯统计（Bayesian Statistics） 等课程。这些课程能够帮助学生深入某一领域，增加对统计学不同分支的理解与认识。

Susie: 统计学博士毕业后有哪些就业路径？

Sage:

在我看来，统计学博士毕业后的去向在很大程度上取决于所在的院系特点以及个人研究方向。不同的系在学术界和业界的流向上会有明显差异。比如，我们系的博士毕业生更多选择进入业界，而我认识的一位芝加哥大学的朋友则提到，他们系的毕业生进入学术界的比例更高。这往往与院系的资源、学术网络以及学生培养导向有关。总体来说，排名更靠前的一些项目，博士生去学术界的比例通常会更大一些。

从我身边的案例来看，实际情况相对均衡：有的学长老师选择进入科技公司，如Amazon或者Google；也有的进入了 生物制药类公司。这种分化很大程度上与博士期间的研究主题相关。比如，研究与生物统计或生物医学联系紧密的博士生，往往更倾向于进入生物医药企业；而研究与计算或机器学习相关的博士生，则更容易进入科技公司。

Susie: 统计学博士毕业的要求大概是什么样的？

Sage:

博士期间的发表要求往往因导师而异。有些导师对论文发表有明确要求，而有些则更为灵活。以我个人的情况来看，大多数导师通常会要求博士生在读期间完成大约三篇论文，并且需要在其中至少几篇体现出比较突出的贡献。并不是每一篇都必须正式发表，但整体上要能展示你在研究领域中有实质性的贡献。

至于能否顺利毕业，最终还是取决于导师对成果的认可。如果导师认为你的研究成果足以达到博士毕业的标准，那么即使论文数量或发表情况有所差异，也可以顺利完成学位。

就我对我们系的了解而言，整体要求相对同质化，大多数导师都会以“三篇有一定贡献的论文”作为博士毕业的参考标准。

Susie: 统计学博士是否需要套磁？

Sage:

首先，在美国博士项目的录取制度上，大体可以分为两种模式：

• 委员会制：每年由若干位教授组成招生委员会，统一评审申请人材料，并决定是否发放录取通知。这种制度下，是否录取主要取决于委员会的综合判断。
• 导师实验室制：某些学校或系采用“导师决定”的方式。申请人必须获得一位教授的接收，进入其实验室，才能被录取。也就是说，如果导师愿意接收你，你就能直接进入该项目。这种制度下，申请前联系导师、套磁就显得格外重要。

我个人的经历是，当时申请时并没有进行任何套磁，但仍然拿到了一些录取。回过头看，主要是因为我申请的项目普遍采用委员会制，导师个人的决定权并不大。但如果申请的是采用实验室制的项目，那么提前联系导师的重要性就会显著提升。

Susie: 怎么样判断自己是否适合读PhD？

Sage:

我认为攻读博士最基本的前提之一，是不排斥做研究。博士阶段需要独立完成多个大型研究项目，这个过程往往漫长而复杂，需要从头到尾亲自把控。如果缺乏耐心和毅力，可能会觉得过程异常艰难，甚至产生挫败感。以我个人为例，我在博士期间需要完成三个独立的研究项目，如果没有足够的投入和坚持，很难顺利完成。

除此之外，我觉得还有两个特质尤为重要。一个是严谨性，因为研究要求高度的逻辑性和规范性。能够以严谨的态度处理数据、设计方法、撰写论文，是博士训练不可或缺的一部分。另外是耐心与好奇心，因为研究往往伴随着反复试错和长期探索。保持好奇心能驱动你不断提出问题，而耐心则帮助你在探索中持续推进。