En mi experiencia, los físicos aprenden acerca de los métodos estadísticos (y, en realidad, todo lo que no se enseña en los cursos de física) a través de otros físicos, a menudo mal preparados. Por lo general, un estudiante universitario o joven graduado se encontrará con un problema difícil, pedirá consejo a sus compañeros de laboratorio o a su asesor, y luego se le pedirá que lea el manual TMVA (http://tmva.sourceforge.net/) o lea una tesis, independientemente de su edad, eso abordó un problema similar. Desafortunadamente, rara vez se les dice que investiguen las metodologías estadísticas actuales.
Cuando era un estudiante graduado de segundo año, me encontré en la misma posición, tratando de encontrar una señal rara en un contexto enorme, solo sin otros estudiantes, postdoctorados o profesores que pudieran ofrecer algún consejo. En cambio, le pregunté a algunos de mis amigos de pregrado que estaban familiarizados con el aprendizaje automático y lo remití al excelente libro de David MacKay (http: //www.inference.phy.cam.ac….) Que luego condujo a trabajos de Bishop, Neal y otros investigadores activos Con este golpe de suerte pasé de ser el típico estudiante de física, que tenía una experiencia terrible con las clases de estadística de pregrado con una caja de herramientas de análisis que no era más grande que cortes, chi ^ {2} y cuadratura gaussiana, a un investigador independiente que estudiaba y aplicaba el estado. algoritmos de última generación.
Por supuesto, esta es una generalización amplia. La astrofísica tiende a estar más familiarizada con las técnicas modernas, mientras que la física de partículas suele ser extremadamente conservadora y tiene décadas de retraso en la metodología, y del mismo modo hay profesores / postdocs / estudiantes individuales cada vez más familiarizados con la literatura estadística.
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