我之前的一系列博文“学术上，也要反对极左和极右”（http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=941132&do=blog&id=823716），“学术上，也要反对极左和极右（续一）”（http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=941132&do=blog&id=823992），“学术上，也要反对极左和极右（续二，关于博士生的种种）”（http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=941132&do=blog&id=824234），以我在密西根州立大学统计与概率系MSUDSAP的经历讲了不少“极左”的害处，却没讲“极右”有什么危害。实际上，我在MSUDSAP工作的那些年，学术“极右”始终不是系里的主流，虽然时常会有人尝试着想搞。

我还是先澄清一下定义吧。45岁以上的中国人不需要我解释中国政治环境下的“极左”和“极右”是什么，所以我定义统计学的“极左”是“把理论数学在统计学中的重要性绝对化和僵化，贬低统计计算的科学意义，蔑视应用统计研究的价值”，这种倾向在MSUDSAP的存在，造成了不少有才华的博士生走弯路，甚至失去了继续学术研究的机会。而我本人的观点始终属于“中偏左”，也就是“强调数学对统计学核心理论的不可取代的作用，同时明确统计学研究的问题必须主要来自于应用，统计学必须为复杂数据的分析推断，提供理论上可靠，直观，计算上简便的方法。”，简单说就是“统计学的工具需要数学严谨，统计学的问题需要应用驱动”。在“极右”眼中，我强调数学严谨就是“极左”了，而在“极左”看来，我以应用驱动研究又算是数学立场不够坚定的自由化分子了。

统计学的“极右”则是“认为实分析,概率论等数学基础对当代统计学已经无用，统计学家写论文不再需要证明数学上严谨的定理，只要学会医学，植物学，传染病学，遗传学等学科的术语，用到处可以下载的软件给这些应用学科做t，F检验等数据分析就够了。”这种彻底抛弃数学，背离统计学核心理论的不理智态度在MSUDSAP只有少数人在非正式场合表露过。有一次我和我的学生发现论文证明中某一步有错，正在重写，一位同事就来了一句“Who cares about proofs these days?”（如今谁还拿证明当回事儿啊?），这位同事也是十几年不在统计学期刊发表任何论文，只发表医学类合作论文，结果多次申请正教授未果，因为MSU的政策要求提正教授必须在本学科的核心期刊发表有影响力的论文，展现本学科的同事公认的“international leadership”。

美国主流的统计系总的说来是越来越“右”了，很多名校改革课程设置和考试的结果，是不再要求统计博士生掌握任何测度论/抽象概率论，有些甚至连数学分析都不要求了。这样培养出的博士或许能提出某些数据分析的算法，却不会证明起算法的任何理论性质（弱收敛，强收敛，均方收敛，渐近分布等等），难以胜任大学教职。尽管MSUDSAP的“极左”名声对很多博士生是个负担，自2000年以来还是培养出了十余名教授，有的任教于像UNC-CH, Iowa State这样的老牌顶级统计系，因为这些系还是需要一些教授能教研究生数理统计课，肚子里有干货，有能力指导博士生的。如果一个人读了统计学博士，却没掌握自己学科的看家本领，只会鹦鹉学舌地说些个其他学科的术语，那他又能给其他学科的同事什么有价值的合作呢？从事医学，遗传学，植物学，动物学研究的专家们，他们自己都会用SAS或其他软件做t，F检验，还用得着半瓶子醋“统计学家”吗？统计学家再怎么模仿那些专业术语，能比得过人家本专业的吗？