在微信上偶然看到一篇题为“如何选择数学方向”的幽默文章，其中一段话引起了我的兴趣：

“可若仍有人羞怯的说他在中学时早恋，因此连中学的数学也没学好，我想告诉这部分同学不要怕。在我们系有专门为你们开设的一个专业：统计学。这一学科只要求懂得小学数学中的加减乘除四则运算就够了。 ”

看了这段话，哑然失笑，感觉自己没从小学毕业就直接去北卡罗来纳大学读博士亏大了。怎么说呢？从1990年开始在北卡大学读统计学博士，学了2学期的概率论，2学期数理统计，1学期的时间序列，4学期的随机过程，这些课都要求数学分析还有测度论，甚至泛函分析基础的。需要最少数学基础的线性回归和实验设计也需要数学分析与高等代数，光有小学数学还不够啊

从当助理教授至今的20年写了近60篇数理统计论文，似乎除了用到读博士期间学的那些工具，像随机过程的极值理论，核光滑的性质等，还有后来新学的混合随机过程的各种性质，样条光滑，强逼近，紧算子谱分解在函数空间的形式，等等。当然，研究某些统计是不需要学这些的，只是很多像我的统计学家没那个好运吧。老一辈的就更不用说了，像我在密西根州立大学的老领导 Hira L. Koul 教授，和他的师弟，在北卡大学教过我概率论和生存分析的范剑青（现普林斯顿大学金融系教授，统计学最高奖 COPSS Award 首位中国大陆背景获得者），和他们的博士导师，美国科学院院士，加州大学伯克利分校的 Peter Bickel 教授，还有我的博士导师，北卡罗来纳大学的 James S. Marron 教授，我的博士后导师，柏林洪堡大学的 Wolfgang K. Härdle 教授等等，都一贯自如地运用各类数学工具。

当然，统计学家运用很多复杂的数学工具，是为了研究数据分析方法的性质，以及量化随机错误的大小，和发生错误的概率，这些都要求与现实世界有可信服的吻合（goodness-of-fit 要高）。这不同于纯数学可以按照纯逻辑自由驰骋，不断推出越来越复杂高深的概念和理论，也随着新概念的出现，提出越来越超出普通人水平的新猜想，新问题。而所有这些，都基本上不受现实物理世界的制约，换句话说，不需要接受实践的检验。

八十年代出国留学，不止一次被西方人说我长得高大，后来发现当时他们见过的华人大多是来自广东福建的老一辈移民。我想这些西方人要是去过济南，哈尔滨住几天，或者看看当年北京的高中生，就不会再认为华人男子身高超过1米7很少见了吧。