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我1997年被密西根州立大学(MSU)聘用为助理教授,是统计与概率系(DSAP)副教授以上人员全票定为第一人选。在这样一个极端理论化theoretical,强调概率论,测度论和实分析的系里,我当时是被看作一个applied“应用类”的新手接纳的。只是由于我毕业于同样十分重视理论的北卡罗来纳大学教堂山分校(UNC-CH),而MSUDSAP的好几个资深教授都是UNC-CH教授的学生,MSUDSAP过去毕业的几个优秀博士生也曾任教于或者经常访问UNC-CH,所以对我的统计理论功底比较放心,相信我是在德国做计量经济博士后的两年,才跟同样有UNC-CH背景的德国导师,学了些“正确的”应用。
历史上MSUDSAP是非常强的统计系,1969年的博士毕业生Michael Waterman是南加州大学的讲座教授,美国科学院院士,美国科学与艺术学院院士,美国工程学院院士,法国科学院院士。1977年毕业的David Ruppert先任职于UNC-CH,后任康奈尔大学讲座教授至今,等等。在计算机被广泛应用于统计计算之前,绝大多数的统计学论文确实很类似数学:假设,定理,证明,没有模拟实验,没有实际数据分析。在那个历史时期,MSUDSAP注重培养学生在拓扑,测度论,概率论与统计理论方面扎实的基本功,是十分难能可贵的优良传统,使学生竞争大学教职具有很大优势, 在美国的统计学界也有很好的口碑。这个时期该系的路线是正确的“左”,不是“极左”。
但是进入80年代,各种统计软件出现了,像我90年开始读博士时,就是用Mainframe SAS做线性回归的作业,用PEST做时间序列分析的作业。这时候MSUDSAP没有与时俱进,不但拒绝了这些应用软件,甚至在一批博士生要求开课学习芝加哥大学统计系的讲座教授,统计最高奖COPSS Award的得主,美国科学院院士 Peter McCullagh提出的广义线性模型理论时,也没有认识到这个新理论的重要性。与此对照,我在92年就有幸从当时UNC-CH的助理教授范剑青学到了这些内容(窃以为范剑青日后成为第一个来自中国大陆的COPSS得主,台湾中央研究院院士,普林斯顿大学的讲座教授和系主任,与他很年轻时就已经具有敏锐的科学眼光有关)。
也就是从90年代起,MSUDSAP的名声开始走下坡路,毕业生找大学教职越来越难,到了2000年之后,基本上能有一个面试,拿到一个offer就谢天谢地了。“极左”路线最大的受害者,我认为是这些博士毕业生,他们辛辛苦苦5年,学了一大堆别的学校不开的概率论和数理统计课,通过了多少比别的学校难得多的考试,满心想当个教授,好继续从事自己喜爱的科研,结果在职场上看到那些“更应用”的系毕业的学生到处面试,到处拿offer,自己却只能苦等,这是何等不公平啊。
(待续)
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GMT+8, 2024-10-15 11:45
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