Iain Johnstone: Siguiendo La Curiosidad Hacia Donde Conduce

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El investigador en estadísticas iain johnstone responde 10 preguntas sobre su profesión.

Este artículo de WordsSideKick.com se proporcionó a WordsSideKick.com en colaboración con la National Science Foundation.

El investigador en estadísticas Iain Johnstone se sumergió en el mundo de las estadísticas como lo hacen muchos jóvenes, como fanático de los deportes. Él es un nativo de Australia, por lo que en su caso, un entusiasmo por los deportes lo hizo seguir las estadísticas de estrellas de cricket como Donald Bradman. Hoy, trata temas más importantes y se siente atraído por el campo de las estadísticas por su combinación de teoría y aplicación, lo que él llama "una combinación ideal del análisis concreto de datos con la oportunidad de usar las matemáticas de una manera poderosa... Puede trabajar en una variedad de proyectos, algunos bastante aplicados y otros más teóricos y hacer contribuciones de diferentes tipos en cada... "

Johnstone es profesor de ciencias cuantitativas en el Departamento de Estadística de la Universidad de Stanford, con una cita conjunta en bioestadística en la Escuela de Medicina de Stanford. Recibió su Ph.D. en Estadística de Cornell en 1981. También es miembro de la Academia Nacional de Ciencias de los EE. UU. y de la Academia Americana de las Artes y las Ciencias y ex presidente del Instituto de Estadística Matemática.

Abajo, responde a nuestras 10 preguntas.

Nombre: Iain Johnstone
Años: 55
Institución: Universidad Stanford
Campo de estudio: Estadísticas

¿Qué te inspiró a elegir este campo de estudio?

Las matemáticas me parecieron relativamente fáciles y divertidas en la escuela, y no afectó mi mala memoria de la forma en que lo hicieron otras ciencias. Desde que era más joven, solo encontramos estadísticas en la universidad, fue entonces cuando descubrí que las estadísticas me parecían proporcionar una combinación ideal del análisis concreto de datos con la oportunidad de usar las matemáticas de una manera poderosa. Descubrí que puedes trabajar en una variedad de proyectos, algunos bastante aplicados y otros más teóricos y hacer contribuciones de diferentes tipos en cada uno, y luego me enganché.

¿Cuál es el mejor consejo que has recibido?

Cuando era un joven investigador, mis colegas sénior me dijeron: "Haz lo que quieras, pero hazlo bien".

También me dijeron que la gran productividad no era necesaria o incluso necesariamente buena, y esto me dio la libertad de seguir los temas que me interesaban, sin sentir siempre que tenía que apresurarme para publicar el próximo artículo. Otra frase que recordé de un mentor fue atribuida a Henri Poincaré: "un joven matemático tiene muchos comienzos", lo cual tomé como permiso para ser un poco diletante.

¿Cuál fue tu primer experimento científico cuando eras niño?

Supongo que al menos algunos estadísticos encuentran su vocación a través de una fascinación por los datos y de averiguar qué significan (o ellos, como los datos son gramaticalmente un plural). En mi caso, crecí en Australia, con una fascinación por el cricket, por lo que me mantendría como un maníaco, siguiendo los llamados juegos de "primera clase", sin darme cuenta, por supuesto, de que eso se llama recopilar datos. Hubo un tiempo en el que conocía y entendía todas las estadísticas arcanas asociadas con la carrera de Donald Bradman, quizás el mejor bateador de la historia, por ejemplo, por qué su promedio de bateo en las pruebas de carrera fue de 99.94. Pero también quiero decir que lo que realmente me convirtió en una carrera en estadística fue en la universidad, donde tuve mi primer contacto con personas que estaban realmente apasionadas por las matemáticas y las estadísticas.

¿Cuál es tu cosa favorita de ser un investigador?

La emoción de descubrir algo nuevo, especialmente después de un período de andar a tientas sin éxito. Y la libertad, al menos parte del tiempo, de seguir tu curiosidad hacia donde te lleva, porque nunca sabes dónde terminarás. Para ilustrar: participé en una actividad de consultoría grupal hace muchos años, pero no seguí conscientemente las preguntas de investigación que se nos plantearon en ese momento. Revisando recientemente los archivos antiguos, me sorprendió ver que un problema de valor propio más importante en el que me interesé mucho más tarde, y en el que escribí un artículo influyente, fue realmente uno que se planteó a ese grupo y que tuve, al menos en la conciencia. nivel - completamente olvidado eso!

¿Cuál es la característica más importante que un investigador debe demostrar para ser un investigador eficaz?

Para ser efectivo, creo que es más que una cosa. En primer lugar, es útil ser muy curioso tanto dentro como fuera de su tema y, por supuesto, tener buenas ideas. A eso agregaría que un investigador necesita entusiasmo y tenacidad para seguir adelante con esas ideas, por ejemplo, si las primeras cosas que intenta no funcionan, o si los árbitros de sus documentos no están convencidos al instante de la importancia de tus resultados. Y un espíritu de colaboración es muy útil, porque mucha investigación, especialmente en estadística, es interdisciplinaria, y trabajar con otras personas de ideas afines es muy enriquecedor y divertido.

¿Cuáles son los beneficios sociales de su investigación?

Nosotros (mi co-investigador principal David Donoho y yo y nuestros estudiantes) estudiamos la teoría y los métodos estadísticos, por lo que los beneficios para la sociedad son indirectos, pero muy reales. Vienen a través del trabajo de otros científicos e ingenieros que utilizan nuestros resultados o están influenciados de alguna manera por ellos. Mi trabajo ha sido utilizado por investigadores genéticos en estudios de asociación de genoma completo, que buscan genes asociados con enfermedades graves.

David's ha contribuido a la fundación de una nueva tecnología conocida como detección comprimida, que, por ejemplo, ha llevado a otros investigadores a desarrollar métodos que permiten a las máquinas de imágenes de resonancia magnética capturar imágenes mucho más rápidamente. Algunos de nuestros trabajos anteriores contribuyeron al uso más amplio de los métodos basados ​​en wavelets en el procesamiento de señales e imágenes.

¿Quién ha tenido la mayor influencia en tu pensamiento como investigador?

Al quedarme para esta respuesta con personas que ya no están con nosotros, mencionaría a Fisher y Wald. R. A. Fisher fue quizás el estadístico más influyente del siglo pasado, e introdujo y estudió profundamente muchas de las ideas y métodos que ahora son básicos para nuestro tema. Abraham Wald sentó las bases de la teoría de la decisión estadística, que proporciona un marco para la comparación de principios de los métodos estadísticos.

¿Qué hay de tu campo o de ser un investigador, crees que sorprendería más a la gente?

Quizás sería la gran variedad de experiencias y formas de trabajo que están disponibles para un investigador de estadísticas. Puede ser un investigador solitario o trabajar en un grupo pequeño o en un equipo grande, y con frecuencia puede participar en proyectos de cada tipo al mismo tiempo. Puede estar completamente inmerso en un dominio particular de aplicación, como la genética o la neurociencia; o puede trabajar en problemas centrales que son comunes a varias áreas de aplicación. Puede usar las matemáticas como su principal herramienta de investigación, o investigación computacional, o incluso (en el caso de algunos de mis colegas) dirigir un laboratorio húmedo. Puede trabajar en el mundo académico, en el sector privado (tanto en empresas de nueva creación como en multinacionales), o en el gobierno, y quizás en las tres etapas de una carrera.

Si solo pudieras rescatar una cosa de tu oficina o laboratorio en llamas, ¿cuál sería?

Bueno, no es la respuesta interesante que podrías estar esperando, pero mi computadora portátil tendría que ser la primera, ya que tiene mi vida científica. La segunda opción podría ser mi copia de las obras recopiladas de RA Fisher, ya que muchas de las ideas fundamentales de las estadísticas se pueden encontrar allí, junto con una maravillosa intuición geométrica.

¿Qué música tocas más a menudo en tu laboratorio o en tu auto?

Bueno, sería la música clásica, especialmente Bach. Sin embargo, mi pareja es de España, por lo que pasé mucho tiempo en el auto con audiolibros en español tratando de mejorar mi comprensión, ¡para poder hacerlo un poco mejor con su familia cuando visitemos!

Nota del editor: Los investigadores descritos en los artículos de WordsSideKick.com han sido apoyados por la National Science Foundation, la agencia federal encargada de financiar la investigación básica y la educación en todos los campos de la ciencia y la ingeniería. Todas las opiniones, hallazgos y conclusiones o recomendaciones expresadas en este material son las del autor y no necesariamente reflejan los puntos de vista de la National Science Foundation. Vea el archivo de WordsSideKick.com.


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