Сколько времени ваш курс? @Жеффе это вопрос сроков - например, если я знаю (или предполагаю) было принято на конференции, я бы не спрашивал, если он был снят. Иногда невозможно проверить. @Alchimista [Ste2002] дает гораздо больше информации, чем [1], например, те, кто знаком с литературы знаю, что енто означает, Стивенсон, чьи 2002 документ под названием АБВ. @Жеффе, да, но это увеличивает шансы в большинстве несколько полей. Никто не мешает мне заниматься исследованиями. Эту проблему пытается сделать исследование с целью предоставления инженеров, или кого бы то ни было, методы принятия решений, что приводит к более качественной продукции. В поле моего тренд для инженеров, чтобы быть более административная, чем творческая. Многие мои коллеги знают о моей работе, но если у меня нет степени магистра или доктора свои рекомендации или решения остаются в секрете. Я не разделяю решения, но я могу поделиться методами, которые я использовал, чтобы получить решения, которые могут помочь инженерам и другим в классной комнате и за его пределами.

Трудно дать "глобальный" ответ на этот вопрос.

Существует очень широкий выбор программ PhD в статистике по всему миру, да так, что перекрытие между двумя данными программами может оказаться на удивление мало.

Ближе всего к короткий ответ: Да, это помогает. (Или должны!)

Сейчас, по некоторым нюансам.

Любого научного рецензируемого издания следует рассматривать положительно. Очевидно, чем ближе ваши публикации в области, на которую вы претендуете, тем больше вес они, скорее всего, получите. Люди – даже ученые – как правило, идут с тем, что они знают и знакомы. Если журнала/конференции узнаваем, то тогда это поможет, но это не является обязательным условием.

Если, например, вы применить к любому топ-уровня PhD программ в области статистики, вы будете в основном будет конкурировать с другими претендентами с степень бакалавра в области математики, так что публикация в уважаемом журнале/конференция может помочь отделил вас.

Лично я не согласен с вашей второй профессор: я был бы очень рад видеть публикацию в историю или литературу (или любой другой) , если оно сопровождается сильно приложений. Но, я также могу быть в меньшинстве.

Это зависит от отделов применяются. Многие отделы статистики в США, например, становятся все более приспособленными к перекрытию в области статистики, машинного обучения и компьютерной науки, в целом, за последние много лет. Некоторые из них очень активных исследовательских групп в этой области и регулярно взаимодействуют (и взаимодействуют) с машинного обучения исследователей из других отделений и опубликовать в НПВ, ICML по, JMLR и другие подобные заведения. И, некоторые отделы просто больше активных исследовательских программ, Вообще говоря, чем другим.

Обратившись в департаменты, которые сосредоточены научно-исследовательские программы в области статистического машинного обучения позволит повысить вероятность того, что ваши публикации будут давать больший вес, особенно если он опубликован в громкое место. Другие отделы, которые являются либо более традиционной или разные исследовательские очаги могут весить такое издание по-разному. В любом случае, вы должны попробовать, чтобы быть в курсе того, насколько хорошо выровнены ваши интересы этих отделов вы претендуете, чтобы, Предположим Ваши интересы на всех хорошо определены на этом этапе.

Говорить о своих исследованиях. Если ваше приложение включает в себя исследование полустертыми, обсуждать свои работы и описывать статистические содержание в сжатом, ни в чем-то путь. Если бы это действительно привело к Ваш интерес в применении для программ PhD в статистике, то вы можете описать это, но он должен быть естественным, а не принудительным.