Các quy trình ngẫu nhiên bao gồm nhiều ý tưởng trong thống kê như chuỗi thời gian, chuỗi markov, quy trình markov, thuật toán ước lượng Bayes (ví dụ: Metropolis-Hastings), v.v. Do đó, một nghiên cứu về các quy trình ngẫu nhiên sẽ hữu ích theo hai cách:
Cho phép bạn phát triển các mô hình cho các tình huống mà bạn quan tâm.
Việc tiếp xúc với một khóa học như vậy, có thể cho phép bạn xác định một quy trình ngẫu nhiên tiêu chuẩn hoạt động theo bối cảnh vấn đề của bạn. Sau đó, bạn có thể sửa đổi mô hình khi cần thiết để phù hợp với các đặc điểm riêng của bối cảnh cụ thể của bạn.
Cho phép bạn hiểu rõ hơn các sắc thái của phương pháp thống kê sử dụng các quy trình ngẫu nhiên.
Có một số ý tưởng chính trong các quy trình ngẫu nhiên như hội tụ, ổn định đóng vai trò quan trọng khi chúng ta muốn phân tích một quy trình ngẫu nhiên. Tôi tin rằng một khóa học trong quy trình ngẫu nhiên sẽ cho phép bạn đánh giá cao hơn nhu cầu quan tâm đến những vấn đề này và tại sao chúng quan trọng.
Bạn có thể là một nhà thống kê mà không cần tham gia một khóa học trong các quy trình ngẫu nhiên? Chắc chắn rồi. Bạn luôn có thể sử dụng phần mềm có sẵn để thực hiện bất kỳ phân tích thống kê nào bạn muốn. Tuy nhiên, một sự hiểu biết cơ bản về các quy trình ngẫu nhiên là rất hữu ích để đưa ra lựa chọn chính xác về phương pháp, để hiểu những gì đang thực sự xảy ra trong hộp đen, v.v ... Rõ ràng, bạn sẽ không thể đóng góp cho lý thuyết về các quy trình ngẫu nhiên với một khóa học cơ bản nhưng theo tôi nó sẽ giúp bạn trở thành một nhà thống kê tốt hơn. Nguyên tắc chung của tôi về môn học: Khóa học nâng cao hơn bạn sẽ có lợi hơn về lâu dài.
Bằng cách tương tự: Bạn có thể thực hiện kiểm tra t mà không cần biết bất kỳ lý thuyết xác suất hoặc phương pháp kiểm tra thống kê. Nhưng, một kiến thức về lý thuyết xác suất và phương pháp kiểm tra thống kê là cực kỳ hữu ích trong việc hiểu chính xác đầu ra và trong việc chọn kiểm tra thống kê chính xác.