Los procesos estocásticos subyacen a muchas ideas en estadística, como series de tiempo, cadenas de markov, procesos de markov, algoritmos de estimación bayesianos (por ejemplo, Metropolis-Hastings), etc. Por lo tanto, un estudio de procesos estocásticos será útil de dos maneras:
Le permite desarrollar modelos para situaciones de interés para usted.
Una exposición a dicho curso puede permitirle identificar un proceso estocástico estándar que funcione dado el contexto de su problema. Luego puede modificar el modelo según sea necesario para acomodar las idiosincrasias de su contexto específico.
Le permite comprender mejor los matices de la metodología estadística que utiliza procesos estocásticos.
Existen varias ideas clave en los procesos estocásticos, como la convergencia, la estacionariedad, que juegan un papel importante cuando queremos analizar un proceso estocástico. Creo que un curso de proceso estocástico le permitirá apreciar mejor la necesidad de preocuparse por estos problemas y por qué son importantes.
¿Puedes ser un estadístico sin tomar un curso en procesos estocásticos? Seguro. Siempre puede usar el software que está disponible para realizar cualquier análisis estadístico que desee. Sin embargo, una comprensión básica de los procesos estocásticos es muy útil para hacer una elección correcta de la metodología, para comprender lo que realmente está sucediendo en la caja negra, etc. Obviamente, no podrá contribuir a la teoría de los procesos estocásticos. con un curso básico pero en mi opinión te hará un mejor estadístico. Mi regla general para los cursos: cuanto más avanzado sea el curso, mejor será a largo plazo.
A modo de analogía: puede realizar una prueba t sin conocer ninguna teoría de probabilidad o metodología de prueba estadística. Pero, un conocimiento de la teoría de probabilidad y la metodología de prueba estadística es extremadamente útil para comprender el resultado correctamente y para elegir la prueba estadística correcta.