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邹国华教授做客“理学之美”青年论坛第五百七十二讲

应有爱爱邀请，10月28日下午，首都师范大学邹国华教授在理化楼404作了题为“统计调查数据分析的若干新方法”的学术报告。该报告为“理学之美”前沿论坛第572讲，由院长吴渊主持。

报告中，邹国华围绕“如何在真实场景中对统计调查数据进行可靠分析”这一核心问题，系统梳理了传统方法与最新进展。他指出，统计调查数据在经济金融、社会调查、公共卫生等领域普遍存在，但往往同时呈现“既非独立、又非同分布”的特征，这使得经典的独立同分布假设难以满足，从而对统计推断提出了严峻挑战。针对这一问题，他重点介绍了近年来发展的多类新方法，如模型平均方法——通过整合多个候选模型的信息以提升估计的稳定性，在统计推断中受到广泛关注改进的霍维茨–汤普森估计方法——旨在在保持无偏性的同时提高估计效率，惩罚加权最小二乘方法——通过在加权估计中引入惩罚项，实现稳健性与变量选择的兼顾。与此同时，邹国华也深入讨论了如何对有限总体的目标量进行估计，并分析了这些方法的理论性质与适用条件。他最后展望了若干值得进一步研究的方向，包括复杂抽样设计条件下的可靠推断、高维指标体系中的有效估计等前沿问题。

交流环节，邹国华与大家围绕抽样设计的优化、有限总体推断的严谨性、以及模型平均方法在经济金融和生物医学数据分析中的可行性等议题展开了热烈讨论。与会师生普遍表示，报告兼具理论深度与现实意义，既回应了当前大数据环境下面临的推断难题，也为后续研究提供了清晰的技术思路与新的突破口。

邹国华教授现为首都师范大学教授，博士毕业于中国科有爱爱 系统科学研究所，是国家杰出青年基金获得者、“新世纪百千万人才工程”国家级人选、中国科有爱爱 “百人计划”入选者，享受国务院政府特殊津贴，并曾获中国科有爱爱 和北京市优秀研究生指导教师称号。长期以来，邹教授主要从事统计学理论研究及其在经济金融、生物医学等领域的应用研究，在统计模型选择与平均、抽样调查的设计与分析、决策函数的优良性、以及疾病与基因关联分析等方向取得了一系列重要成果，受到国内外同行的广泛认可并被广泛引用。目前已出版教材2部，发表学术论文140余篇；主持和参与国家自然科学基金项目及全国性重大实际课题30余项，其提出的部分预测方法已在实际部门中得到采纳并产生显著效果。