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第六届中国人民大学国际统计论坛会议纪要

2014-06-04

2014 年 5 月 24 日,由中国人民大学、北京大学、中国统计学会、国家统计局科研所、 中国政府统计研究院、美国康涅狄格大学、泛华统计协会、首都经贸大学、中央财经大学等 九家单位联合主办,由中国人民大学统计学院和中国人民大学应用统计科学研究中心承办的 第六届中国人民大学国际统计论坛在中国人民大学拉开帷幕。中国统计学会会长、国家统计 局马建堂、中国人民大学靳诺书记和论坛学术委员会主席、中国人民大学原常务副校长袁卫 教授出席了本届论坛的开幕式,开幕式由中国人民大学统计学院院长赵彦云教授主持。

 香港浸会大学数学系主任、首席教授、统计研究与咨询中心主任朱力行教授、国家统计 局统计科学研究所所长潘璠和美国康奈尔大学经济学系终身教授兼厦门大学王亚南经济研 究院(WISE)院长洪永淼教授分别主持了 5 月 24 日三个时段的特邀报告。 

著名数学家、中国科学院院士、第三世界科学院院士马志明教授、康涅狄格大学董事会 杰出教授、文理学院副院长 Dipak Dey 教授、美国康奈尔大学经济学系终身教授兼厦门大学 王亚南经济研究院(WISE)院长洪永淼教授、美国爱荷华大学黄坚教授、国家统计局副局长, 高级统计师许宪春教授、香港浸会大学数学系主任、首席教授、统计研究与咨询中心主任朱 力行教授、耶鲁大学的赵宏宇教授、艾德菲大学的黄志民教授和中国人民大学统计学院田茂 再教授等十位国内外著名统计学专家学者在主会场特邀报告中分享了其最新的研究成果。 

马志明教授做了题为“A New Model for Coalescent with Recombination”(联合重 组的一种新模型)的报告。在报告中,他介绍了在生物统计和生物计算学领域的研究进展。 他提到在与 CAS-MPG Patner Institute for Computational Biology 和北京交通大学的合 作项目中,他们提出了一种新的描述重组合并的模型,并且基于这个新的模型,他们提出了 一种新的算法来产生祖先复合图。该模型应用了马尔科夫跳跃过程,并对重组合并模拟的算 法提出了一种统一的理解。

 Dipak Dey 教授的报告题目为“Bayesian Spatial-Temporal Modeling of Ecological Zero-Inflated Count Data”( 生态零膨胀计数数据的贝叶斯时空建模)。报告中国提到了 一种新的贝叶斯模型,这种模型针对在空间和时间上有相关性,存在大量的 0、不均匀抽样 及缺失数据的计数数据。他们提出了一种基于零膨胀计数数据的模型,这种模型在动态的角 度提高了模型空间范式的灵活性,同时也通过降维提高了计算效率。报告所提出的方法在生 态科学领域的研究物种的存在和丰富性上是尤其重要的。 

洪永淼教授报告的题目是“Characteristic Function Based Testing for Conditional Independence: A Nonparametric Regression Approach”(基于特征函数的为条件独立性检 验:一种非参数回归方法)。本报告提出了一种基于特征函数的条件独立检验,这种检验能 同时用于在截面数据和时间序列数据。并且相比已经存在的光滑非参方法,这种方法在局部 渐进性上更有效。

 黄坚教授带来的报告题目是“Some Group Selection Methods in High-Dimensional Models”(高维模型中的组选择方法)。在报告中,他提出了一类组选择的方法,这种方法能 不违背参数估计和变量选择结构。同时在计算组参数的结果路径时,得到了一种组坐标下降 的算法。这种算法利用了单组模型的参数的封闭表达形式,并且在高维情境下有效。 

许宪春教授报告题目为“关于中国国民经济核算体系的修订”, 本报告阐述对中国现 行国民经济核算体系进行修订的原因,重点修订内容和修订的时间表。其中重点修订内容包 括:引入知识产权产品概念,将研发支出计入 GDP;引入经济所有权概念,将土地承包经营 权流转收入计入农民财产收入;引入市场租金法,修订居民自有住房服务价值;引入实物社 会转移概念,开展实际最终消费核算;引入雇员股票期权概念,将其计入劳动者报酬;引入 调整后已生索赔概念,修订非寿险服务计算方法。

 朱力行教授为我们带来题为“Asymptotic Composite Estimation”( 渐近复合估计)。 通过利用初始估计量之间的回归关系和在渐进意义下模型独立参数的值,他提出了一种新的 方法,这种方法能同时考虑估计的效率和偏差。这种方法估计出来的参数有更小的极限方差, 并且在诸如非参数回归等情形下,有着更快的收敛速度。 

王汉生教授报告的题目为“Estimating Social Inter-Correlation Based on Sampled Network Data”(基于样本网络数据估计社会互相关性)。王教授提到以往为了估计空间自相 关,最大似然方法被广泛使用着,但其严格的实施需要整个网络的观察,这通常是不可行的。 为了解决扭曲的网络结构和低估的空间自相关问题,并且利用空间自相关是非常小这个事实, 我们用一阶泰勒展开来近似似然改了。根据可能的选择,我们分别获得一个近似的最大似然 估计(AMLE)和成对的最大似然估计(PMLE)。理论上可以证明这两种方法是一致和渐近正 常具有相同的渐近效率。不同的是,PMLE 计算上更优。 

赵宏宇教授报告题目为“Network-based Analysis to Identify Common Disease Genes” ( 基于网络的常见致病基因识别)。在报告中,赵教授提到,尽管全基因组关联研究(GWAS) 已经发现了许多与疾病风险相关的染色体区域,这些位点只能解释一小部分的遗传力。由于 剩余的疾病区位关联信号可能弱、并且很难在数以百万计的人群中识别,所以鉴别这些致病 基因很难。一个可能有效的方向是优先利用统计方法来优化 GWAS 信号以吸收网络信息。 

黄志民报告的题目是“Satisficing and Stochastic Models in Data Envelopment Analysis”(数据包络分析的满意度和随机模型) 

田茂再教授带来的报告是“Statistical Inverse Problems And Quantile Coupling” (统计逆问题和分位数的耦合)。他提到,本文的主要贡献公国利用分位耦合技术和对非随 机过滤器的自动选择原则,对统计逆问题进行了探讨。这同时带来数据导向的权重选择问题, 同时也给出了具体的实现算法。报告中提到的分位耦合不等式也包括了中间耦合不等式,后 者是前者的一种特殊形式。

 在 5 月 25 日分会场上,参与者的思维在同一主题的多场报告中激烈碰撞,使得讨论气 氛更为热烈。来自台湾辅仁大学的谢邦昌教授在“大数据论坛”的分会场研讨中,作了题为 “大数据时代:统计、数据挖掘在云计算时代”的报告,在大数据的背景下,详尽介绍云端 运算和数据挖掘,展望未来统计发展,引导参会人员对相关问题进行深入探讨。东道主中国 人民大学主持了有关金融高频数据、多元主题的经济统计学、流行病学与卫生统计、保险与 风险管理、《数据科学杂志》(JDS)的国际影响、统计理论方法与统计实践等多场研讨会 

两天来,来自北卡罗来纳大学、哥伦比亚大学、台湾辅仁大学、北京大学、复旦大学、 南开大学、山东大学等 70 余所境内外高校的 240 余名统计学者在主会场和 6 个分会场就 19 项统计学专题进行了交流,分享论文 87 篇。 

5 月 25 日下午,本届论坛在听众的阵阵掌声中圆满落下帷幕。本届论坛展示了统计学 科的发展趋势和研究成果,促进了国际统计学者之间的相互交流与合作,对推动中国统计事 业的发展具有长远影响。与会者纷纷表示,本次论坛为他们更进一步了解国际上统计学发展 的最新动态及最新的学术成果提供了一个良好的平台,帮助启迪思维、激发灵感,同时也让 他们有幸一睹当今统计大师们的风采。此外,参会人员也对主办方的精心安排和会场志愿者 的辛勤工作表示了诚挚的感谢。 

中国人民大学国际统计论坛由中国人民大学统计学院于 2004 年发起,每两年举办一次, 目前已经成功举办了六届,成功搭建了统计学界高层次的学术交流平台,并取得了良好效果, 有效促进了统计科学的研究和发展,产生了良好的国际影响。

 中国人民大学应用统计科学研究中心

 中国人民大学统计学院 

2014.6.4