统计与数据科学学院 高楠 报道
4月19日下午，朱仲义教授应邀为统计学学科研究生及导师开展了专业学术讲座。讲座在崇真楼110举行，由统计与数据科学学院孔新兵教授主持。
朱仲义老师是复旦大学统计与数据科学系教授，博士研究生导师，曾任中国概率统计学会第八、九届副理事长,国际著名杂志“Statistica Sinica”副主编;“应用概率统计”,中国科学:数学”杂志编委;现为国际数理统计学会当选会员，担任“数理统计与管理”杂志编委和国际顶级统计杂志JASA的副主编。专业研究方向为:纵向数据(面板数据)模型;分位数回归模型，机器学习等。主持完成国家自然科学基金六项、国家社会科学基金一项，作为子项目负责人完成国家自然科学基金重点项目二项，重大项目子项目一项，目前主持国家自然科学基金面上，重点项目各一项。近几年发表论文100多篇(其中包括在国际四大统计和机器学习顶级刊物等SCI论文八十多篇)。获得教育部自然科学二等奖一次。
此次报告主题为“A Data Fusion Method for Quantile Treatment Effects”。 在讲座中，朱仲义教授首先提出了一个核心问题：如何有效地将多元和分布式的数据进行融合，特别是在样本量较少的情况下。他指出，数据的融合可以显著提高统计推断的效率。随后，朱教授对分位数处理效应（QTE）进行了深入探讨，并与平均处理效应（ATE）进行了比较，阐述了它们各自的优势和适用场景。在分析了QTE的早期研究文章后，朱仲义教授基于回归矫正估计，提出了一种名为“fused quantile treatment effects”（FQTE）的新方法。该方法的核心思想是利用辅助信息以提高统计效率。尤其是在估计函数的改进方面，FQTE方法展现出显著的优势。为了验证FQTE方法的准确性，朱教授使用了怀孕时抽烟与否与婴儿体重的数据集进行实证分析。结果显示，与传统的QTE方法相比，FQTE方法能够提供更为准确的估计结果。
这场讲座为在场的统计学研究生和导师带来了新的学术视角和研究方法，并在分位数处理效应的研究和应用方面做出了显著的贡献。在讲座的讨论环节，我院的孔新兵教授、赵彦勇教授对朱仲义教授方法中的参数问题以及回归矫正方面进行了深入的交流和探讨。
