编者按：“统计是动态的历史，历史是静态的统计”——这是1804年，德国历史学家和统计学家斯勒兹关于统计与历史关系简洁而深刻的表述。观今宜鉴古，无古不成今。为了有组织地把随时可能湮没的统计学前辈的回忆挖掘整理出来，在袁卫、王静龙等教授的倡议下，在中国现场统计研究会郭建华理事长的支持下，中国统计学史研究分会（筹）联合统计之都共同发起“中国统计学口述史”倡议，希望全国的统计同仁们一起努力，从现在开始，从身边开始，有计划地去访谈您熟悉的统计学前辈，用文字档案、图片和视频去记录他们讲述的关于统计学的那些人和那些事。有意愿参与“中国统计学口述史”访谈活动的志愿者烦请与中国统计学史研究分会（筹）秘书处的刘乐平（lpliu@tjufe.edu.cn）或统计之都王小宁（sdwangxiaoning@foxmail.com）联系。期待你们的参与，大家一起努力，用我们静态的统计前辈访谈记录，编织动态的日新月异的中国统计学发展历史，谢谢！本篇文章参考王锡苓2017年采访的公众号文章，由肖明整理。柯惠新教授介绍柯惠新教授毕业于北京大学数学力学系数学专业、日本九州大学理学博士（统计学）。中国传媒大学教授、博士生导师、调查统计研究所名誉所长、女教授协会名誉会长，2013年退休。柯教授曾任教育部高等学校数学与统计学教学指导委员会委员，中国市场信息调查业协会（CAMIR）副会长，中国信息协会市场研究业分会（CMRA）首任会长，全国市场、民意和社会调查标准化技术委员会副主任。首都女教授协会副会长，中国传媒大学（CUC）女教授协会会长。第8、9、10届北京市政协委员、第11届全国政协委员。柯教授现任全国统计教材编审委员会委员，全国市场、民意和社会调查标准化技术委员会专家顾问，CAMIR专家顾问，CMRA名誉会长。柯教授的主要成就包括曾获得各种奖励26项次，其中省、部级奖五项（一等奖1项、二等奖4项、三等奖1项），国际奖一项（世界民意调查研究协会WAPOR发展中国家最佳论文奖）。先后被评为全国广播电视系统先进工作者、北京市优秀教师、全国优秀教师、北京市先进工作者、全国先进工作者、“十佳百优”广播电视理论工作者。柯教授的研究领域包括主持的科研课题主要集中在以下六个领域：1、抽样调查、市场研究、民意研究；2、数据分析、统计应用；3、互联网与青少年研究；4、媒介与奥运研究；5、广播电视节目评价指标体系研究；6、舆情监测研究等。柯教授在退休前主要讲授：传播研究方法、传播统计学、传播研究的设计与分析、传播效果研究、数理统计方法、抽样调查的理论与方法等。柯教授的主要著作、教材（合著）包括《民意调查实务》《调查研究中的统计分析法》《媒介与奥运——一个传播效果的实证研究（北京申奥篇）》《媒介与奥运——一个传播效果的实证研究（雅典奥运篇）》《市场调查（高等学校管理类专业主干课程教材）》《统计使人更聪明》《传播研究方法》《传播统计学》《柯惠新自选集》《调查与研究中的数据收集》回忆慈父：《父爱无言，厚重如山》

最近统计community在讨论面对AI的冲击下统计学（作为一门独立学科）的identity，反思最近20年来的发展，以及展望了一下统计的未来。本人也有一些思考。现把这些思考整理如下。首先我想先强调一下这篇文章主要说的是统计学科的未来，

本书提供不同难度的课后习题。教师若有需求，我可以提供这些习题的答案。其他教科书也许具有上述一两个特点。本书同时具有上述所有特点。我希望教师和读者们觉得这些特点是本书吸引人的地方。6.

本文由陈松蹊在2018年11月14日于白志东教授在东北师大办公室进行了4个半小时的访谈整理而成。白志东1943年生于河北省乐亭县。1968年毕业于中国科学技术大学数学系，1982年获博士学位，是新中国首批18个博士之一。1984年9月起先后在美国匹兹堡大学和宾州州立大学统计系担任研究员，美国天普大学统计系担任副教授，台湾中山大学应用数学系和新加坡国立大学概率统计系担任教授。2002年5月加盟东北师范大学数学与统计学院担任特聘教授。主要从事大维随机矩阵和数理统计理论方面研究，目前已发表学术论文近300篇，出版学术专著6部，SCI引用4000余次。现任学术期刊《Random

包，绘图会比较方便。推荐人：黄湘云链接：https://github.com/grantmcdermott/plot2推荐语：有时候程序报一些莫名其妙的错可能是因为命名问题，比如设置

disease个人简介中国人民大学统计学院副教授，博士毕业于匹兹堡大学生物统计系，主要研究方向为复杂生存数据模型，老年慢性病预防和管理。主持国自然青年基金项目和国家统计局重点项目，学术论文发表于

作者简介：罗锐，工学博士、工商管理硕士，先后毕业于电子科技大学、西南交通大学。在电信领域有20多年的技术研发、市场经营和管理工作经验。研究方向为数据挖掘、机器学习、因果推断及其在通信、医学和法学等社会科学方面的应用。为什么对因果推断感兴趣？这和我个人的工作经历有关。我参加工作后，在电信行业工作了20多年，最近几年才到大学工作。在电信行业期间，先是从事电信网络技术工作，但更多的时间是负责市场经营工作和计费相关的技术工作。在工作中，我们在统计各个分公司业务收入欠费率的时候发现，两个分公司相互比较，A公司在两个月里，每个月的欠费率都高于B公司，但对两个月进行汇总统计，A公司的欠费率反而比B公司低。当时我们的第一反应就是，是不是数据统计错了？但经过反复核查，数据确实没有问题，当时大家都觉得很奇怪，但都没有找到答案。直到我看了Judea

访谈时间：2023年7月访谈者：王兆军教授（南开大学统计与数据科学学院）吴荣先生简介吴荣1940年出生，1957年考入南开大学数学系，1962年毕业留校任教。1979年10月由教育部派遣以访问学者身份赴美国Stanford大学数学系学习并从事研究工作，指导教授是钟开莱先生。1981年10月回国。1986年升任教授，1990年由国家教委批准为博士生导师。1998年在北京大学举办的概率统计年会上当选为新一届的概率统计学会副理事长。2011年10月退休。吴荣教授(摄于2010年)访谈内容问：请您谈一下您的学术经历，学术成果，获奖情况及研究生培养等。答：我主要从事概率论，随机过程特别是马尔可夫过程理论与应用的教学和研究。合作出版了三部著作（李漳南，吴荣，《随机过程教程》，高等教育出版社，1987年；钟开萊，吴荣，《随机过程新导引[A

learning可以说是一个简化的计算模型。离开了随机性的真实世界是不存在的。李：是。钱：所以你要去处理真实世界，一定要考虑随机性问题，其实随机性也有决定性规律，你计算各种

本文转自谢凌曦的知乎博客文章，所有内容均只代表作者本人观点，其中涉及的前沿内容均有可能被推翻。二次转载须连同出处、作者、声明等一并转载。链接地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/620631150https://zhuanlan.zhihu.com/p/6525811401引言距离上次的长篇大论，已经过去了半年有余。这段时间，对于AI业界甚至整个世界，都是惊心动魄的。在这段时间里，最令人印象深刻的大事莫过于ChatGPT和GPT-4的发布。毫无疑问，GPT-4是有史以来最为强大的AI程序。在随后发表的一篇论文

Rao数学、统计学和计算机科学前沿研究所(AIMSCS)。Rao持续拓展统计学的边界来解决大数据时代和人工智能中的挑战问题。附：Rao今年荣获International

年，是一个旨在推广与应用统计学、数据科学知识的公益性网站和社区。统计之都以专业、人本、正直、团结的理念尝试推动统计和数据科学在中国的发展，促进各行业的创新和繁荣。

导语2023泛太平洋因果推断大会是自2019年起由北京大学公共卫生学院生物统计系、北京大学北京国际数学研究中心等发起的因果科学领域一年一度的盛会。盛会将于9月16日至17日以线下+线上的形式举办，面向所有对因果科学感兴趣的相关研究人员，探索新的科研方向。期待热爱学习的你与我们一起攀登因果科学的阶梯！另外，今年组委会精心设计了会前短课：不完美随机化试验的因果推断，并在现场设立论文海报展示区，邀请在因果科学领域做出相关研究的你报名参与。背景简介因果推断的目标是将外部知识与学习设计结合起来，得到变量之间的因果关系。尤其是在人工智能技术遭遇瓶颈的现在，因果推理的方法也越来越受到不同领域的重视，它在人工智能、统计学、生物统计学、生物医学、计算机科学、经济学、流行病学和各种社会科学等领域获得了广泛的应用。为了更多地推动因果科学学科的发展，聚集国内外因果科学的一线科研工作者，共同讨论因果科学的最新进展，北京大学讲席教授、北京大学公共卫生学院生物统计系系主任、北京大学北京国际数学研究中心生物统计和信息研究室主任周晓华等发起了泛太平洋因果推断大会，本次会议将集中讨论因果科学在不同领域的最新进展。该会议曾经邀请过Donald

会议简介机器学习与统计会议（以下简称MLSTAT）是由中国现场统计研究会机器学习分会主办的学术会议。会议旨在促进机器学习与统计领域的国内外学者进行学术交流，引领机器学习与统计共同交叉发展的学术文化，推动作为数据科学与人工智能的奠基性学科的进步，以此助力相关数字经济产业的发展。会议安排会议时间2023年8月24日-26日会议地点中国上海，华东师范大学普陀校区逸夫楼(上海市普陀区中山北路3663号）报到地点：华东师范大学普陀校区逸夫楼一楼会议网址https://ml-stat.github.io/MLSTAT2023/会议组织机构执行委员会主席张志华

包绘制填充地图。推荐人：黄湘云链接：https://www.andrewheiss.com/blog/2023/07/28/gradient-map-fills-r-sf/推荐语：由van

编辑部按：本文是统计之都访谈第49期。随着生物医学领域的发展以及科学技术不断进步，日益丰富的数据为生物统计带来新的机遇及挑战。生物统计内容广博，不仅包括传统医学领域的药物实验设计与临床分析，也涉及目前火热的遗传基因组学数据分析、电子病历、精准医学，以及越来越受重视的公共卫生及环境领域。美国的生物统计经历了几十年的发展已建立成熟的职业体系，多数顶尖大学也都设立了生物统计系，为制药公司、FDA、科研机构输送了大量优质人才。然而，中国高校完整系统的生物统计项目依旧屈指可数，相关科研及产业转化也非常薄弱。鉴于目前国内生物统计发展滞后，认识和宣传非常不足，这次访谈我们邀请了宾夕法尼亚大学生物统计系李洪哲老师，从他的职业体验出发向读者介绍生物统计。李洪哲是美国宾夕法尼亚大学生物统计系佩雷尔曼冠名讲席教授，统计与数据科学系教授，大数据统计中心主任，曾任生物统计系研究生项目主席。李洪哲的研究兴趣包括统计遗传、基因组学以及微生物组学研究，他将生物学研究和统计学研究相结合，在成分数据分析等方面做出了许多开创性的工作。李老师是美国统计协会（American

world.推荐人：黄湘云链接：https://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_data_visualization推荐语：一个用

Letters》杂志，这是物理学最好的杂志之一。投稿以后几乎当天就被退稿了，理由是这篇论文不符合期刊风格。后来陈关荣邀请我和史定华到他那里访问半个月，商量论文的事情。我们商量后决定直接给A-L.

我参加三个导弹指挥仪项目，是早期计算机试验设计和建模的项目，一个崭新的思路，在当时没有任何文献可以借鉴。我和王元院士创造了均匀试验设计，三个导弹项目顺利完成，其中有一项获得国家级科技特等奖。1995

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在大数据背景下，基于数据发现价值，基于数据做出科学预测与决策越来越重要。发现数据价值离不开软件工具的支持。R和Python

编辑部按：金勇进老师是中国人民大学统计学院教授、博士生导师，中国商业统计学会会长，曾任中国人民大学统计学院院长等职。他于1979年考入中国人民大学，专攻统计学，并于1995年在该校获得博士学位。在此期间，他曾去加拿大和美国的多所大学进行访学，在多个国家和地区参加学术会议与交流。金老师的主要从事抽样调查研究，以及非抽样误差问题研究，其研究成果得到了国内外同行的广泛认可。本次访谈由统计之都组织，王小宁、张育铭、聂宇舟、张喆于

useful)。我们如何在众多的统计方法中选取最合适的？本讲座在数据科学的视角下，带你走进机器学习的方方面面，寻找上述问题的答案。参与方式扫描二维码，填写信息，加入参会微信群点个在看你最好看

会议简介INTRODUCTION机器学习与统计会议（以下简称ML&Stat）是由中国现场统计研究会机器学习分会主办的学术会议。会议旨在促进机器学习与统计领域的国内外学者进行学术交流，引领机器学习与统计共同交叉发展的学术文化，推动作为数据科学与人工智能的奠基性学科的进步，以此助力相关数字经济产业的发展。机器学习从它的诞生就和统计学是一脉相承。统计学家Leo

useful)。”我们如何在众多的统计方法中选取最合适的？本讲座在数据科学的视角下，带你走进机器学习的方方面面，寻找上述问题的答案。点击图片可下载配套资源作者：吕晓玲

推荐语：深度学习，但是Lasso？具有算法包和对应的原理论文，值得一试推荐人：孔令仁链接：https://lassonet.ml/推荐语：明星基金经理真的有优秀的选股能力吗？基于经典的四因子模型的假设，一个直观的想法是检验基金的alpha是否显著大于0。然鹅，由于alpha的分布是非正态的，本文提出运用bootstrap方法，在不假设alpha的先验参数分布的情况下检验alpha的显著性。文章对美国共同基金行业在1975年至2002年期间的表现进行检验，研究结果表明有相当一部分经理人有优秀的选股能力，并且这种优秀的能力在该时期内是持续的。推荐人：朱书慧文章信息/链接：KOSOWSKI

温馨提示：本文共计5238字，预计阅读时间10分钟。作者简介尹建鑫，男，中国人民大学应用统计科学研究中心，统计学院副院长，副教授，博士生导师。王晓军，女，中国人民大学应用统计科学研究中心，统计学院院长，教授，博士生导师。统计与数据科学知识图谱构建与创新人才培养【摘要】：统计学同时具有基础、应用与交叉三种学科属性。随着大数据、人工智能的兴起，“统计学”与“数据科学”成了近义词或同义词，在很多场合常常并称。由于数据形态、体量、质量发生丰富多样的变化，传统的数据获取、数据分析、统计推断、展示交流都需要适应大数据进行变革，从而要求统计学人才培养做出相应变革。随着研究前沿的不断推进，一方面，统计学理论将更加深入地融合概率论、最优化算法和复杂度理论；另一方面，统计学应用将更加深入地融合机器学习方法、大数据处理分析技术以及领域知识，并与经管、社科等各类学科进行交叉融合。在人才培养中，知识爆炸和教学容量有限的矛盾、知识广度和深度的矛盾以及学科领地认同与学科交叉边界逐渐模糊的矛盾等，对统计与数据科学创新人才培养提出了诸多挑战。面对挑战，应如何构建知识体系，使得教和学都能按图索骥？更重要的是，如何构建能力体系，使得学生拥有学习能力、自觉寻找路径、发现资源，实现自我完善、持续进步成长？本文在整理大量教材、前沿文献等资料的基础上，使用自然语言处理技术、大数据文本挖掘技术，结合专家判断，构建了统计学与数据科学知识图谱。在知识图谱的指引下，教学中很多问题，包括课程内容、先后修顺序、课程间衔接等问题都可以得到很好的重构，同时也为自主学习提供了方便。本文提出的构建知识体系、能力体系的方法模式同样适用于其他学科在面对大量新增周边领域知识的情况下更新构建知识体系与能力体系。特别适合拥抱数据科学新时代，在新工科、新文科、新医科、新农科建设中，为创新复合型人才培养提供参考。【关键词】：统计学；数据科学；知识体系；能力体系一、快速发展的学术前沿对教学提出挑战统计学界有学者早在1997年就采用了“数据科学”的名称(注：该学者（Jeff

纪宏，首都经济贸易大学教授，博士生导师，大数据与统计科学研究院院长，北京大数据协会会长，北京市统计学会副会长，全国大数据教育联盟副理事长，中国统计学会顾问，全国青年统计学家协会顾问。曾获全国统计学优秀教师，北京市优秀教师，全国优秀科技工作者，享受政府特殊津贴专家等荣誉称号。主要研究领域：经济统计学，数量经济学，大数据分析。

人工智能是指系统或智能体试图模拟或拥有人类的行为、思维和智能，虽然有不同途径期望通向人工智能，但这里我们只关注数学和工程相结合的技术路线。简单地说，现代人工智能技术就是通过机器学习及由其驱动而发展起来的计算机视觉、自然语言处理和语音识别技术来实现多模态数据融合的现实交互。人工智能的本质是处理匹配、决策和生成等任务。这又和机器学习的三大学习范式——有监督学习、强化学习和无监督学习相呼应。数学上，现代人工智能技术则可以理解为利用数据驱动的方法求解具有组合结构的复杂高维问题。这也意味着计算机科学和统计学是现代人工智能的两个重要学科支柱。“什么是智能”是人工智能的根本性问题。回答这个问题，需要考虑“人与理性”以及“思想与行为”两个维度的四种组合：类人行为、理性行为、类人思考、理性思考。类人行为类人思考理性行为理性思考类人思考和理性思考意味着智能体具有思考和自省能力，这超越了人工智能作为技术的范畴。类人行为和理性行为分别代表了当今人工智能的两种主要分类：弱人工智能和强人工智能。“图灵测试”

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精彩推文汇总大家好，统计之都创办至今已在统计学相关的内容创作上有一些小小的积淀。我们为大家梳理了部分精彩推文，方便大家查阅。祝大家学习愉快！因果推断因果推断简介之一：从

（大型语言模型及其应用）嘉宾：王子涵地点：腾讯会议：762-202-836（可以点击阅读原文加入）时间：2023年03月17日（周五）

讲座信息主题：大湾区数据科学与统计云讲堂嘉宾：赵佳、吕中元、王戈飞等地点：腾讯会议：846-3927-0358时间：2023年03月11日起每周六19:00内容摘要大湾区数据科学与统计云讲堂是统计之都联合大湾区高校开办的云讲堂系列活动，旨在推动数据科学与统计的发展，展示大湾区相关领域的重要研究进展，激励更多青年学者与学生进入相关研究领域。本次活动内容包括学术报告、最新研究研讨和最新工具介绍等。嘉宾简介赵佳，香港科技大学在读博士生，研究兴趣包括单细胞数据分析，空间转录组数据分析，因果推断等。吕中元，香港科技大学在读博士生，研究兴趣包含张量数据分析，混合模型，网络数据分析，高维统计等。王戈飞，香港科技大学在读博士生，研究兴趣包含深度生成模型，计算生物学等。李竞阳，香港科技大学在读博士生，研究兴趣包含矩阵/张量数据分析，信号处理，联邦学习，差分隐私等。万晓萌，香港科技大学在读博士生，研究兴趣包含生成模型，单细胞转录组数据分析，空间转录组学数据分析等。统计之都（Capital

级。更多背景信息，可以从中国地震局地震预测研究所网站(https://www.ief.ac.cn)新闻或发布的报告，如2021年5月22日青海玛多

在数据表连接方面的更新介绍。推荐人：宋文轩链接：https://www.tidyverse.org/blog/2023/01/dplyr-1-1-0-joins推荐语：经验过程入门lecture

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1738-1744.DOI:10.16418/j.issn.1000-3045.20221117005总监制：杨柳春责任编辑：张帆助理编辑、校对：PAN排版：曹艺璇点击下方阅读原文获取PDF全文

n的2/27次方的时候，确实能得到一些结果，非常奇怪。当时我也写下来一个大概三四十页的笔记，但是我觉得，好像我也并没有直接想把这篇文章写成一篇论文的。但与此同时，我正好第一年的下半学期我上了Ben

年初，茆老师到北京外国语学院留学预备部学习俄语。一年多后，因中苏关系紧张，留学暂无着落，茆老师结束了俄语学习，回到学校担任助教，等待留学通知。幸运的是，苏联尚接纳数学等专业的中国留学生，茆老师得以于

即可。往期推送：进入统计之都会话窗口，点击右上角小人图标，查看历史消息即可。点击“阅读原文”，进行投稿！

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年的年均收入对于大多数打工人可能很重要，但排名里可能完全不考虑。此外，大学排行里其实也掺杂了很多商业或可优化因素，例如泰晤士报排名很多年来都是牛津排第一，而

应用方向，以及对于未来市场的观察，尤其是中国市场下内容-营销的一些经验。嘉宾简介王铁震，HuggingFace

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随着大数据时代的来临，机器学习技术突飞猛进，并且在人类社会中扮演越来越重要的角色。例如，你可能已经习惯了每天使用谷歌、百度、Bing等搜索引擎查找信息，或者在电商网站和视频网站的推荐系统

，可以用经典的估计矩方程的方法来估计未知参数。在得到参数估计后，平均因果作用的回归估计为给定可忽略性假定和一定的正则条件，容易证明，如果回归模型和倾向得分模型分别正确，并且和分别是和的相合估计，那么

作者：王子涵，中国人民大学大三本科生，现于加州大学伯克利分校交换。研究兴趣为自然语言处理、问答系统、对话系统等，个人主页zihanwang314.github.io最近，OpenAI发布了其最新的语言模型ChatGPT。它可以与人对话，写作文，甚至编写代码。此次ChatGPT的发布在互联网上激起了众多讨论，短短几天之内知乎相关问题已有超过五百万阅读，模型已经被大家玩出了“花”。例如，有用户使用它写情诗表白，帮自己写作业题，一位推特用户甚至让ChatGPT参加了SAT的考试，并取得了1020分的成绩。ChatGPT有什么值得关注的地方？其背后的原理又是什么？本文将对其背后庞大的生成式自然语言处理模型做一个简要的介绍，帮助读者了解其基本原理。1

Winsor也参与了这项工作，他不只是挂名。Q：你会说你阅读了大部分发表的文献吗？它出来的时候，你会读吗？John：我不知道。也许更重要的是，我读了JRSS-B系列，那时被称为Supplement