近日，曾多次到访中心的普渡大学统计系林共进、朱宇两位教授同我们分享：林教授赴任普渡统计系主任以来，积极推动“Distinguished Theme Seminar Series”项目，即根据特定学科方向和主题，邀请前沿学者进行学术报告和分享，被邀请的学者都是各自领域已经取得显著研究成果的资深专家。值得一提的是，此项目将在线上对全球统计学者开放。林教授和朱教授亦希望通过清华大学统计学研究中心的平台，把这个好消息同国内的统计学者分享。
第一期的报告主题是“深度学习的方法和理论”。邀请了Lawrence Carin、Heng Huang 、Ying Nian Wu 、Ruslan Salakhutdinov几位教授。
第一场报告将在美国东部时间8月28日下午3:30-4:30，北京时间8月29日凌晨3:30-4:30进行。
报告嘉宾是Lawrence Carin教授（Duke University）
报告题目是On Demystifying Adversarial Learning
报告时间、日程安排、讲座简介请点击链接https://www.stat.purdue.edu/theme_seminar/abstracts.html
讲座直播入口
https://www.stat.purdue.edu/theme_seminar/access.html
讲座回放入口
林乾副教授是清华大学统计学研究中心副教授，主要从事数理统计、机器学习，深度学习的数理基础。主持或参与国家自然科学基金面上项目、北京市自然科学基金重点项目、北京市智源青年科学家项目及若干项企业委托项目。因科研需要现招聘博士后1名，具体要求如下。
【招聘人员】
博士后
【研究内容】
- 机器学习算法的统计理论
- 深度学习的数理基础
- 金融时间序列
【招聘要求】
- 已获得或即将获得数学相关专业博士学位;
- 有较强的好奇心和较好的数学成熟度;
- 具有良好的英文阅读和写作能力;
- 有进取心，良好的沟通能力，团队合作精神;
- 符合清华大学博士后招聘的相关规定。
【待遇】
- 按照清华大学博士后管理办法执行，根据工作能力和业绩发放奖励。
- 综合年薪可达到30万元人民币。
有意应聘者请将申请材料（个人履历、代表作、论文专利等成果清单）发至：qianlin@tsinghua.edu.cn。注明“博士后应聘-姓名-专业-院校”。应聘者初选后通知面试，未通知面试者，不再通知。
2020年8月17日，清华大学统计学论坛在线上成功举办，本次论坛邀请到香港中文大学统计系樊晓丹教授。报告由统计学研究中心邓柯副教授主持。报告题目是 Statistical Analysis for tree-shaped Data。
自2020年3月开始，新冠肺炎国际疫情形势日益严峻，海外输入性风险给我国的疫情防控带来巨大挑战。海关总署卫生检疫司及时组织以清华大学统计学研究中心邓柯副教授和中国检验检疫科学研究院杨宇研究员为首的多学科专家团队，成立“境外新冠肺炎疫情流行趋势研判分析专家组”，为口岸实施针对性防控措施提供支持。
邓柯教授带领清华大学统计咨询中心团队，联合中国检科院杨宇研究员团队，在清华大学科技抗疫攻关“流行病学传播预测与对策突击队”宫鹏教授、徐冰教授团队的大力支持下，开展跨部门、多学科、多领域的风险研判分析工作。研究团队实时采集整理了世界各国新冠疫情发展、传播、防控方面的大量数据；综合运用多种统计学和流行病学方法建立新冠肺炎国际疫情风险评估和趋势预测模型，及时对全球各国的新冠疫情风险、未来发展趋势和对我国影响进行系统分析；定期撰写《境外新冠肺炎疫情流行趋势研究报告》30余期。
海关总署卫生检疫司于2020年8月11日为研究团队出具了《成果应用证明》，指出相关工作为监管部门及时掌握全球疫情动态和发展趋势，有针对性地指导全国口岸做好疫情防控工作，提供了关键技术支持；为实现科学精准的疫情防控做出了重要贡献。
清华大学统计学团队深受鼓舞，将以更加饱满的工作热情和更加严谨的科学态度，积极参与到关系国计民生的重大课题研究，运用数据科学技术保障人民健康。
近日，由我中心执行主任、长聘副教授邓柯领衔清华大学统计咨询中心团队承担的研究项目——“市场销售食品安全评价性抽检方法研究与应用”通过国家市场监督管理总局结题验收。该项目受国家市场监督管理总局委托，力求以我国食品安全抽检数据为基础，研发制定适合我国监管需求的食品安全状况评价模型、抽样方法以及相应的实施和应用细则。项目成果获国家市场监督管理总局高度评价，成功应用到2020年度的国家食品安全评价性抽检工作当中。
2017年起，邓柯教授团队就与国家市场监督管理总局展开深入合作，围绕食品安全问题开展一系列课题研究。
项目组在充分调研国内外已有研究成果的基础上，充分考虑到我国食品安全现状、监管模式以及监管部门对“评价性抽验”的业务需求，以年度评价性抽检历史数据为基础，综合利用多种数据资源，运用稀疏数据分析的统计学理论和方法，研发了适合我国国情的食品安全状况评价模型，建立了可支持多维度、多视角研判的食品安全综合评价指标体系。以该模型为基础，项目组还运用抽样调查的统计学理论和方法，在项目协作单位中国肉类食品综合研究中心臧明伍研究员带领的团队支持下，制定了在全国范围内实施评价性抽检的抽样计划和实施方案细则，在检测资源有限的条件下最大程度保证抽样的科学性、代表性和可操作性。相关研究成果获得国家市场监督管理总局高度认可，已在全国范围内的食品安全监管工作中推广应用。
2020年8月11日，清华大学统计学论坛特邀报告在腾讯会议平台成功举办。本次报告邀请到华东师范大学张日权教授，报告由清华大学统计学研究中心的杨立坚教授主持。本次报告的主题是“函数型数据统计分析”。
2020年8月，国际知名统计学杂志 Statistica Sinica 产生新一届编委，我中心执行主任、长聘副教授邓柯受邀担任杂志副主编（Associate Editor），任期三年。
Statistica Sinica 创办于1991年，是“泛华统计学会”（International Chinese Statistical Association）的会刊。创办近30年来，发表了大量国际统计学届的重要研究成果，是具有广泛国际影响力的综合性统计学理论期刊。
Statistica Sinica 官网链接：
http://www3.stat.sinica.edu.tw/statistica/
近日，我中心2016级博士生蒋斐宇以第一作者的身份撰写的论文“Time series analysis of COVID-19 infection curve: A change-point perspective”被计量经济学国际顶尖期刊Journal of Econometrics接收并在线发表。该论文是蒋斐宇在美国伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校(UIUC)统计系访问期间，与其在UIUC的合作导师邵晓峰教授以及圣母大学的赵子锋助理教授合作完成的。新冠病毒（COVID-19）的累计确诊人数或累计死亡人数通常在病毒爆发初期快速增长，而后因为政府的各种干预政策增长率逐渐平缓直至为零。因此，在一段较短的时间内，可以假设累计确诊人数（死亡人数）的增长率是平稳不变的。利用此假设，该论文用分段线性趋势的半参数模型对全球30个国家感染新冠病毒的累计确诊人数和累计死亡人数进行建模。分段线性趋势模型首先使用自正则化（self-normalization）的方法将累计确诊人数（死亡人数）的对数曲线进行断点检测，依据这些增长率发生变化的断点再将曲线分割为多条平稳的线段，从而在每一条线段内，累计确诊人数（死亡人数）的增长率保持不变。下图为美国累计确诊人数的例子，该文将美国累计确诊人数的对数曲线近似地分割为六条线段，在每条线段内斜率（即增长率）保持不变。
利用断点检测，该论文还提出了三步预测的方法：第一步通过自正则化的方法找到累计确诊人数（死亡人数）曲线的断点；第二步利用最后一个断点对最后一段数据进行建模；第三步并通过最后一段数据拟合的模型参数进行外推预测。最后，该文对美国的死亡率数据进行了一周及两周的短期预测，并与美国CDC官方网站给出的其它基于传染病模型的预测结果进行了对比。该文的预测方法尽管只使用了累计死亡人数这一条数据，却与其他使用多个变量和数据的模型达到了相近甚至更好的预报结果，在一定程度上展现了纯统计模型对新冠病毒累计确诊人数和死亡人数在拟合和预报上的优势。