近日，我中心执行主任邓柯副教授受国内知名学术期刊《应用数学和力学》主编卢天健教授邀请出任期刊编委。邓柯副教授是国家高层次引进人才，主要研究方向为贝叶斯统计、统计计算、生物信息、文本分析及人工智能方法。
《应用数学和力学》(Applied Mathematics and Mechanics) 于1980年由我国著名科学家钱伟长先生在重庆交通大学创办，主要刊登力学、力学中的数学方法和与现代力学紧密相关的应用数学方面的高水平学术论文。期刊经过40年的发展，在业界拥有较高的学术声誉，得到业内学者的肯定和认可。
近日，我中心16级博士研究生蒋斐宇和李艺超投稿的论文荣获“第六届全国高校研究生统计论坛十佳论文”。其中，蒋斐宇同学在线下主会场汇报了其获奖论文“Adaptive Inference for a Semiparametric Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model”，李艺超同学在线上数理统计分会场汇报了其获奖论文“Stratification and Optimal Resampling in Sequential Monte Carlo”。
“全国高校研究生统计论坛”由中国人民大学统计学院与中国人民大学应用统计科学研究中心联合主办，致力于激发学生对统计科学领域的热情，促进高校研究生交流，至今已经成功举办六届。值得一提的是，我中心16级博士研究生林毓聪同学也曾在第四届论坛中荣获十佳论文奖。
蒋斐宇，清华大学统计学研究中心五年级博士生，指导老师为李东副教授。主要研究方向为非线性时间序列分析、金融计量学和变点检测等。目前已在Journal of Econometrics, Statistica Sinica等期刊发表多篇学术论文。
学术经历：
2018/09-2018/11：香港大学访问
2019/03-2019/08：香港大学访问
2019/08-2020/08：伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）访问
社会工作经历：
2018/09-2019/08：清华大学统计学研究中心学生会主席
2018/09-2019/01：清华大学统计咨询中心学生咨询师
蒋：非常荣幸这次能获得国家奖学金。感谢统计中心和工业工程系这几年的培养和支持。其实挺惭愧的，我在读博期间并没有很多社工经历或社会实践，此次能获得国奖是对我科研成果极大的肯定。特别感谢我的导师——李东老师的教导和帮助。
蒋：印象最深刻的事情，应该是我在香港访问的时候，当时我和我的导师参加了一个学术会议，晚上在酒店里收到了通知，我和导师合作的文章被Journal of Econometrics接收了。这是我的第一篇文章被接收，还是非常激动的。
蒋：不算顶刊，只是还不错的期刊吧（笑）。我觉得有以下几点：首先是打好理论功底，不要急功近利。这可能跟我的研究方向有关，我的研究方向偏理论研究，需要扎实的理论基础。所以在导师的建议下，我博士一年级主要在上课，没有做研究。并且上课不能只做老师布置的题，书上其他的题目，以及老师推荐的参考书，都是非常好的，有余力的话可以都尝试做做。有些知识点可能目前课程不需要学，但在未来研究中有可能会用到，需要自己多阅读多学习。熟悉了各种数学、统计工具后，就能很容易看懂别人的文章，自己做研究也比较快了。
除了打好数学基础以外，写作能力和英语水平也非常重要。有的时候把一个故事讲好是很困难的，需要讲清楚你提出了什么问题、前人有哪些工作、存在什么问题、你的解决方法等。论文构思和框架是有技巧的，其中introduction部分最关键，很考验写作功底，需要循序渐进、吸引读者。
在论文写作中，证明部分首先自己必须全部搞懂，不能依葫芦画瓢、一知半解。与其之后被老师、审稿人发现问题，不如自己先保证每一步证明的准确。另外要学会如何提升自己论文的档次，怎么充实文章。在数理统计领域，有可能审稿的周期会很久，被拒绝也是经常会发生的。大家不能气馁，对于审稿人中肯的意见，要吸收进去。
Q4：之前师兄曾前往UIUC交流访问一年，并短时间出色完成了一篇与疫情相关的文章Time series analysis of COVID-19 infection curve: A change-point perspective发表在JOE上，想问下师兄如何在短时间内完成这篇文章的呢？
蒋：这肯定有运气成分在（笑）。这是我和访问的老师一起完成的文章，和变点有关。很巧的是我们在疫情爆发前就在进行时间序列变点估计的相关研究，证明部分也已差不多完成。到今年3、4月份，美国疫情开始严重，COVID问题很受统计学者的关注。我当时就想，能不能把我们变点估计的方法用在疫情数据上。和老师讨论后，我便尝试用时间序列模型去分析疫情数据，花了两周时间做了下模拟，发现估计的变点和实际事件很有关联，比如超级传播者的确诊、政府发布stay at home政策的时间点等等。所以很幸运，恰好有个贴合实际的问题，也恰好有证明好的方法。
现有关于疫情分析的研究一般是基于传染病模型，有协变量和许多假设。而我们的方法属于时间序列，纯数据驱动，没有协变量，单纯利用疫情数据寻找变点、进行预测。结果发现预测效果和其他模型差不多，甚至更好。因此研究问题的动机很重要，统计问题是从实际问题出发的。现在流行的机器学习、深度学习等方法一般需要大量的数据，对于像疫情这种观测的数据点适中的实际例子来说，统计模型往往更适用。可见即使是时间序列这种非常经典的统计方向在大数据时代也是很有必要的。
蒋：我之前就打算去学界，现在正在找教职，因为考虑到业界工作会有KPI和ddl等，而学术界相比之下约束较少，学术和生活上相对比较自由。当然工业界的研究问题更切合实际和偏商业化，薪资往往会更高，这个就看个人选择了。
周围有许多同学对未来的规划尚不明确，我的建议是先写出一篇文章，达到毕业要求后，在导师同意下，可以在博士二年级末三年级初去企业实习一段时间，体验一下业界适不适合自己。最晚在四年级上的时候就要做出明确选择了，以便之后能够专攻某一方向。
此外，统计咨询也是一个接触各种项目的很好的机会。我们在博二会上统计咨询课，考核标准就是完成一到两个统计咨询项目，项目来自于企业、政府部门、学校其他院系的课题组等等。毕竟统计学是基于应用的，不是象牙塔，需要和实际问题结合。我们有和其他专业的同学合作过，如果能利用统计学的方法帮助别人解决困扰多年的问题，别人会非常感谢，自己也会很自豪。这相当于推动了多个领域的学术发展和科研进步，是很有意义的事情。
蒋：首先祝愿统计中心越办越好，能够尽早建系。在招了本科生后，师弟师妹们做助教的压力可能会大一些，希望大家加油干，这也是为清华统计学科的建设做贡献。
另外，不是自己领域的课和讲座也可以多听听，多和别人交流。有些想法即使现在用不到，也有可能会启发自己未来的科研。一个人精力是有限的，自己看论文不如直接听别人讲座来的高效。高年级同学也可以多出去参加会议，和同龄的同学、老师们交流沟通。陶宇心、余成：非常感谢师兄在百忙之中抽空接受采访，衷心祝愿师兄在统计学的道路上继续乘风破浪，万事胜意！
2020年11月16日，清华大学丘成桐数学科学中心的 Yannis G. Yatracos 教授访问我中心，并做特邀报告，报告的题目是 Learning with Matching for Data-Generating Experiments.
为了促进国内青年统计和数据科学学者间的学术交流与合作，更好地推动统计学和数据科学的发展，同时加强与兄弟院校间的协同合作，清华大学统计学研究中心于近日举办“2020清华大学统计学与数据科学青年学者论坛”。该论坛由清华大学统计学研究中心吴未迟、王天颖、张静怡三位助理教授发起并主持。来自清华大学，北京大学，中国人民大学，复旦大学，南开大学，浙江大学及上海财经大学等近四十名学者通过线上线下结合方式出席本次会议。
2020年11月6-8日，由中国现场统计研究会主办、广东省现场统计学会协办、广州大学经济与统计学院承办的2020第四届全国统计学博士研究生学术论坛在广州顺利召开。论坛旨在加强全国高等院校统计学科博士研究生之间的学术交流与思想碰撞，拓宽学术视野，提高创新能力，加强统计学科创新人才培养，推动我国统计学科的发展。
我中心共6名学生（蒋斐宇、张心雨、李杰、杨萱铃、陶宇心、胡祺睿）参加了本次论坛，部分同学在论坛上做学术报告并参与了论文评选活动。值得一提的是，2016级博士生蒋斐宇投稿的论文“Adaptive Inference for a Semiparametric Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic Model”、2017级博士生李杰投稿的论文“Statistical Inference for the Stationary Mean of Functional Time Series”获评二等奖，2017级博士生张心雨投稿的论文“On The Least Squares Estimation of Multiple-Threshold-Variable Autoregressive Models”、2020级博士生胡祺睿投稿的论文“Simultaneous Confidence Regions Of The Mean Function Based On Multivariable Functional Data”获评优秀奖。