6月16日下午，中央财经大学统计与数学学院潘蕊教授、杨玥含教授受邀到我院进行学术交流并作专题报告。本次报告由赵俊龙教授主持。

潘蕊教授为我院师生带来主题为“Large-scale Multi-layer Academic Networks Derived from Statistical Publications”的学术讲座。针对于当前大规模学术网络数据集的空白，潘蕊教授向我们介绍了一个高质量的大规模多层学术网络数据集（LMANStat数据集），其中包含了多个学术网络类型，具有丰富的节点属性信息，是当前统计学领域较为全面的学术网络数据集之一。这一研究成果为网络数据分析研究提供了宝贵的实证材料，也为相关领域的研究生开拓了新的研究思路。

杨玥含教授则围绕“Covariate Adjustment in Randomized Block  Factorial Experiments with Incomplete Baseline Covariates”因果推断方向的前沿课题展开报告。杨教授在报告中提出了创新的随机化中心极限定理及相应的有效协变量调整方法，通过严谨的理论推导证明了这些协变量调整因子效应估计量具有一致性、联合渐近正态性，并且通常比未调整的估计量更为有效。这一创新性研究成果为在场师生带来了全新的思考角度，引发了热烈的讨论与互动，现场学术氛围浓厚。

专家简介：

潘蕊，中央财经大学统计与数学学院教授、博士生导师，中央财经大学龙马学者青年学者。主要研究领域为网络结构数据的统计建模、时空数据的统计分析等。在Annals of Statistics、Journal of the American Statistical Association、Journal of Business & Economic Statistics等期刊发表论文30余篇。著有中文专著《数据思维实践》、《网络结构数据分析与应用》。主持国家自然科学基金项目、全国统计科学研究项目等。具有丰富的统计案例创作经验。曾获得中央财经大学青年教师教学基本功比赛二等奖，首届中国高校财经慕课联盟“同课异构”课程思政教学竞赛一等奖。

杨玥含，中央财经大学统计与数学学院教授，博导，北京大学博士。中央财经大学青年英才、龙马学者青年学者。主要从事因果推断、迁移学习等研究。在Journal of the American Statistical Association、Biometrika、Journal of Business & Economic Statistics、Pattern Recognition、《中国科学：数学》等国内外期刊发表论文40余篇。