6月23日上午，北京大学数学科学学院、统计科学中心邱宇谋副教授, 中央财经大学统计与数学学院杨玥含教授应邀到我院进行学术交流并作专题报告。本次报告由李高荣教授主持。

邱宇谋副教授以“Multiply Robust Inference of Average Treatment Effects by High-dimensional Empirical Likelihood”为主题，系统介绍了他的最新研究成果。该研究创新性地提出了一种高维背景下基于经验似然的权重估计方法，实现了平均处理效应(average treatment effects, ATE)的多重稳健估计和统计推断。只要任一倾向性得分模型、其线性组合或结果回归模型被正确指定，该算法得到的ATE置信区间则可具有渐近有效的名义覆盖率，解决了倾向性得分难以通过单一参数模型正确指定的问题，为高维数据下的因果推断研究开辟了新路径。

杨玥含教授则分享了主题为“Target Stratum Analysis in Stratified Randomized Experiments with Transfer Learning and Regression-Adjusted Average Treatment Effect Estimates”的研究报告。该研究创新性地提出了一种协变量调整方法，通过有效整合辅助层信息，显著提升了小样本情形下ATE的估计效率。这一成果为医学、社会科学等领域的因果推断提供了全新的工具和方法，具有重要的理论和应用价值。在交流环节中，与会师生积极提问，两位专家细致解答，现场学术氛围浓厚。

专家简介：

邱宇谋，副教授，博导，博士毕业于爱荷华州立大学，先后在内布拉斯加林肯大学和爱荷华州立大学任教。于2023年7月加入北京大学数学科学学院、统计科学中心。研究领域包括：高维数据分析、高维协方差矩阵和精度矩阵的统计推断、因果分析、缺失数据分析。同时，他也致力于统计方法在精准农业、流行病模型、法医学等领域的应用研究。

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JASA、Biometrika、JBES、Pattern Recognition、《中国科学：数学》等国内外期刊发表论文40余篇。