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“统计大讲堂”系列第十三讲——张俊妮教授讲座在明德主楼1030举行
时间:2017-06-11

   6月9日,我院举办的“统计大讲堂”系列讲座第十三讲在明德主楼1030举行。本次讲座,我院有幸邀请到北京大学光华管理学院的张俊妮副教授来分享她的研究成果。张教授本次报告的题目是《Bayesian Small Area Demographic Estimation and Forecasting》。

   报告开始前,我院副院长王晓军老师和尹建鑫老师欢迎张俊妮教授来到中国人民大学统计学院进行学术交流,之后,尹建鑫老师向大家介绍了张教授的学术经历。

今天的讲座中,张教授所带来的报告,是关于人口统计学领域贝叶斯方法的应用。

   首先,张教授向大家介绍了人口统计学的发展脉络,并提到最近一段时间,统计方法在人口学中的地位越来越突出。张教授介绍到,由于人口学研究的细致化,人口学的研究会碰到所谓的小区域(small area)估计的问题。这样的问题在区域间的资金分配,均衡发展,以及对政府和企业的规划决策等方面,都有十分重要的研究价值。而这种问题的困难在于小区域中的样本通常较小,从而有较大的变异性。如果仅仅采用数据驱动的算法,那么研究结论可能具有不稳定性,所以这就使得基于模型的统计方法有了用武之地。

   接着,张教授向大家介绍了人口统计学方面常见的研究思路。在研究对象上,人口统计学一般着重研究群体行为。这是由于群体的稳定性、数据来源广泛性以及群体行为的公开性所决定的。而在人口学的统计方法中,贝叶斯统计方法的地位尤为突出。张教授认为,这是因为相对于频率统计的方法,贝叶斯方法具有更广泛的适用性,既容易处理缺失数据,也能较容易地处理复杂模型,并且还能有效地应对测量误差和多来源数据问题。此外,贝叶斯方法可以同时进行估计和预测的步骤,在应用上来说,是一个方便的工具。

   之外,张教授向大家回顾了她使用贝叶斯方法对人口学问题进行研究的三个案例。首先,张教授介绍了她与新西兰的学者共同研究的关于新西兰莫里人群死亡率和预期寿命估计的问题。在他们的研究中,使用了一种层次模型作为总体模型,再将内层的变量赋予先验的信息,最后使用贝叶斯方法对该模型进行估计和预测。最终得出了关于新西兰不同人群在不同地区之间的死亡率和预期寿命之间的差异。之后,张教授又介绍了关于新西兰国内迁徙率的预测问题和新西兰国内肥胖率的预测问题。

   最后,张教授在问答环节,与老师和同学们就案例中的研究思路,贝叶斯方法的研究细节等问题进行了积极的讨论。并且,张教授在讲座结束后,还与同学们交流了关于人口统计学方面的论文发表,贝叶斯方法的研究内容等更一般性的问题。