为进一步提升本科生的科研素养，拓宽学术视野，夯实理论根基，本学期糖心视频
创新性地举办了“本科生科研讨论班”系列学术活动。邓世容、许晓菲两位导师联合主持了统计学方向的专题讨论班，紧密围绕大数据时代高维及超高维数据统计推断方法展开，内容涉及统计学及其交叉领域的前沿进展，充分展现了糖心视频
在拔尖创新人才培养方面的探索与实践。
本学期统计学方向科研讨论班共举办五场专题学术交流，按照“学生主讲—全员参与”的研讨机制，每场活动由一名同学担任主讲，其余师生积极参与提问、交流与思辨，实现了知识的点面融合与集体成长。师生共同研读国内外经典专著与学术前沿论文，营造了浓厚的学术氛围。
首场讨论立足统计学前沿，邓世容老师以真实医院患者的纵向数据分析为切入点，深入讲解了纵向数据建模及统计推断在现实中的实际意义，帮助同学们直观理解纵向数据分析方法及其应用价值。许晓菲老师则系统拓展了时间序列分析理论，在已掌握知识基础上，清晰梳理和讲解了复杂多样的时间序列模型，显著提升了同学们的研究能力与学术视野。
第二场以“数据科学统计基础导论”为主题。2022级金融数学方向本科生刘子扬同学全面梳理了高维与超高维统计方法的兴起背景，深入探讨了数据维度对数据特性、计算效率、噪声积累及虚假相关性等方面的影响，强调了大数据环境下高维统计所面临的理论与实践挑战。
第三场围绕多元及非参数回归方法，2022级数据科学与大数据技术专业本科生邹文绣同学从理论基础、建模需求、正则化机制和模型评价方式等方面进行了系统讲解，涵盖了高斯-马尔可夫定理对最优线性无偏估计的理论支撑、多项式与样条回归基函数展开策略、岭回归L2惩罚项的数学原理及交叉验证等评估方法，为同学们建立了坚实的理论基础。
第四场聚焦于高维变量选择与惩罚最小二乘方法。2022级信息与计算科学专业本科生李育茜同学，系统梳理了最优子集选择、逐步回归等经典变量选择算法及其计算复杂度，重点剖析了L0范数等惩罚项在模型稀疏性、无偏性与连续性方面的理论优势，并结合阈值理论，阐述了折叠凹惩罚方法在正交设计下的出色表现。
第五场则深入探讨了Lasso方法及其衍生变量选择技术，及贝叶斯方法在高维变量选择中的实际应用。2022级统计学专业本科生方芝淇同学详细对比了Lasso、自适应Lasso、弹性网络、Dantzig选择器和贝叶斯方法的性能与适用性，展示了高维统计变量选择方法的丰富性和前沿性。两位导师还进一步补充了现代统计的重要研究方向和应用热点，重点介绍了自适应Lasso的理论创新，有效激发了同学们的研究热情与创新思考。
本次统计学科研讨论班主题突出、内容充实、组织严密，有效促进了理论与方法的深度融合，强化了“模型选择需权衡复杂度与解释性”的核心统计思想。活动不仅大幅提升了同学们的学术素养，也为其今后进一步从事高维数据分析与统计方法创新打下了坚实基础。糖心视频
将继续秉承育人为本、创新为先的理念，积极推动本科生科研训练体系化、专业化，为培养高素质创新型统计人才贡献坚实力量。
（通讯员：刘子杨、胡雪红 摄影：刘子杨）
