近日，北师香港浸会大学（BNBU）理工科技学院统计与数据科学系概率论与数理统计专业2023级博士生何平安，以第一作者身份在国际一流统计期刊《Statistics and Computing》上发表了题为《A new resampling method for meta Gaussian distributions》的研究论文。

论文封面

何平安同学本科毕业于新疆大学国家理科基地班，获数学与应用数学学士学位，后于南开大学获得应用数学硕士学位，2023年9月，他入读北师香港浸会大学，攻读博士学位，导师为叶华军教授，研究方向为统计代表点与copula建模。在此期间，他深入探索了这一兼具理论深度与应用价值的课题。

何平安谈到，“Meta Gaussian分布虽然被广泛应用于变量依赖建模，但传统蒙特卡洛方法在精度和效率上都有明显局限。如何在保持计算效率的同时提升估计准确性，成为他日思夜想的问题。”

转机发生在与导师团队的一次次讨论中。在著名统计学家方开泰教授、叶华军教授和贺平教授的共同指导下，何平安开始尝试从均方误差代表点（MSE-RPs）的角度寻找突破。他们通过群论工具深入分析copula关联测度中的不变性，逐渐识别出适用于复杂依赖结构的稳定不变量。

“那段时间常常在实验室工作到很晚，”何平安笑着说，“叶教授注重方法的结构特征，方教授则会从更理论的层面给出指导，而贺教授在计算实现方面提供了宝贵建议。”

经过数月的反复推导与试验，何平安终于构建出基于MSE-RPs的新型重采样方法。模拟研究结果令人振奋：新方法在均值向量和相关矩阵估计上显著优于传统蒙特卡洛和伪蒙特卡洛方法，甚至在计算效率上也超越了基于广义优良格点的QMC方法。

随着论文被国际一流统计期刊《Statistics and Computing》接收，何平安的喜悦之情溢于言表：“能够在国际期刊上发表研究成果，我感到十分荣幸。这个过程让我更加坚定了投身科研的信念。”

何平安同学（右）与国际知名统计学家Von Rosen教授（左）讨论问题并且合影

该项工作依托北师香港浸会大学及广东省数据科学与交叉应用重点实验室的科研平台完成，研究不仅解决了统计代表点与copula理论分析中的核心问题， 也充分体现了统计学与实际应用领域的紧密结合，对多变量依赖建模及风险评估研究具有重要的实践价值。

对于未来，何平安充满期待：“我希望继续探索统计学与实际应用交叉领域的创新问题，让统计方法在更多领域发挥价值。”在他电脑屏幕上，新的研究思路已经悄然展开——又一个充满挑战的科研故事，正在书写之中。

何平安同学（左二）与导师叶华军教授（左一）、方开泰教授（中间）、彭小令教授（右一）和胡雯雯同学（右二）合影

《Statistics and Computing》是统计与计算科学交叉领域的国际知名期刊，期刊被SCIE、Scopus、PubMed Central收录，2024年影响因子为1.6，JCR分区为统计学与概率论Q2。该刊聚焦统计方法在计算科学中的应用以及计算机在数据建模、预测和分析中的作用，涵盖大数据分析、难解问题的计算方法等前沿方向，持续发表高水平的原创研究与综述论文。

来源 | 统计与数据科学系