2021年4 月1日，应UIC理工科技学部及统计与计算智能研究所的邀请，北京师范大学数理统计系主任童行伟教授为UIC师生带来了主题为“基于平均因果效应的以倾向得分为基础的样条光滑方法”的讲座，向UIC师生介绍基于当今国际因果推断的存在问题分析所提出的因果推断优化模型，以及该模型在精准医疗上的应用。 

童行伟教授

童行伟教授现任北京师范大学数理统计系主任，从事生物统计与金融统计方面的研究。他是中国统计学会与概率统计学会的管理成员。

在引入平均因果效应的倾向评分样条法之前，童行伟教授首先以“太极运动与寿命延长关系”的实际案例为背景，通过实例介绍当今国际因果推断的常用方法并分析方法的现存问题。在解决这一实际问题上，国际上提出平均干涉效应（ATE）与强忽略性假设。童行伟教授还介绍了国际上引入倾向性得分的概念将分析高维的影响因素转化为分析一维的倾向性得分问题。

讲座现场学术氛围浓厚，座无虚席

随后，童行伟教授指出现有因果分析模型的三个问题，并提出优化思路。旨在解决优化因果推断的三个问题童教授提出了新的模型，并详细解释该模型是如何运用罗吉斯回归，最小二乘法等数学方法成功估计出评分。

最后，童行伟教授在“购买保险与前往医院的意愿之间的关系”的案例分析中，将倾向评分样条法与国际所使用的方法进行比较，得出倾向评分样条法的结果与实际数据更为匹配。

观众提问

在讲座的最后，童教授与观众进行互动，回答老师与学生提出的问题，对模型进行了更深入的解释。

方开泰教授赠予童行伟教授UIC纪念品

童行伟教授与UIC统计学专业老师合影

 文字 | 卢泓逸

图片 | 卢泓逸 刘馨慧

编辑 | 张国秋 胡笳

（来源：统计学专业）