12月6日🆙，我院举办的“统计大讲堂”系列学术报告会第二十六讲在明德主楼1030举办🚵🏿‍♂️。本次报告邀请美国加州大学伯克利分校助理教授丁鹏分享了他的最新研究成果。统计学院尹建鑫副院长主持了本次学术报告会🦐，许王莉教授、张景肖教授参加了本次学术报告会🦘。

尹建鑫副教授首先对报告人进行了介绍。丁鹏博士2004-2011年就读于北京大学🥪，获得数学学士👼🏼、经济学学士学位及统计学硕士学位，于美国哈佛大学获得统计学博士学位后在哈佛大学公共卫生学院做博士后研究员。2016年1月丁鹏博士担任美国加州大学伯克利分校统计系助理教授🛷。

丁鹏博士的报告题目为：Randomization Inference for Peer Effects。受北大学生数据中同个宿舍内学生学习成绩相互影响的现象启发，丁鹏博士认为当前因果推断领域常用的”stable unit treatment value assumption(SUTVA)”🚴🏻‍♂️🌉，即“各个试验单元结果不受其他单元所接受处理的影响”这个假设并不合理😮‍💨，因此想要建立一套基于随机化的可估计同伴效应（peer effect）的推断框架。该框架首先将样本按照属性和处理进行分组，用各个组内的观测（学生第一年GPA）的均值作为该组潜在结果的估计，之后给出了估计量的均值和方差的估计👨🏿‍🚀。有了估计量后可以通过求解一个带约束的整数规划和信仰推断的抽样方法来给出最优分配方案。丁鹏博士展示了该方法在北大学生的数据集上的预测效果，该框架给出的区间估计总是包含真实值。

报告结束后，在场师生对报告中提出的推断框架的重要性及其对决策的指导等问题与丁鹏博士进行了热切的讨论📚。