2025年4月19日，全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会年会暨第三届统计理论及其应用国际研讨会于济南隆重举办。本次盛会由全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会主办，山东财经大学统计与数学学院承办，《统计理论及其应用》期刊与狗熊会共同协办，吸引了国内外统计学与数据科学领域众多专家学者、青年才俊参与。
此次研讨会特邀海内外知名统计学家与杰出青年学者带来前沿主题报告，并组织多场研讨活动，为青年统计人才与高校间的交流合作创造良好条件。博士生论坛作为大会的重要组成部分，经过严格的选拔流程，旨在为青年学子搭建学术交流与成果展示平台。来自全国各地的优秀博士生将围绕最新研究成果，通过专题报告与学术海报等形式进行深入交流，北航学子能够参与其中，既是对个人学术能力的认可，也离不开学校在学科建设与人才培养方面的长期支持。
在统计学领域不断发展的当下，北京航空航天大学始终鼓励师生积极参与学术交流活动。此次学子们参与研讨会，将认真学习借鉴学界同仁的先进经验与研究成果，未来也将继续保持钻研精神，在学术道路上稳步前行，为学科发展贡献力量 。
北京航空航天大学数学科学学院23级博士研究生朱之翰进行了题为“Optimal Criteria for Best Subset Selection”的海报展示。
论文概述：最优子集筛选是现代统计与机器学习中的重要问题，由于其NP难特性，吸引了广泛的多项式时间近似算法研究。经典特征筛选与删除的指标是最优子集筛选近似算法的基石。本文从优化的视角揭示了经典指标的本质，通过建立精确的特征筛选与删除模型，我们提出了最优子集筛选的新范式。新指标同时考虑了特征的独立显著性与特征联动的因素，被证明是最优指标。通过对经典最优子集筛选算法中的指标进行元替换，我们提出一系列增强最优子集筛选算法。这些算法与原始算法保持相同的计算复杂度，不改变算法在经典假设的理论性质，同时在一系列机器学习任务中产生了显著的元增益。同时，理论和实验都表明新指标在特征高相关场景的显著优势。论文与数学科学学院夏勇教授和22级博士生张岩昊合作完成。
北京航空航天大学数学科学学院23级博士研究生罗祎祺进行了题为“The Minimax Optimal Convergence Rate Of Posterior Density”的海报展示。
论文概述：文章聚焦非参数贝叶斯密度估计中混合模型的先验构建问题，旨在构造出可以达到实现极小极大最优收敛速率的高灵活性先验。虽现有定理给出了达到极小极大最优收敛速率
的条件，但满足该条件的先验构建仍具挑战。文章中将未知密度函数表示为正交多项式的加权和，为权重系数构建服从指数族分布的筛先验，并施加连续性和有界性等特定约束。文章中证明了在此先验下贝叶斯后验可达到极小极大最优收敛速率，并且推导了更精细的后验概率上界。论文与北京航空航天大学数学科学学院教授罗雪合作完成。
北京航空航天大学数学科学学院24级博士研究生罗小睿进行了题为“Time-varying Probabilistic Forecast Combinations Based On Particle Filtering: Diversity Matters”的海报展示。
论文概述：本研究针对传统概率预测中模型冗余和动态经济环境带来的不确定性，提出了一种基于贝叶斯框架的组合预测方法。通过将多样性正则化反馈机制融入粒子滤波算法，系统能够动态调整组合模型中各子模型的时变权重，同时实时监测并惩罚高度相关的预测因子。该方法在传统组合预测基础上实现了三个突破：一是构建了模型偏差、依赖关系和校准不确定性的联合估计框架；二是利用实时多样性指标增强先验知识更新能力；三是在预测中融入更多的未来信息，帮助预测更准确。在宏观经济与大宗商品预测的实证中，该方法较传统组合模型点预测误差降低23%，概率密度预测精度提升15%，并展现出对突发经济波动的更强适应能力，为复杂环境下的决策支持提供了新的技术路径。论文与北京航空航天大学数学科学学院罗雪教授与经济与管理学院康雁飞教授合作完成。
