时 间： 2020年7月8日下午 14:00-17:00
报告人：耿 直 教授
主持人：张日权 教授
摘 要：
公共卫生与流行病学研究利用观察性研究和试验性研究获取数据，探索疾病的风险因素和制定有效的干预政策。病因发现的关键问题之一是确定混杂因素，避免出现虚假相关的Yule-Simpson悖论。我们将介绍各种确定混杂因素的准则。在临床试验和流行病学研究中，常常因为代价大或时间长等原因不能观测真正的终点指标，取而代之观测替代指标或标记物。但是，采用替代指标可能会导致替代指标悖论（又称工具变量悖论、中间变量悖论）。例如，心律是否失常作为是否会猝死的替代指标，某药物显著地纠正心律失常，纠正心律失常可减少猝死，但是，该药物导致更多猝死。我们将介绍确定替代指标的各种准则。因果网络描述变量之间的因果关系，我们将探讨因果网络和网络结构学习的各种方法。
个人简介：
耿直，北京大学数学科学学院教授。1982年上海交通大学本科毕业，1989年日本九州大学获理学博士学位，1989年至今北京大学任教。研究成果发表在统计学、生物医学统计、机器学习、人工智能等国内外刊物。1996年当选为国际统计学会（ISI）会士。曾任中国现场统计研究会理事长、中国概率统计学会理事长、中国统计学会副会长，现任北京生物医学统计与数据管理研究会（BBA）会长，中国人工智能学会不确定性人工智能专委会副主任委员。
研究领域：因果推断、不完全数据统计分析、生物医学统计等