为纪念全国工业统计学教学研究会成立四十周年，更好地推动工业统计教学与研究的发展，全国工业统计学教学研究会于2024年12月7日至8日在上海财经大学成功举办“全国工业统计学教学研究会成立四十周年纪念会暨2024年学术年会”。本次大会由全国工业统计学教学研究会主办，上海财经大学统计与数据科学学院、上海财经大学数据科学与统计研究院、上海市数据科技与决策前沿科学研究基地承办。会议吸引了来自全国统计学领域的400余位专家学者、教育工作者及行业精英参会，全方位展现了统计学的最新研究成果和未来发展方向。除大会报告外，还设置5个分会场共78场分组报告，从多个角度深入探讨了统计在大数据、人工智能与工业经济中的应用和研究前沿。
开幕式及主会场报告精彩纷呈
12月7日上午，大会在上海财经大学科研实验大楼多功能厅隆重开幕。上海财经大学校长刘元春发表致辞，他代表上海财经大学对各位领导和专家学者的到来表示热烈欢迎，对全国工业统计学教学研究会四十年来的前瞻引领和不懈努力致以崇高的敬意。他指出，上海财经大学统计学科的发展离不开各位同仁的关心和支持，上财也将抓住数字时代发展机遇，积极布局数字学科发展，为提升全国统计学教育和研究水平贡献上财力量。
国家统计局原副局长毛有丰，全国工业统计学教学研究会会长、中国科学院陈敏研究员，中国现场统计研究会理事长、北京工商大学校长郭建华教授，上海对外经贸大学校长汪荣明教授，中国商业统计学会会长、中国人民大学金勇进教授等多位重要嘉宾分别致辞，对研究会成立四十周年表示热烈祝贺，对四十年来的发展成就给予高度评价，并期望研究会在数智新时代再创辉煌。
开幕式后，大会报告正式开始，清华大学陈松蹊院士带来了题为《高分辨率集合卡尔曼滤波--超高维数据同化与预报》的报告，提出了高维集合卡尔曼滤波（EnKF）的新方法，能够一致估计误差协方差矩阵与卡尔曼增益矩阵。数值实验表明，这些方法在 Lorenz-96 模型、浅水方程模型及西北太平洋海温数据同化中的性能优于传统方法，为高分辨率观测数据的同化与预报提供了新思路。
哈佛大学刘军教授带来了题为“P-value Free Methods for FDR Controls: A Personal Perspective”的报告，探讨了假发现率（FDR）控制中无P值方法的理论与实践，包括反向滤波、数据拆分（DS）及其变体多重数据拆分（MDS）。这些方法在弱信号与稀有信号框架下表现优异，特别适用于广义线性和非线性模型的统计推断，并为基于e值的未来研究方向提供了启发。
香港理工大学黄坚教授带来了题为“Leveraging Large Models for Statistical Analysis” 的报告，展示了人工智能和大模型在统计分析中的应用，包括蛋白质序列生成和条件图像生成。通过微调扩散模型等技术，大模型有效解决了传统统计方法的局限，为复杂数据分析提供了新工具，推动了跨领域研究的进步。
12月8日上午，大会报告继续进行，南开大学王兆军教授带来了题为“Semi-supervised Distribution Learning”的报告，提出了一种基于K折交叉拟合的估计框架，能够从未标记数据中提取协变量条件分布信息。该框架在函数型过程收敛一致性和渐近效率方面表现优越，并在参数推断和拟合优度检验等多个场景中展现出广泛应用潜力。
上海财经大学冯兴东教授带来了题为“Online Inference under Over-parameterized Models with Hidden Confounders”的报告，提出了一种新的在线推断方法，利用随机矩阵理论揭示观测数变化引发的相变现象。该方法通过估计量显示表达式同时解决隐藏混杂因素和弱变量信号偏差，并在模拟实验及GTEx项目和纽约交易所数据等实际应用中验证了其有效性。
多元分会场：深入交流与思想碰撞
12月7日下午和12月8日全天，会议同步开设了五个平行分会场，主题涵盖生物统计、因果推断、高维数据分析、计量经济学和机器学习等多个领域。各分会场共举办了78场分组报告，几十位专家学者分享了他们的最新研究成果与实践经验。从理论创新到应用探索，每场报告都引发了热烈讨论，学术交流氛围浓厚，不仅紧扣学科前沿热点，还为与会者提供了思想碰撞的契机，展现了一场高水平的学术盛宴。
回顾四十载，共话未来
12月7日下午的专场回顾环节，中国统计教育学会会长、全国应用统计专业学位研究生教指委主任、国家统计局原副局长毛有丰代表学会原主管单位国家统计局发言。全国应用统计专业学位研究生教指委副主任、学会第三任会长、中国人民大学统计学院赵彦云教授，全国工业统计学教学研究会会长、中国科学院陈敏研究员，全国工业统计学教学研究会秘书长、首都经济贸易大学发展规划处处长、学科建设办公室主任阮敬教授，中国商业统计学会副会长、中国人民大学统计学院院长李扬教授等与会嘉宾回顾了协会四十年来的发展历程，总结了在教学改革、学术研究、行业服务等方面的成就，多位嘉宾围绕学会发展作了专题发言和经验分享，探讨了新时代背景下工业统计学的机遇与挑战，并展望了未来的发展方向。与会专家一致认为，研究会在推动工业统计学教育体系优化、提升统计研究成果的实践应用方面发挥了重要作用。
总结与展望：推动工业统计学迈向新高度
本次会议的圆满举办，不仅为全国工业统计学教育与研究提供了高水平的学术交流平台，还进一步加强了全国各地学者之间的联系与合作。通过大会报告与分组讨论，与会者深刻感受到了统计学在新时代背景下的广阔发展前景。未来，工业统计学教学研究会将继续凝心聚力，推动统计学创新发展，为中国经济高质量发展和转型升级贡献力量。上海财经大学统计学科也将积极把握数字时代的历史机遇，促进统计理论与统计实践的有机结合，共同推动全国统计学事业再上新台阶。
供稿 | 赵宏飙
供图 | 段海娇
