12月23日下午，北京大学数学科学学院教授，统计科学中心联席主任耿直教授做客我校“百家百科讲坛•名人论坛”，在图书馆一楼报告厅为我校200余名师生作了题为“因果推断与因果网络”的学术讲座。此次论坛由校科研处、团委、研究生院、学生会主办，统计与数学学院承办。
耿直教授围绕“因果推断与因果网络”这一主题展开详尽的解析。针对“相关”问题，他提出由相关做推测，高尔顿父子身高关系的研究很好地解释了这一话题；从当前最热的大数据方面，他讲解了人工智能与大数据的结合；而相关逃不掉悖论，关于“因和果”如何形式化以及存在的问题，他向大家介绍了Yule-Simpson悖论和混杂因素。然后，他进一步探讨因果路径的中介分析、直接作用和间接作用的可识别性，提出替代指标悖论及中间变量悖论，探讨因果作用的传递性。最后，关于因果网络的结构学习，他介绍了分解学习、主动学习、局部学习多种算法，以及用时间序列数据学习因果网络的算法。
无论是从研究内容，还是从研究方法上，都可以肯定这是一场介绍统计学前沿问题研究的高水平讲座。讲座结束后，在场老师和同学纷纷表示受益匪浅，希望能有更多机会聆听这样有深度的讲座。相信在未来的学习、工作和生活中，老师和同学们如果多掌握和运用讲座中学到的知识，一定能取得更加辉煌的成就。
注：
耿直, 北京大学数学科学学院教授,统计科学中心联席主任。1982年上海交通大学计算机科学系本科毕业，1989年日本九州大学获理学博士学位。1996年当选为国际统计学会推选会员，1998年获国家杰出青年基金资助项目。
研究领域为数理统计和生物医学统计。研究方向为因果推断与因果网络、数理统计与生物统计、不完全数据分析等。在因果网络、因果作用评价、不完全数据分析、生物医学和流行病学方法等方面有较深入研究。成果发表在统计学、机器学习、人工智能等领域的国际核心刊物。现任中国现场统计研究会理事长、中国统计学会副会长、国务院学位委员会统计学学科评议组成员。
耿直教授围绕“因果推断与因果网络”这一主题展开详尽的解析。针对“相关”问题，他提出由相关做推测，高尔顿父子身高关系的研究很好地解释了这一话题；从当前最热的大数据方面，他讲解了人工智能与大数据的结合；而相关逃不掉悖论，关于“因和果”如何形式化以及存在的问题，他向大家介绍了Yule-Simpson悖论和混杂因素。然后，他进一步探讨因果路径的中介分析、直接作用和间接作用的可识别性，提出替代指标悖论及中间变量悖论，探讨因果作用的传递性。最后，关于因果网络的结构学习，他介绍了分解学习、主动学习、局部学习多种算法，以及用时间序列数据学习因果网络的算法。
无论是从研究内容，还是从研究方法上，都可以肯定这是一场介绍统计学前沿问题研究的高水平讲座。讲座结束后，在场老师和同学纷纷表示受益匪浅，希望能有更多机会聆听这样有深度的讲座。相信在未来的学习、工作和生活中，老师和同学们如果多掌握和运用讲座中学到的知识，一定能取得更加辉煌的成就。
注：
耿直, 北京大学数学科学学院教授,统计科学中心联席主任。1982年上海交通大学计算机科学系本科毕业，1989年日本九州大学获理学博士学位。1996年当选为国际统计学会推选会员，1998年获国家杰出青年基金资助项目。
研究领域为数理统计和生物医学统计。研究方向为因果推断与因果网络、数理统计与生物统计、不完全数据分析等。在因果网络、因果作用评价、不完全数据分析、生物医学和流行病学方法等方面有较深入研究。成果发表在统计学、机器学习、人工智能等领域的国际核心刊物。现任中国现场统计研究会理事长、中国统计学会副会长、国务院学位委员会统计学学科评议组成员。