6月17日上午，统计学院邀请中国人民大学朱利平教授做题为“Test Effects of High-dimensional Covariates via Aggregating Cumulative Covariances”的学术报告，副院长裴艳波教授主持。

报告中，朱利平针对高维数据中协变量的分量通常表现出不同程度变化的问题，提出一种基于边际累积协方差聚合的新测试，用于检验高维协变量对响应变量的影响，该检验无需有关回归模型特定形式的先验信息。该检验统计量是尺度不变的，无需调整且易于实现。所提出的统计量的渐近正态性是在原假设下建立的。新测试在两种不同设置中相对于最先进的通用测试的渐近相对效率：一种是为高维线性模型设计的，另一种是在完全无模型的设置中引入的。由于尺度不变性，即使在高维线性模型下，新测试在具有异质方差的协变量上也比现有的竞争者渐近地强大得多，同时对同方差的协变量保持高效率。

报告结束后，朱利平和与会青年教师就有关假设检验的问题进行深入交流，并对疑问逐一进行解答。随后，朱利平还与学院窦昌胜教授就新冠疫情演变、流行病学的统计理论进行了探讨。