讲座题目：基于非参数工具变量的因果推断
主讲人：郭方健
主讲人简介：
剑桥大学统计实验室博士后。
博士毕业于美国华盛顿大学（西雅图），统计学专业，研究方向为因果推断。
硕士毕业于美国杜克大学，计算机科学专业。
2016年 ~ 2017年：MIT 计算机与人工智能实验室研究助理。
2018年夏、2019年夏：Amazon.com（西雅图）实习科学家。
2020年：获华盛顿大学统计系Z.W. Birnbaum 纪念奖。
担任 Annals of Statistics, Journal of Machine Learning Research等一流期刊审稿人。
讲座内容简介：工具变量是从非随机实验数据中做因果推断的重要方法，被广泛应用于经济计量、政策研究和生物医药等领域。本讲座将利用工具变量，基于越战老兵数据试图回答一个重要的问题：服役是否导致收入的增加或者降低？为保证分析结果的可靠性，我们将使用非参数的工具变量模型和非渐进的统计推断方法。
讲座时间：2021/05/18 13:30-14:30
讲座地点：腾讯会议 ID：355 834 392
主办单位：城市轨道交通学院
城市轨道交通学院邀请英国剑桥大学统计实验室研究员郭方健博士来院讲座
5月18日城市轨道交通学院邀请英国剑桥大学统计实验室研究员郭方健博士为全校师生带来一场题为《基于非参数工具变量的因果推断》的学术报告。学院通过线上和线下两种方式同时组织师生参与学术报告。
工具变量是从非随机实验数据中做因果推断的重要方法，被广泛应用于经济计量、政策研究和生物医药等领域。在报告中，郭博士从美国越战老兵数据出发，提出了一个计量经济学中一直广泛探讨的重要的问题：服役是否导致收入的增加或者降低？然后给听众介绍了什么是基于工具变量的分析方法。工具变量使用问题的四个基本假设。简述了工具变量与传统统计学中的基于渐进分布的多项式分布的分析方法的区别。为了让该方法能够适用于更加普适的问题，郭博士介绍了未进行过多假设的非参数的工具变量的因果推断问题。
通过郭博士深入浅出的讲解，在场的同学们了解到了统计学在计量经济学中的典型应用，也引发出很多思考。针对诸如轨道交通的一些准则对乘客行为模式的影响，最终是否会导致拥挤问题的发生概率等问题，是否可以利用前期数据通过离散化和必要的模型建立，利用工具变量来进行分析和因果推断。在老师中，更是引发热议。目前摇号就可以视为进入民办学校的工具变量，那么参加民办教育是否导致高中升学率的增加和降低的这一问题是否可以用非参数工具变量分析方法进行因果推断等，现场老师们纷纷参与讨论。
