（通讯员：边睿骞）2026年1月8日下午15：30，我院特邀南开大学统计与数据科学十大博彩网站排行榜 李忠华教授做学术报告。本次报告由十大博彩网站排行榜 承办，会议由十大博彩网站排行榜 统计系党支部书记袁晓惠教授主持，十大博彩网站排行榜 副院长杨凯老师等及部分研究生参加了本次学术报告会。

会议开始之际，由袁晓惠老师作为代表对李忠华教授的到来表示感谢，并对李教授及其研究内容做了简单的介绍。

报告人简介：李忠华，南开大学统计与数据科学十大博彩网站排行榜 教授，曾受邀访问美国北卡罗莱纳大学教堂山分校、明尼苏达大学等。研究方向为统计质量控制、变点、高维统计推断、网络数据分析等。合作出版专著1本，发表学术论文50余篇。曾主持国家自然科学基金青年、面上等3项，参与国家自然科学基金重点项目、国家科技重大专项等项目。现任中国数学会概率统计分会副秘书长、中国现场统计研究会统计学历史与文化分会副理事长、全国工业统计学教学研究会理事、国际质量工程期刊Quality Engineering编委、美国Mathematical Reviews评论员等。

报告题目：Efficient Quantile Covariate Adjusted Response Adaptive Experiments

报告摘要：In program evaluation studies, understanding the heterogeneous distributional impacts of a program beyond the average effect is crucial. Quantile treatment effect (QTE) provides a natural measure to capture such heterogeneity. While much of the existing work for estimating QTE has focused on analyzing observational data based on untestable causal assumptions, little work has gone into designing randomized experiments specifically for estimating QTE. In this talk, we propose two covariate-adjusted response adaptive design strategies--fully adaptive designs and multi-stage designs--to efficiently estimate the QTE. We demonstrate that the QTE estimator obtained from our designs attains the optimal variance lower bound from a semiparametric theory perspective, which does not impose any parametric assumptions on underlying data distributions. Moreover, we show that using continuous covariates in multi-stage designs can improve the precision of the estimated QTE compared to the classical fully adaptive setting. We illustrate the finite-sample performance of our designs through Monte Carlo experiments and one synthetic case study on charitable giving. Our proposed designs offer a new approach to conducting randomized experiments to estimate QTE, which can have important implications for policy and program evaluation.

首先，李教授介绍了一种用于协变量调整响应自适应实验的高效分位数处理方法。该方法旨在解决现有文献中响应自适应实验（CARA）设计的局限性。

其次，李教授采用分阶段数据收集机制，实验参与者在不同阶段（t=1,...,T）被陆续招募。在每个阶段，研究者基于先前阶段估计的最优倾向得分来动态分配新参与者的治疗组别。

再次，李教授给出了在最终阶段进行统计推断的完整方案，包括构造分位数治疗效应（QTE）的点估计量及其方差估计量，并在此基础上构建了95%置信区间。该方法通过完全自适应的设计，避免了参数模型误设的风险，并能够有效处理连续型协变量，提升了实验的统计效率与稳健性。

之后，李教授提供了自适应实验设计的理论基础。研究建立了两个关键假设：无混淆假设和正性假设。在这些假设成立的条件下，定理从理论上证明，与使用离散化协变量的完全自适应设计相比，直接使用原始连续协变量的两阶段设计具有效率增益。

随后，李教授通过模拟研究和一项合成案例研究来验证方法的实际表现。模拟设计了协变量为离散和连续两种情形下的数据生成机制，用于比较完全随机分配、两阶段设计和完全自适应设计等不同策略。模拟结果通过标准误差、偏差、均方误差和收敛概率等指标，展示了不同设计在估计分位数处理效应时的性能。表格数据显示，在连续协变量（X=0.5）的情况下，完全自适应设计相较于完全随机设计和两阶段设计，通常能获得更小的标准误，并且置信区间的覆盖概率均能达到或接近预定的95%水平。这些结果验证了自适应设计，尤其是处理连续协变量时，在提升估计精度方面的优势。

最后，李教授总结了本文研究的主要贡献。首先，从半参数理论的角度，为分位数处理效应的估计推导了一个基于设计的最优方差下界，并提出了多阶段设计和完全自适应设计两种策略，均能达到该下界。其次，研究通过理论论证和模拟研究，权衡比较了两种设计在实际实施中的利弊。最终，研究确立了基于所提自适应设计收集数据所估计的分位数处理效应具有渐近正态性，并从理论上证明了当考虑连续协变量时，多阶段设计相较于完全自适应设计能带来效率提升。

报告结束后，参会人员踊跃提问，就感兴趣的问题与王教授进行了深入的讨论和交流。王教授对提出的问题进行了详细解答，并分享了自己的研究心得。本次学术交流会不仅拓宽了学生群体的学术视野，还激发了其学习热情。聆听报告的师生均表示收获颇丰，将更为勤勉地投身于新领域与新方法的学习和研究。

初审：关迪

复审：杨凯

终审：王丹、王纯杰

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2026年1月8日