7月9日，2026第四届统计与数据科学联合会议第五日短课在小象直播 修德楼218教室举行。
上午，来自宾夕法尼亚大学的Yong Chen教授与来自北京大学的Yumou Qiu副教授围绕真实世界证据的稳健因果推断展开分享。课程首先由Yumou Qiu副教授作题为《Real-world Causal Problems and Solutions: Bias Reduction and Data Integration》的报告，报告系统梳理真实世界证据（RWE）研究范式与平均处理效应主流估算方法，详解阴性对照（NCO）在偏差校准、实证敏感性分析中的应用，针对阴性对照失效痛点搭建分层建模框架，实现总体与分站点因果效应精准识别。此后，Yong Chen教授作题为《Empowering Your Study Through Federated Learning:PDA and the New MOSAiC Framework》的报告。该报告进一步延伸分享联邦学习前沿成果，介绍PDA隐私保护分布式算法与全新MOSAiC框架，在保障原始数据隐私前提下完成多中心汇总分析，为医疗大数据研究提供全新范式。
下午，北京大学涂云东教授以《The Factor Modelling Approach to High-dimensional Time Series Analysis》为题开展专题授课。报告聚焦高维时序数据分析核心难点，系统拆解因子建模完整理论体系，结合金融、宏观经济实证场景，讲解高维维度下参数估计、波动风险校准实操路径，针对性破解高维时序维度冗余、噪声干扰等现实问题，为高维量化建模、时序风险研判提供了清晰可行的研究思路。
本日课程贯通因果推断、联邦学习、高维时序三大前沿方向，兼具理论高度与落地价值，现场研讨氛围热烈，有效拓宽了参会学者的学术研究视野。
至此，第四届统计与数据科学联合会议系列短课期课程圆满收官。