信息来源： RUC明理新声 发布时间：2025年11月3日

数字时代的科学与技术

2025

明理书院2025—2026学年秋季学期“数字时代的科学与技术”系列讲座第五讲邀请了统计学院教授易丹辉担任主讲，主题为《让数据说话——数字时代的统计学》。内容分为三大部分：数字时代的特征、统计学的基本框架与方法论、以及面对大数据的统计应对策略。

首先，易丹辉指出我们已进入一个以数字技术为核心规则的时代，数据不仅是数值，而是包括文字、图像、声音等多模态信息。数字化不仅改变了政府、农业、交通等各个领域的运作方式，也重塑了人与人、人与机器之间的连接方式。数据呈现出永久性、可复制性、即时性、高效性、动态性和倾向秩序性等特征，数据规模庞大、结构复杂、维度高、非线性强，传统分析方法面临巨大挑战。

在这样的背景下，统计学作为“收集、分析、呈现和解释数据的科学与艺术”，其重要性愈发凸显。易丹辉强调数据来源多样，可以来源自实验、调查、网络、出版物等。中国人民大学、北京大学等高校建立了丰富的数据平台，如CGSS、CFPS、CHARLS等，为研究提供了数据来源。

易丹辉进一步探讨了量变与质变的关系，提出在异质性背景下构建模型的必要性。从一元线性回归到多元回归、分位回归、广义线性模型（如Logistic回归、泊松回归），再到时间序列分析、面板数据模型、固定效应与多水平模型，统计学不断拓展其建模能力，以适应现实世界的复杂性。结构方程模型、因子分析、聚类分析、判别分析、对应分析等多元统计方法也被引入，用于探索消费者行为、共享单车布局、用户画像等实际问题。

进入大数据时代，已有的统计方法与机器学习深度融合。机器学习作为统计学习的延伸，涵盖监督学习、无监督学习、强化学习等多种范式，广泛应用于文本挖掘、图像识别、信用评估、医疗诊断等领域。深度学习作为机器学习的前沿方向，通过卷积神经网络、自编码器、深度置信网络等模型，实现对复杂数据模式的自动提取，推动人工智能迈向更高层次。

尽管技术日新月异，但统计思维始终是核心。无论使用何种算法，最终目标都是“让数据说话”，而关键在于“如何说”：选择正确的数据、采用科学的方法、得出合理的结论。统计不仅是工具，更是一种思维方式——在混乱中寻找秩序，在差异中发现共性，在量变中识别质变。

最后，易丹辉回归教育本质，呼吁在人大这样的学术殿堂中，学生应培养“用自己的眼睛观察、用自己的脑子思考”的能力，追求“平凡不平庸，普通且伟大”的成长路径。健康不仅是无病状态，更是身心与社会适应的和谐统一。在数字时代，统计学不仅是理解世界的钥匙，更是塑造未来的力量。量的积累终将带来质的飞跃，而统计，正是这一过程的见证者与推动者。