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高维基因数据样本极少,统计方法如何破解

时间:2026-08-02 10:03
统计学面临高维小样本挑战,如数十万基因维度与几十个样本。陈松蹊院士推动其从理论创新到现实应用,将统计学比喻为数据驱动的自适应万能钥匙,解决复杂数据难题。

从计算行星轨道到测量地球子午线,从追溯流行病源头到叩开遗传学大门,统计学的身影几乎无处不在。正是这些跨界应用的不断滋养,它才从一门实用工具逐渐长成了今天这样独立的基础学科。



中国科学院院士、清华大学兴华讲席教授、数据科学交叉研究院院长陈松蹊,长期扎根统计学理论,同时将这套方法运用到大气污染治理、人口预测、脑科学、海洋科学等多个领域——他一直在推动统计学从理论创新走向现实应用。



如今,新数据和新问题层出不穷,统计学也面临前所未有的考验。传统方法大多适用于维度固定、样本量够大的场景,但现实中数据结构正在发生剧烈变化。比如,在寻找致病基因时,基因维度可能高达数十万,而患者样本只有几十个。面对这种“高维小样本”的难题,统计方法必须进化,否则就会被时代甩下。


陈松蹊院士有个很形象的比喻:统计学就像一把万能钥匙,由数据驱动,基于数据做科学推断。



统计学,自适应的万能钥匙

随着人工智能和大数据时代的到来,数据维度越来越高、来源越来越复杂、应用场景也在不断拓展——统计学该如何适应这些新的挑战?


本期《锚点》,中国科学技术大学科技传播系副主任袁岚峰将对话陈松蹊院士,7月29日(周三)22:00播出。



来源:https://www.163.com/dy/article/L313QR3Q0517CSQT.html
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