2016年10月26日，关于纵向缺失数据下广义部分线性模型的双重稳健估计的讲座在上海大学校本部东区经管楼520会议室顺利举行，由复旦大学公共卫生学院秦国友副教授主讲。
主讲人阐述当研究时发现缺失数据的情况下，可以使用双重稳健估计来进行数据处理。秦国友副教授首先介绍了数据缺失的几种情况以及相应的解决方法，完全随机缺失的数据可以直接采取丢弃的策略，随机缺失的数据和非随机缺失的数据则需要进行相关处理。当论文所列条件或缺失过程模型中的条件，这两者满足其一，可以进行相合估计。若要使用估计方程的方法，只要可以事先得出一、二阶矩即可。然后，秦国友谈及自己的论文，并将自己论文中的双重稳健估计方法与另外两种方法进行比较。当LCM条件满足时，GEW方法行不通。总体而言，依概率加权的方法是最有效的，但当LCM条件不成立且缺失模型正确指定时，秦国友副教授的论文中的方法则要优于依概率加权的方法。介绍完论文主体部分，对于数据的收集也是研究中重要一环。医学方面是秦教授的主要研究方向，因而调查共收集了994个病人的数据，每人被观察6次，设计指标的评分越高，表明病人的身体状况越差。此外，统计图表显示，得分与病程的关系先是负相关，再是平稳期，然后呈正相关，可见病人的身体状况随着治疗时间的增加呈现先变好渐渐度过平稳期最后逐渐恶化的趋势，表明病程对病人身体状况的影响非线性。
听完一小时浓缩的论文精华后，到了提问环节，经济学院倪中新老师同秦国友副教授以及在场的其他老师进行了激烈的学术探讨。同时，倪中新老师也向聆听这次讲座的同学解释了多元统计和计量经济学的相关知识，方便同学更深入地理解此次讲座的内容。
这次讲座内容详实且实用，激励了同学们学好统计和计量经济学相关课程的决心，同时也为大家做学术和写论文提供了更多的思路。
经济学院研会宣传部 王微