2018年6月11日，我国著名抽样专家，教育部统计学教学指导委员会副主任委员，教育部重点研究基地“应用统计科学研究中心”主任，中国商业统计学会（一级学会）会长，国务院政府特殊津贴获得者，中国人民大学“杰出学者”金勇进特聘教授，在慧智楼90510会议室为我院的统计学老师及研究生做题为“大数据背景下非概率样本统计推断问题”的精彩学术报告。我院相关教师和研究生参加了本次报告会。会议由学院叶勇副院长主持。

金教授在报告中指出，利用大数据进行抽样，很多情况下由于抽样框的构造比较困难，使得抽取的样本属于非概率样本，传统的抽样推断理论难以应用到非概率样本中。而如何解决非概率抽样的统计推断问题，是大数据背景下抽样调查面临的严重挑战。金教授提出了解决非概率抽样统计推断问题的基本思路：一是抽样方法，可以考虑基于样本匹配的样本选择、链接跟踪抽样方法等，使得到的非概率样本近似于概率样本，从而可采用概率样本的统计推断理论；二是权数的构造与调整，可以考虑基于伪设计、模型和倾向得分等方法得到类似于概率样本的基础权数；三是估计，可以考虑基于伪设计、模型和贝叶斯的混合概率估计。

整个报告可以看出本次报告有前沿性，是迄今鲜见大数据背景下非概率抽样下的总体参数估计的学术论文或研究报告；本次报告有现实意义，在抽样实践中，非概率样本客观存在，如何解决其抽样估计问题迫在眉睫；本次报告有抽样理论，目前的抽样教材或学术专著尚未涉及非概率样本的统计推断问题。

本次学术报告会，不仅使现场参加学术报告的师生们感受到学术前沿动态和创新学术思想，同时也让师生们在科学研究方法论层面上受益匪浅。