2026年5月15日下午，“数字+”与统计数据工程系列讲座（第125讲）在综合楼644会议室顺利举行。本次讲座特邀香港理工大学赵兴球教授主讲，报告主题为基于深度神经网络的删失数据非参数推断。讲座由统计与数据科学学院应用统计系主任王伟刚教授主持，学院师生代表到场聆听交流。

赵兴球，香港理工大学应用数学系副主任、教授，概率与统计学博士（武汉大学、加拿大麦克马斯特大学）。主要研究领域为统计机器学习、生存分析、高维数据分析、半参数与非参数方法。她在AOS、JRSSB、JASA、Biometrika等统计学顶级期刊，以及JMLR、ICML等机器学习与计算机领域顶刊顶会发表多篇高水平论文；获多项香港研究资助局基金及国家自然科学基金资助；2014年荣获教育部高等学校科学研究优秀成果奖自然科学二等奖；其提出的区间删失数据广义对数秩检验于2010年被SAS软件正式收录。现任伯努利学会东亚及太平洋区域委员会（EAPRC）主席（2026-2028）。

讲座中，赵兴球教授围绕删失数据非参数推断前沿方向，系统分享团队最新研究成果。她提出一种全新深度学习方法，用于右删失数据下生存时间条件风险函数的非参数统计推断，通过深度神经网络（DNN）逼近给定协变量下条件风险函数的对数，得到基于似然的条件风险函数估计。该方法大幅提升模型灵活性，放宽了对条件风险函数与生存函数的结构与函数形式假设。同时，她建立了估计量的非渐近误差界与函数渐近正态性，进而提出适用于拟合优度检验的单样本检验与用于处理效应比较的两样本检验，并专门设计了针对非参数Cox模型的检验方法，通过功效函数分析证明了检验的一致性。模拟研究与实际数据分析均表明，所提估计与检验方法相比现有方法性能更优。报告内容兼具理论严谨性与方法创新性，紧密衔接统计学与人工智能交叉领域，为删失数据分析提供了全新技术路径。