为深化师生对统计学与数据科学的理解，激发创新思维与研究热情，10月25日，中国人民大学统计学院吴喜之教授应邀来校作题为《统计与数据科学》的专题报告。此次报告由衡阳师范学院数学与统计学院院长李龙主持，数学与统计学院和教育科学学院近二百多名老师和学生参加了本次报告会。

在讲座上，吴喜之教授以两则新闻报道为切入点，揭示了统计学方法在实践中最常犯的几个致命错误。吴教授详细阐述了这些错误对统计学产生的深远影响，鼓励大家在科研上要有怀疑精神。通过引用Donoho在“数据科学50年”中的观点，指出了统计学在未来研究中面临的挑战与机遇。接下来，吴教授结合统计实例演示，深入分析了机器学习与传统统计方法的优势和不足。吴教授指出，随着数据科学的蓬勃兴起，传统统计与数据科学的融合已成为必然趋势，建议统计学者保持开放的心态和创新的精神，不断探索和实践新的方法和技术。

在互动环节，吴喜之教授与在场师生进行了深入的交流与探讨。他耐心细致地回答了师生们关于统计与数据科学领域的研究方法、实践应用以及未来发展方向等方面的疑问，并分享了自己的独到见解和宝贵经验。

此次专题讲座为师生提供了一次难得的学习与交流机会。此次交流不仅拓宽了师生们的学术视野，更激发了师生们对统计与数据科学领域的浓厚兴趣。未来，学院将继续致力于推动统计学学科发展，为师生提供更多优质的学习资源与交流平台。

吴喜之教授简介：

中国人民大学统计学院教授、博士生导师，北卡罗来纳大学统计学博士。本科毕业于北京大学数学力学系，曾在美国加利福尼亚大学、北卡罗来纳大学、密西根大学以及南开大学、北京大学等多所著名学府执教。代表性著作有《Inspection Errors for Attributes in Quality Control》(Johnson, N., Kotz, S. and Wu X., Chapman and Hall, 1991, London)、《统计学——从数据到结论 (第 5 版)》、《数据科学导论——R与Python的实现》、《复杂数据统计方法——基于R和Python（第四版）》、《深度学习入门——基于 Python 的实现》、《贝叶斯数据分析——R 与 Python 的实现》、《多元统计分析——R 与 Python 的实现》、《应用时间序列分析——R 和 Python陪同 (第 2 版)》和《强化学习入门——基于Python》等。

                              （通讯员：戴咏诗，刘秋悦，初审：曹灿，终审：胡立军）