哈佛大学统计学系将2022年本科统计学系奖授予了Yash Nair，同时还将登普斯特奖授予了研究生Ambarish Chattopadhyay。
统计学系本科生奖成立于2020年，每年颁发给即将毕业的高级主讲学生，以表彰他们在主讲课程上的出色表现和优秀的论文。Arthur P. Dempster基金支持并表彰对统计学理论或基础研究做出重大贡献的有前途的研究生。
就在毕业典礼开始的几个月前，Nair才正式成为统计专业人员。他的论文《自适应收集数据的随机化测试》由卢卡斯·詹森教授指导。它侧重于在临床试验中确定治疗效果的方法。
Nair说:“当决定建立在以前的数据基础上时，会有很多复杂的依赖关系，这让我们更难知道什么会影响患者的结果。”“我和卢卡斯的项目是找出一种制度，在这种制度下，你可以适应地分配治疗方法，你如何推断哪些治疗方法是有效的，或者它们的影响是否随着时间的推移而变化?”
Chattopadhyay的论文题为“On the implied weights of linear regression for因果推断”，由Jose Zubizarreta教授指导。Chattopadhyay的研究重点是探索如何有效地了解因果关系。本文从广义上分析了统计学中的回归方法是如何回答因果问题的。
Chattopadhyay说:“人们总是做出因果性陈述:例如，我的头痛或血压降低了，因为我吃了这种药。”“我对因果推理很感兴趣，因为它非常基础，而且与实际应用相关。”
回顾了他们在系里的时光，两人都详细阐述了教员如何将他们塑造成研究人员，并激励他们继续在统计学方面的研究。当被问及他们会给即将进入系里的学生什么建议时，两人都鼓励学生追随自己的爱好。
“我的统计之路漫长而曲折，”奈尔说。“我想说的是，不要害怕尝试新事物;不要害怕改变方向，尤其是当你不确定自己真正感兴趣的是什么时。”
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