北京大学光华管理学院陈松蹊科研团队致力于发展和推广统计学理论和方法在空气污染质量评估、高维统计推断、经验似然、中国宏观经济计量分析方面进行研究和应用。
童培峰与苏武等组成的团队关于领域泛化的研究论文“Distribution Free Domain Generalization”在第40届国际机器学习大会International Conference on Machine Learning在线发表。
基于连续8年对全国空气监测站点,尤其是重点监测区域空气质量的数据统计研究,分析PM2.5、PM10、二氧化硫(SO2)、一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO2)和臭氧(O3)六种空气常规污染物的浓度情况,反映了我国区域空气质量变化动态和后续污染治理需注意的问题
提出一个变系数随机流行病学模型(vSVIADR模型),并开发一种多步、分散式的估计方法,以根据公开可用的流行病学和疫苗接种数据及时评估疫苗在真实世界的保护率。另一项研究扩展了vSVIADR模型以考虑新冠疫苗加强针的接种和重复感染,提供了使用公开流行病学数据估计加强针对感染的保护率的方法,并将其应用在七个国家的Delta和Omicron时期部分接种、完全接种和加强针接种的保护率的评估中。