2025年9月24日下午，南开大学统计与数据科学学院周永道教授应邀作题为 “Some Model-free Subsampling Methods for Massive Data” 的学术报告。本次报告会由统计与数学学院副院长（挂职）史册主持，各系部教师参加。

　　周永道教授现任南开大学统计与数据科学学院教授、博士生导师、统计学系主任，入选国家高水平人才青年项目、天津市创新类领军人才、南开大学百青人才计划。周教授长期从事试验设计与大数据分析研究，主持国家自然科学基金项目5项、天津市自然科学基金重点项目1项及十余项纵横向课题，在JRSSB、JASA、Biometrika、JMLR、TKDE、TNNLS、《中国科学》等国际顶级期刊发表学术论文80余篇，合作出版中英文专著和教材9部，曾获全国统计科学研究优秀成果奖一等奖、全国统计科学技术进步奖三等奖、天津市教学成果奖特等奖及华为火花奖。现任天津市现场统计研究会理事长、中国数学会理事、均匀设计分会副理事长。

　　　　在报告中，周教授首先强调高质量训练数据在大数据分析算法中的关键作用，并指出在真实模型往往呈现非线性的情况下，亟需发展模型无关（model-free）子样本抽取方法。他详细介绍了若干鲁棒的实验设计方法，并提出了基于相似性和数据分布漂移的新型模型无关子抽样策略。报告结合模拟实验和实际案例，展示了这些方法在降低训练成本、提升模型训练效率方面的优越性能，具有显著的理论创新与实践应用价值。

　　本次报告内容深入浅出，既涵盖了大数据子样本方法的理论前沿，又提供了丰富的实践案例，拓宽了与会教师在实验设计与大数据分析方面的学术视野，激发了大家在智能数据采集与高效建模方面的研究兴趣。

（图文  史册）