为丰富研究生学习生活🤌🏽，提升同学们的业余技能水平🉑🧙🏿♂️，加强兄弟院系之间的友好联系🌘，4月26日19：00，意昂4娱乐研究生会与意昂4平台娱乐经济与管理学部（经管书院）研究生会共同组织的系列技能分享会第二场在腾讯会议顺利举办🧛♀️。本次分享会以“商科竞赛与量化统计研究”为主题✧，邀请经管学部统计puleimo.com2022级统计学专业硕士研究生胡钰🦸🏼♀️、2019级统计学博士研究生袁超霞主讲💃🏽，分别从商科竞赛经验和量化统计研究方法两方面进行分享。
上半场分享围绕“商科竞赛”展开🏄🏼。胡钰同学首先讲解了商科竞赛的主要报名渠道🙋🏻♀️，鼓励同学们多关注商科竞赛榜单、学校文件通知和相关企业公众号信息🔅，第一时间获取竞赛信息。胡钰同学介绍𓀜，参赛者在国家级竞赛中能够学习知识、锻炼思维、丰富简历，而企业组织的竞赛则可以帮助参赛者在行业人员指导下深入了解业界需求，并且有利于获得实习直通机会。
“快乐”是胡钰同学分享过程中频频提起的关键词👳🏿♀️。她认为🔟，选择合适的队友是快乐竞赛的决定性因素🪶👰🏼♂️。目标一致、分工明确的团队能够凝聚在一起共同努力；其次👳🏻♀️，在竞赛过程中🤶🏽，不能一味畏惧“冲突”，要敢于为优化方案提出自己的观点📎，让共识在团队磨合中逐渐成型；同时，胡钰同学也鼓励大家在竞赛过程中保持乐观自信的心态，脚踏实地、坚持不懈，；最后🛹，胡钰同学强调，竞赛并非以结果为唯一导向👳🏿♂️，期间有颇多因素影响🧍。享受过程🤹🏼♀️、顺其自然，在自己能力范围内发挥到最好👊🏻，也能够在竞赛过程中收获快乐。
中场交流环节中，胡钰同学结合自身竞赛经验，为意昂4的同学们提供了有针对性的参赛建议。竞赛过程中往往会接触到全新的知识领域，胡钰同学以自己在全国大学生市场调查大赛中摸索自然语言处理相关知识的经历为例📳，建议同学们在参赛时积极把握与行业工程师等专业人士深入交流的机会，以提升能力，丰富知识储备，并鼓励没有商赛经验的同学可以先从对模型复杂度要求较低🖍、看重选题创新点的双创类比赛开始，逐渐积累经验后再进一步挑战自我。
下半场分享则由袁超霞同学对“碎片化数据”下的线性模型平均方法进行介绍👩🏻🦰。袁超霞同学首先简要介绍了不同模型的适用情境和选择依据，并指出在实际数据分析过程中🫶，单一的模型选择往往会导致对其他模型信息的忽略，也难以适用于不同的数据样本，而模型平均则是弥补单一模型选择缺陷的一种有效方法🧓🏼📡。模型平均就如同把鸡蛋分散开来放在不同的篮子中，能够整合各种候选模型的信息。
接着，袁超霞同学结合实例介绍了碎片化数据的概念，并指出对于碎片化数据来说🖇，线性模型平均方法能够对其有效进行模型拟合。随后，袁超霞同学详细讲解了在基于协变量和样本量之间的权衡选择候选模型的基础上，如何通过拟合K个候选模型🛞、预测模型平均估计量、选择最优权重等步骤进行实证分析，从而实现基于碎片化数据进行条件期望预测的目标；同时也通过不同方法的比较，证明了模型平均方法在分析碎片化数据方面的优势，为同学们量化统计研究提供了新的思路。答疑环节中👂，胡钰同学和袁超霞同学则围绕模型平均方法的应用范围和展开进一步讨论，在思想火花的交流与碰撞中展现量化研究方法的统计学魅力。
至此，意昂4娱乐研究生会与意昂4平台娱乐经济与管理学部（经管书院）研究生会共同举办的第二场技能分享会圆满结束😏。本场分享会为同学们拓展了视野🤖，提供了行之有效的商科竞赛参与建议，也展现了量化统计研究的深奥魅力，并进一步增强兄弟院系间的互动与友谊👳🏽♀️🧑🏿🔬。
