​　　近日，统计与数据科学学院马海强副教授与俄勒冈健康与科学大学Thuan Nguyen副教授及加州大学戴维斯分校蒋继明教授合作完成的论文《Developing A Practical Measure: An Asymmetric Mean Squared Prediction Error for Small Area Estimation》被统计学国际顶尖学术期刊《Journal of the American Statistical Association》（简称JASA）正式接收，马海强副教授为论文第一作者，我校为第一单位。

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　　《Developing A Practical Measure: An Asymmetric Mean Squared Prediction Error for Small Area Estimation》一文首先基于正负预测误差带来的实际后果不同提出了一种新的预测度量方法，通过对正负预测误差施加不同权重建立了非对称均方预测误差准则；其次，该论文研究了非对称均方预测误差准则下的最优预测量及经验最优预测量的不确定性评价方法，并给出了权重选择的更新迭代算法。在理论研究方面，该论文证明了经验最优预测量的渐近最优性和不确定性估计量的渐近二阶无偏性。特别地，在正态假设下，该论文发现基于非对称均方预测误差准则的最优预测量具有完美的线性形式，同时证明了权重选择的更新迭代算法具有全局线性收敛性。最后，该论文通过大量数值模拟和实际数据分析验证了所提方法的优势及实际表现性能。

　　《JASA》目前是国际统计学界论文质量最高、覆盖领域最全，影响最为广泛的国际顶尖学术期刊之一，先后发表过大量重要的统计原创性成果，现为我校统计学方向国际著名权威A+类刊物。此次收录统计与数据科学学院教师论文对于学院学术科研具有很强的激励和示范作用。

　　(图文/统计与数据科学学院  编辑/邹奕  审核/一审 姜莹 二审 赵旻 终审  李大晖)