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机遇只偏爱有准备的人，浸会大学理学院讲座教授朱力行凭藉“回归中的模型检验和降维”获得2013年国家自然科学奖二等奖，他坦言，二十几年的研究生涯，最困难的就是创新的将概率论的概念应用于统计学，“全赖自己多年的积累，以及相关领域的训练”。
处于世界领先地位
“GDP与工业、农业发展的关系，股票指数与其他股票之间的关系等等，所有涉及变量之间关系的问题都可以用统计学的方法解决。”朱教授解释，回归模型分析是最基本的统计工具之一，是统计领域的一个重要研究方向。他在该领域的研究有突出贡献，特别是他在模型检验和降维技术这两个基本问题的研究成果处于世界领先地位。
朱力行于1998年率先提出将概率论中的概念引入统计学中的模型检验的问题，此类方法论成为文献中的两类主要方法论之一。他解释，第一类方法是局部光滑方法，其缺点是计算过程中涉及到函数估计，使得模型检验对调整参数十分敏感，另外变量增多也容易使局部方法受限。“我们提出的方法是基于经验过程的全局光滑方法，引入概率论的方法避免了函数估计及检验对调整参数的敏感，令检验的功效更好。”
朱力行的降维领域研究处于世界领先水准，成为该领域世界四大研究组之一，其研究成果广泛应用在计量经济学研究、生物、医学等。“在这个领域中，我们主要完善了切片逆迴归法的理论基础，还提出了在切片方法论中如何找到最优切片数的问题。”事实上，朱教授的降维方法是自1995年以来的最好结果，被认为是构建一般维数检验的基石，实质上首先提出了相合的确定维数的方法。
不过，朱力行坦言，在统计学领域没有哪种方法是最好的方法，只是不同的方法则重点也不同。“我们的降维方法优点在于它能处理非线性问题，运算速度快，其速度甚至是某些运算方法的1/10，对所有的变量一视同仁。但它的缺点也在于其一视同仁。”他续言，其降维方法的缺点在于它总是能找到线性组合，但却不能找到特定的变量。该研究已经被二十多个领域的研究者所引用。
成果应用于生物医学
朱教授坦言研究过程中最困难的但也是最成功的部分，就是创新的将概率理论应用于统计学。他希望下一步能够继续相关研究，找到更有效的计算方法，同时加强应用领域的研究，将其成果应用于生物医学、基因研究等领域。
曾在中国科学院从事十年科研工作的朱力行，对两地科研的优缺点了然于胸。“香港可以在基础理论研究领域起到很大的作用。发挥其在科研环境、国际交流等方面的优势，促进两地合作。”他认为科研合作重过竞争：“学界毕竟不同于商界，合作才能出好的科研成果，促进科学进步。”
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