而方豫，也站起身，礼貌的对自家院长打了个招呼，随后又向那名被程风称呼为师姐的年轻女子点了点头。
旗袍女抿着嘴温婉一笑，秋波流转，眼神艳潋，也没和方豫做自我介绍，袅袅婷婷扭动着腰肢，走到茶水间，开始做咖啡。
“不用客气，回答问题就好。”童永山自己搬了把椅子也坐在方豫对面，手中翻着程风打印出来的一叠资料。方豫不卑不亢的也坐了下来，稍稍考虑了一下：“在线性回归分析中，离群值可能极大地影响回归系数和预测的准确性。所以，首先就是要准确的识别离群点。”
“我可能会通过诊断图，如残差图或影响图，来识别这些离群点。一旦确定了离群值，我更倾向采用稳健的回归技术来减少这些点的影响。”
“例如使用lad回归或进行变换，如对数转换，以稳定数据的方差并改善模型的整体表现。”
“至于您刚刚提到的特征相似度问题，因为高度相关的解释变量可能导致多重共线性问题对于线性回归模型非常重要，因此，如何准确评估特征间的相似度是最重要的问题。”
“在这个问题上，我倾向于使用vif来评估变量间的相互影响。”
“我觉得，探索性因子分析或主成分分析可以在不损失太多信息的前提下，减少数据中的维度，方法得当的话，可能有效地揭示隐藏在数据背后的结构性联系，从而优化模型的预测能力和解释力。”
“最后，在特征相似度方面，从未来趋势来看，我个人认为不仅要关注传统的相关系数，还应该考虑时间序列数据的共整合性质或变量间的因果关系。”
“因此，使用机器学习技术如人工神经网络来揭示变量间复杂的非线性关系，可能是未来最重要的发展方向。”
“院长，我回答完了。”方豫双目直视童永山，面色平静。
听到方豫的回答，程风不由得倒吸一口凉气。
如果说之前方豫回答他问题的时候只展现出了技能熟练度和项目经验，那现在方豫回答童永山的这个问题，则是彻底超越了一般研究生的学力水平。
一般的硕士研究生，更多的还停留在学习和应用的阶段，只要能够熟练使用数据处理工具，就已经是一名合格的科研狗。
而刚刚方豫的回答，已经完全超出了这个阶段。不止展示出对复杂数据分析理论的深入理解，更展现出相当的原创性研究的能力，以及将技术应用于更宽泛问题解决的能力。
难道这个大二学弟的真实实力，已经是一名博士强者？
真是恐怖如斯！
童永山也忍不住露出明显的赞赏之情，甚至鼓了两下掌。
他倒不是被方豫的专业能力吓到了，在迈国多年，无论是哥大还是宾大抑或mit，都汇聚了这个世界上最顶尖的数理天才，16岁的小孩专业能力吊打博导的也不是一个两个。
真正让他惊讶的是方豫居然敢对学术的专业发展方向做出一个方向明确的预估！
如果不是因为童永山从未将自己尚未提交的研究提案透露给任何人，他甚至会怀疑方豫已经偷看了他的研究计划！
程风这种研究生可能还听不出什么，但童永山可不同，刚刚方豫说的最后一段话，简直让他头皮发麻。
是的，刚刚方豫在其中所说的相当一部分内容，正是他已经准备了近三个月的下一个研究方向！
有如伯牙遇子期，作为一名纯粹的学者，没有什么比遇到知音更让人激动的了。
“方豫，大二金融学二班，真没想到我们学院里还有这样的学生。好！好！好！”童永山看了一下方豫的资料，击节赞叹。
童永山自小就不善言辞，能对一个学生一连说出三个好字，还是10年前他在宾大时招收林方东当弟子的时候。
林方东现在已经是经济学界炙手可热的超新星，已经进入了高发期，去年一年连发三篇顶五（五大顶刊），眼看就是学术圈的另一山头。
“老师，咖啡。”刚刚那名90分风情70分相貌的师姐端给童永山一杯冒着热气的咖啡，眼神不着声色的在方豫身上转了一圈。
“南蓁，来，见见你们小师弟方豫，以后你们就在一起共事了。”童永山哈哈大笑，转头对方豫道，“你们的大师姐江南蓁，也是我回国立后新招的博士，你们以后可以多交流。”
“老师，人家方豫学弟还没同意进组呢。”被叫做南蓁的女子轻笑一声，笑起来眼角微微上翘。
童永山一拍脑门，不过也没在意太多。
在他看来，别说一个大二的学生，就算校内的博士，哪怕已经进了其他组，面对这种机会，都不可能拒绝。
方豫迟疑了一下：“院长，我能问一下咱们组里有考勤要求吗？”
童永山一怔，没想到方豫提了这么一个问题。
江南蓁目光一闪，浅笑道：“方豫学弟，老师的组里面，时间还是挺自由的，不过组会还是要按时参加的，如果平时有事情，可以请假，但事情还是要做好。其实组里工作量很大，哪怕没有考勤要求，可能休息的时间都不会太多。”
方豫松了一口气，如果说只是参加组会，没有具体的考勤要求，那就好办了。
至于工作量大？
那不是有柚子吗。
正好给这个球找点活干。
也不知道为什么，现在看到它闲着就不舒服。
“那没问题，谢谢院长，我随时都可以进组。”
方豫拍了拍胸脯，撞得胸肌乓乓响。
(本章完)