报告聚焦统计相关性分析与高维数据处理前沿课题，系统介绍了一种可用于衡量连续随机变量、随机向量与分类变量之间独立性的全新量化指标。该指标针对性解决了传统统计方法在变量独立性判定中的痛点问题，主要适用于独立性检验与超高维特征筛选两大核心研究场景，具备重要的理论价值与广泛的应用前景。

在独立性检验研究层面，郭文雯阐释了该检验统计量在固定维度与高维两种不同设置下的渐近分布特征，完善了相关理论体系；在超高维特征筛选研究层面，团队成功建立了该方法的确定性独立性筛选特性，为高维数据降维、特征挖掘提供了全新技术路径。同时，通过多组模拟实验数据验证，该创新方法在处理重尾随机向量、含异常值向量等复杂数据场景中，表现出优异的稳定性与有效性，抗干扰能力显著优于传统方法。

在互动环节，师生围绕指标比例有效估计方法、指标总体形式构造思路、复杂数据适配优化等问题提问，郭文雯逐一耐心解答，现场学术氛围浓厚。