1. 面试官：请解释什么是蒙特卡洛模拟，并举例说明其在统计分析与建模中的应用。

2. 面试官：描述一种可以用来优化算法性能的统计方法，并说明其原理和优势。

3. 面试官：在数据建模中，有哪些常见的过拟合和欠拟合现象？请说明它们的原因与解决方法。

4. 面试官：介绍一种非参数统计模型，并说明其与参数统计模型的区别与适用场景。

5. 面试官：请解释交叉验证的概念，并说明其在建模过程中的作用和优势。

6. 面试官：介绍一种高阶统计分析方法，例如时间序列分析或空间统计建模，并说明其在实际数据分析中的应用。

7. 面试官：讨论数据预处理在统计分析与建模中的重要性，并列举具体的数据预处理技术和应用场景。

8. 面试官：什么是异常检测方法？请举例说明常用的异常检测技术，并分析其适用性和局限性。

9. 面试官：描述一种基于贝叶斯统计思想的建模方法，并说明其在实际问题中的应用。

10. 面试官：给出一个复杂数据集上的统计建模挑战，并提出一种创新的解决方案。