5月29日上午，,，南方科技大學田國梁教授和暨南大學姜云盧博士應統(tǒng)計與數(shù)學學院邀請，在北院卓遠樓305會議室分別做了題為“一般不完全分類數(shù)據(jù)的貝葉斯計算中一種新的 MM 算法和眾數(shù)共享方法”和“用修正后的新的尾函數(shù)進行穩(wěn)健估計”的學術(shù)講座,，并與統(tǒng)計與數(shù)學學院師生就相關(guān)問題進行了學術(shù)交流,，講座由科研處處長費宇教授主持。
田國梁教授的講座主要闡述了一種新的最小最大化（MM）算法,該算法用于計算一般不完全分類數(shù)據(jù)下的參數(shù)的極大似然估計,，此類數(shù)據(jù)在生物醫(yī)學,、流行病學、心理學,、體育等領(lǐng)域經(jīng)常出現(xiàn),。此外，如何發(fā)展一個對應于現(xiàn)有MM算法的隨機版本也是一個重要的研究課題,。田國梁教授提出了一種針對一般不完全分類數(shù)據(jù)的后驗眾數(shù)共享方法,，用于構(gòu)造貝葉斯估計。該方法在現(xiàn)有MM算法的基礎(chǔ)上發(fā)展了一種新的舍選（AR）算法,。最后,，田國梁教授用四個實例說明了所提出方法的價值。
姜云盧博士的講座主要闡述了一種新的估計過程,，該估計基于Huber的穩(wěn)健估計思想,，用指數(shù)平方損失函數(shù)取代傳統(tǒng)的尾部函數(shù)，以獲得同時具有高崩潰點和高效率的穩(wěn)健估計,。該估計即便在非正態(tài)情況下也擁有高效率,，并達到50% 的最高漸近崩潰點。在正則性條件下，該估計量具有√n相合性和漸近正態(tài)性,。姜云盧博士通過大量模擬結(jié)果說明了,，當樣本量足夠大時，新提出的方法比現(xiàn)有方法具有更小的標準誤差和更高的效率,。最后,，姜云盧博士給出了三個實例。
統(tǒng)數(shù)學院部分教師和研究生認真聽取了報告,，并就相關(guān)問題與田國梁教授,、姜云盧博士進行了深入交流。此次講座為師生開拓了視野,，受益匪淺,。
報告人簡介：
田國梁，現(xiàn)任南方科技大學數(shù)學系統(tǒng)計學正教授,、博士生導師,。田教授1988年于武漢大學獲得統(tǒng)計學碩士學位、1998年于中國科學院獲得統(tǒng)計學博士學位,，曾先后在北京大學和美國田納西州的 St. Jude 兒童研究醫(yī)院生物統(tǒng)計系從事博士后研究,在美國馬里蘭大學Greenbaum 癌癥中心任 Senior Bio-statistician,。2008年至2016年在香港大學統(tǒng)計及精算學系任副教授、博士生導師,。田教授是國際統(tǒng)計學會 (ISI) 當選會員, 擔任 Computational Statistics & Data Analysis, Statistics and Its Interface 等四個國際統(tǒng)計學期刊的副主編,。他主要的研究領(lǐng)域是生物統(tǒng)計, 社會統(tǒng)計和計算統(tǒng)計，目前的研究方向包括多元零膨脹計數(shù)數(shù)據(jù)分析,、不完全分類數(shù)據(jù)分析和敏感性問題抽樣調(diào)查,，已在國際頂尖生物統(tǒng)計學期刊 Statistical Methods in Medical Research, Statistics in Medicine, Biometrics 發(fā)表論文14篇, 在其它統(tǒng)計學期刊發(fā)表論文80余篇，在John Wiley & Sons 和 Chapman & Hall/CRC 出版英文專著3部, 在科學出版社出版中文專著1部,，英文教科書1本,。2017年，其研究課題“MM算法中的幾類問題之研究及其應用”獲得國家自然科學基金面上項目的5A資助,。
姜云盧,，暨南大學經(jīng)濟學院統(tǒng)計學系副教授、碩士生導師,，博士畢業(yè)于中山大學數(shù)學學院。目前的主要研究包括穩(wěn)健統(tǒng)計,、高維數(shù)據(jù)分析,、變量選擇、深度函數(shù)和混合模型等,。姜博士在《Journal of American Statistics Association 》,、《Technometrics》等國際頂級和權(quán)威期刊上發(fā)表了多項研究成果，并擔任《Statistics and Its Interface》,，《Computational Statistics & Data Analysis》,，《Journal of nonparametric statistics》等國際知名統(tǒng)計學期刊的審稿人,；主持和參與多項國家自然科學基金。
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