6月6日上午，应统计与数学学院邀请，暨南大学姜云卢副教授和华南师范大学吴琴博士通过线上形式做统计学学术讲座，讲座题目分别为“Use of random integration to test equality of high dimensional covariance matrices”以及“The Poisson Item Count Technique and its non-compliance design for survey with sensitive questions”。讲座由统计与数学学院副院长费宇教授主持。

姜云卢副教授指出检验两个协方差矩阵是否相等是统计学中的一个基本问题，尤其是当数据是高维的时候，随后姜云卢副教授提出一种通过随机矩阵的新方法，即使在维度比样本容量大得多的情况下，该方法可以检验高维协方差矩阵的等价性，而不需要假设两个基础总体的参数分布。姜云卢副教授介绍了在深入研究一般多元模型下任意协变量个数和样本容量检验的渐近性质，检验的有限样本性能是通过数值研究评估的，实证结果表明，该检验与现有的检验具有高度的竞争力。特别地，当两个协方差矩阵之间存在一些较大或许多较小的对角线扰动时，姜云卢副教授提出的检验在不同的设置下具有明显的强大功能。

吴琴博士介绍到泊松项目计数方法(PICT)是最近发展起来的一种调查方法，旨在引出受访者对敏感问题的真实回答，它简化了众所周知的项目计数方法(ICT)，用一个单一的计数问题取代了一个独立的问题列表在已知的比例。然而，ICT和PICT都依赖于强大的“无设计效应假设”(即，受访者对无害的项目给出相同的答案，无论清单中敏感项目是否存在)和“没有撒谎者”(即所有受访者给出真实的答案)假设。为了解决自我保护行为的问题，提供更可靠的分析，吴琴博士提出在现有的PICT中引入了一个非依从参数，在PICT调查设计的基础上，考虑了更实用的模型假设，并开发了相应的统计推断，通过仿真研究以评估该方法的性能。最后，通过一个汽车保险诈骗的实例对该方法进行了验证。

讲座期间，统数学院的老师和同学们与姜云卢副教授就讲座内容进行了交流和探讨。费宇教授总结讲座并代表学院表达感谢。

姜云卢，暨南大学经济学院统计学系副教授、博士生导师。2012年博士毕业于中山大学数学与计算科学学院。目前的主要研究包括：稳健统计、高维数据分析、变量选择和混合模型，至今已公开在JASA、Technometrics、Statistica Sinica等国内外知名期刊上发表SCI论文30余篇，其中入选ESI前1%高被引论文1篇；主持国家自然科学基金项目2项、省部级项目4项和广东省高等教育教学研究改革项目1项；入选“暨南双百英才计划”暨南杰青第一层次和第二层次；入选广东省高等学校“千百十工程”第八批培养对象；荣获第八次广东省统计科研优秀成果奖一等奖（排第三）。

 吴琴，博士，毕业于香港浸会大学统计系，现于华南师范大学统计系工作, 讲师。现主持国家自然科学基金面上项目1项（在研），青年项目1项(已结题)，广东省质量工程项目1项(已结题)。