2019年5月10日下午15:00，在北院卓远楼305会议室，南方科技大学田国梁教授和暨南大学姜云卢副教授应威廉希尔体育,威廉体育官方：统计与数学学院邀请，分别做了题为“基于混合正态分布的一种新的多元拉普拉斯分布”和“变系数部分非线性模型的稳健估计”的学术讲座，并与我院师生就相关问题进行了学术交流。讲座由统计与数学学院副院长费宇教授主持。        田国梁教授在报告中介绍了从正态方差混合模型中提出一种新的多元拉普拉斯分布，也称为II型多元拉普拉斯分布。与2006年Eltoft提出的多元拉普拉斯分布不同（所有混合变量的取值必须相同），新分布中的混合变量的随机成分取值可以不同，并且通过正态随机向量的结构彼此相关。因此，当正态协方差阵是对角阵时，一元拉普拉斯分布成为了它的一个特例。一个容易处理的随机表示可以用来推导概率密度函数和其他统计性质，并通过ECM算法和贝叶斯方法得到最大似然估计。模拟研究和实际数据分析说明：与之前的方法相比， II型多元拉普拉斯分布的统计性质更好。        姜云卢副教授在报告中介绍了针对变系数部分非线性模型，提出一种基于指数平方损失函数的稳健估计。在一定条件下，推出了该估计的渐进性质。而且发展了一种新的最小-最大（MM）算法来计算非参数和参数部分的估计，并引入了一种数据驱动的程序来选择正则化参数。统计模拟结果表明：当数据有异常值时，该方法比传统的最小平方技术更稳健和有效。最后，姜云卢副教授用上述方法分析一个实际数据，结果表明该方法的预测效果很好。        统数学院部分教师和学生认真听取了报告，并就相关问题与田国梁教授、姜云卢副教授进行了深入交流。此次讲座为我院师生开拓了视野，使听众受益匪浅，讲座在热烈的掌声中结束。

报告人简介：
       田国梁，现任南方科技大学数学系统计学正教授、博士生导师。1988年获得武汉大学统计学硕士学位、1998年获得中国科学院应用数学研究所的统计学博士学位。从1998至2002年, 分别在北京大学概率统计系和美国田纳西州孟斐斯市的 St. Jude 儿童研究医院生物统计系从事博士后研究, 2002年至2008年在美国马里兰大学Greenbaum 癌症中心任 Senior Bio-statistician。2008年至2016年在香港大学统计及精算学系任副教授、博士生导师。田教授是国际统计学会 (ISI) 当选会员, 担任 Computational Statistics & Data Analysis, Statistics and Its Interface 等四个国际统计学杂志的副主编。他主要的研究领域是生物统计, 计算统计和社会统计。目前的研究方向包括多元零膨胀计数数据分析、(0, 1) 区间上连续数据(以及其推广, 即成份数据)的统计分析, 不完全分类数据分析, 和大维随机矩阵的理论方法及应用。他首次提出的分组Dirichlet分布、套Dirichlet分布和G分布在统计分布领域属于创造性的工作, 在生物统计中具有广泛而重要的应用; 他将非随机化的概念引入到敏感性问题的随机化应答技术中, 发展了一个称之为非随机化应答技术的新研究方向。他首次提出了一个新的组装分解(assembly-decomposition)方法用以构造MM算法中的替代函数, 为MM算法在统计学中的广泛应用开辟了通道。到目前为止，他在国际顶尖生物统计学期刊 Statistical Methods in Medical Research, Statistics in Medicine, Biometrics 发表论文14篇, 在其他统计学期刊发表论文90余篇, 且在美国著名出版社 John Wiley & Sons 和 Chapman & Hall/CRC 出版英文专著3部, 且在科学出版社出版英文教科书1本。2017年他的研究课题< >获得国家自然科学基金面上项目的资助。2018年他(排名第二)与南方科技大学环境科学与工程学院郑焰教授的联合研究课题< <中国北方地下水砷不同尺度空间非均质性驱动机制>> 获得国家自然科学基金重点项目的资助。
       姜云卢，暨南大学经济学院统计学系副教授、博士生导师。博士毕业于中山大学数学学院。目前的主要研究包括：稳健统计、高维数据分析、变量选择、深度函数和混合模型。在JASA、Technometrics等国际顶级学术期刊上发表SCI论文10余篇；先后访问了昆士兰大学、香港大学、澳门大学和南方科技大学等多所知名高校；2016年入选暨南双百英才计划第二层次；2014年入选广东省高等学校“千百十工程”第八批校级培养对象；2010年获第八次广东省统计科研优秀成果奖一等奖（排第三）；并担任SII、CSDA、JNS、JAS等国际权威统计期刊的审稿人；主持和参与十多项国家级和省部级等科研项目。