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南方科技大學田國梁教授和暨南大學姜云盧副教授到統數學院講學
5月10日下午，南方科技大學田國梁教授和暨南大學姜云盧副教授應統計與數學學院邀請，在北院卓遠樓305會議室分別做了題為“基于混合正態分布的一種新的多元拉普拉斯分布”和“變系數部分非線性模型的穩健估計”的學術講座，并與師生就相關問題進行了學術交流。講座由統計與數學學院副院長費宇教授主持。
田國梁教授介紹了從正態方差混合模型中提出一種新的多元拉普拉斯分布，也稱為II型多元拉普拉斯分布。與2006年Eltoft提出的多元拉普拉斯分布不同（所有混合變量的取值必須相同），新分布中的混合變量的隨機成分取值可以不同，并且通過正態隨機向量的結構彼此相關。因此，當正態協方差陣是對角陣時，一元拉普拉斯分布成為了它的一個特例。一個容易處理的隨機表示可以用來推導概率密度函數和其他統計性質，并通過ECM算法和貝葉斯方法得到最大似然估計。模擬研究和實際數據分析說明：與之前的方法相比，II型多元拉普拉斯分布的統計性質更好。
姜云盧副教授介紹了針對變系數部分非線性模型，提出一種基于指數平方損失函數的穩健估計。在一定條件下，推出了該估計的漸進性質。而且發展了一種新的最小-最大（MM）算法來計算非參數和參數部分的估計，并引入了一種數據驅動的程序來選擇正則化參數。統計模擬結果表明：當數據有異常值時，該方法比傳統的最小平方技術更穩健和有效。最后，姜云盧副教授用上述方法分析一個實際數據，結果表明該方法的預測效果很好。
統數學院部分教師和學生就相關問題與田國梁教授、姜云盧副教授進行了深入交流。
田國梁，現任南方科技大學數學系統計學正教授、博士生導師。主要的研究領域是生物統計, 計算統計和社會統計。
姜云盧，暨南大學經濟學院統計學系副教授、博士生導師。目前的主要研究包括：穩健統計、高維數據分析、變量選擇、深度函數和混合模型。
姜云盧，暨南大學經濟學院統計學系副教授、博士生導師。目前的主要研究包括：穩健統計、高維數據分析、變量選擇、深度函數和混合模型。