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南方科技大学田国梁教授和暨南大学姜云卢副教授应邀到统计与数学学院讲学
5月29日上午，，南方科技大学田国梁教授和暨南大学姜云卢博士应统计与数学学院邀请，在北院卓远楼305会议室分别做了题为“一般不完全分类数据的贝叶斯计算中一种新的 MM 算法和众数共享方法”和“用修正后的新的尾函数进行稳健估计”的学术讲座，并与统计与数学学院师生就相关问题进行了学术交流，讲座由科研处处长费宇教授主持。
田国梁教授的讲座主要阐述了一种新的最小最大化（MM）算法,该算法用于计算一般不完全分类数据下的参数的极大似然估计，此类数据在生物医学、流行病学、心理学、体育等领域经常出现。此外，如何发展一个对应于现有MM算法的随机版本也是一个重要的研究课题。田国梁教授提出了一种针对一般不完全分类数据的后验众数共享方法，用于构造贝叶斯估计。该方法在现有MM算法的基础上发展了一种新的舍选（AR）算法。最后，田国梁教授用四个实例说明了所提出方法的价值。
姜云卢博士的讲座主要阐述了一种新的估计过程，该估计基于Huber的稳健估计思想，用指数平方损失函数取代传统的尾部函数，以获得同时具有高崩溃点和高效率的稳健估计。该估计即便在非正态情况下也拥有高效率，并达到50% 的最高渐近崩溃点。在正则性条件下，该估计量具有√n相合性和渐近正态性。姜云卢博士通过大量模拟结果说明了，当样本量足够大时，新提出的方法比现有方法具有更小的标准误差和更高的效率。最后，姜云卢博士给出了三个实例。
统数学院部分教师和研究生认真听取了报告，并就相关问题与田国梁教授、姜云卢博士进行了深入交流。此次讲座为师生开拓了视野，受益匪浅。
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。田教授1988年于武汉大学获得统计学硕士学位、1998年于中国科学院获得统计学博士学位，曾先后在北京大学和美国田纳西州的 St. Jude 儿童研究医院生物统计系从事博士后研究,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 等四个国际统计学期刊的副主编。他主要的研究领域是生物统计, 社会统计和计算统计，目前的研究方向包括多元零膨胀计数数据分析、不完全分类数据分析和敏感性问题抽样调查，已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, 在其它统计学期刊发表论文80余篇，在John Wiley & Sons 和 Chapman & Hall/CRC 出版英文专著3部, 在科学出版社出版中文专著1部，英文教科书1本。2017年，其研究课题“MM算法中的几类问题之研究及其应用”获得国家自然科学基金面上项目的5A资助。
姜云卢，暨南大学经济学院统计学系副教授、硕士生导师，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等。姜博士在《Journal of American Statistics Association 》、《Technometrics》等国际顶级和权威期刊上发表了多项研究成果，并担任《Statistics and Its Interface》，《Computational Statistics & Data Analysis》，《Journal of nonparametric statistics》等国际知名统计学期刊的审稿人；主持和参与多项国家自然科学基金。
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。田教授1988年于武汉大学获得统计学硕士学位、1998年于中国科学院获得统计学博士学位，曾先后在北京大学和美国田纳西州的 St. Jude 儿童研究医院生物统计系从事博士后研究,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 等四个国际统计学期刊的副主编。他主要的研究领域是生物统计, 社会统计和计算统计，目前的研究方向包括多元零膨胀计数数据分析、不完全分类数据分析和敏感性问题抽样调查，已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, 在其它统计学期刊发表论文80余篇，在John Wiley & Sons 和 Chapman & Hall/CRC 出版英文专著3部, 在科学出版社出版中文专著1部，英文教科书1本。2017年，其研究课题“MM算法中的几类问题之研究及其应用”获得国家自然科学基金面上项目的5A资助。
姜云卢，暨南大学经济学院统计学系副教授、硕士生导师，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等。姜博士在《Journal of American Statistics Association 》、《Technometrics》等国际顶级和权威期刊上发表了多项研究成果，并担任《Statistics and Its Interface》，《Computational Statistics & Data Analysis》，《Journal of nonparametric statistics》等国际知名统计学期刊的审稿人；主持和参与多项国家自然科学基金。