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曼彻斯特大学潘建新教授讲座成功举办
2017年09月14日 14:47

曼彻斯特大学潘建新教授讲座成功举办

9月12日,应北京大学统计科学中心邀请,国家“千人计划”入选者、曼彻斯特大学数学学院潘建新教授在理科一号楼1114教室举办了主题为“Joint mean-covariance modelling and its R package: jmcm”的学术讲座。潘建新教授现任英国皇家统计学会Fellow,是世界著名的统计学杂志BiometricsBiometrical JournalAssociated Editor,同时也是International StatisticalInstituteInstituteof Mathematical Statistics等国际学术组织的会员。潘建新教授曾担任曼大数学学院概率统计系系主任,致力于统计学领域内复杂数据模型的理论研究及其在生物医学、金融及工业上的应用研究,取得了多项创新性研究成果。

下午2时,讲座在席瑞斌老师的主持下开始。潘建新教授首先强调,均值估计是一个比较传统的统计问题,而对于每个个体的协方差(方差)的估计问题某种程度上人们不够重视,例如英国某心脏病专家发在知名医学期刊《柳叶刀》上的一项研究表明,高血压虽对心脏病有影响,但血压变化不稳定的患者更容易心脏出问题,所以此时研究方差比研究均值显得更有意义。针对每个样本的协方差估计问题,潘建新教授介绍了三种方法:modified Cholesky decomposition、alternativeCholesky decomposition、hyperpherical parameterization of Cholesky factor,这三种方法均能对协方差阵给出很好的估计,并且这三种方法的前两种经过Cholesky分解后的元素都有较好的统计解释性。例如MCD中得到的元素可解释为自回归系数和innovation variance,ACD中得到的元素可解释为滑动平均,从而可根据样本对这些元素进行估计从而得到正定的协方差矩阵。在最后,潘老师现场演示了基于他的工作做出的R package。

在提问环节,潘教授就三种方法效果的比较问题、数据的order问题与参加讲座的师生们进行了交流探讨,并一一回答了师生们的问题。本次讲座吸引了众多北大师生参与,潘老师在传统统计问题上提出的新见解也给了大家更多的启发。