讲座时间：2024年9月19日，13:30

讲座地点：腾讯会议852-327-550

举办单位：统计与数据科学学院

主 讲 人：田茂再 教授

讲座内容：

日常生活中，具有复杂分层结构特征的数据普遍存在于现实世界中。忽略数据的这一特征进行分析，常常会使传统的统计分析方法效果不佳，甚至失效。分层结构数据分析是近二十年来迅速发展起来的一个分支，在各学科领域越来越受到重视，相关的研究显得异常活跃。另一方面，Koenker & Bassett (1978)首先提出了分位回归模型的概念。分位回归是一种稳健统计方法，它旨在对条件分位函数进行有效统计推断。分位回归方法提供了一种估计条件分位函数的机制。该报告介绍分层分位回归建模理论与方法，复杂分层数据建模的国际前沿研究。

主讲人简介：

田茂再，二级教授，博士研究生导师。他先后在中国科学院、加拿大艾伯塔大学、卡尔加里大学、香港中文大学、香港浸会大学、澳大利亚墨尔本大学做过6个博士后，是德国洪堡大学SFB 649 FELLOW重大科研项目中方首席科学家，美国耶鲁大学、哥伦比亚大学、英国曼彻斯特大学、布鲁奈尔大学、日本东京大学以及意大利佛罗伦萨大学的高级访问教授,曾经入选新疆医科大学高层次人才、新世纪优秀人才、甘肃省“飞天学者”和兰州财经大学“兴隆学者”特聘教授、新疆维吾尔自治区“天山学者”特聘教授，中国人民大学首批杰出学者，新疆维吾尔自治区“天池学者”特聘教授，以及中国人民大学应用统计科学研究中心研究员。兼任中国概率统计学会理事，国际生物统计学会中国分会(IBS-China)常务理事，中国现场统计研究会高维数据统计分会常务理事，国家自然科学基金同行评议专家，国家社会科学基金同行评议专家，英国皇家统计学会(JRSS)等国际国内近百家学术期刊审稿人。目前主要从事数理统计、分位回归、复杂分层模型、高维金融风险管理、生物统计、大数据分析、鞍点逼近及复杂数据分析等研究。先后主持国家级、省部级项目40项左右，在国内外学术刊物上发表近300篇文章，著书15部，获省部级及以上奖励10余项。

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