报告（一）

题目：Linear Inverse Problems with Positivity Restrictions (带正性约束之线性逆问题)

报告人：田国梁

时间：2020年12月26日 14:00-15:00

地点：腾讯会议 ID 111 232 663

摘要：在统计教学与研究中, 逆向思维(Reverse Thinking)和发散思维(Divergent Thinking)是两种非常重要的思维方式。带正性约束之线性逆问题 (Linear Inverse Problems with Positivity Restrictions) 在信号处理、图像重建中有着非常重要的应用, 在数学中称为第一种Fredholm积分方程, 在统计中称为混合密度公式(Formula for a Mixture of Densities) 。对连续的情况, Vardi and Lee (1993, JRSSB, Discussion Paper) 用EM算法得到了该积分方程的迭代解, 本报告将说明: 用逆贝叶斯氏公式两次, 可立即获得该积分方程的迭代解。对离散的情况,我们首先将探索如何将一个线性方程组(A System of Linear Equations)之解的数学问题, 转化为具不同目标函数的优化问题; 其次我们再利用逆向思维和发散思维方法, 进一步地将这些优化问题转化为不同的统计估计问题, 使得EM/MM算法能够被有效应用。

简介：田国梁，教授，博士生导师。曾在美国马里兰大学从事医学统计研究六年, 在香港大学任副教授八年, 现为南方科技大学统计与数据科学系教授。他目前的研究方向为多元零膨胀计次数据分析、(0, 1) 区间上连续数据以及成份数据的统计分析, 在国外发表125篇论文和3本英文专著, 在科学出版社出版英文教材1本。他是四个国际统计期刊的副主编。主持国自然面上项目、参加国自然重点项目并主持深圳市稳定支持面上项目各一项。

报告（二） 

题目：不可忽略缺失数据下区间删失数据的回归分析

报告人：李会琼

时间：2020年12月26日 15:00-16:00

地点：腾讯会议 ID 111 232 663

摘要：In this paper, we discuss regression analysis of censored failure time data when there exist missing covariates and more specifically, we will consider interval-censored data, a general form of censored data, and the nonignorable missing. Although many methods have been proposed in the literature for censored data with missing covariates, they only apply to limited situations and it does not seem to exist an established procedure for the situation discussed here. For the analysis, we employ the semiparametric linear transformation model and develop a two-step estimation procedure. In addition, the asymptotic properties of the resulting estimators are established and a Poisson variable-based EM algorithm is provided for the implementation of the proposed estimation procedure. Finally the proposed approach is applied to an Alzheimer Disease study that motivated this investigation.

简介：李会琼，教授，博士生导师，香港大学博士后，美国哥伦比亚大学访问一年9个月。云南省中青年学术和技术带头人后备人才，云南省万人计划青年拔尖人才。主持国家级、省部级项目8项，云南大学线下精品课程1项。参与国家重点项目1项，国家一流课程建设项目1项，云南大学校级课程建设项目3项。在统计权威杂志《Statistics in Medicine》、《Statistical Methods in Medical Research》等发表高水平论文20余篇，科学出版社出版本科生教材1部。获全国统计科学研究优秀论文成果奖二等奖1项，云南省统计科学优秀研究成果奖一等奖1项，云南省自然科学二等奖1项。指导学生参加全国大学生市场调查与分析大赛荣获国家二等奖1项，全国大学生数学建模大赛国家二等奖2项，“挑战杯”中国大学生创业计划大赛校级奖1项。

报告（三）

题目：A skew-normal mixture of joint location, scale and skewness models

报告人：吴刘仓

时间：2020年12月26日 16:00-17:00

地点：腾讯会议 ID 111 232 663

摘要： 混合正态回归模型是分析异质数据的有用统计工具之一。然而，现实生活中我们经常会遇到分析具有偏斜和异方差的混合数据（即聚类数据），一方面，我们不仅要分析影响数据均值的因素；另一方面，我们可能更感兴趣分析影响数据方差和偏斜的因素。所以基于混合偏态数据我们研究提出了位置、尺度与偏度参数联合建模的回归模型，即混合偏态数据下联合位置、尺度与偏度模型，并利用EM算法研究了该模型的极大似然估计。最后，通过随机模拟和实例分析表明我们的模型和方法是有用和有效的。

简介：吴刘仓，博士，教授，硕士生导师，昆明理工大学“应用统计”学科方向团队学科带头人，云南省应用统计学会常务理事，中国现场统计研究会高维数据统计分会理事，美国《数学评论》评论员。主要从事应用统计和空间统计研究工作。主持国家自然科学基金项目3项，云南省自然科学基金项目1项，云南省概率论与数理统计硕士生导师团队建设项目1项，以第一作者或通讯作者在专业核心学术期刊上发表论文30余篇，其中SCI收录近20篇。在科学出版社出版学术专著1部，主编教材2部（高等教育出版社）。荣获昆明理工大学“伍达观优秀教师奖”1项，昆明理工大学“红云园丁模范教师奖”1项。指导全国大学生数学建模竞赛荣获国家二等奖3项，全国研究生数学建模竞赛荣获国家三等奖3项，全国研究生统计建模大赛荣获国家二等奖1项，三等奖3项，荣获昆明理工大学教学成果一等奖3项。荣获全国大学生数学建模竞赛云南省赛区优秀指导教师奖。