学术报告一

报告题目：偏斜广义正态分布的构造及其应用

报告人：程维虎 教授（北京工业大学）

报告时间：2023年7月14日（周五）下午15:00-16:30

报告地点：逸夫楼C507

报告摘要：正态分布在统计学中占有重要地位。许多随机变量的分布都服从或近似地服从正态分布，且许多统计推断的理论是建立在样本的总体服从正态分布的基础之上。但也有许多数据的分布不是正态分布，具有偏峰、厚尾(或薄尾)的特征，用已有常见分布都不能很好地拟合数据。基于此，我们构造一类偏斜广义正态分布，该分布包含了几乎所有常见的连续型分布，且有优良的统计特性，便于开发、利用。我们给出该分布的构造理论和方法，研究新分布的特征，统计推断理论和方法，给出分布的重要应用。这一分布的开发和利用，极大地改善了Box-Cox数据变换的理论和方法，使数据分布的拟合更加精准、有效。

个人简介：程维虎，理学博士，现任北京工业大学理学部统计与数据科学系教授，北京工业大学国家级精品课程“概率论与数理统计课程”责任教授，应用统计专业学位硕士点责任教授，统计学博士生导师。长期从事工业统计（特别是可靠性统计和统计质量管理），随机变量分布的拟合优度检验，Logistic回归等方面的研究。主持或参加国家自然科学基金多项，省部级基金项目43项，发表论文90余篇。与他人合作，出版教材或专著11部。招收（培养）各类研究生100名。两次获北京市教学科研成果一等奖，2013年获中国科协先进工作者称号，2014年获第十届北京市高等学校教学名师奖。现任中国统计教育学会常务理事，中国现场统计研究会常务理事，第七届全国统计教材编审委员会常务委员，北京大数据研究会常务理事、副理事长，北京企业评价协会监事长，《数理统计与管理》期刊常务副主编，《统计研究》及《中国食品研究》等杂志编委。

学术报告二

报告题目：Empirical likelihood for partially linear single-index models with missing observations

报告人：薛留根 教授（北京工业大学）

报告时间：2023年7月14日（周五）下午17:00-18:30

报告地点：逸夫楼C507

报告摘要：In this talk, we study the empirical likelihood for a partially linear single-index model with a subset of covariates and response missing at random. By using the bias-correction and the imputation method, two empirical log-likelihood ratios are proposed such that any of two ratios is asymptotically chi-squared. Two maximum empirical likelihood estimates of the index coefficients and the estimator of link function are constructed, their asymptotic distributions and optimal convergence rate are obtained. It is proved that our methods yield asymptotically equivalent estimators for the index coefficients. An important feature of our methods is their ability to handle missing response and/or partially missing covariates. In addition, we study the estimation and empirical likelihood for two special cases---the single-index model and partially linear model with observations are missing at random. A simulation study indicates that the proposed methods are comparable for bias and standard deviation, as well as in terms of coverage probabilities and average areas (lengths) of confidence regions (intervals). The proposed methods are illustrated by an example of real data.

个人简介：薛留根，北京工业大学教授，河南大学特聘教授，博士生导师。研究方向：非参数统计与数据分析。主要研究兴趣包括：非参数与半参数模型的统计推断、复杂数据统计分析与建模、经验似然等。主持国家和省部级科研项目15项，其中连续5次获国家自然科学基金资助。出版著作8部，其中3部专著。在包括《Journal of the American Statistical Association》、《Journal of the Royal Statistical Society，Series B》、《The Annals of Statistics》、《Biometrika》等学术期刊上发表论文260余篇，其中3篇为高被引论文。以第一完成人获教育部自然科学二等奖1项，以第一完成人获全国统计科学研究优秀成果一等奖1项。培养博士研究生20人，硕士研究生45人；在指导的研究生中，1人获北京市优秀博士学位论文及全国优秀博士学位论文提名奖，1人获全国统计科学研究优秀成果博士学位论文二等奖。