2024年11月15日下午，同济大学梁汉营教授应邀来我校开展了以“Bayesian quantile regression for partially linear single-index model with longitudinal data”为主题的“数字+”与统计数据工程系列讲座。本次讲座在教学综合楼644会议室举行。由太阳成集团tyc7111cc陈振龙教授主持。
梁汉营，同济大学数学科学学院教授，博士生导师。现为中国现场统计研究会高维数据统计分会常务理事，中国现场统计研究会大数据统计分会常务理事。1997年博士毕业于武汉大学，1997-1999年在中国科技大学作博士后研究。研究兴趣:不完全数据的统计分析，分位数回归，高维数据分析，贝叶斯分析，经验似然，变点分析。主持过国家自然科学基金面上项目项、国际合作项目1项和教育部项目2项、发表学术论文140余篇，曾获第十一届全国统计科研优秀成果奖二等奖、重庆市自然科学二等奖以及安徽省自然科学三等奖。
在本次讲座中，梁教授深入探讨了纵向数据的部分线性单索引分位数回归问题。讲座之初，梁教授运用贝叶斯方法，巧妙地构建了基于准似然函数的线性与单指数参数的准后验分布。在一系列特定且合理的假设基础上，他通过深入的研究，成功推导出参数后验估计量的渐近正态性，并明确了后验估计量与频率估计量之间的渐近关系。这一过程涉及了繁复的理论推导和严谨的数据验证，为后续研究打下了坚实的理论基础。紧接着，梁教授引入了带有spike-slab先验的随机搜索分层模型，旨在实现变量选择的目标。在此环节，研究团队对变量选择的一致性进行了细致的研究，通过精心设计的实验方案和复杂的计算分析，确保了变量选择过程的高效性与准确性，从而提高了整个研究在变量处理方面的信赖度。讲座的最后，梁教授利用仿真数据和真实数据对所提出的方法进行了详尽的样本性能分析。在仿真实验中，他精心设计了多种数据场景和参数设置，以模拟实际应用中可能遇到的各种情况；对于真实数据，则进行了全面的数据预处理、特征提取和结果评估。通过这一系列的分析，梁教授全面且客观地展示了所提方法在纵向数据部分线性单索引分位数回归领域的优异性能，为相关领域的进一步研究和实践应用提供了宝贵的参考依据和数据支持。
讲座进入尾声，梁汉营教授与在场的各位老师同学进行了更加深入的学术讨论，并一一耐心解答大家的问题。最后陈振龙教授对此次讲座发表总结并对梁汉营教授的分享以及在座同学们的参与表达了诚挚的感谢。
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