2020年9月27日下午4点，北京师范大学朱力行教授应邀在腾讯会议（ID:362 878 228）开展了一场题为“Integrated conditional moment test and beyond: when the number of covariates is divergent”的学术讲座。本次讲座由王启华老师主持。
朱力行，1990年在中国科学院获得理学博士，1993年在中国科学院应用数学所评为研究员/博士导师。现在是北京师范大学太阳成集团tyc7111cc教授。1998年获得德国洪堡研究奖，是自然科学，工程，医学领域中，大陆，香港，台湾，澳门第一位获奖者，迄今为止，还是亚洲统计学界唯一获奖者。2003年，2007年和2016年分别当选为美国数理统计研究院fellow,美国统计协会fellow和美国科学促进会fellow. 2013年独立获得中国国家自然科学奖二等奖。1997年获得高层次青年基金资助，1999年入选中科院百人计划。
朱教授指出经典的综合条件矩(ICM)检验是一种被证明很有前途的方法，用于检验固定维度范式的模型错误假定。然而，在维度发散的情况下，朱教授指出，由于与固定维数情况下的限制特性完全不同，(ICM)检验和相关的bootstrap无法维持合理的显著性水平并保持合理的功效。为了扩展ICM检验来处理协变量数量发散的检验问题，朱教授研究了三个问题。首先，在原假设和备择假设下，朱教授研究了现有文献中对非线性模型发散速度最快的参数最小二乘估计器的一致性和渐进线性表示。其次，朱教授提出了综合条件矩检验(ICM)检验的预测自适应模型方法，并且研究了新检验在原假设和备择假设下的渐进特性，以检验其显著性水平维持的能力，以及在假设检验中以最快的速度对不同于原假设的全局和局部替代方案的敏感性。第三，朱教授推导出了原假设下分布的bootstrap的相合性，以使其可以用于在发散维数下原假设分布的检验。数值研究表明，在高维情况下，新的检验可以非常大程度地提升原有ICM检验的性能。最后，朱教授还将该检验应用于真实数据集进行了说明。
整场讲座持续了一个多小时，意犹未尽，学术氛围浓厚。讲座结束后，我院师生与朱教授在线上进行了热烈探讨，朱教授认真一一回答了师生们提出的各种问题。最后，王老师对此次讲座作了小结，参会老师和同学收获颇丰。
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