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      2021年5月28日下午，上海海事大学范国良教授应邀在我院综合楼644会议室开展了一场题为“Weighted empirical likelihood for heteroscedastic varying coefficient partially nonlinear models with missing data”的讲座。本次讲座由王江峰教授主持，太阳成集团tyc7111cc部分老师和研究生参加了此次讲座。
     范国良教授是上海海事大学经济管理学院教授，2010年博士毕业于同济大学，中国人民大学博士后，中国现场统计研究会资源与环境统计分会理事，中国工程概率统计学会理事，中国商业统计学会理事。主要研究领域包括：充分降维理论、分位数回归方法、经验似然等。他在《Statistica Sinica》、《Electronic Journal of Statistics》、《Journal of Multivariate Analysis》、《Journal of Statistical Planning and Inference》、《Science China Mathematics》等国内外学术刊物上发表学术论文四十余篇；主持国家自然科学基金、教育部人文社会科学研究项目、上海市自然科学基金、中国博士后科学基金、中国博士后科学基金特别资助、安徽省自然科学基金、安徽省教育厅重点项目等项目十多项，曾获安徽省科学技术奖以及安徽省自然科学优秀学术论文奖。
      本次讲座，范国良教授介绍了缺失数据的异方差变系数部分非线性模型的加权经验似然方法，该方法主要通过加权经验似然技术构造经验似然置信区域来研究响应缺失的异方差变系数部分非线性模型。范国良教授首先对这种方法做了介绍，给出了基于Nadaraya-Watson核估计方法的误差方差估计，然后利用逆概率加权技术构造未知参数的加权经验对数似然比，由此得到了未知参数的最大经验似然估计。为进一步评价加权经验似然法(记作WEL)，范教授将其与以下三种方法进行比较:忽略异方差的朴素经验似然法(记为NEL1)、朴素删除缺失值的加权经验似然法(记为NEL2)以及基于正态逼近法(NA)的方法。仿真模拟显示这种方法的表现结果要优于其他方法。最后，他将这种方法应用到波士顿房价数据。实证结果不仅给了一个小的置信区域的参数分量，也给了短的点置信区间的非参数分量，证明了对于响应随机缺失的异方差变系数部分非线性模型，加权经验似然方法是可行的。

      整场讲座现场气氛持续热烈，思想不断碰撞。范国良教授的讲解深入浅出，开阔了老师和同学们对于该研究领域的知识面和视野。讲座最后，王江峰教授言简意赅地对本次讲座的内容做了总结，讲座在全场热烈的掌声中圆满结束。