为进一步拓宽学院师生的学术视野，促进复杂数据统计建模领域的深入研究与应用，9月19日，统计与数据科学学院邀请中国人民大学田茂再教授做“复杂分层结构数据统计建模及应用”的学术讲座，讲座由统计系副系主任陶丽主持。

田教授首先阐述了线性分层模型的广泛应用及其传统分析方法的不足，强调结合分位回归与线性分层模型的必要性，以应对复杂数据中的固定效应和随机效应选择问题。接着，田教授从线性分层模型、分位回归方法、线性分层模型分位回归方法三方面总结了国内外相关学术研究现状。在详细介绍分位回归和非对称Laplace分布的基础上，田教授重点推介了两种线性分层模型的参数贝叶斯分位回归方法——基于M-H算法的贝叶斯分位回归和基于Gibbs抽样算法的贝叶斯分位回归，展示了这些方法在提高估计效率和容纳先验信息方面的贡献。

讲座结束后，田教授与参会教师进行深入交流，探讨了如何将这些统计方法应用于实际研究中。此次讲座内容丰富，提升了学院师生对复杂数据建模的认知，为未来的研究和教学提供了新的视角。学院将继续推动相关学术活动，以支持教师在数据科学领域的专业发展。

供稿、摄影：陶 丽

审核：续 杨