应我院邀请，7月25日下午，南方科技大学田国梁教授在砺志楼114及腾讯会议分别作了题为《A class of new symmetric distributions based on scale mixtures of normal distribution and mean regression models by using N-EM and US algorithms (I)》和题为《A class of new symmetric distributions based on scale mixtures of normal distribution and mean regression models by using N-EM and US algorithms(Ⅱ)》的两场讲座。相关师生聆听了此次讲座，讲座由施建华老师主持。

在第一场讲座中，田国梁教授首先为听众介绍了其及其团队最近的研究成果。田教授指出，在其研究团队近期的成果中，他们提出了一类新的对称分布，而这一分布可以作为实直线上连续数据建模的候选或替代分布，并适用于正态分布、t 分布、双参数拉普拉斯分布、逻辑斯蒂分布等现有分布拟合效果不够理想的场景。

在第二场讲座中田教授对其研究成果进行了详细的介绍。田教授指出其研究成果是受服从t分布的随机变量的随机表示（SR）启发，从而对一般正态混合（Ge-N）分布展开详细研究。田教授指出Ge-N分布将常用的t分布、双参数拉普拉斯分布、逻辑斯蒂分布纳入其中作为三个特例，且具有明确的统计解释。基于Ge-N框架，田教授及其研究团队首先探讨了参数的可识别性问题，随后构建了三种特定的正态尺度混合分布及相应的均值回归模型，用于分析带有协变量的连续数据。他们应用了归一化期望最大化（N-EM）算法，并借助上交叉/求解（US）算法，计算参数的极大似然估计。模型比较的模拟研究表明，所提出的三种新模型拓展了现有模型的应用范围。在最后，田教授通过分析两个实际数据集，对所提方法进行了实证说明。

田国梁教授1998年毕业于中国科学院应用数学研究所和香港浸会大学数学系，曾在北京大学概率统计系和美国田纳西州St. Jude儿童研究医院从事博士后研究、之后在美国马里兰大学医学院从事医学统计研究6年, 在香港大学统计与精算学系任副教授8年，从2016年6月至今在南方科技大学统计与数据科学系任教授、鹏城孔雀计划特聘A岗位、博士生导师、副系主任，现讲授数理统计、计算统计等多门统计专业课程。田教授是国际统计学会 (ISI) 当选会员, 是国际统计期刊《Statistics and Its Interface》、《Communication in Statistics》以及《Computational Statistics and Data Analysis》的副主编。他目前的研究方向为EM/MM/US算法在统计中的应用、(0,1) 区间上连续数据以及成分数据的统计分析、多元零膨胀计次数据分析、不完全分类数据与缺失数据分析，主持国家自然科学基金面上项目二项、主持深圳市稳定支持面上项目一项、并参加国家自然科学基金重点项目一项。田教授在国外重要期刊发表学术论文150多篇，其中多篇发表在国际统计杂志《Statistical Methods in Medical Research》、《Statistics in Medicine》、《Biometrics》、《Statistica Sinica》、《Journal of Multivariate Analysis》等上，在Wiley、Chapman & Hall/CRC等国际著名出版社出版专著3本, 在科学出版社出版英文教材2本。