应我院邀请，6月16日下午，南方科技大学田国梁教授在腾讯会议分别作了题为《Modeling positively correlated count data with over-dispersion by a set of new multivariate Poisson-multiplication distributions (I)》和题为《Modeling positively correlated count data with over-dispersion by a set of new multivariate Poisson-multiplication distributions (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，田国梁教授主要为听众介绍了在生物医学、生态学、市场营销与消费者研究、交通事故、公共卫生以及经济学等众多领域中，多元计数数据可谓是频繁出现。针对这类数据进行建模时，现有的一些分布（像多元泊松分布、多元泊松-对数正态分布以及负多项分布等），常常在应对过度离散问题、计算难题以及统计可解释性方面面临挑战。因此，为应对现存的挑战，田教授及其团队展开了相关研究。

在第二场讲座中田教授对其研究成果进行了详细的介绍。田教授指出为了克服这些局限，田教授及其研究团队首先提出了一种通用的d维泊松乘法（Ge-PM_d）分布，同时还给出了五种具体的d维泊松乘法（PM_d）分布，用于对存在过度离散且具有正相关性的计数数据进行建模。接下来，田教授及其团队开发了五种PM_d均值回归模型，以分析带有协变量的正相关计数数据。在多元场景下，研究团队采用归一化期望最大化（N-EM）算法来计算参数的最大似然估计量。在最后，团队通过模拟研究和实际数据应用，对所提出的分布和方法进行了验证。

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。