加拿大滑铁卢大学桑培俊教授应邀到
财经数据科学重点实验室讲学
7月9日，江西财经大学财经数据科学重点实验室邀请加拿大滑铁卢大学桑培俊教授在南区综合楼11楼第一会议室作题为《Functional principal component analysis with informative observation times》的讲座。讲座由刘小惠教授主持，实验室教师及硕士、博士研究生参与。
讲座伊始，刘小惠教授代表实验室对桑培俊教授应邀开展讲座表示欢迎，并介绍了桑培俊教授的研究领域及学术成果。
桑培俊教授首先对函数型数据进行了精炼的阐述，并简要介绍了多种函数型主成分分析方法，这些方法在揭示纵向观测值随时间变化的复杂模式上展现出强大能力。然而，他敏锐地指出，这些分析方法普遍基于一个假设前提——观测时间与观测值之间是相互独立的。而现实情况中，观测时间的设定往往受到观测对象特定因素或外部条件的深刻影响，这一洞察为后续研究提供了重要的思考方向。因此，桑培俊教授携手其合作者，采用了基于时变预后因素的计数方法来模拟观察时间，进而运用逆加权分析确定平均值、协方差函数和函数主成分，同时，针对相关矩阵构建、特征值求解、相关范数计算等复杂环节，他给予了详尽而透彻的阐释。随后，桑培俊教授深入剖析了该方法的拓展性证明，并辅以HIV领域的实证分析案例，生动展示了其应用价值与潜力。讲座尾声，他还热心地向在座的师生推荐了多篇聚焦于函数型数据主成分分析领域的权威文献，为有志于深入探索此领域的学者提供了宝贵的资源指引。
在互动讨论时段，部分师生就随机函数独立性考量及两样本均值比较中的疑惑积极提问，桑培俊教授则以详尽且耐心的态度逐一解答，确保了每位参与者的疑问都得到了充分的解答。随着这一环节的圆满落幕，本次学术讲座也画上了完美的句号。
（文/熊震海 图/财经数据科学重点实验室）