（通讯员：关迪）2024年10月10日上午10：00，澳大利亚堪培拉大学刘双喆教授莅临我院做学术报告。本次报告由437必赢会员中心网页版承办，在南湖校区教学科研楼311室进行，会议由学院副院长杨凯副教授主持，学院部分老师及研究生参加了本次学术报告会。
会议开始之际，由杨凯老师作为代表对刘教授的到来表示感谢，并对其研究内容做了简要的介绍。
报告人简介：刘双喆，教授，现任澳大利亚堪培拉大学科技学院数据科学组组长。他在荷兰阿姆斯特丹大学廷伯根研究所获得计量经济学博士学位，专门研究矩阵微分学、多元分析和统计学习。他的主要工作发表于数学、统计学和相关领域的著名期刊。此外，参与编著了SAS Enterprise Guide进行时间序列分析的综合书籍。担任多家统计期刊的副主编，积极为该领域做出贡献，并在《Statistical Papers》担任编辑工作。
报告题目：On heavy-tailed matrix variate regression models and diagnostics
摘要：Matrix variate distributions and related regression models are powerful tools for analysing matrix variate data with inherent matrix structure.In this talk, we discuss matrix variate normal and heavy-tailed distributions.We explore the general linear model under the matrix variate normal distribution, and its relevant variations based on heavy-tailed distributions.We touch upon sensitivity analysis and statistical diagnostics.
在接下来的报告中，刘教授介绍了在保持矩阵固有结构不变的情况下，如何使用矩阵变量分布和回归模型用来分析矩阵变量数据。随后，讨论了矩阵变量的正态分布和厚尾分布两种情况，并且探究了在矩阵变量正态分布和厚尾分布下的广义线性模型。最后进行灵敏度分析和统计检验。
与会人员踊跃提问，就感兴趣的问题与刘教授进行了广泛的讨论和交流，老师就提出的问题进行了详细的解答，分享了自己的心得。
本次学术交流会拓展了同学们的学术视野，也激发了同学们的学习热情，更加努力学习研究新的领域与方法，并使老师和同学们对重尾矩阵变量回归模型和诊断的相关知识有了更深的理解，聆听报告的师生均表示受益匪浅。
（审核人：王丹、王纯杰）
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2024年10月10日
