11月1日，我院举办的“统计大讲堂”系列学术报告会第二十讲在明德主楼1016举行。本次报告会邀请北京师范大学统计学院郭旭副教授和东北师范大学数学与统计学院冯龙博士分享了他们最新的研究成果。

统计学院副院长王晓军教授主持了本次学术报告会👨🏼‍🦲。统计学院许王丽教授、张景肖教授♾，尹建鑫副教授，李扬副教授等参加和组织了本次学术报告会🤎。

王晓军教授隆重介绍了两位报告人，郭旭博士和冯龙博士年龄不到30岁⤴️，他们都在国际公认的统计学“四大天王”顶级期刊发文多篇，是杰出的青年统计学者。郭旭博士已在统计学和经济学主流期刊发表论文近30篇，担任了两个国际期刊的副主编，研究方向为模型检验、高维数据分析、不确定下的行为决策、确实数据分析等。冯龙博士已发表国际顶级期刊论文10余篇，研究方向为非参数统计模型🍂、高维数据分析、图像数据的统计质量控制等。王晓军教授要求统计学院的博士生都要积极参加“统计大讲堂”系列学术报告会，尽早融入国际前沿研究，争取做出高水平的学术论文。

郭旭博士的讲座题目是🧑🏻‍💻：Enhancements of Non-parametric Generalized Likelihood Ratio Test: Bias Correction and Dimension Reduction😘。他首先分享了其在2016年发表在JRSSB上关于模型检验的成果。针对统计模型是否是参数模型的检验问题，已有文献提出了基于广义似然比统计量的检验方法。广义似然比统计量是有偏的且在参数维数较高的情况下收敛速度慢🫘，导致检验功效低。郭旭博士提出了修正后的广义似然比统计量，纠正了原统计量的偏差且在一定程度上克服的维数灾难问题⛹🏽‍♀️🗜，该统计量具有较高的检验功效。

冯龙博士的讲座题目是🛟：Difference Detection between Two Images for Image Monitoring。他分享了其在2017年发表在Technometrics上关于图像检验的研究成果🧑🏽‍🚀。图像检验来源于工程学中的质量控制问题。如何根据产品图像识别出生产线出现质量问题的时刻具有现实意义。在检验两个图像是否一样时会遇到两个问题👌🏽，一是观测误差🤲🏽，比如同一物体在不同光线下拍摄的图片会有像素偏差；二是两次拍摄会有像素位置的平移和旋转🙅🏿。冯龙博士介绍了在该问题中建立的误差模型和图像校正中的参数估计问题🥕，并用校正后的数据进行两个图像的差异性检验。

报告结束后，在场师生对统计量的纠偏方法、图像数据的边界点👩‍🔧、统计模型在工程学的应用前景等问题与两位学者进行了热烈的讨论。