2022年5月20日下午15：00，我院特邀西南财经大学林华珍教授做线上学术报告，报告由学院院长王纯杰主持。校教学指导委员会主任董小刚、统计系主任杨凯共同探讨了学院发展，并获得指导性意见。学院众位老师及研究生共116人参加本次线上学术报告。

林华珍简介：教授，博士生导师，西南财经大学统计研究中心主任,国务院政府特殊津贴专家，教育部新世纪优秀人才，第十一批四川省学术和技术带头人，第十批成都市有突出贡献的优秀专家。主要研究方向为转换模型、非参数方法、生存数据分析、函数型数据分析、潜变量分析、ROC方法、偏态数据分析、捕获-再捕获数据分析。已经发表科研论文50余篇，研究成果发表在包括AoS、JASA、JoE、JRSSB、Biometrika及Biometrcs等国际统计学和计量经济学顶级期刊上论文若干。先后担任国际统计学期刊Biometrics、Scandinavian Journal of Statistics、Journal of Business & Economic Statistics、Canadian Journal of Statistics、Statistics and Its Interface、Statistical Theory and Related Fields的Associate Editor以及国内核心学术期刊《应用概率统计》、《系统科学与数学》、《数理统计与管理》编委。

摘要：The existing methods for subgroup analysis can be roughly divided into two categories: finite mixture models (FMM) and regularization methods with an L1 -type penalty. In this paper, by introducing the group centres and L2 -type penalty in the loss function, we propose a novel centre-augmented regularization (CAR) method; this method can be regarded as a unification of the regularization method and FMM and hence exhibits higher efficiency and robustness and simpler computations than the existing methods. Particularly, its computational complexity is reduced from the $O(n^2)$ of the conventional pairwise-penalty method to only $O(nK)$, where n is the sample size and K is the number of subgroups. The asymptotic normality of CAR is established, and the convergence of the algorithm is proven. CAR is applied to a dataset from a multicenter clinical trial: Buprenorphine in the Treatment of Opiate Dependence; a larger $R^2$ is produced and three additional significant variables are identified compared to those of the existing methods.

本次报告会的主题是“用于亚组分析的中心增强L2型正则化”，报告会伊始，林华珍老师介绍了亚组分析方法，通过在损失函数中引入群中心和L2型惩罚，提出了一种新的中心增强正则化（CAR）方法。该方法可以被看作是正则化方法和FMM的统一。与现有方法相比，该方法具有更高的效率，更好的稳健性，也更方便计算。特别地，它的计算复杂度从传统的成对惩罚方法的O(n^2)降低到O(nK)，其中n是样本大小，K是亚组的数量。建立了CAR的渐近正态性，证明了算法的收敛性。最后老师介绍了也将CAR应用于一个多中心临床试验数据集：丁丙诺啡治疗鸦片依赖。与现有方法相比，得到了更大的R^2，并确定了三个额外的重要变量。

报告会结束后，老师及同学就刚才的知识点及自己的疑难点向林华珍老师积极提问交流，林华珍老师对疑难点作出了解答。本次报告会拓展研究生的学术视野，加强了我院的学术交流，成功的营造了师生们良好的研学氛围。

数学与统计学院

2022年5月20日