（通讯员：关迪）2024年8月12日下午17:00，陕西师范大学统计与数学学院教授陈夏教授莅临我院做学术报告。本次报告由数学与统计学院承办，在南湖校区老图书馆四楼会议室进行，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陈夏教授的到来表示感谢，并对陈教授及其研究内容做了简单的介绍。

报告人简介：陕西师范大学数学与统计学院教授。现任陕西师范大学数学与统计学院副院长，统计系主任，陕西省统计学学会副理事长，中国现场统计研究会大数据统计分会理事。主要从事广义线性模型、经验似然、高维数据统计分析和概率极限理论等方向的研究和教学工作。近年来主持国家自然科学基金2项，教育部人文社会科学研究项目和陕西省自然科学基础研究计划项目各1项，在《Journal of Multivariate Analysis》《AStA Advances in Statistical Analysis》《Statistics》《Statistics and Probability Letters》《Communication in Statistics Simulation and Computation》《中国科学：数学》《应用数学学报》《陕西师范大学学报（自然科学版）》等国内外学术期刊发表论文30余篇，出版《广义线性模型引论》学术专著1部，参编教材1部。

报告题目：Power-enhanced Projection Test for High Dimensional Mean Vectors

摘要：The projection test has been extensively studied and employed as an effective approach to address the hypothesis testing problem concerning the mean vector in high-dimensional data settings. In this work, we introduce the Power-Enhanced Projection Test (PPT) to mitigate the computational challenges associated with the power loss method in high-dimensional scenarios due to the data-splitting procedure. The PPT incorporates an additional power-enhancement term into the original projection test statistic to compensate for the power loss, obviating the need for multiple estimations of the optimal projection method. Theoretical analysis demonstrates that this power enhancement term converges asymptotically to zero under the null hypothesis, ensuring the control of Type I error. Numerical simulations and real data analysis further validate our conclusions.

在接下来的报告中，陈教授介绍了针对高维数据的增强功效投影检验方法，通过降低维度和增加检验功效，解决传统方法在高维数据中的局限性。

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预测性推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）

数学与统计学院

2024年8月12日