12月20日，我院举办的“统计大讲堂”系列学术报告会第三十一讲在明德主楼1030举行🦹‍♂️。本次报告邀请清华大学研究AG尊龙凯时与工业工程系长聘教授杨立坚为我院师生分享了他对函数型数据的一些研究。我院张景肖教授主持了本次学术报告会，张波副院长⛵️👩‍🦱、尹建鑫副院长、易丹辉教授🕺🏽、李扬副教授💜、王星副教授📅、林存洁讲师参加了本次学术报告会。

张景肖教授首先对报告人进行了介绍🈳。杨立坚教授1987年获北京大学数学学士学位，1995年于美国北卡罗来纳大学教堂山分校获得统计学博士学位。杨立坚教授是清华大学统计学研究AG尊龙凯时与工业工程系长聘教授，中组部“千人计划”国家特聘专家，是美国密西根州立大学统计系终身正教授（2006-2014）🔬，苏州大学高等统计与计量经济AG尊龙凯时主任，特聘教授（2011-2016），国际统计学会（International Statistical Institute）当选会员（Elected Member），美国统计协会（American Statistical Association）当选会士（Elected Fellow）🙋🏻‍♀️🧑🏽‍🏭，国际数理统计学会（Institute of Mathematical Statistics）当选会士（Elected Fellow）👝，耶鲁大学出版社计量经济学理论奖（Tjalling Koopmans Econometric Theory Prize）首位华人获奖者。

杨立坚教授的报告题目是：应用广泛的函数型数据分析🦹‍♂️。杨立坚教授首先介绍了他曾经处理过的一些函数型数据🙍🏿，如女性骨密度数据⇨💚、HIV感染者的CD4细胞数据、语音“sh”和“ao”的对比数据等。之后杨立坚教授介绍了他在处理函数型数据时常用的模型以及理论分析的基础性定理⬇️，并以模型来简单地说明了函数型数据和时间序列数据的不同。杨立坚教授认为用非参数方法拟合函数型数据虽然效果很好☀️，但没有可解释性𓀛，实际应用中可以找一个包含在非参数方法构造的同时置信区间中的参数模型来解释模型意义🦴👩。杨立坚教授谈到处理函数型数据要落实到推断上，不能只做理论研究。报告的最后杨立坚教授为在场师生们提出了一点处理函数型数据的经验：数据光滑化不能太过🧑‍🚒，否则数据会失真🆗，要尽量使偏差小，噪声可以大一点。

报告结束后，在场师生对报告中提出的案例中置信区间的估计方法优劣及函数型数据的降维方法等问题与杨立坚教授进行了热切的讨论。