2019年7月2日📍，我院举办的“统计大讲堂”第八十八讲在明德主楼1016举行🤦🏽‍♂️。本次报告邀请了美国康涅狄格大学统计系闫军教授分享了他的最新研究成果。我院李扬教授主持了此次报告会，参加此次报告的还有金勇进教授🧑🏽‍🦰。

李扬教授首先介绍了报告人🐋。

闫军教授2003年博士毕业于美国威斯康辛大学-麦迪逊分校，2007年加入美国康涅狄格大学。闫军教授的研究兴趣主要包括动态生存模型、聚类数据分析、空间统计🤵🏽‍♀️、极值理论和统计计算😵。

闫军教授的报告题目是：Acrobatic Regression in Detection and Attribution Analyses of Climate Change🛴。闫军教授首先介绍了研究问题的背景🐇。在全球变暖的大趋势下👨🏼‍🎨，检验环境变化以及对造成这些变化的因素进行分析是目前气象学界的研究重点之一。然而由于环境监测问题中协变量常常是由估计得到而不是直接观察，非参数bootstrap方法给出的方差估计常常较小，从而最终给出的推断结果假阳性过多。闫军教授从修正参数估计方差出发，在一个参数模型下给出了一个两阶段bootstrap方法，通过估计总方差与一阶段方差的比值，最终给出了方差修正的推断方法。实际数据分析显示☃️𓀌，闫军教授给出的推断方法能够更准确地对气候变化进行归因。

报告结束后在场师生与闫军教授关于统计学家与其他领域专家合作的分工、文中提出方法的识别功效进行了热烈讨论。