10月20日下午2点30分，香港中文大学宋心远教授、西南交通大学冯项楠老师受邀前往统计学院讲学，分别作了题为“A Joint Modeling Approach for Analyzing Complex Data with Latent Variables”和“Regularization Methods in Advanced Latent Variable Models”的专题讲座。讲座由统计学院副院长罗世华教授主持，统计学院部分教师以及研究生聆听了此次讲座。

    此次讲座分为两个部分。首先是宋心远教授围绕着如何用潜在变量分析复杂数据这一问题，分享了她近来的一些研究。她主要从定义、方程式以及应用等方面介绍了条件模型、可加风险模型以及隐藏的马尔科夫模型等几类重要模型，并通过具体的例子让我们了解到如何通过联合建模的方法去分析实际情况。最后，宋教授将该方法与其他的方法进行比较，论证了其优越性。

    接着，冯项楠老师首先简单的介绍了高级隐变量模型的含义，提出如何将该模型正则化的问题，从而引出报告的主题。随后，冯老师介绍了以下解决方法：Lasso法和Structural Equation Model法，他指出其中Lasso法可以扩展到更具体的Bayesian Lasso法和Adaption Lasso法。通过这几种方法处理后，就可以很好的解决隐变量模型正则化的问题。最后，冯老师联系实际的例子让同学们更加直观的了解到这些方法。

    这两位优秀学者为统计学院的师生带来了一场统计领域的学术盛宴，每一场报告都是值得享受的珍馐。最后，讲座在一片热烈的掌声中圆满结束。                          

    （图文/统计学院 贾晓天 汪娟娟）