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发布日期:2024-03-07    作者:     点击:

通讯员:关迪20240306日(星期上午10:00,我院特邀休斯敦德克萨斯州大学健康科学中心的助理教授胡冠宇老师在科研楼311做学术报告,报告由学院副院长杨凯副教授主持本院全体研究生和部分老师参加了本次学术报告会。

报告题目:Spatial Homogeneity Learning via Nonparametric Bayesian Methods

报告摘要:In this talk, I will introduce two novel nonparametric Bayesian methods for learning spatial homogeneity patterns. Our methods have the advantage of effectively capturing both locally spatially contiguous clusters and globally discontiguous clusters. Posterior inferences are performed with an efficient Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm. Simulation studies show that the inferences are accurate, and the method is superior compared to a wide range of competing methods. Several applications will be presented to reveal interesting findings based on proposed methods.

胡冠宇简介:休斯敦德克萨斯州大学健康科学中心的助理教授,他的研究主要集中在贝叶斯非参数方法、空间和时空统计学、点过程和因果推断。此外,还从事临床试验、空间转录组学、区域经济学、环境科学、教育测量和体育数据的分析,他是Biometrics, Environmental and Ecological Statistics, Statistics and its interface的副主编,担任ASA体育统计部分的主席和ISBA东亚分会的项目主席,当选为ISI委员。

报告会中,胡教授主要介绍了空间同质性模式的非参数贝叶斯方法。胡教授主要介绍了两种方法,一种为具有有效捕获局部空间连续聚类,另一种为全局不连续聚类,分别指出了两种方法各自的优缺点。为了更直观的讲述,胡教授又分别讲述了DPMM模型和CRP模型,并就两者之间的联系进行对比分析。

胡教授的报告方式新颖且深刻,既生动地向大家展示了贝叶斯的魅力,又通过讲相关方法的详细阐述,让大家对贝叶斯有了深刻的理解。报告会后,老师和同学表达了对该方向浓厚的兴趣,并提出相关疑问,胡教授也对我们的疑问做了详细的解答和建议。通过此次报告会,同学们对贝叶斯方向有了更明确的认知,既提高了同学们的学术水平,又让同学们大受启发。

 

(审核人:王丹、王纯杰)

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