2021年4月15日19:30时，北京工业大学薛留根教授应我院邀请，于腾讯会议（ID：852 120 695）做了题为“Empirical likelihood for partially linear single-index models with missing observations”的学术报告。报告由我院副院长王学军教授主持，统计系汪世界、杨文志、杨联强、余味、王星惠、李晓琴、方红燕、沈爱婷、陈玲、熊岚雨等老师及博士、硕士和本科生门共同聆听了本次学术报告。

报告会上，薛留根教授首先向我们介绍了在回归模型研究过程中经常遇到几类数据缺失情形（例如协变量数据缺失而响应变量数据完全，协变量数据完全而响应变量数据缺失，协变量数据和响应变量数据都缺失），并展示了回归模型在完全数据和缺失数据下已获得的一些优秀理论成果。紧接着，对部分线性单指标回归模型在数据随机缺失机制下的估计问题，薛教授提出加权经验似然方法和填补经验似然方法，构造了回归模型参数似然估计量，并获得了重要理论成果——估计量的极限分布，从而可立即获得参数的置信区间估计。为检验所获理论成果，薛教授开展了部分线性单指标回归模型在随机缺失机制下的数据模拟工作，并和已有估计量进行比较工作。作为应用，薛教授利用所提方法对艾滋治疗临床数据开展统计建模和数据分析工作，分析结果表明薛教授提出的随机缺失数据下半参数单指标回归模型加权似然估计和其他已有估计量相比，可以获得良好的精确估计。报告结束后，在线师生和薛教授共同探讨了一些科研问题。例如杨文志老师请教了线性回归模型参数最小二乘估计和经验似然估计的区别与联系，余味老师请教了填补似然法的权函数选取问题等，薛教授都逐一做了详细解答，大家受益匪浅。再次感谢薛留根教授给我们带来的精彩学术报告！

专家简介：薛留根，北京工业大学教授，博士生导师。主要学术兼职：中国现场统计研究会理事及生存分析分会副理事长等。研究方向：非参数统计与数据分析，主要研究兴趣包括：非参数与半参数模型的统计推断、复杂数据的统计分析与建模、经验似然等。主持国家和省部级科研项目15项，其中连续5次获国家自然科学基金资助。在《Annals of Statistics》、《JASA》、《JRSSB》、《Biometrika》等学术期刊上发表论文200余篇，其中3篇为高被引论文。出版著作8部，其中4部专著。以第一完成人获教育部自然科学二等奖1项，获全国统计科学研究优秀成果一等奖1项。已培养博士研究生20人、硕士研究生45人；在指导的研究生中，1人获北京市优秀博士学位论文以及全国优秀博士学位论文提名奖，1人获全国统计科学研究优秀博士学位论文二等奖。