2023年9月21日下午，中国科学院研究员王启华教授应邀来我校开展了以“Distributed Nonparametric Regression Imputation for Missing Response Problems with Large-scale Data”为主题的学术讲座。本次讲座在综合楼615会议室举行，由统计与数学学院徐安察教授主持，周布等老师及部分统计学院研究生也参与了此次讲座。

王启华教授是中国科学院数学与系统科学研究院研究员，博士生导师，国家级高层次领军人才，中国科学院“百人计划”入选者。曾在北京大学、香港大学任教及在深圳大学与浙江工商大学任特聘教授，先后访问加拿大、美国、德国及澳大利亚10多所世界一流大学。主要从事复杂数据经验似然统计推断、缺失数据分析、高维数据统计分析、大规模数据分析等方面的研究，出版专著三部，在The Annals of Statistics,JASA及Biometrika等国际重要刊物发表论文140余篇，部分工作已产生持久的学术影响。

非参数回归插补通常用于缺失数据分析。然而，它遭受着“维度诅咒”。大数据时代爆炸性的样本量可以缓解这一问题，而大规模的数据量在数据存储和估计量计算方面带来了一些挑战。这些挑战使得经典的非参数回归插补方法不再适用。在此次讲座中，王启华教授则向大家介绍了用以应对那些挑战的两种分布式非参数回归插补方法。一种是基于核平滑法，另一种则是基于筛分法。王启华教授指出基于核的分布式插补方法具有极低的通信成本，而基于筛的分布式插补法可以容纳更多的本地机器。

临近讲座结束，徐安察、周布教授等就此次演讲内容与王启华教授展开热烈讨论。最后，徐安察教授对此次讲座发表总结并对王启华教授的精彩分享以及在场听众的参与和互动表达了诚挚的感谢。