2024年3月27日下午，上海第二工业大学姜荣教授应邀来我校开展了以“Unconditional Quantile Regression for Streaming Datasets”为题的学术讲座。本次讲座在综合楼644举行，由统计与数学学院王江峰教授主持。

        姜荣，博士，上海第二工业大学数理与统计学院教授，全国工业统计学教学研究会金融科技与大数据技术分会理事。在《Journal of Business & Economic Statistics》《Journal of Financial Econometrics》《Test》《Neurocomputing》和《Journal of Multivariate Analysis》等国际期刊上发表SCI和SSCI论文30余篇。主持国家自然科学基金2项以及教育部人文社科基金和上海市扬帆计划等项目。

讲座伊始，姜荣教授首先对流数据集和分位数回归的基本概念进行了清晰界定和解释。他强调了流数据在现代数据分析中的重要性，并指出无条件分位数回归作为一种新兴的数据分析方法，在建模和分析流数据方面具有显著优势。接着，姜荣教授详细阐述了无条件分位数回归在流数据集中的应用。他介绍了该方法在参数估计、变量选择以及模型评估等方面的关键技术和方法。特别地，他重点讲解了如何在流数据环境下实现无条件分位数回归的可更新参数估计，以及如何处理高维数据和复杂数据结构的问题。在讲座中，姜荣教授还通过与虞克明教授合作发表的一篇论文展示了无条件分位数回归在流数据集中的应用效果。

临近讲座结束，同学们积极地就讲座内容与姜教授展开了互动，姜教授也对同学们的问题热情地做出解答。最后，王江峰教授对本次讲座做出总结并对姜荣教授的分享以及听众的参与和互动表达了感谢。