2025年3月6日下午，加拿大皇家科学院院士、加拿大英属哥伦比亚大学统计系陈家骅教授应邀来我校开展以“New Development in  Empirical Likelihood”为主题的学术讲座。本次讲座在综合楼644会议室举行，由统计与数学学院张荣茂副院长主持。

陈家骅，加拿大不列颠哥伦比亚大学（UBC）统计系国家一级讲座教授、加拿大皇家科学院院士。中国科大数学系本科，中国科学院系统科学研究所获得硕士学位，美国威斯康星大学麦迪逊分校统计学系获得博士学位，师从吴建福教授。研究兴趣包括有限混合模型、经验似然、统计遗传学、抽样调查、变量选择、以及试验设计等多个统计研究领域，科研论文发表在国际统计学顶级期刊如JASA、JRSSB、Annals of Statistics、Biometrika、Statistica Sinica等。曾任泛华统计学会主席、加拿大统计杂志主编等职务。当选IMS和ASA fellow；2014年获加拿大统计学会最高奖--CRM-SSC统计学奖(该奖项由加拿大统计学会(SSC) 和蒙特利尔数学研究中心(CRM)联合主办，每年颁发给一位加拿大统计学家，以表彰他在获得博士学位后15年内对该学科的杰出贡献)；2016年获泛华统计协会杰出成就奖;2022年当选加拿大皇家科学院院士。

陈家骅教授详细介绍了经验似然（Empirical Likelihood）研究的进展，涵盖经验似然已有的重要研究成果、最新的研究发现以及未来需要解决的问题。他指出尽管极大似然估计（MLE）因其强一致性和最优性在参数模型中受到广泛重视，但在模型假定错误或不规则情况下，这些优势将会减弱。为应对模型设定错误带来的风险，可以采用半参数框架，并在经验似然（EL）范式下，利用估计函数来处理。在讲座中，他还介绍了“全局最大值检验”（Global Maximum Test），用于评估给定的局部最大值是否为全局解，以及“全局最大值修正”（Global Maximum Remedy）方法，通过在EL框架内扩展估计函数，从而提高全局一致性。

随着讲座接近尾声，陈家骅教授非常热情地与老师和同学们进行学术方面的讨论，并十分耐心地回答老师们和同学们的疑问。最后，张荣茂副院长对此次讲座发表总结并对陈家骅教授的精彩讲解以及在场听众的参与和互动表达了诚挚的感谢。