2025年3月16日上午，新加坡国立大学叶志盛教授应邀来我校开展了以“Phase-Type Distributions for Survival Data with Two-Layer Censoring”为主题的学术讲座。本次讲座在综合楼644会议室举行，由统计与数学学院王炳兴教授主持。
叶志盛,新加坡国立大学工业系统工程与管理系副教授，并担任院长讲席教授，他于2008年在清华大学获得材料科学与工程及经济学双学士学位，并随后在新加坡国立大学（NUS）获得博士学位。他的研究方向包括韧性与可靠性工程、工业统计以及数据驱动的运营管理。他在可靠性、统计学和运营管理领域的顶级期刊上发表了超过100篇论文。
在讲座中，叶志盛教授聚焦于生存数据分析中的双重截尾问题展开深入探讨。他首先指出，生存数据，如保修索赔和疾病登记数据，通常会受到两种删失的影响：一是由于固定保修期限或竞争风险导致的生命周期删失（Lifetime Censoring）；二是由于销售滞后以及研究截止日期共同作用导致的研究结束时删失（End-of-Study Censoring）。传统的非参数方法在面对此类双重删失时往往失效。为了解决这一难题，叶志盛教授提出基于非循环相位型分布（APHDs）的创新解决方案。他系统阐释了APHD模型的两大优势：其一，APHD在正定分布域内具有稠密性，可视为非参数筛选估计器；其二，APHD类分布在卷积运算下具有闭合性，为参数估计提供了理论基础。为此，叶志盛教授的研究团队开发了专用的期望最大化（EM）算法，通过全面的模拟实验，将APHD方法与逆概率删失加权（IPCW）方法进行了对比。结果表明，在存在生命周期删失的情况下，APHD方法展现出显著优势。最后，叶志盛教授结合两个实际案例，生动展示了APHD模型在复杂截尾数据中的灵活应用，为生存分析研究提供了新的方法论视角。
在讲座的最后，叶志盛教授对大家的热情参与表示感谢，并与在场师生就相位型分布的参数选择、模型扩展潜力及工业应用场景等问题展开热烈讨论。此次讲座内容丰富、深入浅出，为在场师生带来了关于生存分析与工业统计的全新视角，王炳兴教授对此次讲座发表总结并对叶志盛教授的精彩分享以及在场观众的参与互动表达了诚挚的感谢。
图文|薛艳丽 柳李