11月7日，我院数据科学系2019年新引进教师韩子非在诚信楼715会议室作题为“Gaussian Copula Models for Geostatistical Count Data”的学术报告，学院师生60余人参加此次活动，报告会由数据科学系系主任熊巍副教授主持。

韩子非老师首先介绍了空间数据的基本类型以及相关概念，着重强调了高斯随机场以及空间统计中相关函数的作用。接下来指出，在分析空间离散型数据的过程中，尤其是在数据中均值较小的情况下，经典的广义空间线性模型并不能完全刻画数据中的关键结构，由此引入了高斯copula模型。讲座最后讨论了在处理大型空间数据时运用替代似然函数进行计算的方法，并运用简单的隐喻说明大数据处理的过程中的一些基本原则。

韩子非简介：

韩子非，博士毕业于The University of Texas, San Antonio，并曾在美国Vertex Pharmaceuticals公司从事统计相关工作2年，其主要的研究领域为统计计算，空间统计，贝叶斯方法，生物统计等。