11月15日，江西财经大学刘显慧博士应统计学院邀请，在诚信楼727作题为“Incorporating graphical structure of predictors in sparse quantile regression”的报告。本次会议由数据科学系叶鹏副教授主持。

刘显慧博士在报告中介绍了带图相依结构协变量的稀疏分位数回归模型统计推断。在很多稀疏分位数模型估计中，考虑协变量的图相依结构会提高模型参数估计、模型选择以及预测精度。刘博士证明了所提方法具有良好的理论性质，并利用统计中著名的ADMM算法来实现参数估计。数值模拟结果验证了所提方法比现有的方法表现更好，最后利用一组实际数据说明了该方法的实用性。

刘显慧简介：

刘显慧，博士毕业于中国科学技术大学，研究方向为生存分析、变量选择，在Computational Statistics and Data Analysis、Journal of Statistical Planning and Inference等国外著名SCI期刊发表论文数篇。