2019年12月12日，美国杜兰大学唐万教授应统计学院邀请，在诚信楼715作题为“Doubly robust kernel smoothing density estimation when group membership is missing at random”的学术报告，全院师生共计30余人参加。本次报告由数据科学系叶鹏副教授主持。

    唐教授的报告介绍了密度函数是研究数据总体的重要手段。当总体中存在异质性，估计子总体的密度函数具有重要实际价值。在数据没有缺失下，非参数中的核光滑估计可以用于估计子总体的密度函数。当子总体的信息满足完全随机缺失时，仅基于观测到的数据进行核光滑估计也可以得到无偏估计。现实中，完全随机缺失机制是一种比较苛刻的假设，缺失数据更多服从随机缺失。鉴于此，我们在随机缺失假设下，提出一种基于缺失机制模型和子总体信息预测模型的双稳健核光滑估计方法来估计子总体的密度函数。我们推导参数估计量的理论性质并进行数值模拟验证，最后唐教授用一组实际数据说明我们方法的实用性。

    唐万简介：

    唐万（Wan Tang），杜兰大学生物统计系教授，博士毕业于美国罗切斯特大学统计系。研究方向为纵向数据分析，缺失数据，非参数统计以及因果推断等；教授统计课程有生存分析、定性数据分析，纵向数据中的混合模型等，出版英文专著《Applied Categorical and Count Data Analysis》，在Biometrics、Statistical Methods in Medical Research、Statistics in Medicine、Journal of Statistical Planning and inference、Biometrical Journal等国外著名统计SCI期刊上发表论文近70篇。