2024年1月11日下午，地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院在明辨樓C303舉辦了“夢溪”地學(xué)專家論壇系列講座。有幸邀請到內(nèi)華達大學(xué)里諾分校數(shù)學(xué)與統(tǒng)計系副教授陳穎菡作為本次講座的報告人，為廣大地科學(xué)子帶來一堂意義深遠(yuǎn)、趣味盎然的課程。
陳穎菡，內(nèi)華達大學(xué)里諾分校數(shù)學(xué)與統(tǒng)計系副教授，2012年本科畢業(yè)于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2017獲得美國伊利諾伊大學(xué)統(tǒng)計博士學(xué)位。主要研究方向是統(tǒng)計計算，蒙特卡羅方法，貝葉斯分析，曾在Psychometrika，Journal of Computational and Graphical Statistics, Applied Psychological Measurement等期刊上發(fā)表論文，目前擔(dān)任Journal of Educational and Behavioral Statistics副編輯，主持一項美國國家科學(xué)基金會（NSF）社會行為經(jīng)濟科學(xué)（SBE）研究項目。
本次講座以《認(rèn)知診斷模型中層級關(guān)系的貝葉斯分析》為題，貝葉斯分析在地學(xué)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，認(rèn)知診斷模型（CDMs）是一種結(jié)構(gòu)化的潛在類別模型，其中類別屬性層次結(jié)構(gòu)對幫助有效分類有著重要作用。在會議中陳教授提到她們開發(fā)了Hierarchical CDM的貝葉斯框架并可以直接從數(shù)據(jù)中估計對應(yīng)的層次結(jié)構(gòu)，并提供了高效率的Markov Chain Monte Carlo (MCMC)算法來估計對應(yīng)的類別分類和屬性估計。其次陳教授提到而CDM可以看作是潛在類別模型，CDMs就是通過樣本對題目的作答來推斷其對應(yīng)的潛在類型。通過貝葉斯分析可以提供更多的信息，幫助判斷段層級關(guān)系類別歸屬。
此次講座，極大的豐富了同學(xué)們對地學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用統(tǒng)計相關(guān)分析方法的認(rèn)識，拓寬了了對地學(xué)不同方法的了解，提高了參會同學(xué)的學(xué)術(shù)認(rèn)知水平。演講結(jié)束后，陳教授也積極地與現(xiàn)場同學(xué)展開了交流談?wù)摗?/p>
陳穎菡教授作演講匯報
講座現(xiàn)場
