统计与数据科学学院 郭禧悦 报道
2025年7月2日下午，新加坡南洋理工大学潘光明教授应邀为我院师生做学术讲座。讲座在位育楼417会议室举行，由统计与数据科学学院孔新兵教授主持。
在本次讲座中，潘光明教授介绍了本次讲座的主题：The information criteria based on eigenvalues ratio in estimating the number of significant components in high-dimensional PCA。随后潘教授指出，此次报告将探讨在高维主成分分析（PCA）中估计显著成分个数的问题。他提出了一种新的惩罚方法，该方法利用了样本协方差矩阵的解释方差比和非尖峰样本特征值的刚性。潘教授强调，与现有文献相比，该估计器的相合性不仅适用于独立数据，也适用于当维度p和样本量n都趋于无穷大时的时间序列数据。即使对于独立数据，该方法在比现有方法（如AIC和BIC）更弱的条件下也能工作，包括允许总体特征值主体中的异质性。报告中还通过模拟研究，展示了该方法的良好性能。
在讲座的讨论环节，与会教师就潘光明教授讲座中的超参数a的选择等问题进行了深入地交流与探讨。本次学术讲座取得了圆满成功，不仅拓宽了我院师生的学术视野，更在研究方向和方法上为师生们带来了宝贵的启发。
