统计与数据科学学院 秦慧怡 报道
2026年6月11日下午，加拿大约克大学吴月华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，由南京审计大学统计与数据科学学院院长汪红霞教授主持。
本次报告首先简要回顾变化点检测的主要方法，变化点检测旨在识别时间序列或高维数据中统计特性发生突变的时刻，这在许多实际应用中非常关键。然而，对于具有高维性、强相关性、异常值或重尾分布特征的复杂数据，变化点检测仍然是一个极具挑战性的问题。为此，报告提出了一种称为PCA-uCPD的集成式变化点检测方法。该方法的核心思想是：首先利用主成分分析将原始高维数据序列投影到一组互不相关的主成分上，从而去除变量之间的相关性和部分噪声。随后，在这些独立的主成分上应用现有的单变量变化点检测方法，分别检测每个主成分中的变化点。最后，通过一种精炼技术，将各个主成分中检测到的候选变化点进行整合与筛选，从而得到原始数据序列的最终变化点估计结果。
PCA-uCPD方法具有灵活的架构，能够有效处理包括高维、相关、含异常值及重尾分布在内的复杂数据。报告提供了严格的理论证明，说明该方法在主成分能够充分捕捉数据变异、变化点稀疏等情形下是可行的。此外，吴教授还通过大量模拟实验，评估了该方法在不同数据生成场景下的检测性能，并将PCA-uCPD应用于遗传数据集和金融数据集等真实数据，进一步验证了该方法在实际问题中的有效性与优越性。
在讲座的讨论环节，参会教师就吴月华教授讲座中的相关内容进行了深入的交流与探讨并提出了许多富有启发性的意见和问题。本次学术讲座取得了圆满成功，通过本次讲座，丰富了我院师生的视野，更为我院师生提供了宝贵的研究思路。
