统计与数据科学学院 刘镇 报道
近日，我校统计与数据科学学院博士研究生张彤（导师：孔新兵教授）作为通讯作者的学术论文“Testing matrix factor structure via generalized likelihood ratio”，在线发表于统计学四大国际顶级期刊之一——Biometrika。该刊由牛津大学出版社出版，创刊于1901年，是统计学领域历史最悠久、最具国际影响力的旗舰期刊之一。这是我校统计学学科在高水平国际期刊发表的又一重要成果。
张彤同学为我校统计学博士研究生，研究方向为高维统计推断与因子模型。其导师孔新兵教授长期致力于高维数据统计推断研究，在Annals of Statistics，Journal of the American Statistical Association等统计学顶级期刊发表多篇论文，主持多项国家自然科学基金项目。
该论文聚焦高维数据中的矩阵因子模型检验问题。因子模型是处理高维数据的常用工具，而验证其因子载荷矩阵是否具有Kronecker结构（一种能显著提升计算效率的特殊矩阵形式），是模型应用中的关键前提。针对传统似然比检验因“旋转不可识别性”而难以直接应用的难题，该研究创新性地提出一种广义似然比检验方法，通过在拟似然函数中引入二次识别惩罚项，有效消除了局部旋转退化问题，并成功推导出统计量在原假设下的渐近分布。该方法不仅具备理论上的相合性，在多个真实数据集的应用中也验证了其有效性和实用价值，可广泛应用于金融、经济、生物等领域的多维度数据分析。
近年来，统计与数据科学学院始终坚持“学科引领、育人为本”的发展理念，持续加强统计学优势学科建设，不断优化学术生态和人才培养环境。此次高水平论文的发表，是学院科研实力和博士生培养质量提升的一个缩影。学院将继续鼓励师生勇攀科学高峰，力争在更多国际顶级期刊发出“南审声音”。
