11月22日中午，统计学院在小教楼307教室成功举办了2024年第5期研究生学术午餐会。本次午餐会特邀统计学院的王柔琳博士后作为主讲嘉宾，她的研究领域聚焦于非参数统计与统计机器学习，为与会者带来了题为“K-Sample Studentized Nonparametric Test”的精彩学术报告。本次活动由统计学院谌自奇研究员主持，吸引了三十余名硕士及博士研究生积极参与。
“研究生学术午餐会”作为统计学院的一项特色学术交流活动，旨在搭建一个聚焦统计学及其交叉学科研究主题的互动平台。通过定期邀请知名专家学者分享研究选题背景、领域发展动态、研究方法及创新成果，午餐会促进了师生间的深入交流与学术碰撞。在轻松愉悦的氛围中，与会者边享用午餐边进行学术探讨，共同营造了高质量的学术交流环境。
王柔琳老师在报告中深入剖析了K-样本检验的基础理论，并指出传统K-样本检验方法在处理高维、非欧几里得空间数据时面临的挑战。她创新性地提出了将复杂的K-样本检验问题转化为两个随机变量之间的独立性检验，利用随机加权技术有效解决了退化U统计量的非标准正态极限分布问题。王老师还详细阐述了随机本地化方法如何通过引入独立随机变量和正定核函数，提高统计量的计算效率，并使其在原假设下服从标准正态分布。
在报告的应用研究部分，王老师展示了随机加权K-样本检验方法在阿尔茨海默症数据集上的应用成果。该方法不仅快速计算出显著性水平，还在分析多组生物标记物时捕捉到了更细致的群体差异，为复杂医疗数据的统计分析提供了新的视角和思路。
午餐会尾声，与会师生围绕报告内容展开了热烈的讨论。针对大家提出的关于分布退化概念、连续型与离散型随机变量独立性检验等问题，王老师耐心解答，并与大家共同探讨了未来研究的改进方向。
本次学术午餐会在浓厚的学术氛围中圆满落幕。王柔琳老师的精彩分享不仅展示了K-样本非参数检验领域的最新研究成果，也为同学们在处理复杂数据时提供了宝贵的启示和灵感。与会师生纷纷表示获益匪浅，并对下一次学术午餐会充满期待。统计学院将继续秉承开放包容的学术精神，为师生搭建更多高质量的学术交流平台，共同推动统计学及其交叉学科的繁荣发展。