10月15日下午，应学院邀请，北京师范大学郭旭教授在线为我院师生作了题为《A New Procedure for Controlling False Discovery Rate in Large-Scale t-tests》的学术报告。报告会由田玉柱副教授主持，统计学专业师生20余人参加了此次报告会。
报告中，郭旭教授首先简单介绍了多重检验中FDR的概念，并用样本数据对称或非对称情况下的样本随机分割成2组后的t检验统计量的乘积构造了一个新的统计量来计算FDR，并将其考虑到单边检验、双边检验、特征选择及高维回归模型中，得到了比以往检验方法更有效的结果。报告过程中，郭旭教授还与部分师生就相关问题作了在线交流。
【报告人简介】
郭旭，北京师范大学统计学院教授，博士生导师。2014年获得香港浸会大学博士学位，自2018年9月至2020年2月作为助理研究教授(Assistant Research Professor)访问美国宾州州立大学统计系。一直从事模型设定检验、高维数据分析和半参数回归分析等方面的研究，并取得了一系列的研究成果。在统计学顶级期刊Journal of the Royal Statistical Society: Series B、 Biometrika，统计学主流期刊Statistica Sinica、StatisticsandComputing、 Journal of Multivariate Analysis、Biostatistics、 Scandinavian Journal of Statistics、 Science China Mathematics和Computational Statistics & Data Analysis以及经济学主流期刊 Insurance: Mathematics and Economics、North American Journal of Economics and Finance、Economics Letters和Economic Modelling等SCI和SSCI期刊发表论文近30篇。目前主持国家自然科学基金面上项目，主持完成国家自然科学基金数学天元基金和青年基金。
