2018年12月7日下午，北京大学数学科学学院艾明要教授应邀来我院在综合楼601举办了一场题为“Optimal  Subsampling Algorithm for Big Data Generalized Linear Models ”的讲座，该讲座由王启华老师主持，学院部分老师以及研究生参加了此次讲座。

讲座伊始，王启华老师为在座各位介绍了艾明要教授的学历背景以及学术成就。随后艾明要教授引出了大数据的概念，并以解决大数据为前提开始进行接下来的讲解。艾教授将讲座内容分为三大部分。第一部分，艾教授基于大数据集的计算、储存及可视化问题，介绍了最优抽样方案的背景，简要回顾了广义线性模型的基本知识，并总结了前人就这一问题提出的最优抽样方案。针对二元响应变量，前人在logistic回归模型中提出A-最优性准则（OSMAC）下的最优抽样方法；在第二部分中，艾教授老师将这一方法推广到具有典范链接函数的广义线性模型中，建立了一般二次抽样算法估计量的一致性和渐近正态性，推导出A-和L-最优准则下的最优抽样概率；第三部分则是为我们展示了不同模型设置下的模拟结果，并与已有的方法相比，新方法的均方误差更小，且抽样用时更短，也说明新方法更便于大数据的应用。

在讲座中，我院老师和同学们与艾明要教授进行了热烈的讨论，进一步深入了解了这一新抽样方法的前景与应用，极大地开阔了学术视野。