2021年4月28日上午，李杰博士在综合楼644会议室作了一场题为“Statistical Inference for Mean Function of Longitudinal Imaging Data over Complicated Domains”的学术报告,该报告由蔡利老师主持，统计与数学学院部分师生参加了本次会议。

李杰博士是清华大学统计科学中心四年制博士，他的主要研究兴趣包括因果推理，时间序列，功能数据分析和机器学习，以及统计在环境、金融、医学和气象学中的应用。

本次讲座主题聚焦于复杂问题上纵向图片数据的均值推断问题。首先，李杰博士介绍了纵向成像数据的定义，纵向成像是通过在一定时间范围内对同一对象进行一系列重复观察而收集得到的，例如对断层扫描成像或遥感图像的连续观察。紧接着李博士以红海水平面温度为例，提出了函数型数据分析，这种分析方法将成像数据视为随机场的实现，可以自然捕获像素之间的空间相关性。随后李博士指出，功能性移动平均值可用于描述时间有序图像之间的依赖关系，例如针对诸如红海等一系列不规则形状的问题，图像研究领域采用在三角剖分上使用灵活的双变量样条曲线来处理该类问题。最后，李杰博士论证了该方法的有限样本性能有力地证明渐近理论，并通过马达加斯加周边海域海水潜在温度数据集来实证所提出方法的有效性。

报告结束之后，在座的师生就自己的见解与李杰博士展开了激烈讨论，对该研究领域展现出了极大的热情，李杰博士的细致讲解也帮助师生们开拓了知识面和视野，为大家以后的研究方向提供了新思路，此次学术报告在一片称赞声中落下了帷幕。