2021年5月28日下午，梁汉营教授在综合楼644会议室作了一场题为“Ultra-high dimensional partially linear single-index quantile regression with missing observations”的学术报告,该报告由王江峰教授主持，统计与数学学院部分师生参加了本次会议。

梁汉营教授是同济大学数学科学学院教授，博士生导师。1997年博士毕业于武汉大学，1997-1999年在中国科技大学作博士后研究，现为中国概率统计学会理事，中国现场统计研究会生存分析分会常务理事，中国现场统计研究会高维数据统计分会常务理事，中国现场统计研究会大数据统计分会常务理事，中国商业统计学会常务理事。他的研究兴趣包括不完全数据的统计分析，非参数与半参数回归模型，经验似然与极大似然，分位数回归，变点分析，高维数据分析。梁教授主持过国家自然科学基金面上项目5项、国际合作项目1项和教育部项目2项，发表学术论文130余篇，曾获得第十一届全国统计科研优秀成果奖二等奖、重庆市自然科学二等奖以及安徽省自然科学三等奖。     

本次讲座，梁汉营教授重点讨论了部分线性的单指数分位数回归。由于线性和单指数参数都是超高维的，而观测值是随机缺失的，这使得响应丢失或协变量丢失或响应和协变量同时丢失。基于此，梁教授利用B样条基函数逼近未知链接函数这一方法研究了线性和单指标系数向量下参数的甲骨文估计量稀疏的性质，并允许它们随样本数目的增加而发散。同时，梁教授利用SCAD惩罚来研究变量选择，并证明了非凸惩罚估计的甲骨文性质。最后，为了验证所提出方法的有效性，梁教授进行了蒙特卡罗模拟和实际数据分析。

梁教授的讲座形象生动、深入浅出又充满真知灼见，师生代表们都受益良多并深表谢意。讲座结束后，梁教授与师生们就本次讲座内容进行了激烈的讨论。