12月23日上午，数学与交叉科学研究中心（以下简称中心）在华岗苑东楼举行报告会。应中心副主任栾贻会教授邀请，美国俄勒冈健康与科学大学（Oregon Health & Science University）的副教授Thuan Nguyen博士为大家做了题为“Partially Observed Mixed Effects Model: A Natural Approach to Missing Data”的学术报告。报告会由栾贻会教授主持，中心全体师生聆听了此次报告。

报告伊始，Thuan Nguyen博士首先为大家简单介绍了本次报告的基本内容。主要包括混合效应以及随机效应，并指出根据定义随机效应是无法观察到的；在纵向数据分析中，数据缺失是常见的，并且缺失也可能发生在一些协变量上。Thuan Nguyen还指出处理缺失的协变量的一个自然且合理的做法是把它们当作未观察到的随机效应处理。大量事实说明这是处理缺失数据的一种有效的好方法。

Thuan Nguyen列举了具体实例进行讨论分析，并详细分析了如何将该种处理方法应用在Alzheimer's disease的治疗上。她还讲述了部分观测混合效应模型的定义，并且推导出了似然函数的表达式；为了求出参数极大似然估计量(MLE)，引用了M-H算法。该算法包括了跳跃分布和可接受概率两部分；最终导出了缺失协变量的最佳预测。在随后的模拟研究中，Thuan Nguyen教授将该模型方法与另外两种方法进行比较，并最终得出在处理缺失数据时部分观测混合效应模型具有更好的表现。

在提问环节，栾贻会教授提出了定理中的条件的实际验证问题。Thuan Nguyen博士认为定理的成立说明所提方法的合理性，至于是否需要验证所有定理的条件并不是人们真正关心的问题。此外大家还就如何寻找解决科学问题的方法，进一步促进统计学科的建设和发展进行了有益的讨论。该学术报告对于提高同学们的研究兴趣起到了良好的推进作用。

文/王彦彬

图/田弘正

责任编辑/杨媛