9月7日上午，应统计与数学学院邀请，加拿大卡尔加里大学博士生导师吴静静教授在知行楼437作题为“Nonparametric estimation of a two-component mixture with stochastic dominance”的学术报告。统计与数学学院教师聆听了报告。报告会由统计与数学学院副院长闫德明教授主持。

吴静静首先提出了一个具有随机占优条件的两成分非参数混合模型，模型源于基因学习和病人分类中的显著基因选取问题，不仅研究该模型中的混合比例参数的估计，而且对来自于该混合模型的样本进行分类。然后对模型提出并研究两种估计方法，一个是基于分布函数特征的非参数估计，另一个是通过离散化和多项分布表达的极大似然估计。最后，对于这两种不同的估计方法，不仅从理论上研究证明它们的渐进性质，而且通过数值模拟和实例分析展示了它们在有限样本下的表现形式。

报告会后，吴静静与参会教师进行了互动交流，解答了教师们提出的问题。此次报告会，让年轻教师开阔了数学研究的视野，增长了知识，启发了思维，极大地增强了老师们从事科研的信心，激发了大家的学习数学、从事数学研究的积极性，同时也为学院打开了和国外合作的一个渠道。

吴静静，加拿大卡尔加里大学数学与统计系终身教授，副系主任（研究生）。1999年本科毕业于中央民族大学应用数学与软件专业，2002年硕士（保研）毕业于北京师范大学概率论与数理统计专业，2008年于加拿大艾伯塔大学获得统计学博士学位。博士论文被加拿大统计协会评为2007年度加拿大最佳概率统计博士论文奖。新加坡国立大学长期访问教授，多个统计杂志的编委或/和审稿人，培养硕士生博士生40余名。主要研究方向包括半参数模型，基于最小距离的统计推断，大数据中的参数降维，及其在基因数据，生物统计，经济学等中的应用。发表学术论文近50篇，科研工作受加拿大自然科学与工程学委员会个人研究基金资助（2008-2013, 2013-2018, 2018-2024，2024-2029年）。（魏娟/文 闫德明/审核）