应我院邀请，12月10日上午，西南财经大学陈雪蓉副教授在砺志楼114室作了《Pseudo likelihood based estimation and testing of missing propensity function in nonigorable missing data problems》的报告。相关老师及学生聆听了报告，报告由施建华副教授主持。

在报告中，陈雪蓉副教授首先介绍了现实生活中数据的三种缺失机制，即完全随机缺失、随机缺失以及不可忽略缺失，并通过简单的例子演示、引出在不可忽略缺失数据下的联合分布；其次介绍了参数方法与非参数方法对于分布进行估计的区别和联系，并指出两种方法的优缺点；接着讲述了经验似然的思想原理，得到一些相关的分布函数性质；最后通过统计模拟，进一步验证了所提出的在不可忽略缺失数据下的拟似然函数估计确实是优于其他方法，并通过该方法对一个医疗费用的数据进行分析应用。整个报告由浅入深，将深奥的前沿统计理论及精巧的统计思想完整地做了系统展示，让现场的师生受益匪浅。报告结束后，在座的老师和学生就相关研究问题进行了探讨和交流。

陈雪蓉，西南财经大学统计研究中心（常任轨）副教授，云南大学和中科院数学与系统科学研究院联合培养博士，中国现场统计学会资源与环境分会副秘书长、常务理事，中国现场统计研究会高维数据统计分会理事；先后在美国的密苏里大学、乔治城大学从事博士后研究。主要兴趣于：药物混合、分位数回归、非光滑估计方程、生存分析、缺失数据、长度偏差数据、纵向数据、变量选择、半参数非参数建模，先后在统计学领域的 “Journal of the American statistical Association”国际顶级或一流期刊等上发表近二十篇重要的学术论文。主持或参与包括国家自然科学基金在内的多项科研项目。