“梦溪”地学专家论坛-《认知诊断模型中层级关系的贝叶斯分析》
2024年1月11日下午，地球科学与技术学院在明辨楼C303举办了“梦溪”地学专家论坛系列讲座。有幸邀请到内华达大学里诺分校数学与统计系副教授陈颖菡作为本次讲座的报告人，为广大地科学子带来一堂意义深远、趣味盎然的课程。
陈颖菡，内华达大学里诺分校数学与统计系副教授，2012年本科毕业于中国科学技术大学，2017获得美国伊利诺伊大学统计博士学位。主要研究方向是统计计算，蒙特卡罗方法，贝叶斯分析，曾在Psychometrika，Journal of Computational and Graphical Statistics, Applied Psychological Measurement等期刊上发表论文，目前担任Journal of Educational and Behavioral Statistics副编辑，主持一项美国国家科学基金会（NSF）社会行为经济科学（SBE）研究项目。
本次讲座以《认知诊断模型中层级关系的贝叶斯分析》为题，贝叶斯分析在地学领域有着广泛的应用，认知诊断模型（CDMs）是一种结构化的潜在类别模型，其中类别属性层次结构对帮助有效分类有着重要作用。在会议中陈教授提到她们开发了Hierarchical CDM的贝叶斯框架并可以直接从数据中估计对应的层次结构，并提供了高效率的Markov Chain Monte Carlo (MCMC)算法来估计对应的类别分类和属性估计。其次陈教授提到而CDM可以看作是潜在类别模型，CDMs就是通过样本对题目的作答来推断其对应的潜在类型。通过贝叶斯分析可以提供更多的信息，帮助判断段层级关系类别归属。
此次讲座，极大的丰富了同学们对地学领域应用统计相关分析方法的认识，拓宽了了对地学不同方法的了解，提高了参会同学的学术认知水平。演讲结束后，陈教授也积极地与现场同学展开了交流谈论。
陈颖菡教授作演讲汇报
讲座现场
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