2014年10月30日（星期四）上午10：00-11:30，在华东师范大学社会发展学院举办讲座—关于纵向数据中的随时间变化的变量的异质性建模，在法商北楼一楼报告厅成功举办。此次讲座由华东师范大学社会发展学院主办，参加本次讲座的有社会发展学院院长吴瑞君教授等老师以及人口研究所的研究生代表，并力邀复旦大学社会发展与公共政策学院的张震副教授出席。讲座由人口研究所副所长李强教授主持。
本次讲座的主讲人是意大利统计学家、人口学家Francesco Lagona，系罗马第三大学统计学教授，研究领域囊括了统计学、医学、环境科学、人口学以及政治学。
本次讲座的主题为关于纵向数据中的随时间变化的变量的异质性建模，Francesco首先对社会发展学院的支持表示感谢，对今天前来参加讲座的师生表示欢迎。讲座的主要内容是在纵向数据分析中，对一类不可观测的异质性的建模。如果模型中的自变量只有不随时间变化的变量（time-constant variables），这些变量不足以解释因变量（时间序列变量）在观测期内的变化，需要在模型中考虑随时间变化的观测不到的异质性。Francesco发展出一种新的方法来处理这种情况，他提出使用隐藏的马尔科夫链来对该种异质性建模，并使用EM算法来估计参数。在方法部分介绍完后，Francesco重点介绍了该种统计模型的应用，加深参会的师生对模型的理解。他应用俄罗斯压力老龄化的健康的数据，该调查样本量为1274。因变量是霍尔特式心电动态检测仪测试心率（２４小时测试，每１小时记录），自变量包括年龄、性别、抽烟习惯和生理功能，血压握力，卡路里和反应蛋白等。分析结果显示，在模型中控制不可观测的随时间变化的异质性，自变量对因变量的影响发生变化，特别是性别和生理功能。比如，在没有控制该种异质性之前，性别对心率变化的影响是不显著的，这和我们通常的理解不同，因为女性的心脏比男性小，因此女性的心率要比男性快，特别是在睡眠时间。在控制该种异质性之后，性别的差异得以彰显。Francesco还介绍了该模型在其他领域中的应用，如选举、风和潮汐的变化等，他也提出希望在座的师生能够应用他的模型，拓展该种模型的应用。
讲座非常精彩，在讲座过程中，听众就不断发问。在互动环节Francesco教授幽默的回答了在场老师和同学的提问，整场讲座气氛热烈，互动频繁，受到在场的老师和同学的一致好评。至此，本次讲座圆满结束。
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