2025年7月15日下午，台湾清华大学银庆刚教授应邀来自慰高潮 开展以“Prediction and variable selection for high-dimensional misspecified regression models under covariate shift”为主题的学术讲座。本次讲座在综合楼644举行，由自慰高潮 张荣茂教授主持。

 银庆刚，台湾清华大学讲座教授，其研究专注于数理统计、时间序列模型选择及高维数据分析领域。他凭借卓越的学术贡献获得国际认可，并斩获多项权威荣誉：当选数理统计学会会士（IMS Fellow）、荣获教育部学术奖、科技部杰出研究奖、杰出人才发展基金会杰出学者奖，以及中山学术文化基金会颁发的中山学术奖。

银庆刚教授的讲座内容分为三个部分：首先，他深入分析了协变量偏移（covariate shift）问题的本质特征，即训练数据与测试数据分布不一致这一常见但具有挑战性的场景。他指出，当存在模型误设（model misspecification）时，传统的正交贪婪算法（OGA）的预测性能会受到显著的影响。接着，银教授重点介绍了其团队提出的创新性解决方案——重要性加权正交贪婪算法（IWOGA）。该方法通过引入截断密度比（trimmed density ratios）对训练样本进行重新加权，有效解决了分布不一致带来的估计偏差问题。最后，银教授从理论上证明：在一般稀疏性条件下，IWOGA算法不仅能够有效应对协变量偏移和模型误设的双重挑战，还能保持较快的收敛速度，显著提升测试集预测的准确性。所提出的创新方法，不仅具有重要的理论突破，同时也为解决实际数据中的分布不一致问题提供了重要的研究思路。

随着讲座渐入尾声，银庆刚教授热情地与老师们和同学们展开激烈而深入的学术对话，这一环节不仅促进了学术见解的交流与融合，更激发了新思想的火花。最后，张荣茂教授对此次讲座发表总结并对银庆刚教授的精彩分享以及在场听众的参与和互动表达了诚挚的感谢。