报告题目：因子分析优化模型及其最优解与应用
报告时间：2023年4月10日上午9:00
报告地点：工科4号楼605室
主办单位：数学与统计学院
讲座摘要：
因子分析的应用相当普遍，但不幸的是，大多数情况下，因子分析原模型不能降维，为此，这里通过该模型等价化简，识别出该模型降维时缺失了误差项，随之增加误差及其条件，提出降维目标函数，建立了因子分析优化模型，运气好的是，用m标准化主成分法(最好方法)求出了因子分析优化模型的最优解，能达到因子分析目的，解决了因子分析原模型不能降维的问题等，同时，给出了因子分析优化模型的应用步骤和实例，提出了因子分析原模型及其方法升级为因子分析优化模型及其方法的方案等。
主讲人简介：
林海明，男，1959年6月生，湖南省长沙市人，湖南大学理学硕士。广东财经大学、广州华商学院、遵义师范学院教授，广东省现场统计学会常务理事，广东省应用统计学会副理事长。研究方向：多元统计模型与应用。
主要成果有：
1.1982年创立了Lr(广义Vandermonde)矩阵及其行列式理论；
2. 2005年论文解决了国际一流统计学家C.R.Rao没有解决的主成分分析与因子分析异同问题，在权威期刊《统计研究》论文引用(1079次)连续10年排名第1；
3. 2007年论文解决了英国数学家、统计学家Kendall认为不可能解决的因子分析模型求解问题，获广东省2008年哲学社会科学优秀成果三等奖；
4. 2013年论文解决了主成分解释数据的条件等问题，在权威期刊《统计研究》论文引用(879次)排名第5；
这些内容已写入教育部高等学校统计学专业教学指导委员会推荐教材《应用多元统计分析》（朱建平主编，北京大学出版社，2017），许多高校已使用或正在使用这些内容给相应专业的本科、硕士及博士进行教学。
欢迎广大师生踊跃参加！
