（通讯员：王芷月）2026年1月9日下午16：30，辽宁大学张久军教授莅临十大博彩网站排行榜 ，针对多元贝叶斯广义似然比监控方案的均值向量优化设计问题，开展了一场专业且富有启发性的学术报告。本次报告由十大博彩网站排行榜 承办，在北湖东校区数统新楼201室进行，会议由十大博彩网站排行榜 赵志文教授主持，十大博彩网站排行榜 副院长杨凯、赵波老师等及十大博彩网站排行榜 研究生参加了本次学术报告会。

会议开始之际，由赵志文老师作为代表对张教授的到来表示感谢，并对张教授及其研究内容做了简单的介绍。

报告人简介：张久军，辽宁大学十大博彩网站排行榜 教授，博士研究生导师，统计与数据科学系主任。辽宁大学“双带头人”教师党支部书记，美国明尼苏达大学访问者。辽宁省第13批“百千万人才工程”百人层次人选，“沈阳市高级人才-领军人才”，辽宁省普通本科教学名师，辽宁省高校“校园先锋示范岗”（个人）。曾被评为辽宁大学本科优秀主讲教师、辽宁大学师德师风模范标兵等称号。兼任中国现场统计研究会多元统计分析分会理事，中国现场统计学会生存分析分会理事，辽宁省数学会理事。主持、参与国家自然科学基金，辽宁省自然科学基金十余项，发表论文50余篇。

报告题目：Optimal Design of the Multivariate Bayesian Generalised Likelihood Ratio Schemes for Monitoring the Mean Vector

报告摘要：Bayesian approaches have gained popularity in dealing with operational research and management problems, including process monitoring or product quality assessments.In particular,Bayesian approaches are often used to deal with multivariable complex processes. This paper analyses and evaluates a multivariate Bayesian generalised likelihood ratio, abbreviated as MBGLR, scheme to monitor the mean vector of a multivariate Gaussian process distribution. The Monte Carlo simulation is employed to evaluate the detection performance of the MBGLR scheme, and the optimal window size is provided in terms of the simulation results. The optimal design of the MBGLR scheme is presented based on the relative mean index (RMI).

Furthermore, the MBGLR scheme is compared with the multivariate Bayesian cumulative sum, referred to as MBCUSUM, and a combination of two MBCUSUM,denoted as 2MBCUSUM, schemes according to the steady-state average time to signal(SSATS). The simulation results demonstrate that the MBGLR scheme exhibits superior competitiveness in overall detection performance. We consider a case study involving the lumber manufacturing process to illustrate the implementation of the MBGLR scheme. Some concluding remarks are offered.

报告伊始，张教授聚焦统计过程监控工具展开说明：GLR 控制图区别于多数同类方案，无需用户手动设定调优参数，还具备过程诊断的实用优势 —— 在信号触发的同时，就能直接给出变点、失控均值向量的估计结果，这些特性让它成为从业者青睐的工具。同时，张教授指出：贝叶斯方法近年在运筹管理领域快速普及，常被用于解决过程监控、产品质量评估等实际问题；尤其在多元复杂过程的分析中，贝叶斯方法的适配性与处理能力更为突出。

之后，张教授讲解了 “共轭先验分布” 在多元统计中的应用逻辑：对于要分析的均值向量，其先验分布遵循一种多元正态分布，而样本数据在给定这个均值向量时的分布形式，也属于同类正态分布。按照贝叶斯推断的思路，需要结合先验分布与样本的分布信息，推导均值向量的后验分布，且最终得到的后验分布依然是多元正态分布 —— 它的核心参数会综合先验分布的初始参数，以及样本数据的信息来计算，后续还通过简化符号让这些参数的表达式更简洁。张教授表示：这种 “先验和后验分布类型一致” 的特性，正是共轭先验的优势，也是贝叶斯框架下分析多元复杂数据的基础方法之一。

在场师生围绕 “多元贝叶斯广义似然比监控方案的均值向量优化设计”，与张教授展开了深入讨论。张教授就提出的问题进行了详细解答，并分享了自己的经验感悟。

本次学术交流拓展了在场师生的视野，同时也激励同学们更加努力学习新方法，让参与的师生对多元贝叶斯广义似然比监控方案的均值向量优化设计思路与应用价值有了更透彻的理解。

初审：关迪

复审：杨凯

终审：王丹、王纯杰

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2026年1月9日