报告题目：基于可分时间指数随机图模型的自相关网络控制图性能评价

报 告 人：周盼盼

报告摘要：社交网络、设备网络等网络型数据的统计过程监控具有重要实际意义。针对网络数据通常具有自相关性的特点，提出基于可分时间指数随机图模型的网络控制图性能评价方法，并基于仿真试验，研究自相关性对网络控制图性能的影响。结果表明，忽略网络自相关性会使基于网络结构统计量的常规控制图异常监测性能下降，残差控制图在高自相关网络情形下异常监测性能较好。基于该结论对自相关社交网络实例进行分析，有效监测出了异常事件。

报告人简介：

周盼盼，南京财经大学副教授，天津大学管理学博士、天津大学管理学学士和南开大学经济学学士（辅修），普渡大学访问学者、宾夕法尼亚州立大学联合培养博士，主要从事质量管理、统计过程控制、试验设计等方向的研究，主持江苏高校哲学社会科学研究项目1项、教育部产学合作协同育人项目1项以及校级教改课题2项，参与国家自科和社科基金多项，在CIE、QREI等质量管理领域权威期刊发表论文多篇，南京财经大学青年学者支持计划获得者、教学公开赛一等奖获得者，多次指导学生获本科优秀毕业论文省级或校级团队优秀论文。

报告时间：2023年10月19日13：30-15：30

报告地点：腾讯会议: 640-781-147

联 系 人：张久军教授