4月7日上午10：00，由中国人民大学统计学院和教育部人文社科重点研究基地应用统计研究中心共同举办的“统计大讲堂”系列讲座第212讲在明德主楼1016会议室举行。

本次讲座邀请新加坡国立大学统计与数据科学系教授栗家量做了题为“Multithreshold change plane model: Estimation theory and applications in subgroup identification”的报告。讲座由中国人民大学统计学院副教授林存洁主持，采用线上线下相结合的方式，吸引了校内外师生近百人参加。

讲座的核心内容为多重门限变平面模型的估计理论及其在精准医疗子族识别方面的应用。首先，栗家量从研究背景出发，引出多重门限变平面模型在动态治疗策略中人群的识别与分组中的应用，并通过与决策树、变点法等一般统计方法进行对比，指出多重门限变平面模型通过引入多个变量构造子族更具有实际意义。

接着，栗家量分别就单门限变平面模型和多重门限变平面模型的估计与算法等进行了详细的介绍。首先对于单门限变平面模型介绍了其迭代算法，并通过将示性函数替换为正态分布函数从而实现优化。其次沿用单门限变平面模型的核心思想，他介绍了多重门限变平面模型，在此基础上通过分多个变点实现平移与门限间的穿梭。

在此之后，栗家量展示了多重门限变平面模型的理论成果以及其在模拟实验中得到的相应结果，并通过比较该模型与其他模型在子族识别中所得结果，指出多重门限变平面模型准确性高于其他模型。接着他展示了该模型在临床试验中的应用。

最后，师生就理论理解等细节方面向栗家量进行了提问和交流，栗家量认真细致地回答了师生们的问题，并就相关话题进行深入探讨。