主成分分析是统计学和数据科学中最常用的多元统计分析工具之一，但应用中也存在诸多误用现象。典型误用是：对于时间序列数据，仍然使用独立数据假设下的理论结果。该论文强调了这种误用可能带来的问题。论文证明了时间序列主成分分析下的特征值和特征向量的中心极限定理，并给出其协方差的估计方法。论文关注方差比例和主成分载荷的统计推断，前者决定了主成分的数量，后者有助于主成分含义的解释。论文的研究结果表明：在这种误用下，方差比例的统计推断仍然较为可靠，但是主成分载荷的统计推断会产生较大变化。论文着眼于一个投资组合管理的实例分析，以此提供了时间序列数据正确使用主成分分析的流程和案例。
https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/rssa.12793
王天颖、杨朋昆、张静怡三位助理教授介绍研究方向
数据分析环节
经过理论考试与数据分析考查，最终评选出优秀营员10名，荣誉营员20名。
同时也欢迎各位同学在9月份研究生推免工作中报考清华统计中心！期待与大家在清华园相聚！
2022年5月23日，圣母大学赵子锋助理教授通过线上平台与我中心教员交流，并进行线上学术报告，报告的题目是Optimal Change-point Testing for High-dimensional Linear Models with Temporal Dependence。
2022年5月16日，美国国立卫生研究院陆致用博士通过线上平台与中心教员交流，并做特邀报告，报告的题目是：PubMed & Beyond: Biomedical Text Mining for Knowledge Discovery。
2022年5月9日，加州大学戴维斯分校Hao Chen副教授通过线上平台与我中心教员交流，并进行线上学术报告，报告的题目是A Universal Nonparametric Event Detection Framework for Modern Data。
