2025年4月10日下午三点，英国上市365第二十五期博士生论坛在诚信楼832教室顺利举行。2023级博士研究生王一轮在此次博士生论坛中汇报了他近期的研究成果《Estimation in Functional Additive Models for High-dimensional Functional Data》，学院全体博士研究生参加了本次论坛，并在报告结束后就论文研究方法、问题困难与挑战、创新点与可能的后续研究等方面展开了热烈讨论。

王一轮同学的研究工作主要是针对函数型数据， 通过基于函数型数据的加法模型，纳入了高维功能预测因子的非参数效应来预测标量的响应变量。 首先，使用了多元函数主成分分析（MFPCA），将彼此相关的高维函数预测因子投影到彼此不相关的主成分得分上。然后，对标准化的 MFPCA 分数进行加法模型的建模，以捕捉非参数效应。其次，为了准确估计标准化 MFPCA 分数，确保在高维环境中能够得到一致的估计，而对协方差函数施加稀疏结构。然后应用自适应阈值法缩小样本协方差函数的条目，获得协方差函数和标准化 MFPCA 分数的一致估计值。考虑到函数型数据的无限维性质，还允许了加法成分的数量随着样本量的增加而缓慢增长。此外，通过结合 B-样条曲线和自适应分组套索，实现了同时选择和估计相关成分的目的。在一些一般性的条件下，建立了标准化 MFPCA 分数的收敛率，并证明了加法模型中成分选择和估计的一致性。最后，通过模拟和荧光光谱数据集的应用，验证了所提方法的经验性能。