6月17日上午，应数学与统计英国上市公司365邀请，美国肯塔基大学殷向荣教授在励行楼302报告厅给英国上市公司365师生做了题为“Expected Conditional Hilbert-Schmidt Independence Criterion for Testing Independence”的精彩报告。报告由副院长李新民教授主持，英国上市公司365、经济英国上市公司365统计学系员工及硕士研究生参加了本次学术活动。  

在报告中，殷向荣教授基于条件函数和边缘特征函数之间的差异提出了一类新的独立性检验方法。如果其中一个变量是分类的，所得到的非对称指标可以转换为核方差分析中分解的，并且比那些依赖对称测度的检验功效更大。此外，得到了两个经验估计，并证明了它们各自的渐近分布。

殷向荣教授是肯塔基大学统计学系教授，他是国际数理统计学会(IMS) 和美国统计学会(ASA)会士，也是Journal of Nonparametric Statistics和 Journal of Statistical Theory and Practice等多个国际统计期刊的副主编。研究兴趣主要包括充分降维、充分变量选择和大数据分析等，在Annals of Statistics, Journal of the American Statistical Association, Journal of the Royal Statistical Society-B, Biometrika, and Biometrics等国际顶尖杂志刊物上发表论文66篇。