时间：2019年11月12日(周二) 18:00-19:00
地点：中北校区教书院105教室
题目：超高维数据特征筛选
报告人：张日权，华东师范大学，教授
摘要：
本报告将详细介绍近十年超高维筛选的研究成果，包含：参数模型、非参数及半参数模型、无模型假定的超高维筛选，其中: 参数模型下，主要介绍确定性独立筛选方法、一般化的皮尔逊相关系数筛选方法以及广义线性模型下的特征筛选；非参数及半参数模型下，主要介绍可加模型、变系数模型以及部分线性模型下的筛选方法；无模型假定下，主要介绍确定性独立排序筛选方法、距离相关系数筛选方法、分位数自适应筛选方法以及鞅差相关系数筛选方法；最后给出超高维筛选未来待研究的问题以及若干我们自己的工作。
报告人简介：
张日权，华东师范大学统计学院院长、教育部统计与数据科学前沿理论及应用重点实验室主任、《应用概率统计》期刊常务副主编。中国现场统计研究会大数据统计分会理事长、中国商业统计学会数据科学与商业智能分会副理事长、上海统计学会副会长。主持多项国家自然科学基金、教育部博士点基金、国家统计局重点项目等研究项目20多项；发表论文130余篇，SCI收录论文100余篇，由科学出版社出版专著1部，教材1部。先后获得上海市育才奖，上海市自然科学奖三等奖，上海市教学成果一等奖。主要研究方向：大数据统计，金融统计，非/半参数统计，超/高维数据分析，函数型数据分析、统计机器学习。