高维数据,降维与定阶

发布者:www.8040.com发布时间:2019-06-04浏览次数:101


主讲人:朱力行 香港浸会大学教授


时间:2019年6月5日15:00


地点:3号楼301


举办单位:数理学院


主讲人先容:朱力行,1990年在中国科学院系统科学研究所获得理学博士学位,1991年起在中国科学院应用数学研究所任副研究员、研究员。从1998年至2005年在香港大学统计与精算系工作7年后,2005年转任香港浸会大学教授/讲座教授,2008年到2014年担任系主任,2016年起任北京师范大学统计学院教授。朱力行博士的研究曾得到了中国国家基金委员会(1997年获得国家杰出青年科学基金资助)、香港研究资助委员会、中国科学院(1999年获得中科院百人计划支撑)、德国马普学会,和德国洪堡基金会(1998年获得洪堡研究奖)的支撑。朱力行博士和国际同行有紧密的合作。曾经访问过30多个国际知名大学与研究机构。曾经担任一些大学的荣誉兼职讲座教授职位,其中包括2004-2007年度在中国人民大学担任长江讲座教授以及沙特阿卜杜勒阿齐兹国王大学杰出兼职教授。朱力行博士共发表了近300篇学术论文,学术著作3部。其中在最重要的统计学杂志上发表的学术论文35篇。他目前是9个学术杂志的编委,其中包括  Statistica  Sinica与TEST。在60多个国际会议上做主旨报告,大会报告和邀请报告。朱力行博士获得的国际、国内的主要荣誉包括2013年获得的中国国家自然科学二等奖(独立获奖人);2000年获得的德国洪堡基金会授予的洪堡研究奖(Humboldt  Research  Award,独立获奖人);他是在中国(包括香港,台湾,澳门)在所有领域中的第二位获奖者、自然科学领域第一位获奖者、迄今为止亚洲统计学界唯一的获奖者。他是美国科学促进会(AAAS),  美国统计学会(ASA) ,以及美国数理统计研究院(IMS) fellow和国际统计研究院(ISI) elected member。


内容先容:随着科学技术的发展,社会、经济活动的活跃,数据结构越来越复杂,数据变量的个数也越来越大。对于已有的统计方法形成巨大的挑战。例如:对于金融风险值的计算,信号处理,图像识别,国际气候研究,信息检索,高位回归分析等,都是这类变量个数很大的问题。因此,通过降低维数,以便有效进行统计分析是一个重要的研究途径。在已有的研究中,通过对结构相关/协方差阵的定阶来达到这个目标是一个常见的方法。在这个报告中,大家描述一个所谓“谷底-悬崖”指标的构造,这个指标的计算非常省时,简单易操作。


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