信息公告
数理学院统计学系学术报告(11月21日)
发布时间:2016-11-20 

报告题目:高维回归变量选择简介
报告人:熊世峰副研究员(中国科学院数学与系统科学研究院)

时间:1121(周一) 14:30-15:30
地点:数理楼3304报告厅
报告摘要:
高维数据分析是统计学研究的一个热点方向,变量选择是其中的核心问题之一。有效的变量选择可以简化模型,提高模型的可解释性和预测精度。报告将首先回顾一下该领域的主要进展,然后给出报告人的一些研究结果,包括:(1) 利用预测误差最小化给出了具有统计意义的惩罚回归方法,并讨论了其与nonnegative garrote, adaptive lasso 等方法的联系。(2)  给出了计算惩罚最小二乘问题的正交化 EM 算法,该算法在大型数据时对已有算法有一定的优势。(3) 在维数远大于样本量的情况下,给出了基于最优子集回归方法的变量筛选方法,理论和模拟结果表明该方法在变量选择精度上优于已有方法。
报告人简介:
熊世峰,中国科学院数学与系统科学研究院副研究员,实验设计与不确定性量化研究中心副主任。19992002年在南京大学数学系分别获学士及硕士学位,2005年在中国科学院数学与系统科学研究院获博士学位,留院工作至今。研究方向包括计算机实验的设计与分析、高维数据分析、稳健统计、统计推断、统计计算等。统计应用方面的研究主要是工业产品的工艺优化、质量控制、检测数据分析等。现任中国数学会均匀设计分会和中国现场统计研究会试验设计分会常务理事。
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联系人:谢田法

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2016年11月19日