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西安交通大学朱学虎副教授应邀莅临我院讲学
( 来源:   发布日期:2019-12-24 阅读:次)

20191223日上午,西安交通大学朱学虎副教授在综合楼601会议室作了一场题为“Testing for conditional independence: a groupwise dimension reduction-based adaptive-to-model approach”的学术讲座,该讲座由陆军老师主持,冠亚娱乐官网部分老师及研究生参加此次讲座。

朱学虎老师是西安交通大学数学与统计学院副教授、硕士生导师。朱老师获得博士学位后,在香港浸会大学担任王宽城教育基金高级访问学者,后进入西安交通大学任教至今。朱学虎副教授主要从事高维数据分析、充分降维、拟合优度检验等领域的研究,在Statistics and Computing, Statistica Sinica, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Computational Statistics & Data Analysis, Journal of Multivariate Analysis等国际知名期刊发表论文多篇。

本次讲座,朱学虎副教授主要先容了条件独立性检验的新方法——“模型自适应的块状降维方法(GDRAM)”。首先,朱副教授指出了在进行条件独立性检验时传统的局部光滑非参数估计方法与全局光滑非参数估计方法所存在的问题:前者存在带宽不易确定、“维数灾难”、统计量收敛速度缓慢等问题,而后者则受到“数据稀疏”问题的困扰。为解决这些问题,朱副教授在分割块状降维子空间、定义块状中心子空间、二次比值岭回归等技术手段的支撑下,构造出了GDRAM法下的Tn统计量,并证明了其具有渐近正态性。之后,朱教授将GDRAM法的估计结果与其他学者运用CFTCMKSCDIT等方法所得到的估计结果做了对比,对比结果充分显示了GDRAM法的优越性。随后,朱副教授还给出了一个基于GDRAM估计方法的真实数据分析案例。最后,朱副教授指出,在条件独立性成立的原假设下,可以采用块状降维结构的方法,将重要变量进行线性组合来缩减维数,从而解决“维数灾难”的问题。

讲座结束后,我院师生关于朱学虎副教授先容的新检验方法展开了激烈讨论。对于疑难问题朱学虎副教授耐心地进行了解答,使我院师生对于GDRAM方法以及高维非参数估计有了更深入的认识。

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