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中国科学院研究员王启华教授来我院阐述响应变量缺失下超高维数据变量筛选问题

时间:2017-10-10


    10月10日下午,应我院邀请,中国科学院数学与系统科学研究院研究员王启华教授在仙林校区德经楼307室作题为“如何作变量缺失下超高维数据变量筛选”(How to make model-free feature screening
approaches for full data applicable to the case of missing response)的报告。我院部分师生聆听了报告,我院副院长尹敬东教授主持此次报告。 
    报告中,王启华教授针对在响应变量缺失的情况下,提出了超高维数据的变量筛选方法。基于“缺失示性变量插补方法”、“韦恩图插补方法”以及基于“完全数据方法”的变量筛选方法,在相应的假设条件下,证明了它们的“sure independent screening”性质,并通过随机模拟比较了这些方法的优劣。这些方法能十分简便地将完全观测数据下的“model-free”变量筛选方法引入到带缺失响应变量的观测数据中,代表了当前国际上该领域最前沿的学术成果。报告结束后,王启华教授与会师生进行了交流。
    据悉,王启华教授为国家杰出青年基金获得者,中国科学院“百人计划”入选者,2014、2015、2016连续3年被Elsevier列入中国高被引专家, 是一名国际与国内刊物的主编与编委。

 

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