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
报告时间：2020日11月5日上午9：00
报告地点：静远楼1506
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