Statistical Inference for Big-data with its Applications
发布时间:2020-09-12       单位: 统计学院       浏览:

报告题目:Statistical Inference for Big-data with its Applications(大数据统计学习理论与分布式计算及其应用)

报告人:周勇(Yong Zhou

报告时间:2020年9月13日(星期日)上午9:00—10:30

报告地点:燕山校区3号教学楼一楼报告厅

主办:统计学院


报告摘要:

面对大数据应用的快速发展、国家经济和金融安全所提出的迫切需求,大数据分析方法成为瓶颈与挑战,需要发展大数据基础分析的理论方法和技术。本报告将介绍一些可以用来处理大数据分析的常用统计方法、超大容量数据分布式计算及其统计推断,并提出重要一些新的理论和方法。报告重点介绍并行计算下周勇教授团队最新研究的一些重要处理大数据的技术与方法,包括:divide-conquer方法(分块征服法)及多中心数据方法等几种非超标准的处理大数据方法,并给出相关最新研究和作者最近的研究,以及相关方法应用到有关领域的一些有益尝试。

关键词:大数据,超高维数据,降维技术,divide-conquer法,组合方法

Abstract:Currently, it is strongly needed to develop both fundamental theories and applied methods for analyzing big-data. Furthermore, efficient algorithms are also needed for applications in internet financial risk management, market behavior and decisions under high frequency trades, and so on. In this proposal, our research focuses on statistical inferences and computing algorithms based on dimension reduction of high-dimensional data. We develop new methods based on divide-conquer for data set with huge sample size. Statistical inferences and computing algorithms based on dimension reduction of high-dimensional financial data are proposed. These topics emphasize on models, methods and computation for financial big-data analysis.


报告人简介:

周勇教授,国家杰出青年基金获得者,教育部长江学者特聘教授,中国科学院百人计划入选者,国务院政府特殊津贴专家,“新世纪百千万人才工程”国家级人选,华东师范大学经管学部统计交叉科学研究院院长。

曾任第七届国务院学位委员会统计学科评议组成员,现任教育部应用统计专业硕士教学指导委员会委员、中国统计学会副会长,中国统计教育学会副会长,中国优选法统筹法与经济数学研究会副理事长,中国管理科学学会常务理事。同时担任国内外几个重要学术期刊的编委和副主编,包括《应用数学学报》执行编委,《数理统计与管理》《系统科学与数学》《应用概率统计》《中国管理科学》《工程理论与实践》编委,和国际期刊《Sankhya B》编委和《Journal of the Korean Statistical Society》副主编(Associate Editor)。

周勇教授主要从事大数据分析与建模、金融计量、风险管理、计量经济学、生存分析、统计理论和方法等科学研究工作,取得许多有重要学术价值和影响的研究成果。先后承担并完成国家自然科学基金项目,国家杰出青年基金,自然科学基金委重点项目等科学项目10余项,曾获得省部级奖励二项。在包括国际顶级统计学和经济计量学杂志《The Annals of Statistics》《Journal of The American Statistical Association》《Biometrika》《Journal of Econometrics》和《Journal of Business & Economic Statistics》等上发表学术论文近200篇。

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