报告题目：大数据情形下的充分降维方法
报 告 人：於州教授 华东师范大学
报告时间：2019年10月21日上午10：00-11：00
报告地点：数学楼第二报告厅
报告摘要：
大数据时代给经典的统计方法提出了挑战，如何兼顾计算复杂度与统计有效性成为当前大数据时代统计建模与推断关注的焦点之一。我们在此将主要讨论经典充分降维方法在两种大数据情形下（n<<p, n>>p）的拓展，并进一步构建若干新型的适用于大数据情形的充分降维方法，并说明其算法的可行性以及渐近理论上的优良性。我们还将通过大量数值以及实际大数据的应用分析验证新方法的优越性。
报告人简介：
於州，华东师范大学博士，香港浸会大学博士后、美国威斯康辛大学博士后，美国国家统计局高级访问学者。现任华东师范大学教授、博士生导师，并兼任中国现场统计研究会副秘书长，全国工业统计教学研究会常务理事，中国现场统计研究会高维数据统计分会常务理事，中国概率统计学会理事。主要研究方向为高维数据统计分析，在Annals of Statistics, Biometrika, Journal of the American Statistical Association等知名统计期刊上发表论文30余篇。曾主持国家自然科学基金青年、面上项目，获得第十届国家统计局统计科研成果二等奖，并入选上海市青年科技启明星、上海高校东方学者特聘教授。
