【海大百川系列讲座通知】第36期综合交通运输协创中心鲲鹏大讲堂

2019-07-18 692

【讲座时间】 2019年7月21日 9：00—11：30

【讲座地点】 大连海事大学大学生活动中心610

【讲座嘉宾】 周勇 国家杰出青年科学基金获得者，教育部长江学者特聘教授

【讲座主题】 Nonparametric independence feature screening for ultrahigh-dimensional survival data

【嘉宾简介】周勇现任华东师范大学经济与管理学部常务副主任，统计交叉科学研究院院长，国务院学位委员会统计学科评议组成员，国家杰出青年基金获得者，教育部长江学者特聘教授，新世纪百千万人才国家级人选。主要研究方向是金融计量、信用风险、风险管理、大数据分析、计量经济学、复杂数据分析、生存分析。任《数理统计与管理》编委，《应用数学学报》执行编委，《应用概率统计》、《Sankhya B》编委，《系统工程理论与实践》、《中国管理科学》、《系统科学与数学》编委，中国统计学会副会长，中国统计教育学会副会长，中国统计教育学会高等教育分会副会长，中国优选法统筹法与经济数学研究会副理事长，中国管理科学与工程学会常务理事，中国管理科学与工程学会常金融与风险管理分会理事长，曾任《The Open Statistics & Probability Journal》编委、《Journal of the Korean Statistical Society》副主编和中国现场统计研究会环境与资源统计分会原理事长，也是基金项目评议及汇评专家。

【讲座内容】随着数字信息的爆炸式增长，高维数据在普遍的领域中被频繁地收集，其中协变量的维数可能远远大于样本容量。近年来，人们已经发展出许多有效的降维方法，但对于经过截尾的生存数据却没有很好的降维方法。在本文中，我们开发了一种新的基于超高维生存数据的非参数特征筛选方法，通过引入逆概率加权方案来解决截尾问题。该方法是无模型的，因此可以用于广泛的生存模型。此外，它对响应的异质性具有鲁棒性，对响应的单调递增变换具有不变性。在温和的条件下，建立了确定的筛选性能和排序一致性。通过全面的仿真研究和对实际数据实例的分析，进一步验证了该方法的能力和鲁棒性。