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【信息通知】国家杰青长江学者周勇教授学术讲座

2019-7-18 10:37:47

 

为了进一步营造科学研究范围,开拓国际学术视野,提升研究能力、学术水平和国际交流能力,大连海事大学航运经济与管理学院、综合交通运输协同创新中心于2019年7月21日邀请了中国科学院周勇教授来我校做学术讲座。

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

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

专家简介: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。

《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。

AbstractWith the explosion of digital information, high-dimensional data is frequently collected in prevalent domains, in which the dimension of covariates can be much larger than the sample size. Many effective methods have been developed to reduce the dimension of such data recently, however, few methods might perform well for survival data with censoring. In this article, we develop a novel nonparametric feature screening procedure based on ultrahigh-dimensional survival data by incorporating the inverse probability weighting scheme to tackle the issue of censoring. The proposed method is model-free and hence can be implemented for extensive survival models. Moreover, it is robust to heterogeneity and invariant to monotone increasing transformations of the response. The sure screening property and ranking consistency property are also established under mild conditions. The competence and robustness of our method is further confirmed through comprehensive simulation studies and an analysis of a real data example.