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“统计大讲堂”系列讲座第三十八讲
时间:2018-04-11

2018年44日,我院统计大讲堂系列学术报告第三十八讲在明主1016会议室成功举行。本次报告邀请清华大学统计中心助理教授林乾博士向我院师生分享关于Sliced Inverse Regression的研究成果。我院尹建鑫副院长主持了本次学术报告,张景肖教授和许王莉教授以及我院硕博学生,参加了本次学术报告会。



报告首先由尹建鑫副院长介绍了林乾博士的学术经历。林乾于2010年获得麻省理工数学系博士学位,2014-2017年在哈佛大学统计系做博士后研究,20178月至今在清华大学任教。林乾博士的研究方向包括高维充分降维、统计计算、统计机器学习等。


林乾博士的报告题目是:High Dimensional Sliced Inverse Regression。本次报告是以Sliced Inverse Regression为基础,通过简单的数据点演示说明该方法的思想,并解释了其估计的目的在于找到目标变量所张成的空间。进一步从统计性质的角度比较了该方法与Sparse PCA的异同,并说明High Dimensional Sliced Inverse Regression是可以从Sparse PCA角度进行理论保证的,在此特别介绍了Sparse PCA的计算容许和统计性质是不能同时满足的;其次林乾博士通过一个简单的线性观测例子出发,试图构想高维线性回归作为High Dimensional SIR的适合原型,提出关于Lasso-SIR的设想,并给出Lasso-SIR的具体算法过程,该算法的理论性质,有待进一步给出;最后,林乾博士从实际葡萄酒分类数据出发,验证Lasso-SIR方法的有效性,并列举了很多这方面的研究期望,也呼吁更多的老师和同学能够参与研究。

本次林乾博士的报告后,老师和同学们对报告内容,从理论条件和实际数据分析,都进行了详细热烈的讨论。