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复旦大学朱仲义教授应邀莅临我院讲学
( 来源:   发布日期:2021-03-31 阅读:次)

2021年3月29日上午,复旦大学朱仲义教授在综合楼650会议室作了一场题为“High-dimensional Quantile Tensor Regression”的学术讲座,该讲座由王启华教授主持,太阳成集团tyc7111cc部分师生参加此次讲座。

朱仲义教授是复旦大学统计系教授,博士生导师;曾任中国概率统计学会第八、九届副理事长,国际著名杂志“Statistica Sinica”副主编;“应用概率统计”,“数理统计与管理”杂志编委,中国统计教材编审委员会委员,现为国际数理统计学会当选会员,“中国科学:数学”杂志编委。朱教授专业研究方向为:保险精算;纵向数据(面板数据)模型;分位数回归模型,主持完成国家自然科学基金五项、国家社会科学基金一项,作为子项目负责人完成国家自然科学基金重点项目一项,目前主持国家自然科学基金重大项目子项目一项,重点项目子项目一项,面上项目一项。朱教授近几年发表论文100多篇(其中包括在国际四大统计顶级刊物等SCI论文六十多篇),获得教育部自然科学二等奖一次。

本次讲座,朱仲义教授分以下四个部分进行讲解:Introduction、Models and Estimation、Theoretical Properties以及Simulations and Application to PETS 2009 dataset。在第一部分,朱教授首先简单介绍了分位数回归以及张量的相关概念,并以人群密度估计的案例展示张量在分位数回归中的应用。接着,朱教授介绍了张量分解、张量回归与分位张量回归。在第二部分,朱教授对张量代数与分解的理论知识进行了简单介绍并引出Tucker张量分位数回归模型及其估计与算法。接着,张教授讲解了稀疏Tucker张量分位数回归及其算法。在第三部分,朱教授主要就渐进正态性、稀疏情况下的误差界限两部分对估计量进行介绍。在第四部分,朱教授分别就上述模型在PETS2009数据集中的模拟和应用进行详细介绍并展示了相关结果。

本次讲座,朱教授提出了一种基于Tucker分解的张量协变量分位数回归估计方法,当维数很大时,引入稀疏Tucker分解,可进一步减少参数,同时为非稀疏和稀疏分位张量回归提供算法和理论保证。

       讲座结束后,朱仲义教授对我院师生提出的问题进行了详尽细致的解答,拓展了在场师生的思路与想法,对今后的研究大有裨益。

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