通知公告

通知公告

当前位置: 首页 > 通知公告 > 正文
主题年活动报名通知 | 大数据分析的统计学理论基础讲习班
日期:2024-04-02 点击:

国家天元数学西北中心定于2024年4月22-26日在西安交通大学兴庆校区线下举办“大数据分析的统计学理论基础讲习班”。讲习班共开设“大规模数据的统计推断”“高维非渐近统计理论”和“流数据分析与多模型推断”三门课程,将详细介绍大数据分析的统计学原理和方法,包括大规模数据的统计推断、流数据分析、多模型推断等领域的经典结果和前沿问题;讲授最新的研究方法和核心理论工具,如高维非渐近统计理论、大规模数据的FDR控制、基于流数据的函数型数据的统计推断等;介绍健康大数据的智能处理和分析方法。


【日程安排】

时间:2024421日报到,422-26日上课

地点:西安交通大学兴庆校区数学与统计学院二楼2-1会议室

undefined



【课程介绍】

课程一:流数据分析与多模型推断   课时:10学时

课程内容一:主要介绍随时间空间变化的函数型数据与流数据的统计分析与推断方法。函数型数据兴起主要是因为传统数理统计以向量型变量为研究和观测的对象,而实际应用中很多数据记录都是随时间和空间发生连续性变化的。同时随着大数据的涌现,对复杂结构的流数据进行实时在线估计与统计建模也面临诸多挑战。这些问题在众多的科研领域和社会经济中均有广泛的应用,诸如人类的生长曲线,艾滋病患者血液中CD4细胞数量曲线,脑扫描图像和心电图波动过程与各类生理疾病及心理认知的关系,气候和环境研究中随时间和空间变化的观测过程,目的是量化其中的随机性与误差影响,解释不同群体间的特征差异和回归预测等复杂关系。

主讲人:姚方 教授 北京大学


课程内容二:在大数据时代,多模型场景广泛存在。多模型可能源于理论不确定、异质性不确定、函数形式不确定等。模型平均是进行多模型推断和预测的重要方法之一。本次课程将主要介绍模型平均的基础理论以及几个前沿方法。

主讲人:张新雨 研究员 中国科学院数学与系统科学研究院


课程二:高维非渐近统计理论 课时:10学时

课程内容:主要从统计视角介绍高维情形下多元统计方法的渐近理论以及高维修正。主要内容包括经典概率不等式、高维情形下经典多元统计方法的理论性质、高维稀疏统计方法的理论性质以及其他高维统计内容。

主讲人:刘卫东 教授 上海交通大学 长聘副教授 上海交通大学


课程三:大规模数据的统计推断 课时:10学时

课程内容一:将介绍近年来统计学领域针对高维统计推断的一些新进展,主要内容涉及惩罚估计,纠偏LASSO,去相关得分统计量,双机器学习方法,极大值统计量,L2型统计量,以及模型自由变量显著性检验等。

主讲人:郭旭 教授 北京师范大学


课程内容二:主要介绍预测性推断(Predictive Inference)的基础理论、方法以及部分最新进展,内容包括:共形预测置信区间(Conformal Prediction Interval)的基础构造理论以及分布偏移(Distribution Shift)下的调整方法;预测驱动下的统计推断方法(Prediction-Powered Inference)以及预测辅助的最优抽样、异常点探查算法等,其中也会涉及大规模多重检验的理论以及在线错误发现率控制方法等内容。

主讲人:邹长亮 教授 南开大学


【学员待遇】

讲习班计划招生60人,不收取任何费用。活动全程在西安交通大学线下举行。全国高等院校从事相关研究的青年教师及在校研究生均可报名参加。根据中心促进西北地区学科发展,向西部地区倾斜的原则,活动将为新疆、青海、宁夏、甘肃四省的学员提供住宿(两人一间),全体校外学员提供餐补,其他费用自理。


【报名方式】

请有意参加的学者通过链接在线填写信息表,同时下载附件报名表,将签字的报名表扫描件和个人简历发送到:xbty@xjtu.edu.cn,邮件标题请注明“申请人姓名+单位+讲习班报名”。报名截止日期4月15日(信息表和报名表缺一不可)

国家天元数学西北中心组织委员会将对申请人材料进行审定,并于4月17日前邮件通知入选者本人。如未接到录取通知即为未入选,不再另行通知。

信息表填写链接:https://docs.qq.com/form/page/DZVJ1TUp0RVd1elFJ


【联系方式】

联系人:白老师 国家天元数学西北中心

电话:029-82665627

邮箱:xbty@xjtu.edu.cn

地址:西安交通大学数学与统计学院111办公室


版权所有:西安交通大学数学与数学技术研究院  设计与制作:西安交通大学数据与信息中心
地址:陕西省西安市碑林区咸宁西路28号  邮编:710049