时间：2024年10月19日 09:00-11:00

讲座地点：行知大讲堂

主办单位：重庆对外经贸学院

承办单位：数学与计算机学院

面对对象：应用统计学、数学与应用数学相关师生

主讲人：谭祥勇

主讲人简介：

2020年毕业于上海财经大学数理统计学专业，现任江西财经大学统计与数据科学学院讲师。主要研究方向为高维统计推断、矩阵回归、半参数与非参数统计。主持国家自然科学基金青年项目1项；主持江西省自然科学基金青年项目1项；主持并结题江西省教育厅科技项目1项；参与国家级、省部级课题多项。目前已在《统计研究》、《数学学报（英文版）》、Bioinformatics、Journal of Complexity、Statistics等国内外学术期刊上发表20余篇论文。

讲座简介：

随着大数据时代的到来，我们日常生活中的数据不再局限于单一的数值或向量型数据，而是越来越多地涉及矩阵、张量等结构化数据。讲座分析了具有矩阵型协变量的自适应Huber迹回归模型。通过采用非凸惩罚方法，得到了具有低秩结构的估计量。在一些温和的假设条件下，证明了该估计量的收敛速度。模拟结果表明，本次提出的方法在有限样本情况下表现优异。此外，我们还将这一方法应用于空气质量数据中，进一步验证了该方法的有效性。