讲座总览

一、2021年10月13日（周三）1.王静龙：从帕累托与帕累托原则到幂律分布2.王兆军：Model Checking in Massive Data via Structure Adaptive Sampling3.孙汉杰：寿险行业现状和面临的挑战4.林华珍：Centre-augmented L2-typeregularization for subgroup learning5.唐年胜：Post-selection inference of high-dimensional logistic regression under case-control design二、2021年10月14日（周四）1.王启华：大数据呼唤统计：统计的新进展详细讲座信息1时间：2021年10月13日（周三）13：00-14：00地点：腾讯会议，ID：285 724 469题目：从帕累托与帕累托原则到幂律分布主讲人：王静龙华东师范大学教授

摘要：

著名意大利经济学家与社会学家帕累托，通过不同地域与时代的收入与分配数据的观察分析，发现了经济领域的一个规律，即所谓的帕累托原则，俗称二八定律。帕累托发现的经济领域这一个规律影响深远广泛，推广到各个领域，例如质量管理与文献学、城市地理学、生物学与网络学等领域。本次讲座从经济领域的帕累托原则出发，讲述质量管理与文献学等领域的帕累托原则，介绍复杂网络的幂律分布。

报告人简介：

王静龙，华东师范大学退休二级教授，从事统计理论、方法、应用与教育的研究。近年来从事统计普及读物的撰写，《魅力统计》一书2012年由中国统计出版社出版，《统计思想欣赏》一书2017年由科学出版社出版。

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时间：2021年10月13日（周三）14：00-15：00

地点：腾讯会议，ID：285 724 469

题目：Model Checking in Massive Data via Structure Adaptive Sampling

主讲人：王兆军南开大学统计与数据科学学院教授

摘要：

失拟检验在很多统计/机器学习的应用中至关重要。尽管在这些应用中，人们可以非常容易地收集到大量的观测数据，但由于测量限制的存在，要收集到所有观测的标签却是不现实的。因此，我们针对仅有有限个数的标签可以获取的情况，提出一个设计自适应的检验方法来对模型进行检测。为了能从一大类给定设计点中选出协变量子集，我们推导出了最优的抽样策略——结构自适应抽样策略。基于此抽样，我们证明了所提出的检验方法是渐近最优的。同时，大量的数值模拟和实例数据的分析结果也进一步确认了所提方法的有效性。

报告人简介：

王兆军，南开大学统计与数据科学学院教授、执行院长，博士生导师，国务院学位委员会统计学科评议组成员，国家统计专家咨询委员会委员。主要从事工业工程中统计监控与诊断、复杂数据中的变点、异常点检测、实验设计、高维数据统计推断等研究，在Journal of the American Statistical Association、Annals of Statistics、Statistica Sinica等国际顶尖及一流统计学期刊上发表数十篇专业学术论文，担任中国现场统计研究会副理事长、中国工业统计教学研究会副会长、天津工业与应用数学学会理事长、《数理统计与管理》副主编、《数学进展》和《统计信息论坛》编委等。

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时间：2021年10月13日（周三）15：00-16：00

地点：腾讯会议，ID：285 724 469

题目：寿险行业现状和面临的挑战

主讲人：孙汉杰中国平安人寿保险股份有限公司总精算师

摘要：

从队伍人力、保费规模及产品演变等方面介绍寿险行业发展的变化，以及主要监管政策对行业发展所带来的深远影响，同时，结合当前行业发展需要，从险企角度为精算人才的培养提供一些启发。

报告人简介：

孙汉杰，博士，北美精算师，中国平安人寿保险股份有限公司总精算师，北美精算师协会中国区委员会主席。

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时间：2021年10月13日（周三）19：00-20：00

地点：腾讯会议，ID：713 652 103

题目：Centre-augmented L2-type regularization for subgroup learning

主讲人：林华珍西南财经大学统计研究中心主任、教授

摘要：

现有的亚组分析方法大致可以分为两类：有限混合模型（FMM）和具有L1型惩罚的正则化方法。在本文中，通过在损失函数中引入群中心和L2型惩罚，我们提出了一种新的中心增强正则化（CAR）方法。该方法可以被看作是正则化方法和FMM的统一。与现有方法相比，该方法具有更高的效率，更好的稳健性，也更方便计算。特别地，它的计算复杂度从传统的成对惩罚方法的O(n^2)降低到 O(nK)，其中n是样本大小，K是亚组的数量。我们建立了CAR的渐近正态性，证明了算法的收敛性。我们也将CAR应用于一个多中心临床试验数据集：丁丙诺啡治疗鸦片依赖。与现有方法相比，我们得到了更大的R^2，并确定了三个额外的重要变量。（与Ling Zhou, Ye He, Yingcun Xia合作。）

报告人简介：

林华珍，西南财经大学统计研究中心主任、教授，博士生导师，IMS-fellow，国家杰出青年科学基金获得者，国家百千万人才工程获得者，享受国务院政府特殊津贴专家，教育部新世纪优秀人才。

主要研究方向为非参数方法、转换模型、生存数据分析、函数型数据分析、潜变量分析、时空数据分析。研究成果发表在包括国际统计学四大顶级期刊AoS、JASA、JRSSB、Biometrika和计量经济学顶级期刊JOE及JBES上。先后多次主持国家基金项目，包括国家杰出青年基金及自科重点项目。林华珍教授是国际IMS-China、IBS-CHINA及ICSA-China委员，中国现场统计研究会数据科学与人工智能分会理事长，第九届全国工业统计学教学研究会副会长，中国现场统计研究会多个分会的副理事长。先后是国际统计学期刊《Biometrics》、《Scandinavian Journal of Statistics》、《Journal of Business & Economic Statistics》、《Canadian Journal of Statistics》、 《Statistics and Its Interface》、《Statistical Theory and Related Fields》的Associate Editor， 国内权威或核心学术期刊《数学学报》（英文）、《应用概率统计》、《系统科学与数学》、《数理统计与管理》编委会编委。

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时间：2021年10月13日（周三）20：00-21：00

地点：腾讯会议，ID：713 652 103

题目：Post-selection inference of high-dimensional logistic regression under case-control design

主讲人：唐年胜云南大学教授

摘要：

置信集在高维统计推断中至关重要。在病例对照研究（医学研究或计量经济学中流行的响应选择性抽样设计）下，我们考虑了高维逻辑回归模型中一维或低维参数的置信区间和统计检验。在一定的正则性条件下，我们建立了所得估计量的渐近性质。此外，还研究了更一般且对高维参数假设更为复杂的统计检验。我们证明了所提出的一般检验方法是渐近无偏的，并且具有令人满意的功效。大量的模拟实验和实际数据分析证实了所提出方法的实用性。

报告人简介：

唐年胜，云南大学教授，博士生导师，数学与统计学院院长。“国家杰出青年科学基金”获得者，教育部“新世纪优秀人才支持计划”入选者，国家百千万人才工程暨有突出贡献中青年专家，享受国务院政府特殊津贴。国际统计学会推选会员，国际数理统计学会会士（IMS Fellow）。在Journal of the American Statistical Association（美国统计学会会刊）、Annals of Statistics、Biometrika、Journal of Econometrics、Psychometrika等学术期刊发表论文170余篇；出版专著4部。

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时间：2021年10月14日（周四）15：00-16：00

地点：腾讯会议，ID：752 791 082

题目：大数据呼唤统计：统计的新进展

主讲人：王启华中国科学院数学与系统科学研究院研究员

摘要：

大数据时代统计发展面临的主要挑战是数据的储存、计算问题、复杂的数据结构与数据异质性等问题。针对这些挑战，统计发展了一些新的推断方法，比如分布式推断、子抽样、在线推断及异质分析等方法。本讲座通过对这些方法的介绍，讲述了统计在大数据时代所取得的新进展。应该说这些进展还是初步的，只是统计在大数据时代朝大数据方向所迈出的第一步。大数据时代统计发展任重而道远！

报告人简介：

王启华，中国科学院数学与系统科学研究院研究员，博士生导师，国家杰出青年基金获得者，中科院“百人计划”入选者，首届全国百篇优秀博士论文奖获得者。曾在北京大学与香港大学任教，先后访问加拿大Carleton大学、美国California大学戴维斯分校、美国California大学洛杉矶分校、美国Yale大学、美国华盛顿大学、美国西北大学、德国Humboldt大学、澳大利亚国立大学及澳大利亚悉尼大学等。主要从事缺失数据分析、高维数据统计分析、大规模数据及非-半参数统计推断等方面的研究。出版专著三部，在The Annals of Statistics、JASA及Biometrika等国际重要刊物发表论文百余篇。是高维统计分会理事长，分别是生存分析及生物统计分会副理事长，先后是IMS-China和IBS-China委员会委员，是一些国际与国内学术期刊的编委。

编辑 | 兰雨涵