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      報告人: 白志東 院士

      講座日期:2020-01-07

      講座時間:15:00

      報告地點:長安校區 數學與信息科學學院學術交流廳

      主辦單位:數學與信息科學學院

      報告人簡介:

      白志東院士1982年畢業于中國科學技術大學,獲理學博士學位,后留校任教。1984年至2001年曾先后在美國匹茲堡大學、濱州州立大學、新加坡國立大學等著名學府任高級研究員或教授。20023月起任東北師范大學數學系教授。他是新中國培養的首批博士(共18名),第三世界科學院院士,國際數理統計學會會士(IMS Fellow),吉林省特聘教授。白志東院士就大維數據的分析工作提出了一套全新的理論,居國際領先水平,其突出的理論意義越來越受到重視,尤其是在數學物理、信號處理、無線通訊、臨床試驗中的序貫設計、大數據和人工智能領域。到目前為止,他已經取得了一系列重要研究成果。先后在國際上權威的概率統計和金融數學雜志,比如:《Annals of Probability》、《Annals of Statistics》、《Journal of American Statistical Association》、《Biometrika》、《Mathematical Finance》、《SIAM J. Matrix Analysis and Applications》、《Statistica Sinica》等上共發表學術論文240多篇。部分成果被收入《Handbook of Statistics》中。關于大維數據分析方面的專著《Spectral Analysis of Large Dimensional Random Matrices》被世界知名的Springer出版社出版。白院士還是國際隨機矩陣領域知名期刊《Random Matrix: Theory and Applications》的創刊主編。

      報告簡介:

      經典統計學,無論一元的還是多元的,基本上都是基于Fisher的思想:依據極大似然發展起來的。這樣一來,我們必須假定樣本的似然函數是已知的。但是,雖然似然函數未知,由于樣本都不是太大,即使樣本不是正態的,在正態假定下導出的統計程序,也能很好的滿足統計推斷的應用(這也是為什么正態分布被稱為“正態”分布的原因)。但是隨著計算機技術的不斷發展和廣泛應用,人們搜集、儲存和分析大維,大數據的能力越來越大,人們發現繼續使用在似是而非的似然假定下推導出來的統計理論與實際情形大相逕庭。所以近二十年來,逐漸發展起來的,不依賴似然假定的新型統計方法越來越受到人們的重視。本次演講將介紹一些目前備受重視的直觀統計檢驗方法。希望能有更多的統計學家參與到此項理論建設工作中來。

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