5月7日下午，浙江工商大学王江峰老师受邀做客暨南经院统计学系列Seminar第196期，带来了题为“流数据的高维在线模型平均”的学术报告。靠谱的滚球app由统计与数据科学系主任王国长教授主持。
在报告中，王江峰老师围绕流数据背景下的模型推断与预测问题展开了深入浅出的讲解。他指出，在许多科学和工程应用中，真实的数据生成机制往往未知或过于复杂，难以用单一候选模型进行充分描述。面对这种模型不确定性，基于单一选定模型的推断和预测往往变得极不稳定。尽管模型平均方法在传统离线数据中已有丰富研究，但在高维流数据背景下，由于模型空间探索和权重更新面临着计算成本高昂的挑战，相关的在线更新模型平均研究仍存在较大空白。
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为解决这一难题，王老师团队提出了一种创新的在线模型平均方法。该方法首先基于初始数据块，通过边际相关性排序和稀疏网格累加技术，构建了一个稀疏嵌套的候选模型族；随后，利用累积最小二乘汇总统计量对各候选模型估计量进行递归在线更新，并构建了基于AIC或BIC准则的在线权重选择标准。理论分析表明，在所有候选模型均存在设定误差的情况下，该方法在相对平方损失方面具有渐近最优性 ；而在候选模型族包含无偏模型时，估计量及其方差具备一致性，且估计权重会渐近集中于无偏模型之上。
在数值模拟与实际应用部分，王老师展示了该方法在稀疏与非稀疏高维设定下的优异表现。通过对加注了噪声变量的UCI超导真实数据集进行在线学习实证分析，研究发现，新提出的在线模型平均策略在累积均方预测误差上具有显著优势。与基准的在线线性模型相比，新方法有效抑制了无关特征累积的估计噪声，大幅降低了预测误差，展现了极强的预测精度与鲁棒性。
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在交流环节中，王江峰老师就稀疏网格构建的具体细节、AIC与BIC准则在权重分布上的行为差异等前沿问题 ，与在场师生进行了充分互动。师生们普遍表示，本次报告思路清晰、内容扎实，不仅加深了对高维流数据在线推断前沿问题的理解，也为后续开展大数据分析与交叉学科研究提供了全新的视角和极大的启发。
教授简介
王江峰，博士(后)，浙江工商大学统计学教授，博士生导师，校西湖学者拔尖人才，应用概率统计研究所所长。全国工业统计学教学研究会理事，中国优选法统筹法与经济数学研究会数据科学分会理事。2010年同济大学数理统计专业毕业，获博士学位；2012年同济大学经管滚球体育app博士后出站；曾在加拿大滑铁卢大学统计与精算系访问一年，在华东师范大学统计滚球体育app访问一年。目前研究方向：时空数据分析、复杂生存数据分析、高维数据分析、分位数回归方法、经验似然方法等。主持国家社科基金一般项目3项、教育部人文社科基金等省部级科研项目5项，并主持省级教改项目2项；在《中国科学》《数学学报》（中英文版）、《J. R. Stat. Soc. Ser. C-Appl. Stat》《IEEE Trans. Cybern》《Statist. Computing》《J. Statist. Plann. Inference》《Statist. Papers》等发表论文50余篇。
责编 | 傅钰涵 张雨晴
校对 | 马艺丹
初审 | 欧阳萍
复审 | 王国长
终审发布 | 何凌云
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