数学与统计学院学术报告[2023]032号

(高水平大学建设系列报告803号)

报告题目: Kernel-based Feature Screening Procedure for High-dimensional Response Data

报告人：李启寨 研究员 (中国科学院数学与系统科学研究院)

报告时间：2023年5月13日17：00 - 18：00

报告地点：汇星楼金融科技学院教室4号报告厅

报告内容：In this work, we develop two kernel-based screening procedures with and without considering the additional confounder factors and show thatboth of them have sure screening properties under some mild technical conditions.The prominent merits of the proposed procedures include no need to specify the model, and being suitable for high-dimensional response variables and non-Euclidean data.The extensive simulation results demonstrate that the proposed methods work better than some existing methods, and a real application to mice pleiotropic genetic association study further shows the performance.

报告人简历：

李启寨，中国科学院数学与系统科学研究院研究员，2001年本科毕业于中国科学技术大学，2006年博士毕业于中国科学院数学与系统科学研究院，2020年当选美国统计学会会士（ASA Fellow），2016年当选国际统计学会推选会员（ISI Elected Member）. 主要研究方向：生物医学统计，复杂数据的统计学习与推断，发表SCI论文110余篇。曾主持国家自然科学基金优青，面上等项目。欢迎师生参加！

邀请人：周彦

数学与统计学院

                                           2023年5月12日