深圳大学数学科学学院

荔园学者Colloquium第一百八十三期

讲座题目：Unified Conformalized Multiple Testing with Full Data Efficiency

主讲人：邹长亮 教授（南开大学)

讲座时间：2026年10月24日16：30-17:30

讲座地点：深圳大学粤海校区汇研楼601会议室

内容摘要：Conformalized multiple testing offers a model-free way to control predictive uncertainty in decision-making. Existing methods typically use only part of the available data to build score functions tailored to specific settings. We propose a unified framework that puts data utilisation at the center: it uses all available data—null, alternative, and unlabelled—to construct scores and calibrate p-values through a full permutation strategy. This unified use of all available data significantly improves power by enhancing non-conformity score quality and maximising calibration set size while rigorously controlling the false discovery rate. Crucially, our framework provides a systematic design principle for conformal testing and enables automatic selection of the best conformal procedure among candidates without extra data splitting. Extensive numerical experiments demonstrate that our enhanced methods deliver superior efficiency and adaptability across diverse scenarios.

主讲人简介：邹长亮，南开大学统计与数据科学学院教授。主要从事统计学及其与数据科学领域的交叉研究和实际应用。研究兴趣包括：预测性推断、高维数据统计学习、变点和异常点检测等。近年来在统计学和机器学习领域的权威期刊和会议上发表论文六十余篇，入选爱思唯尔“中国高被引学者”。主持国家自然科学基金青年科学基金项目（B类）、青年科学基金项目（A类）、重点项目、重大项目课题和科技部重点研发计划课题等。任教育部科技委委员、全国应用统计专业硕士教学指导委员会委员、中国现场统计研究会副理事长等。

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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　   2026年10月14日