湖南省2016年应用统计学研究生暑期学校在长沙理工大学举办多场学术报告

中国人民大学统计与大数据研究院朱利平教授为暑期学校学员授课。

讲座现场座无虚席。

7月9日至7月31日，湖南省2016年应用统计学研究生暑期学校在长沙理工大学开班。多场学术报告为来自国防科学技术大学、中南大学、湖南大学等全国25所高校的100多名研究生献上了一场学术盛宴。

7月13日，国防科技大学理学院副院长、博士生导师易东云教授以“网络科学与大数据分析”为题，从大数据、网络科学、大数据分析等几个方面，介绍了网络科学的发展历程以及大数据处理面临的挑战。

7月15日，苏州大学孔新兵教授作了题为“Testing against the Constancy of Factor Loading”的学术报告，围绕高维数据，介绍了用高维数据处理对于股票所要面对的挑战，并阐述了对于P值股票的建模过程。

7月16日，法国南布列塔尼大学刘全升教授作了题为“Large Deviation Inequality and Expansions for Sums of Independent Random Variables”的学术报告，讲授了研究过程中用到的证明技巧，并展示了主要研究结果以及未来研究方向。

7月17日，法国南布列塔尼大学刘全升教授作了题为“Branching Processes”的学术报告，报告主要讲授了灭绝准则和带移民的分支过程，展示了主要研究结果以及未来研究方向。

7月18日，上海财经大学统计与管理学院院长周勇教授作了题为“广义估计方程估计方法”的报告，介绍了以极大似然估计法为主的一些估计方法，着重介绍了GMM方法，并结合具体案例介绍了复杂数据。

7月20-23日，中国人民大学统计与大数据研究院朱利平教授作了题为“高维数据充分降维方法、理论以及应用”的学术报告，通过预测北京房价这一问题引入线性回归、相关系数、参数估计等统计学的基本概念，以特有的方式推导某些相关量之间的联系，并详细介绍了线性模型以及相关的参数估计。在线性模型讲座的基础上，他介绍了Logistic回归模型，进一步完善了线性回归模型内容。此外，朱教授还引入了几种效果较好的数据降维方法，介绍了最近正在研究的充分降维方法，详细讲解了几个针对充分降维的实用方法。

7月25日，中国科学院数学与系统科学研究院陈敏研究员作了题为“金融统计方法选讲”的学术报告，主要介绍了金融建模和投资管理领域的里程碑事件及人物，并详细讲解了关于有效市场的代表性理论。此外，陈敏研究员介绍了检验股票市场弱式有效性的一些新的统计方法，并由此进一步引发出对金融投资中的最优资产选择问题的讨论。

暑期学校的研究生同学们，顶着炎炎夏日的高温，在学术的道路上不断探索。他们表示：每一场学术报告都是一次思想的碰撞和灵感的激发，暑期学校使他们的学术研究不断受到新启发。（文/长沙理工大学数统学院、明珠、武建伟）