11月1日，9999js金沙老品牌第226期高级经济学讲座在中心校区举行。曲阜师范大学统计学院陈晓林副教授为9999js金沙老品牌师生带来了题为“Joint feature screening for ultra-high-dimensional sparse additive hazards model by the sparsity-restricted pseudo-score estimator”的学术报告。

报告指出，在当前的研究工作中，由于超高维的生存数据与右删失数据的同时存在，导致针对超高维的生存数据特征的筛选程序极具挑战性。基于此，报告采取了一种针对该特征的稀疏加性危害模型的联合筛选方法，并对该方法从理论和实证两方面分别进行了详细讲解。在理论方面，报告指出该方法的提出是基于一种稀疏限制的伪分数估计器，并利用统计学的模型展示了如何通过迭代硬阈值算法而有效获得该估计器。此外，报告指出，在相当温和的假设条件下，可以从理论上建立了所提议程序的确凿筛选特性。与此同时，在实际运用方面，大量仿真研究也证实了报告所提出的方法相对于现有的超高维生存数据的筛选方法而言，具有很大的改进作用，可以用来对变量的重要特征进行联合筛选并估计回归系数。最后，报告利用乳腺癌研究的数据集进一步向大家说明了这种筛选方法的实际运用过程。报告结束后，陈晓林副教授与现场师生进行了互动，并针对相关问题作了解答。

陈晓林，中国科学院数学与系统科学研究院博士，曲阜师范大学统计学院副教授。其研究方向主要为生存分析、高维数据分析、缺失数据的统计推断等。迄今，已在Computational Statistics and Data Analysis、Annals of the Institute of Statistical Mathematics、Lifetime Data Analysis等国际统计学期刊发表学术论文15篇，主持并参与国家自然科学基金、国家社会科学基金、山东省自然科学基金10余项。

作者：朱格    摄影：韩赟