报告时间:  2018年6月20日  星期三   下午2:30-6:30
　　报告地点：雁山校区 07415（学术报告厅）

　　主讲人：金勇进教授
　　题目: 大数据背景下非概率样本的统计推断
　　主要内容：
　　大数据背景下为什么需要抽样，因为很多大数据无法代表总体，而且因其体量大无法全部计算，更多的时候是大数据无法提供所需要的目标量，所以大数据下抽样是必要的。但因为大数据下的抽样难以构造抽样框，无法直接获得入样概率，有饽于传统的样本推断理论，从性质上看，抽出的样本属于非概率样本，如何解决非概率样本的统计推断问题，是大数据背景下抽样调查面临的严重挑战。报告将从抽样方法，权数构造，估计方法三个方面探讨大数据下如何进行抽样，如何进行权数构造，如何进行统计推断，以期实现对非概率样本的统计推断问题。
　　金勇进教授简介
　　金勇进，中国人民大学“杰出学者”特聘教授、博士生导师，教育部统计学教学指导委员会副主任委员，教育部重点研究基地“应用统计科学研究中心”主任，中国商业统计学会会长，国务院政府特殊津贴获得者，国家自然科学基金和哲学社会科学基金评审专家，先后主持并完成省部级以上科研项目30余项，出版专著和教材22部（本），发表论文160余篇。
 
　　主讲人：向书坚教授
　　题目: 绿色GDP与绿色经济GDP核算问题
　　主要内容：
　　绿色经济不仅是近年来的热点名词，也是当今世界倍受青睐的经济发展模式，不少国家已纷纷走向绿色经济发展道路。相应这种快速发展的实践，绿色经济的理论与核算研究却相对滞后。本报告将在简要介绍现行国民经济核算体系（SNA）的基础上讨论绿色国民经济核算、综合资源环境经济核算（SEEA）、绿色GDP的测算，以及绿色经济核算的产生背景、绿色经济核算的前提、绿色经济GDP的核算内容、绿色经济GDP核算难点。
　　向书坚教授简介
　　向书坚，男，汉族，1963年1月生，湖南邵阳人，经济学博士，浙江工商大学特聘教授，统计学博士生导师。主要研究领域：经济统计学、宏观经济统计分析、国民经济核算、资源环境核算、新经济统计测度。曾任中南财经政法大学信息学院院长、中南财经政法大学研究生院常务副院长、中南财经政法大学科学研究部部长、社科院副院长；曾在澳大利亚、英国、加拿大作访问学者及高级研究学者；1999被评为财政部跨世纪学科带头人；2002年荣获“全国优秀统计教师奖”；2004年获“湖北省有突出贡献中青年专家”荣誉称号；2007年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。中国国民经济核算研究会副理事长、中国统计教育学会常务理事、国家社会科学基金学科规划评审组专家、全国统计教材编审委员会委员等。先后在《经济研究》、《管理世界》、《统计研究》、《数量经济技术经济研究》、《财政研究》、《中国人口.资源与环境》等权威学术期刊及其他CSSCI等刊物上发表学术论文80余篇；出版学术著作、教材6部，先后主持国家社会科学基金项目4项，其中重大项目1项、重点项目1项；主持教育部优秀人才支持计划项目1项；主持国家统计局重点项目3项；承担横向课题6项。学术成果分别获得全国统计科学优秀成果二等奖1项，三等奖3项；湖北省社会科学优秀成果二等奖1项、三等奖1项；湖北省第三次全国经济普查课题一等奖1项。

　　主讲人：朱利平教授
　　题目: Measuring and testing for interval quantile dependence
　　主要内容：
　　We introduce the notion of interval quantile independence which generalizes the notions of statistical independence and quantile independence. We suggest an index to measure and test departure from interval quantile independence.  The proposed index is invariant to monotone transformations, nonnegative and equals zero if and only if the interval quantile independence holds true. We suggest a moment estimate to implement the test. The resultant estimator is root-$n$-consistent if the index is positive and $n$-consistent otherwise, leading to a consistent test of interval quantile independence. The asymptotic distribution of the moment estimator is free of parent distribution, which facilitates to decide the  critical values for  tests of interval quantile independence.
　　朱利平教授简介
　　朱利平博士为中国人民大学统计与大数据研究院教授（终身教职）、博士生导师。国家自然科学基金优秀青年基金获得者，入选中组部万人计划青年拔尖人才计划以及教育部新世纪优秀人才计划等。在统计顶级刊物Annals of Statistics，Journal of the Royal Statistical Society Series B，Journal of the American Statistical Association，Biometrika等顶级杂志上发表超过15篇文章，其他重要SCI论文五十余篇。并有多篇论文被列为统计学领域ESI高被引论文。曾为Annals of Statistics副主编，现在是国际统计著名杂志Statistica Sinica的副主编。 

　　主讲人：张海教授
　　题目: Distributed Nonconvex Regularization
　　主要内容：
　　我们专注于海量数据的特征提取和变量选择，这些海量数据被划分并存储在不同的链接计算机中。 具体而言，我们研究分布式非凸正则化。 基于交替方向乘法器（ADMM）算法，提出了分布式SCAD算法和分布式L1/2算法，证明了它们的收敛性。 分布式方法的变量选择结果与非分布式方法的结果相同。 数值研究表明，我们的方法既有效又高效，在分布式数据分析中表现良好）。
　　张海教授简介
　　张海, 西北大学数学学院教授，博士生导师。西安交通大学应用数学方向博士，中国科学院数学与系统科学研究院博士后，加州大学伯克利分校统计系访问学者。目前研究领域涉及大数据、机器学习、高维数据统计分析和复杂系统及社会网络等。先后主持国家自然科学基金面上项目3项，主持科技部国际合作项目1项，参与973项目1项。在“Annals of Statistics”，”Statistics and Probability Letter”“中国科学”，“Journal of Hazardous Materials”，“数学学报”等杂志上发表科研论文30余篇。现任西北大学数学学院统计系主任。

　　主讲人：鹿涛副教授
　　题目: Mixed-effects location and scale joint models for longitudinal data with multiple features
　　主要内容：
　　纵向数据的均值和方差的联合建模是一个活跃的研究领域。 这种类型的模型有利于解释通常在主体变化之间和之内观察到的异方差性。 大多数研究集中在提高估计效率上，而忽视了实践中经常遇到的许多数据特征。 在这次报告中，我们提出了一个混合效应的位置比例联合模型，该模型同时考虑了具有多个特征的纵向数据。 具体而言，我们的联合模型处理异质性、偏度、检测极限以及协变量中的测量误差，这些误差通常在许多研究的纵向数据收集中观察到。 我们采用贝叶斯方法对联合模型进行推理。 所提出的模型和方法能适用于艾滋病研究。）
　　鹿涛副教授简介
　　鹿涛，博士毕业于美国罗彻斯特大学统计专业，后任美国纽约州立大学，内华达大学数学统计系助理教授，副教授，博导。研究工作是发展基于微分方程的统计模型方法，及其应用。发表SCI论文38篇，包括统计学顶级期刊JASA以及统计学的权威期刊Biometrics, Stat. Med., SMMR, AoAS等。受邀在多个国际会议上作邀请报告。主持承担了200万的科研项目，担任统计学期刊Journal of Biopharmaceutical Statistics 和 Biometrical Journal的副主编以及PLOS ONE和PEERJ的主编, 担任美国宇航局宇航员健康研究项目统计评审，以及众多学术期刊的审稿人。