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统计与数学学院:我校举办“2022年统计学科高质量发展研讨会”

发布时间:2022-12-15文章来源: 浏览次数:

12月11日,山东财经大学统计与数学学院举办的“2022年统计学科高质量发展研讨会”通过腾讯会议举行。副校长陈晓兰教授,国务院学位委员会学科评议组成员、中国现场统计研究会理事长、东北师范大学副校长郭建华教授,全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会秘书长、中国人民大学统计学院院长王晓军教授先后致辞。

陈晓兰介绍了学校和统计与数学学院在人才培养、学科建设、科学研究等方面的情况,期待各位专家围绕统计学科的学术动态以及统计学科的热点问题进行研讨,为统计学科的发展献计献策。

郭建华在致辞中回顾了中国现场统计研究会的发展历程,肯定了山东财经大学统计学科的发展,寄望山东统计学科取得更大成绩。王晓军在致辞中分析了我校统计学科的办学优势,希望学院能够利用自身学科优势,更好服务山东的经济社会发展需要。

北京大学教授、教育部高校统计学类专业教学指导委员会主任委员房祥忠教授作题为《统计研究选题探讨》的大会报告;教育部长江学者特聘教授,山东大学齐鲁证券金融研究院院长、第十四届孙冶方经济科学奖获得者陈增敬教授作题为《非线性期望在强化学习中的应用》的大会报告;教育部长江学者特聘教授,华东师范大学统计学院院长、统计交叉科学研究院院长周勇作题为《大数据统计学习理论与分布式计算及其应用》的大会报告;教育部长江学者特聘教授,全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会创始会长,北京大学教授王汉生作题为《An Asymptotic Analysis of Random Partition Based Minibatch Momentum Methods for Linear Regression Models》的大会报告。

会议围绕统计学科最新前沿动态,设立了经济统计、数理统计、金融统计、生物医学统计、生态环境统计5个分组报告。

经济统计组围绕数字经济统计测度方法研究、关于城市经济密度与全要素生产率的关系验证、基于电商平台大数据的特征价格指数研究等展开研讨。数理统计组围绕A Correlation-Ratio Transfer Learning and Variational Stein's Paradox、Minimax Weight Learning for Absorbing MDPs、Cramer type moderate deviations for Grenander estimator near boundaries of the support、A universal test on the number of spikes in a high-dimensional generalized spiked model、Tail Bounds on the Spectral Norm of Sub-Exponential Random Matrices、空间分位回归模型的平滑广义矩估计等展开研讨。金融统计组围绕Reproducible Feature Selection for Accelerated Failure Time Models via Knockoffs、Optimal One-pass Nonparametric Estimation Under Memory Constraint、对称正定矩阵时间序列自回归模型的统计推断、Functional Two Sample Test based on Projection、Modeling normalcy-dominant ordinal time series、A Synthetic Regression Model for Large Portfolio Allocation等展开研讨。生物医学统计组围绕因果推断与归因分析、Implementation of an Alternative Method for Asessing Competing Risks: Restricted Mean Time Lost、生命历程轨迹分析方法与应用、基于CT影像的脑部急性出血的肺炎 并发症的风险模型分析与研究、Associations between long-term air pollutants exposure and lung function in Chinese young adults等展开研讨,争取为精准医疗贡献统计力量。生态环境统计组围绕Deep learning prediction of PM2.5 through self-weighted loss based on VMD、非参数方法在面向全变量环境全要 素生产率分解的应用、数字金融对能源全要素生产率的影响、新发重大传染病下医疗物资在两地区间的优化配置研究、黄河流域生态系统服务价值核算等展开研讨,为实现双碳目标发挥统计优势。

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