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加拿大史晓平博士介绍变点检验新方法——最短哈密尔顿路径法

  发布日期:2017-7-20  浏览量:318


2017717日下午16:30时,加拿大汤姆森河大学(Thompson Rivers University) 史晓平博士,应邀在安徽大学磬苑校区理工H306报告厅作了题为“A consistent and powerful graph based change-point test for high-dimensional data”的专题学术报告。数学科学学院胡舒合、王学军、杨文志、杨联强、沈燕等老师及本科生、研究生、博士生共同聆听了史晓平博士的精彩报告。

(史晓平博士学术报告照片一)

(史晓平博士学术报告照片二)

报告会上,史晓平博士首先通过介绍细胞分裂图像的一些实际例子引入多变点检验问题,并通过图论的方法——最小生成树法来讨论两样本检验问题。史晓平博士指出两样本检验是变点检验的特例。其次,史晓平博士讨论了目前已有两样本检验方法的优点和缺点,特别是目前新方法最小生成树(MST) 法。但是针对MST方法,史小平博士通过数值模拟和实际数据变点检验比较分析, MST方法存在一些弱点,在一些变点检验过程中找到的变点位置和真正变点位置相差较远,或者说是“失效”的。针对此问题,史晓平博士结合短哈密尔顿路径(SHP)方法,提出SHP变点检验方法,并获得有关理论成果和算法(成果已发表在美国国家科学院院刊PNAS。最后史晓平通过数据模拟和实际细胞分裂探测数据,并和MST方法比较分析得出他们SHP方法找变点位置更准确,功效更高。报告结束后,我们就实际问题中变点检验所遇到的问题和挑战做了广泛的交流和讨论,并在热烈的掌声中结束史小平博士的精彩学术报告。

报告人简介:史晓平,2002年毕业于重庆大学应用数学本科专业,而后加入合肥工业大学担任助教职务。2008年获得中国科学技术大学概率统计硕士学位,随后赴加拿大约克大学攻读统计博士学位并于2011年获得博士学位。紧接着在多伦多大学从事博士后研究,随后分别在约克大学和圣弗朗西斯·格扎维埃大学任教,2016年加入汤姆森河大学,担任助理教授职务。主要从事领域包括分布的鞍点近似、复合似然推断、变量选择、基于图论方法的变点检测以及图像去噪声等。许多成果已在Proceedings of the National Academy of Sciences(美国国家科学院院刊2)Statistica SinicaComputational Statistics and Data AnalysisComputational StatisticsJournal of Mathematical Analysis and ApplicationsScience China MathematicsCanadian Journal of StatisticsStatistics and Probability LettersAustralian and New Zealand Journal of StatisticsJournal of Statistical Theory and Practice等杂志上发表。
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