报告题目：MODEL CHECKING IN MASSIVE DATASET VIA STRUCTURE-ADAPTIVE-SAMPLING
报 告 人：王兆军 教授 南开大学
报告时间：2020年7月30日 9:00-10:00
报告地点：腾讯会议ID：717 287 468
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校内联系人：程建华 chengjh@jlu.edu.cn
报告摘要：
Lack-of-fit testing is often essential in many applications of statistical/machine learning. Despite the availability of large datasets, in many applications, collecting labels for all data points is impossible due to measurement constraints. We propose a design-adaptive testing procedure to check a model when only a limited number of responses can be accessed. To select a small subset of covariates from a large pool of given design points, we derive an optimal sampling strategy, the structure-adaptive-sampling, with which the proposed test possesses the asymptotically best power. Numerical results on both synthetic and real-world data confirm the effectiveness of the proposed method.
报告人简介：
王兆军，南开大学统计与数据科学学院教授、博士生导师、执行经理和党总支书记，统计研究院经理，国务院学位委员会统计学科评议组成员，国家统计专家咨询委员会委员，中国现场统计研究会副理事长，中国工业统计教学研究会副会长，天津数据科学与技术学会理事长，天津市学位委员会数学与统计学科评议组召集人，曾获国务院政府特殊津贴，全国百篇优博指导教师，教育部全国高校自然科学奖二等奖及天津市自然科学奖一等奖。王兆军教授的主要研究方向包括统计过程控制(SPC)、非(半)参数回归、降维、高维数据分析、变点等，已在Journal of the American Statistical Association、Annals of Statistics、Biometrika、Statistica Sinica、Journal of Quality Technology、Journal of Multivariate Analysis、Technometrics、Test等专业顶级期刊上发表高质量学术论文110余篇，先后主持国家自然科学基金重点项目、面上项目、教育部博士点基金项目等10余项科研项目，现担任Statistical Theory and Related Fields、《统计信息论坛》、《数学进展》等杂志编委和《数理统计与管理》等杂志副主编。此外，王兆军教授还培养了很多优秀的员工。
