报告人：朱利平教授     中国人民大学

时间：2020年11月1日下午3:00-5:00

地点：数学与信息学院201报告厅

摘要：度量高维随机向量之间的独立性是统计学中的基本问题。如果两个随机向量之间不独立，可以认为，两个随机向量之间存在某种形式的非线性相依关系。近年来的文章发展了少数的非线性相依关系度量准则，但是这些度量准则要么依赖于比较强的分布假设，要么计算复杂度比较高。我们希望提出一些分布假设弱、计算复杂度低的非线性相依关系度量准则，使之在大规模数据场合依然能够计算便捷、快速有效。

报告人简介：

     朱利平，中国人民大学杰出学者特聘教授、中国人民大学统计与大数据研究院教授、博士生导师、副院长。获国家自然科学基金委员会优秀青年基金资助，并入选教育部新世纪优秀人才计划，中组部青年拔尖人才万人计划以及中宣部文化名家暨“四个一批”人才计划，2001年和2006年分别获得华东师范大学学士学位和博士学位。朱利平博士一直从事复杂数据分析的统计理论、方法及应用研究工作。研究兴趣主要涉及复杂“高维”数据分析以及复杂“非线性相依”数据分析。在在统计学顶级期刊四大天王Annals of Statistics，JRSSB，JASA，Biometrika发表19篇。朱利平博士曾是《The Annals of Statistics》，《Statistica Sinica》等国际重要学术期刊的Associate Editor。目前是《Journal of Multivariate Analysis》, 《Statistics and Its Interface》, 《Statistical Analysis and Data Mining》和 《Journal of Systems Science and Complexity》等SCI期刊的Associate Editor, 《Statistics， Optimization and Computer Science》期刊统计领域Field Chief Editor，以及《系统科学与数学》和《应用概率统计》期刊编委。

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