“人大数学时间Ⅰ”第十八期：王兆军教授、石磊教授、林华珍教授
为促进学科交流融合、拓宽师生学术视野、释放科研创新活力，助力人大数学学科走向一流，中国人民大学设立“人大数学时间”，以专题研讨、高端学术论坛为载体，搭建数学思想充分碰撞、优秀人才不断涌流、创造活力竞相迸发的舞台。“人大数学时间”将持之以恒，久久为功，立志通过交流与创新、提出重大问题，引领数学学科及相关领域的创新与发展，成为对我国数学发展有贡献意义的平台。以下为“人大数学时间I”第十八期信息：
议程：
5月28日，14：30—17：00
王兆军教授、石磊教授、林华珍教授报告及前沿问题研讨
地点：立德楼603
线上：腾讯会议：725-163-814
报告一：
题目：我国统计学科及某些研究方向简介
主讲专家：王兆军，教授，南开大学统计与数据科学学院
摘要：介绍涉及统计的历年重点学科以及学科评估情况，涉及统计的几个组织及杂志，我国统计的基本规模，以及简单介绍几个研究方向。
报告人简介：
王兆军，南开大学统计与数据科学学院执行院长/教授，教育部长江学者特聘教授，国务院学位委员会统计学科评议组成员，全国统计教材编审委员会委员; 中国工业与应用数学学会副理事长， 中国统计教育学会副会长，中国工业统计教学研究会副会长，中国概率统计学会副理事长。曾任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、天津市现场统计研究会理事长，天津工业与应用数学学会理事长，曾获国务院政府特贴、全国百篇优博指导教师、教育部自然科学二等奖及天津市自然科学一等奖。
报告二：
题目：合作行为实验及统计交叉研究
主讲专家：石磊，教授，云南财经大学统计与数学学院
摘要：学科交叉体现了科学向综合性发展的趋势，近年来国际上科技及产业的重大突破和创新都来源于多学科交叉。随着人工智能的快速发展，如何打破学科壁垒，利用统计学及数据科学的学科特点与其他学科交叉，开展统计交叉研究，是统计学科研究人员面临的一个重要课题。该报告将结合报告人近年来的研究工作，在基于演化博弈模型的行为实验，人机交互博弈及网络重构等问题，探讨统计学如何与生态学、行为学、社会学、经济学、物理学等领域多学科的交叉，研究当前关注的前沿科学问题；为以交叉学科为导向的统计学和相关学科发展提供参考。
Keywords：
交叉学科，统计学，实验经济学，合作行为，统计物理。
报告人简介：
石磊，男，博士，教授，博士生导师；教育部长江学者特聘教授，国家高层次人才特殊支持计划哲学社科领军人才，国家百千万人才工程人选，国务院特殊津贴获得者，国家有突出贡献中青年专家。现任云南财经大学统计学科首席教授，统计与数学学院名誉院长，云南同创科学计算与数据挖掘研究中心主任；上海立信会计金融学院统计与数学学院特聘院长；教育部统计学教学指导委员会委员，全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会委员，国家社会科学基金学科规划评审组专家。在国内外学术期刊PNAS（美国国家科学院院刊），Nature Communication，Science Advances, Biometrika，American Statistician，Physical Review Research,《中国科学》等杂志发表论文近200篇；曾获第七届霍英东高校优秀青年教师一等奖; 省级自然科学一、二等奖、科技进步一等奖，云南省教育功勋奖，国家统计局优秀教师奖、科技进步奖，中国数量经济学杰出学者奖等30余项奖励。
报告三：
题目：空间-因子引导的函数型数据主成分分析---研究脑萎缩与认知功能之间的关系
主讲专家：林华珍，教授，西南财经大学新基石实验室、统计研究中心、统计学院
摘要：阿尔兹海默症（AD）是一种常见且不可逆转的脑部疾病。基于磁共振成像（MRI）技术得到的上百个感兴趣区域（ROI）的3D形状可以预测认知功能，用于早期发现和干预AD。 通过合适转化，我们将这些形状被表达为上百个曲线数据。分析该数据面临两个挑战。第一，大脑中ROI数量较多，不同ROI上的观测曲线往往具有相关性。如何提取有复杂内在及空间相关的函数型数据的特征目前还没有成熟的方案；第二，不同ROI分布在大脑的不同位置，相邻的ROI往往更相似，它们组成大脑的块。尽管同一块内的ROI较为相似，但是不同块间差别较大。如何识别针对认知功能的脑块结构？为了解决这些挑战，我们提出Space-Factor-Guided Functional Principal Component Analysis （SF-FPCA）方法来有效地捕捉具有空间相关的高维函数数据的内在和空间关系，并通过进一步识别空间上的块结构，提取低维特征。比较分析表明，与其他方法相比，SF-FPCA对ROI体积测量曲线的拟合精度最高。基于所提取特征建立的回归模型，我们确定了57个对AD影响重要的ROI，其中11个目前文献还没有关注到。我们还发现左右脑对AD的影响并不对称，小脑小叶的不同部位的萎缩对AD的影响差别很大。
报告人简介：
林华珍，西南财经大学首席教授，统计研究中心主任，首届新基石研究员，国际数理统计学会IMS-Fellow，国家杰出青年科学基金获得者，入选国家级重要人才计划，享受“国务院政府特殊津贴”专家，教育部“新世纪优秀人才支持计划”，首批四川省教书育人名师等。主要研究方向为深度学习理论、非参数方法、生存数据分析、函数型数据分析、因子模型、转换模型等。研究成果发表在包括国际统计学四大顶级期刊JASA、AoS、JRSSB及Biometrika上。目前是国际统计学顶刊JASA的Associate Editor，还先后担任生物统计顶刊《Biometrics》、计量经济顶刊《Journal of Business & Economic Statistics》、及国际统计重要综合类期刊《Scandinavian Journal of Statistics》、《Canadian Journal of Statistics》、《Statistics and Its Interface》、《Statistical Theory and Related Fields》的Associate Editor，国内权威或核心学术期刊《数学学报》（英文）、《应用概率统计》、《系统科学与数学》、《数理统计与管理》编委会编委。林华珍教授现任国际泛华统计学会ICSA董事会成员，国际数理统计学会 IMS FELLOW COMMITTEE ，中国现场统计研究会副理事长，中国现场统计研究会数据科学与人工智能分会理事长，全国工业统计学教学研究会副会长等。
