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学术报告:Self-normalization: Taming a Wild Population in a Heavy-tailed World

发布时间:2018年11月21日 浏览次数:发布者:mathky

报告人:邵启满教授

       香港中文大学统计系

报告题目:Self-normalization: Taming a Wild Population in a Heavy-tailed World

报告时间:2018年11月24日下午15:00

报告地点:实验楼105

摘要:The classical limit theory, such as the central limit theorem, plays a fundamental role in probability and statistics. The normalizing coefficient is usually deterministic and various limit theorems rely on different assumptions of the population. However in statistics and other applications, the normalizing coefficient is typically non-deterministic or is self-normalized. In this talk we shall review the development of self-normalized limit theory and reveal the secret why self-normalization can tame a wild population in a heavy-tailed world.

报告人简介: 邵启满教授,国际数理统计学会会士,香港中文大学统计系李卓敏讲座教授。博士毕业于中国科学院,获概率统计专业博士学位。邵启满教授是著名的概率论学家和统计学家,在概率统计渐近理论领域做出了杰出贡献。1990年获中国数学会钟家庆数学奖,1997年获国家自然科学三等奖,2004年在世界数学家大会上应邀做45分钟报告,2011年在统计联合大会作Medallion特邀报告,2015年作为第一完成人获国家自然科学奖二等奖。主要研究方向为概率统计渐进理论,stein方法,高维统计等,曾担任Bernoulli, The annals of statistics, The annals of applied probability等国际顶级期刊的副主编。

联系人:胡杰助理教授

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