“数字+百家讲坛” 12月7日北京师范大学朱力行教授来中心讲座预告

讲座题目：Change point detection for tensors with heterogeneous slices

主讲人：朱力行

讲座时间：2023年12月7日（周四）14:30-15:30

讲座地点：国际会议中心一楼

主讲人简介：

• 北京师范大学珠海校区学术评议组（理科）组长，统计与数据科学研究中心首席专家，北京师范大学统计学院教授委员会主席。香港浸会大学特聘讲座教授，重要研究人员（featured researcher）

• 美国科学促进会(AAAS), 美国统计学会(ASA)，以及美国数理统计研究院(IMS) fellow 和国际统计研究院(ISI) elected member。

• 分别于1989年，2014年获国家教委科学技术进步二等奖和中国教育部自然科学奖二等奖；2013年度国家自然科学奖二等奖（独立获奖人）。1998年获德国洪堡研究奖（中国自然科学领域第一位获奖者，亚洲统计学界唯一获奖者）；国家重大人才计划入选者。1997年获国家基金委杰出青年基金，1999年获中国科学院百人计划支持。1995-96年度国家“百千万人才工程”入选者。

讲座摘要：

In many applications,tensor data may consist of heterogeneous slices according to a categorical mode,and independent but not identically distributed error tensors over time.To detect change structures in such tensor data,we define a mode-based signal-screening Frobenius distance for the moving sums of slices to handle both dense and sparse model structures of the tensors.Based on this distance,we construct a mode-based signal statistic using a sequence of ratios with mode-based adaptive-to-change ridge functions.The number of changes and their locations can be consistently estimated in certain senses, and the confidence intervals of the locations of change points are constructed when the standardized error tensors are homogenous.The results hold when the size of the tensor and the number of change points diverge at certain rates,respectively.Numerical studies are conducted to examine the finite sample performances of the proposed method.We also analyze two real data examples for illustration.