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【11月28日】统计学学术讲座

】【打印】【封闭窗口 来路:本站原创 著作人:统计与数学学院 编辑:张薇 公布日期:2019-11-26
      陈诉标题:Multilinear Low-Rank Vector Autoregressive Modeling via Tensor Decomposition
      主讲人:练恒副传授(香港都会大学)
      日期:2019年11月28日(周四)10:00 a.m.
      所在:北院卓远楼305集会室
      主理单元:统计与数学学院

      择要:Abstract: The VAR model involves a large number of parameters so it can suffer from the curse of dimensionality for high-dimensional time series data. The reduced-rank coefficient model can alleviate the problem but the low-rank structure along the time direction for time series models has never been considered. We rearrange the parameters in the VAR model to a tensor form, and propose a multilinear low-rank VAR model via tensor decomposition that effectively exploits the temporal and cross-sectional low-rank structure. Effectiveness of the methods is demonstrated on simulated and real data.

      主讲人简介:
      练恒,现任香港都会大学数学系副传授,于2000年在中国迷信技能大学取得数学和盘算机学士学位,2007年在美国布朗大学取得盘算机硕士,经济学硕士和使用数学博士学位。研讨偏向包罗高维数据剖析,函数数据剖析,呆板学习等。在《Journal of the Royal Statistical Society,Series B》、《Journal of the American Statistical Association》等国际顶级统计学期刊上发布高程度学术论文30多篇。

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