题目：High-dimensional Quantile Tensor Regression

主讲人：复旦大学 朱仲义教授

主持人：统计学院 常晋源教授

时间：2022年5月17日（周二）上午10:00-11:00

地点：腾讯会议，585 916 303

报告摘要：

Tensor data refers to data in the form of multidimensional arrays, which are widely available in many fields such as medical research, image analysis, recommendation systems, signal processing, network data, etc. In this talk, we study high-dimensional quantile regression with tensor covariates and proposed an estimator based on convex regularization and an estimator based on tensor decomposition. We also propose an alternating update algorithm combined with alternating direction method of multipliers (ADMM). The asymptotic properties of the estimators are established under suitable conditions. The numerical performances are demonstrated via simulations and an application to a crowd density estimation problem.

主讲人简介：

朱仲义，复旦大学统计系教授，博士研究生导师；曾任中国概率统计学会第八、九届副理事长，国际著名杂志《Statistica Sinica》副主编，《应用概率统计》杂志编委；现担任《中国科学：数学》、《数理统计与管理》杂志编委。专业研究方向为：纵向数据（面板数据）模型，分位数回归模型，机器学习等。主持完成国家自然科学基金5项、国家社会科学基金1项，作为子项目负责人完成国家自然科学基金重点项目1项。近几年发表论文120多篇（其中包括在国际四大统计顶级刊物等SCI论文70多篇）。取得教育部自然科学二等奖一次。