报告时间：2026年6月18日（周四）9:00—11:00
报告地点：舜耕校区实验楼505
主办单位：鱼乐达人网页版
协办单位：科研处，现代统计交叉科学重点实验室，统计学博士后科研流动站，中加项目管理委员会
一、工作论文报告
题目 | 报告人 | 点评专家 |
Robust Lasso for SAR model | 孔令涛 | 谷红 加拿大达尔豪斯大学 |
Detection of Conditional Association Regions in Populations with Heterogeneous Conditional Dependencies | 毕建鑫 | |
A SHRED-based Control Chart | 武艳华 | |
主持人：于渊 | ||
二、特邀专家报告
题目：Valid p-Values and FDR Control in High Dimensional GLMs
摘要： High-dimensional variable selection is an important problem in modern statistical inference, particularly in biological and genomic applications where the number of predictors may greatly exceed the sample size. Traditional penalized regression methods such as the LASSO provide sparse estimation but do not naturally control the false discovery rate (FDR). In this paper, we develop a variable selection framework combining debiased estimation with linear step-up procedures for FDR-controlled inference in high-dimensional generalized linear models. We establish theoretical guarantees for asymptotic FDR control and demonstrate strong empirical performance through extensive simulation studies and real data applications.
报告专家：谷红
专家介绍：谷红 （Gu Hong），加拿大达尔豪斯大学统计系教授、博士生导师。1999年获香港大学博士学位。主要研究领域为计算生物学与生物信息学，尤其专注于统计建模、推断方法的开发及其在分子进化与宏基因组学中的应用与拓展。同时，谷教授对数据挖掘方法及其应用亦有浓厚兴趣，特别是在医学数据分析方面开展了深入研究。其相关成果已发表于 Journal of the American Statistical Association、Statistics in Medicine 等国际权威期刊，并主持多项加拿大自然科学与工程研究理事会（NSERC）资助课题。
