7月12日下午，应统计与数学学院邀请，美国肯塔基大学统计学殷向荣教授在竞慧东楼302给统计与数学学院/统计科学与大数据研究院师生做了题为“Sufficient Variable Selection Using Independence Measures for Continuous Responses”的精彩报告。
报告中，殷向荣提出了两个有效的变量选择方式：one-stage和two-state方法，主要利用了连续响应变量的独立特性。尽管理论上可以使用任何独立性度量，殷向荣发现使用距离相关和Hilbert-Schmidt Independence Criterion（HSIC）相关来解释上述两个方式更为有效。通过与一些现有的边际筛选方法（marginal screening methods）进行比较，经过模拟研究和实际数据分析，所提出的方法显示了较为明显的优势。所提出的方法与模型无关（model-free）并且具有稳健性，可以很好地避免模型误判，而当有效预测变量与响应变量呈现边际独立关系时，此方法尤其有用。
讲座中，殷向荣教授儒雅的气度、严谨的论证、渊博的知识、风趣的语言都给统计与数学学院师生留下了深刻的印象。在座教师和博士生就“文献条件之间的强弱关系”、“HSIC模型怎样理解”等具体问题与殷向荣进行了交流。殷向荣耐心解答了大家的问题，并对相关问题进行了详细的解释。殷向荣深入浅出剖析问题，给大家很大启发。
