矩阵还原方法在不同缺失机制下的应用

毛晓军

<div>近些年，还原一个具有缺失值的低秩矩阵技术得到了广泛的关注。低秩假设常常能够反映矩阵是有少数隐藏变量所生成的基本事实。在本次报告中，我们将首先讨论如何应用已知的协变量信息进行矩阵还原。在这个问题中，我们提出了在随机缺失机制下的列分解模型。此外，我们还将针对缺失机制，基于非参概率权重，提出一个特殊的低秩矩阵还原方法，并探索其相关的理论性质。</div> <div>说明：演讲嘉宾线上进行讲座，预约成功的同学请到经济楼N302观看，其他师生也可以选择线上参加，参会方式将以邮件形式发送给师生。</div>

2021-03-26(Friday)16:40-18:00

经济楼N302

中文

厦门大学经济学院、王亚南经济研究院

系列讲座

王中雷

<div align="left">毛晓军，复旦大学大数据学院青年副研究员，<span>2018年获得美国爱荷华州立大学统计学博士学位。2018年进入复旦大学大数据学院工作，入选2019年度上海市青年科技英才扬帆计划。他的研究领域包括高维数据分析，推荐系统和分布式统计推断。主要研究成果已经发表于JASA、JMLR、ICML等顶级期刊及会议上。目前是国际重要学术期刊《Journal of Multivariate Analysis》的Early Career Advisory Board成员，正在主持一项国家自然科学基金青年基金，参与一项国家自然科学基金重大研究计划和一项上海市科技创新行动项目。</span></div>

高级计量经济学与统计学系列第129讲，2021春季学期第二讲