2024年10月29日下午，美国罗格斯大学Cun-Hui Zhang教授应国家数学与交叉科学中心邀请做客综合论坛，并做了题为“高维统计推断”的学术报告。报告会由王启华研究员主持，40多位师生参加了本次报告会，王启华研究员给Cun- Hui Zhang教授颁发了杰出讲座证书。

报告中Cun-Hui Zhang教授通过两个具体例子介绍了高维统计推断的二阶和高阶方法。在第一个问题中，Cun-Hui Zhang 教授提出高阶无偏统计展开的方法解决了高维均值向量的一般泛函估计问题。该方法得到的公式可以系统并清晰地解决所有阶的去偏差(de-bias)问题。当观测值独立同分布时，对噪音加上低阶矩条件后，所提的方法可以给出高维均值向量的绝对值范数、分数范数以及高斯序列模型中非光滑可加泛函的估计问题的最优收敛速度。在第二个问题中，Cun-Hui Zhang教授介绍了二阶Stein's formula，利用无偏估计方程来纠正高维线性回归中Lasso估计和凸正则化估计的偏差。在回归系数的泛函的统计推断问题中，利用相关的中心极限定理可以证明所提出的de-biased估计的渐近正态性和有效性。 

报告十分精彩，具有很强的引领性和指导性。与会师生分别就自己研究中遇到的相关问题与Cun-Hui Zhang教授展开了热烈的讨论，对大家的问题，Cun-Hui Zhang教授都作了精彩的解答。 

Cun-Hui Zhang, Distinguished Professor of Statistics at Rutgers University, is a Fellow of the Institute of Mathematical Statistics and a Fellow of American Statistical Association. His research interests include high-dimensional data, machine learning, empirical Bayes, time series, nonparametric methods, multivariate analysis, survival data and biostatistics, functional MRI, closed loop diabetes control, and network tomography.