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统计学“始于度量、兴于相关”。度量相关性和检验独立性是统计学领域基本问题，预测和推断是统计学和机器学习领域核心问题。本报告将会回顾统计学领域线性相关和非线性相关各类度量准则，以及独立性检验的最新进展。

主讲人简介

中国人民大学“吴玉章学者”讲席教授、统计与大数据研究院院长、博士生导师。

朱利平教授长期从事大数据统计学基础理论研究。

1.在高维度大数据领域，提出不依赖于切片数的累积切片估计方法、不依赖于分布条件的半参数降维方法以及不依赖于模型的变量筛选方法，解决了充分降维领域“公开问题”，被认为是该领域“突破性进展”，被列为变量筛选领域“基准方法”。

2.在非线性大数据领域，提出投影相关系数度量非线性相关关系；提出区间分位数相依基本思想，扩宽了（分布）独立基本概念并建立了（分布）独立与分位数独立之间联系。

朱利平教授主持国家重点研发计划项目（1项）和课题（2项）、国家杰出青年科学基金和国家优秀青年科学基金等科研项目，入选国家高层次人才特殊支持计划领军人才和青年拔尖人才、中宣部文化名家暨“四个一批”人才、教育部新世纪优秀人才计划等。先后受邀担任《统计年刊》（AoS）、《统计学报》（SS）和《多元统计分析》（JMVA）等9个国际国内重要学术期刊编委。现任中国现场统计研究会生存分析分会理事长和高维数据统计分会副理事长等。