报告题目: 因果推断与因果网络
报 告 人: 耿直教授（北京大学博士生导师，国家杰出青年基金获得者，中国现场统计研究会理事长）
报告时间: 2016年4 月8日(周五)下午14:30-15:30
报告地点:安徽大学磬苑校区数学科学学院H306
主办单位：数学科学学院
欢迎各位老师、同学届时前往！
科学技术处
2016年3月31日
报告摘要：
大数据是一种新的重要资源，利用数据已成为生活和科学研究中的重要手段。我们将介绍利用数据评价因果作用和从数据中挖掘因果关系的统计方法，探索超越传统相关性的数据分析方法，挖掘蕴藏在大数据中的“为什么”，提升人类从相关性跳跃到因果的灵感。我们将利用Yule-Simpson悖论说明相关关系和因果关系的区别，讨论评价因果作用的方法，探讨变量间的因果路径的统计推断方法。描述因果网络模型，讨论如何从数据中挖掘因果网络和数据产生机制的方法，提出因果网络的分解学习、主动学习、局部学习的算法。最后我们介绍国际上有关因果推断的最新研究动态。
报告人简介:
耿直，北京大学数学科学学院教授、博士生导师，北京大学统计科学中心联席主任。研究领域包括因果推断、数理统计、生物医学统计、因果网络，贝叶斯网络，图模型，等等。1996年选为国际统计学会推选会员(ISI elected member)，1998年获国家杰出青年基金资助项目，1999年和2005年两获国家基金委重点项目。2007-2010任中国数学会概率统计学会理事长，现任中国现场统计研究会理事长，中国统计学会副会长，IMS-China的主席(President)，国家自然科学基金委员评审会专家组成员，国家社会科学基金学科评审组专家，国家统计局统计咨询委员会委员，国务院学位委员会统计学学科评议组成员，应用统计专业学位研究生教育指导委员会委员。担任国内外多个刊物的副主编和编委，荣获国家教委科技进步奖二等奖、国家统计局科技进步奖一等奖、北京市科技进步二等奖等多项奖，在统计学国际顶尖杂志Journal of the Royal Statistical Society- Series B、Journal of the American Statistical Association、Biometrika、Statistica Sinica、Annals of Applied Statistics、Biometrics、Scandinavian Journal of Statistics、Journal of Machine Learning Research等期刊上发表许多篇高质量文章。