一、主题：大规模社交网络数据的典型特征与相关性应用

二、主讲人：

王汉生，北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系，教授，博导，系主任。国家杰出青年科学基金获得者，全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会创始会长，美国统计学会（ASA）Fellow，国际统计协会（ISI）Elected Member，先后历任8个国际学术期刊副主编（Associate Editor），爱思唯尔中国高被引学者学者（数学类，2014—2019），百分点首席统计学家。研究领域包括变量选择、数据降维、高维数据分析、以及复杂网络数据分析，在Journal of Econometrics，Journal of Business and Economics Statistics，统计学四大顶尖期刊等国内外核心杂志上发表文章100余篇，并合著有英文专著共1本，（合）著中文教材4本。

三、时间：2020年11月11日（星期三）10:00-11:30

四、地点：腾讯会议ID：879873 257

五、主持人：王辉教授，金融学院副院长

六、论文摘要

传统的统计分析常常假设不同样本个体之间是互相独立的。但是，传统的智慧告诉我们，物以类聚，人以群分。在社交中相连的个体之间，大概率是相关的。这样的相关性，应该如何建立统计学模型？能支撑什么样的实际应用？这是本次报告希望探讨内容。具体而言，本报告首先从大规模社交网络结构的典型特征入手，然后通过实际案例引入网络相关性，可能的应用，以及相关的统计学模型理论。

本讲座获得2020年中央财经大学专题学术讲座项目资助