疫情期间金融与统计学院的“云上学术”气氛浓郁，2020年6月4 日第254期金融与统计论坛利用腾讯会议线上举行。本次论坛的主题是：具有图非线性防制（konckoffs）的大范围统计推断”，报告人北京师范大学统计学院李高荣教授。此次论坛由金融与统计学院统计学系系主任谭发龙副教授主持，金融与统计学院教师及硕、博士生踊跃参与此次论坛。

讲座一开始，李高荣教授举了一个彩票的例子引起大家对于高维统计推断的兴趣，进而进入到今天的主题。李高荣教授首先给大家回顾了假设检验中的第一类错误和第二类错误的定义，同时给出了错误发现率（FDR）的定义并说明其重要性，接着考虑了四个模型，分别是线性回归模型、部分线性模型、单指标模型、可加模型，在此次讲座中因为时间限制，着重介绍了线性模型的knockoff方法和knockoff统计量的构造。Knockoff方法的思想主要是构造替身变量来控制FDR。

李高荣教授把knockoff方法推广到了高维问题里，在做高维问题变量筛选时，在理论上解决了阈值的选取问题，并且证明了在高维问题里FDR也可以得到控制，这是第一个关于knockoffs功效的正式理论结果。模拟结果表明，与现有方法相比，该方法在FDR控制和功效方面都具有较强的竞争力。

最后李高荣教授回答了统计学系王小燕副教授和谭发龙副教授等师生关于knockoff统计量构建的提问，并希望对高维统计感兴趣的老师和学生能和他多多交流。