北大光华王汉生（高维数据分析，搜索引擎营销）5月17日在线访谈

资料狂人

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热烈欢迎北京大学光华管理学院王汉生教授于5月17日10点接受人大经济论坛的在线访谈活动。

感谢王老师抽出时间和大家进行在线的学术交流。
大家现在可以在下面回复提问。

欢迎大家热烈提问。
PS：的问题提问者会获得50论坛币的奖励
VIP，不止是论坛币！！！

王汉生教授现任北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系副系主任。
1998年北京大学数学科学学院，概率统计系，统计学本科，2001年美国威斯康星大学麦迪逊分校，统计学博士。

现为国际统计研究员(International Statistical Institute)，美国统计学会(American Statistical Association)，美国数理统计研究员(Institute of Mathematical Statistics)，英国皇家统计协会(Royal Statistical Society)，以及泛华统计学会(International Chinese Statistical Association)会员。

他发表英文学术论文五十余篇，中文论文近二十篇。合著英文专著1本，独立完成中文教材2本。

先后担任多个学术刊物副主编(Associate Editor)。
这些刊物包括：The Annals of Statistics (2008—2009)，Computational Statistics & Data Analysis (2008—2011),Statistics and its Interface (2010至今)，Journal of the American Statistical Association (2011至今), 以及Statistica Sinica (2011至今)。

现主要理论研究兴趣为：高维数据分析、变量选择、数据降维、极值理论、以及半参数模型。
主要应用研究兴趣为：搜索引擎营销、社会关系网络。
王汉生老师【基于案例与R的商务数据分析】现场班：http://baoming.pinggu.org/Default.aspx?id=219

教育背景

2001		威斯康辛大学		统计学		博士
1998		北京大学		统计学		学士

职业经历
2010~至今
光华管理学院商务统计与经济计量系教授
2005~2010
光华管理学院商务统计与经济计量系副教授
2003~2005
光华管理学院商务统计与经济计量系助理教授
2002~2003
美国Forest Research Institute 统计师
2001~2002
美国StatPlus, Inc 统计师

Honor and Awards:

(2006) Elected Member of International Statistical Institute
(2008) Bank of Beijing Teaching Award, Peking University
(2009) LI Yining Outstanding Research Award, Guanghua School of Management, Peking University
(2009) The Outstanding Research Award, The 1st Price, Ministry of Education of the People's Republic of China
(2012) Founder Teaching Award, Peking University

Published Books:

Sample size calculation in clinical research:
My Book: Sample Size Calculation for Clinical Research
Book Reviews: JSCS JRSS-A STAT-MED JBS BIOMETRICS
Applied Business Statistical Analysis
Business Data Analysis and its Applications

Selected Publications
2013

Lan, W., Wang, H., Chih-Ling Tsai. (2013) Testing Covariates in High Dimensional Regression, Annals of Institute of Statistical Mathematics, To appear.
Jiang, Q., Wang, H., Xia, Y., and Jiang, G. (2013) On a principal varying coefficient model, Journal of the American Statistical Association, To appear.
An, B., Wang, H., Guo, J. (2013) Testing the statistical significance of an ultra-high dimensional naive Bayes classifier,Statistics and Its Interface, To appear.
An, B., Wang, H., Guo, J. (2013) Multivariate Regression Shrinkage and Selection by Canonical Correlation Analysis,Computational Statistics and Data Analysis, To appear.

2012

Wang, H. (2012) Factor profiled sure independence screening, Biometrika,99, 15--28.
Lan, W., Wang, H., and Chih-Ling Tsai (2012) A Bayesian Information Criterion for Portfolio Selection. Computational Statistics & Data Analysis, 56(1), 88-99.
Liang, H., Wang, H., and Chih-Ling Tsai (2012) Profiled forward regression for ultrahigh dimensional variable screening in semiparametric partially linear models, Statistica Sinica, 22, 531-554.

2011

Zhang, Q. and Wang, H. (2011) On BIC's Selection Consistency for Discriminant Analysis, Statistica Sinica, 21, 731--740.
Pan, R., Wang, H., and Chih-Ling Tsai (2011)Regression analysis of asymmetric pairs in large-scale network data.Communications in Statistics, 40(10), 1540--1547.

2010

Ji, Li., Pan, Rui., and Wang, H. (2010) Selection of best keywords: A Poisson regression model. Journal of Interactive Advertising., 11(1), 27--35.
Yin, J., Geng, Z., Li, R., and Wang, H. (2010) Nonparametric covariance model, Statistica Sinica . 20, 469--479.
Tsai, C. L., Wang, H., and Zhu, N. (2010) Does a Bayesian approach generate robust forecasts? evidence from applications in portfolio investment decisions, Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 62, 109--116.
Guan, Y. and Wang, H. (2010) Sufficient dimension reduction for spatial point processes directed by Gaussian random fields, Journal of Royal Statistical Society, Series B, 72, 367--387.
Zhang, H. H., Lu, W., and Wang, H. (2010) On sparse estimation for semiparametric linear transformation models,Journal of Multivariate Analysis, 101, 1594--1606.

2009

Wang, H. (2009) Forward regression for ultra-high dimensional variable screeningJournal of the American Statistical Association. 104, 1512--1524.
Wang, H., Li, B., and Leng, C. (2009) Shrinkage tuning parameter selection with a diverging number of parameters,Journal of Royal Statistical Society, Series B , 71, 671--683.
Leng, C.and Wang, H. (2009). On general adaptive sparse principal component analysisJournal of Computational and Graphical Statistics, 18, 201-215.
Wang, H. (2009) Rank reducible varying coefficient model, Journal of Statistical Planning and Inference . 139, 999-1011.
Su, X., Tsai, C. L., Wang, H., Nickerson, D. M., and Li, B. (2009). Subgroup analysis via recursive partitioning Journal of Machine Learning Research, 10, 141-158.
Wang, H. and Xia, Y. (2009) Shrinkage estimation of the varying coefficient model Journal of the American Statistical Association, 104, 747--757.
Wang, H. and Tsai, C. L. (2009) Tail index regressionJournal of the American Statistical Association, 104, 1233--1240.
Luo, R., Wang, H., and Tsai, C. L. (2009) Contour projected dimension reduction, The Annals of Statistics, 37, 3743--3778.
Wang, H. and Tsai, C. L. (2009) A discussion on "model selection for generalized linear models with factor-augmented predictors" Applied Stochastic Models for Business and Industry. 25, 241--242.

2008

Huang, D., Wang, H., and Yao, Q. (2008) Estimating GARCH models: when to use what?. Econometrics Journal, 11, 1-12.
Shao, J. and Wang, H. (2008) Confidence intervals based on survey data with nearest neighbor imputation. Statistica Sinica, 18, 281-297.
Wang, H., Ni, L., and Tsai, C. L. (2008). Improving dimension reduction via contour-projection. Statistica Sinica, 18, 299-311.
Wang, H. and Xia, Y. (2008). Sliced regression for dimension reduction (Technical Appendix) Journal of the American Statistical Association, 103, 811-821.
Luo, R., Wang, H., and Tsai, C. L. (2008). On mixture regression shrinkage and selection via the Mr. LassoInternational Journal of Pure and Applied Mathematics, 46,403-414.
Wang, H. and Leng, C. (2008) A note on adaptive group lasso. Computational Statistics & Data Analysis, 52, 5277-5286.
Jiang, G. and Wang, H. (2008) Should earnings thresholds be used as delisting criteria in stock market? Journal of Accounting and Public Policy. 27, 409-419.
Luo, R. and Wang, H. (2008) A composite logistic regression approach for ordinal panel data regression. International Journal of Data Analysis Techniques and Strategies . 1, 29-43.
Leng, C. and Wang, H. (2008) Tuning parameter selection consistency in an ultrahigh dimensional setup: a comment on the sure independence screening rule, Journal of Royal Statistical Society, Series B . 70,896-897.

2007

Wang, H., and Leng, C. (2007) Unified lasso estimation via least square approximation. Journal of American Statistical Association, 102, 1039-1048. (The R Code)
Wang, H., Li, R., and Tsai, C. L (2007). Tuning parameter selectors for the smoothly clipped absolute deviation method.Biometrika, 94, 553-568.
Wang, H., Li, G., and Tsai, C. L. (2007). Regression coefficients and autoregressive order shrinkage and selection via the lasso. Journal of Royal Statistical Society, Series B. 69, 63-78. (The Proof of Theorem 4).
Wang, H. (2007). A note on iterative marginal optimization: a simple algorithm for maximum rank correlation estimation.Computational Statistics and Data Analysis. 51, 2803-2812. (The Matlab Code)
Wang, H., Li, G., and Jiang, G. (2007). Robust regression shrinkage and consistent variable selection via the LAD-LASSO. Journal of Business & Economics Statistics. 25,347-355.

Wang, H. and Chow, S. C. (2007). Sample size calculation for comparing means.Encyclopedia of Clinical Trials, Wiley. DOI: 10.1002/9780471462422.eoct006
- Wang, H. and Chow, S. C. (2007). Sample size calculation for comparing proportions.Encyclopedia of Clinical Trials, Wiley. DOI: 10.1002/9780471462422.eoct005
- Wang, H. and Chow, S. C. (2007). Sample size calculation for comparing variabilities. Encyclopedia of Clinical Trials, Wiley. DOI: 10.1002/9780471462422.eoct008
- Wang, H. and Chow, S. C. (2007). Sample size calculation for comparing time-to-event. Encyclopedia of Clinical Trials, Wiley DOI: 10.1002/9780471462422.eoct007

2005

Wang, H., Chow, S. C. and Chen, M. (2005).A Bayesian approach on sample size calculation for comparing means.Journal of Biopharmaceutical Statistics, No. 15, 799-807.

2003

Chow, S.C., Shao, J., and Wang, H. (2003). In vitro bioequivalence testing. Statistics in Medicine, 22, 55-68.
Chow, S.C., Shao, J., and Wang, H. (2003). Statistical tests for population bioequivalence. Statistica Sinica, 13, 539-554.
Wang, H. and Shao, J. (2003) Two-way contingency tables under conditional hot deck imputation. Statistica Sinica, 13, 613-623.
Wang, H., Cheng, B., and Chow, S.C. (2003). Sample size determination based on rank tests in clinical research.Journal of Biopharmaceutical Statistics, 13, 735-751.

Chow, S.C., Shao, J., and Wang, H. (2003) Sample Size Calculations in Clinical Research. Chapman & Hall/CRC, New York, NJ. ISBN: 0824709705
- Wang, H. and Chow, S.C. (2003). Imputation with item nonrespondents. Encyclopedia of Biopharmaceutical Statistics.2nd Edition. Ed. Chow, S.C., Marcel Dekker, Inc., New York. 443-448.
- Wang, H., Zhang, Y., Shao, J., and Chow, S.C. (2003). In vitro bioequivalence testing. Encyclopedia of Biopharmaceutical Statistics. 2nd Edition. Ed. Chow, S.C., Marcel Dekker, Inc. New York. 449-455.
- Wang, H. (2003). Imputation in clinical research. Encyclopedia of Biopharmaceutical Statistics. 2nd Edition. Ed. Chow, S.C., Marcel Dekker, Inc. New York, New York. 437-442.
- Lee, Y., Wang, H., and Chow, S.C. (2003).Comparing variabilities in clinical research. Encyclopedia of Biopharmaceutical Statistics. 2nd Edition. Ed. Chow, S.C., Marcel Dekker, Inc. New York. 214-230.

2002

Shao, J. and Wang, H. (2002). Sample correlation coefficients based on survey data under regression imputation.Journal of American Statistical Association, 97,544-552.
- Wang, H. and Chow, S.C. (2002). A practical approaches for parallel trials without equal variance assumption. Statistics in Medicine, 21,3137-3151.
- Chow, S.C., Shao, J., and Wang, H. (2002). Individual bioequivalence testing under 2x3 designs. Statistics in Medicine, 21,629-648.
- Chow, S.C., Shao, J., and Wang, H. (2002). Probability lower bound for USP/NF test. Journal of Biopharmaceutical Statistics, 12, 79-92.
- Chow, S.C., Shao, J., and Wang, H. (2002). A note on sample size calculation for mean comparisons based on non-central t-statistics. Journal of Biopharmaceutical Statistics, 12, 441-456.
- Wang, H. and Chow, S.C. (2002). On statistical power for average bioequivalence testing under replicated crossover design. Journal of Biopharmaceutical Statistics. 12, 295-309.
- Wang, H., Chow, S.C., and Li, G. (2002). On sample size calculation based on odds ratio in clinical trials. Journal of Biopharmaceutical Statistics, 12, 471-483.
- Lee, Y., Shao, J., Chow, S.C., and Wang, H. (2002). Test for inter-subject and total variabilities under crossover design.Journal of Biopharmaceutical Statistics. 12, 503-534

2001

Chow, S.C. and Wang, H. (2001). On Sample Size Calculation in Bioequivalence Trials. Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics, 28, 155-169.
Wang, H. (2001). Two-way contingency tables with conditionally and marginally imputed data. Ph.D. thesis, University of Wisconsin-Madison.

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资料狂人

2013-5-16 08:38:32

坛友airways1：
王教授您好，能不能解释一下到底什么是dimension curse?对于线性回归来说，要注意这个问题吗？

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资料狂人

2013-5-16 08:38:53

坛友大师坑：
王老师，您好，读过您写的论文《超级市场零售商品的购物篮分析》，您用高维0-1变量聚类方法对超市的购物篮进行了分析，那这种方法能对CSA（社区支持农业）所销售的农品做聚类分析么？具体要考虑哪些因素啊？

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wanggc023

2013-5-16 08:55:31

王老师，您好！
现在big data 在社会上引起了广泛的关注，包括统计学和机器学习，计算机等领域的很多专家。但是总体感觉是，现在统计研究者对这个问题好像还不是很有兴趣，请问您是怎么看待这个问题的，以及统计学未来在big data 时代所起的作用会是什么，以及统计工作者应该具备什么样的素质才能很好的适应big data 对统计工作者的要求？

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华中大学子

2013-5-16 09:01:24

看看

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sqy

2013-5-16 09:29:54

牛人！！！

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zhaoyongmin_nju

2013-5-16 09:40:13

王老师：
您好，大数据时代，数据建模和处理的重要性是不言而喻的，想向您请教一下，未来数据智能的发展方向是什么？定性分析和定量分析孰为重要？未来是否有可能只要把不经预处理的数据放进程序了就能自动跑出结果？
谢谢

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11路司机

2013-5-16 09:46:02

华中大学子发表于 2013-5-16 09:01
看看

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南冰

2013-5-16 09:56:44

支持一下

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3862161

2013-5-16 10:05:49

王老师：
您好！我拜读了您的一些文章，您处理的更多的是线性回归中变量选择的问题，请问关于非线性回归中变量选择的问题，有哪些比较可行的方法？另外对于模型的选择是线性模型还是非线性模型这个有没有什么标准？谢谢，王老师！

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猎户星云

2013-5-16 10:08:07

支持

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ruihuizhou

2013-5-16 10:09:58

您好，王老师，我是中南大博一的，希望好好的学习《动态规划》和《随机过程》，要求掌握的程度达到能够构建模型推导，并进行分析。期望王老师，能够推荐一些好的教材给我看，最好是中文的，等待您的回复！

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紫云金沙

2013-5-16 10:11:23

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wanggc023

2013-5-16 10:12:37

王老师，您好！
我再问一个具体的问题，我知道您写过很多好的降维方法的文章，我也拜读过。过去20年，多元数据dimension reduction 是很火的方向，但是总的来说数据维数都不是很高包括模拟和实际数据分析，然而最近降维的文章好像不是很多了，其实我感觉降维还是有问题做的，第一，高维（超高维）数据的降维方法至今好像还没有，除了协方差的逆带来的问题外，制约高维数据降维的主要问题是什么？第二，很多降维方法都关心的是 SDR 空间的估计问题，但是在统计中，有时候预测可能显的更重要。但是如果你把SDR 空间估计出来后，再用非参数的方法来估计，其实预测的精度不一定就会比直接的用非参数半参数方法的要好，请问您是否考虑过以预测为目的的降维？其中关键问题又是什么？

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lssmy

2013-5-16 10:42:56

王老师：
您好，数据的分析最后的目的都是为了预测，以便实现更好的决策，最近美国研究人员，利用对google数据的分析，去进行证券投资，收益率颇高，您能说一下对此的相关看法吗？？？还有就是如何操作的额问题，谢谢。

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replysoon

2013-5-16 11:06:50

王老师，您好！
请你谈谈如何才能成为一个出色的数据科学家？需要哪些素质和学习哪些知识？谢谢

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09mjzhang

2013-5-16 12:18:57

王老师：
您好！地震给人们近乎毁灭性的的破坏，数据分析可否在其中扮演重要的作用？数据分析如能提前预报一场大地震，比预测经济收益来得更有意义~~据报道，林龙，一位18岁的在校学生，曾在4月16日发布微博，称“预计未来10天之内中国西北部地区将发生一次5M至6M的地动”。而他们预测地震主要是通过数据分析，尤其是地震前当地电离层的变化情况。林龙自称自己团队预报的准确率约50%。有多少经济学上的数据分析可以运用在地震预测上呢？谢谢！

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quantstat

2013-5-16 12:36:55

王老师，

您好！了解到您对高维数据很有研究。我们知道，统计在金融中有很广泛的应用，比如说高频交易，数量交易等等。其涉及到的数据往往是高维的，所以想借这样的机会向您问一下，目前学术界对这方面的研究是一个什么样的状况。

谢谢

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xu_junyi

2013-5-16 16:18:44

看看

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纯洁理想奋斗

2013-5-16 16:36:42

提示: 作者被禁止或删除内容自动屏蔽

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