个人简介(Personal Profile)

严晓东,西安交通大学教授,博士生导师,入选国家级青年人才项目和校内青拔 A 类支持计划,荣获“华为火花奖”,“滴滴盖亚学者”, 研究方向为 AI 不确定性量化与 AI 安全检测防护等。学术成果发表在综合性顶刊 PNAS,统计顶刊 JRSSB, AOS, JASA, JOE 以及人工智能顶会 NeurIPS, ICML, AAAI 等 50 余篇。 在“高等教育出版社出版”等 以主编身份出版了《机器学习》、《数据科学实践基础-基于R》和《数据科学时间序列分析》等多部教材。

个人学术贡献(Personal Academic Contribution)

单位和基金

单位:Zhongtai Securities Institute for Financial Studies, Shandong University; Shandong Province Key Laboratory of Financial Risk; Shandong National Center for Applied Mathematics 基金:National Natural Science Foundation of China No.12371292; National Statistical Science Research Project No. 2022LY080; 2022KJ025, Shandong Education Department No. 2022KJ025 Jinan Science and Technology Bureau No. 2021GXRC056; New Liberal Arts Research and Reform Practice Project of the Ministry of Education,No. 2021100059

代表性成果(Representative results)

工作首次讨论了无条件矩模型在处理高维生存数据中的应用,提出删失数据下无条件矩模型,并采用惩罚广义经验似然方法估计未知参数和变量选择,研究结果发表在统计学顶级期刊《 Annals of Statistics》。 工作首次讨论超高维有偏分类数据的特征提取的问题,提出了独立于模型假设的筛选重要变量的自适应分类方法,解决了响应选择(Response-selective)抽样数据下的统计推断问题,研究工作发表在统计学顶级期刊《 Journal of the American Statistical Association》。 论文第一次讨论了无条件矩模型在模型假定错误条件下的统计推断问题,采用了指数倾斜似然估计未知参数以及变量选择,首次从理论角度证明了模型假定错误下高维大样本性质,研究结果发表在计量经济学顶级期刊《Journal of Econometrics》。 首次研究了基于双臂赌博机过程的策略性双样本检验问题, 开创性地提出策略检验统计量, 基于非线性期望理论提出策略极限定理和非线性正态分布,打破了传统统计推断中“原始数据可交换”的假设框架, 开辟了新的统计推断研究方向, 并证明了该统计量在零假设下比经典中心极限定理更集中, 而在备择假设下更分散, 增强了检验的功效。