2023年7月12日（周三）下午15：00，香港中文大学的李兆媛老师在京师大厦9911会议室做了题目为“Efficient change detection in high-dimensional correlation structure”的报告。李老师给我们讲解了变点检测问题的发展包括offline和online两种检测变点情景，以及最新的基于互相关的变点检测方法的研究进展。樊京芳教授主持这次讲座，陈晓松院长、刘卯鑫老师等以及约三十名硕博生参与此次报告和讨论。

李兆媛，香港中文大学（深圳）助理教授，副高职称，主要研究领域包括高维统计方法和应用、随机矩阵和交叉学科研究。2010年毕业于西安交通大学，2012毕业于中国人民大学统计学院，2016年获得香港大学统计与精算系博士学位，2016-2018在香港大学商学院从事博士后工作并任兼职讲师。研究成果发表于JRSSB，Econometrics and Statistics, Nucleic Acids Research, Financial Research Letters, Journal of Climate等国际统计学及其他学科期刊。主持国家自然科学基金1项、深圳市自然科学基金1项和腾讯犀牛鸟基金１项。

有效检测流数据统计行为的突变是信号处理和统计学中的一个经典和基本问题。突变点通常对应于一个触发事件，如果不及时发现，可能会产生灾难性的后果。因此，目标是在不受假警报约束的情况下尽可能快地检测到变化。我们主要关注一个特定的和广泛适用的设置，即检测相关变化。为了实现这一目标，首先研究了离线设置下的变化点检测。提出了一种基于信号翻转并行分析的突变点检测方法。此外，提出了一种结合符号翻转排列降维步骤和CUSUM统计量的两步方法来估计变化点的位置并恢复变化的支持度。构造了估计量的相合性。然后，将该方法推广到在线设置。

供稿：樊京芳

编辑：郝林青

审核：王大辉