2017年12月15日上午，美國普渡大學統計學系的張敏研究員來偉德國際1946bv官網對偉德國際官網進行了學術訪問，訪問期間進行了學術報告和座談會。報告會由偉德國際官網張強教授主持，偉德國際官網的部分教師以及部分博士研究生出席了報告會。張敏研究員為偉德國際官網師生做了題為“Efficient Statistical Methods for Variable Selection with High Dimensaional Data（高維數據變量選擇的統計方法）”的報告。
報告從生物學中“基因型和表型的關系”入手，闡述了基因與疾病的關聯性，指出高維數據變量選擇在醫學統計研究中的重要性，進而針對醫學大數據中預測因子多但樣本量小的問題，提出并系統介紹了一種高效的變量選擇方法，即懲罰正交分量回歸法。該方法可以將高度相關的預測因子進行分組，而且計算效率高、精度大。大量的計算機模擬以及與其他方法對比研究表明了該方法的優越性能。目前該方法已應用于張敏研究員參與的癌癥工程項目和基因組織表達項目。
她的報告深入淺出，受到聽眾的關注。與會人員與張敏研究員就有關問題進行了交流與研討。報告結束后，張敏研究員與偉德國際官網師生合影留念。
附張敏研究員簡歷：
Dr. Min Zhang is a professor of Statistics at Purdue University. She received her MD from Hebei Medical University, PhD in Neurobiology from Peking University Health Science Center, and PhD in Biometry from Cornell University. Her current research focuses on developing statistical methods that can extract information from biomedical big data more efficiently and effectively, including methods for quantitative trait loci mapping and genome-wide association studies. Recently she is working on variable selection methods that can applied to systems biology and precision medicine.
