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2020年北京大学许宝騄讲座——因果作用可识别性、因果网络学习及其结合

2020-12-18 14:00-15:00 Room 1114, Sciences Building No. 1

摘要:相关关系不同于因果关系,因果作用评价和因果关系发现是众多科学研究的目标。本报告探讨因果作用可识别,因果网络学习,以及因果关系局部学习与因果作用评价的结合方法。讨论逻辑推理应用于因果推断的悖论;利用观察、试验和逐步观测局部变量发现因果关系的方法;探讨局部因果关系发现与因果作用评价相结合的方法。

演讲人简介:耿直,1982年于上海交通大学获学士学位,1989年获日本九州大学博士学位,自1989年任教于北京大学概率统计系,1994年起任教授。研究方向为因果推断、不完全数据、生物统计。研究因果作用可识别性和混杂因素准则;提出替代指标悖论、一致性替代指标准则;提出因果网络的分解学习、主动学习、局部学习等算法。成果发表在统计学、机器学习、人工智能等刊物。1996年获国际统计学会推选会员(ISI Elected Member),1998年获国家杰出青年基金项目,曾应邀在2011年国际工业与应用数学大会上作邀请报告(60-min Invited Lecture,ICIAM 2011),在2012年IMS亚太地区数理统计会议上作特邀报告(Distinguished Lecture,IMS-APRM 2012);曾任中国数学会概率统计学会理事长(2006-2010)、中国现场统计研究会理事长(2009-2017)、President of Institute of Mathematical Statistics China (2009-2011),现任北京生物医学统计与数据管理研究会理事长(2019--)。