报告题目：统计预测和模型平均

报告摘要：在预测任务中，研究者通常面对多种数据分析模型或者算法，但是无法确定应该使用哪种模型或者算法。这被称为模型不确定性（model uncertainty）。模型平均是应对模型不确定性的有效方法，近二十年来得到了非常迅速的发展。在本报告中，我将简要回顾模型平均的理论发展和挑战、介绍这些年来本课题组的重要发现和结果以及一些潜在的未来研究方向。

报告人简介:喻达磊，西安交通大学数学与统计学院教授，博士生导师，入选国家高层次青年人才计划。研究领域为统计预测、估计理论和统计极限理论等，一些成果发表在JRSS-B、JASA、JMLR、JBES和中国科学：数学等统计和机器学习的顶级期刊上。先后主持国家自然科学基金青年C、地区、面上项目和国家重点研发计划课题。

报告地点：同析4号楼308室

报告时间：2025年8月8日上午10:00-11:30