1.可选课题

　　

　　（1）高维计数数据的建模与推断 针对在微生物组分析、文本分析等领域常见的一类高维计数数据，利用随机效应模型、稀疏与低秩方法等工具建模，估计和推断微生物组成分、词频分布等参数

　　（2）文本与网络数据的联合分析 在科学引用或社交网络中，每个结点往往同时有文本数据可以获取，例如科学文献的摘要、社交短文本等，需要发展新的统计方法对此类数据进行分析

　　（3）数据同化方法的统计理论 在数值天气预报和空气质量模型等应用问题中，广泛采用集合卡尔曼滤波等高效算法对观测数据进行同化，尽管有大量经验性和业务研究，尚未有严格理论保证，希望从近似贝叶斯计算的观点入手，严格建立其统计理论，为方法改进提供指导

　　（4）深度学习的统计理论 从深度网络与非参数回归等统计模型的联系和区别出发，研究深度网络的表达能力

　　

　　2.课程要求

　　

　　除概率统计专业课外，尽量多选一些数值和优化方法课程 能力要求： 对科研有热情，学会做系统的文献调研，有独立思考和质疑精神，善于发现问题和归纳总结

　　

　　3.本研起始时间要求

　　

　　大二下或大三上，若大二下开始应对统计学或数据科学有所涉略