应我院邀请，6月11日上午，香港大学徐锦峰教授在腾讯会议作了题为《Joint variable screening in accelerated failure time models》的报告。相关师生聆听了此次报告，报告由施建华教授主持。

报告中，徐锦峰教授首先介绍了生存数据变量筛选作为一种分析高维的方法变得越来越流行。现在，大多数此类数据的变量筛选方法使用边际模型，评估其变量的重要性，这些模型将事件发生时间结果分别与每个变量相关联。这意味着检查一个变量的相关性，而排除其他变量。因此，这些方法排除了仅表现出共同影响的变量，并可能保留与相关变量相关的无关变量。为了规避这些问题，提出了一种新方法来评估审查加速失效时间模型中的联合变量是很重要的。建立了所提出方法的可靠筛选特性并证明了其有效性，通过模拟研究和实际数据应用。此外，提出了一种使用稳定性选择进行调整的新程序。报告结束后，在座的师生就相关研究问题进行了探讨和交流。

徐锦峰，香港大学博导，在美国哥伦比亚大学获统计学专业博士学位；先后在美国哥伦比亚大学、新加坡国立大学、美国纽约大学做博士后或助理教授；研究领域涉及生存分析、生物基因、医学统计、非参数统计、高维数据分析等诸多领域的数据建模研究。先后在《Journal of the American Statistical Association》、《Biometrika》、《Journal of Econometrics》、《Biometrics》、《Scandinavian Journal of Statistics》、《Statistics in Medicine》、《Annals of the Institute of Statistical Mathematics》等国际顶级或一流学术期刊上发表过四十余篇的学术论文，先后主持香港政府大学研究基金资助局项目三项。