6月11日下午，佐治亚大学(University of Georgia)钟文瑄教授在学院南路校区为统计与数学学院师生做了题为“Variable Selection Using Dimension Reduction Model”的学术报告。

在报告中钟教授从实际例子出发，阐述了降维模型（DRM）方法的理论动机，提出DRM的基本形式及其几个常见的特殊形式，例如普通线性模型和非参数模型等，并指出该理论在进行变量选择和系数估计过程中所面临的主要障碍。为了完成变量选择，钟教授引入了Correlation Pursuit 、COP统计量等概念，并阐释该变量选择方法的理论性质，也指出了其在特定情况下的局限性。基于这些考虑，钟教授又提出了基于广义信息准则的向前过滤变量的改进形式，以及这种改进的变量选择方法的理论性质。

在报告过程中，钟老师还介绍了自己在国外的研究经历和研究心得，并回答了师生们提出的问题。

钟文瑄教授1996年毕业于南开大学，获统计学士学位；2005年获普渡大学统计学博士学位；2005年至2007年在哈佛大学统计系从事博士后研究。2007年至2013年，任伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）统计系助理教授；2013年秋，加入佐治亚大学（UGA）统计系担任副教授。钟文瑄教授在高维数据统计分析理论方面有很深入的研究，在生物信息、分析化学等应用方向做出了一系列重要工作。在高水平学术杂志上发表论文20余篇，承担3项美国国家科学基金（NSF）科研项目。