应新葡的京集团8814vip概率统计研究所邀请，新加坡南洋理工大学物理与数学科学学院潘光明教授将于2025年7月22-27日访问我校并作学术报告，欢迎全校师生参加。

报告题目：Estimating the number of significant components in high-dimensional PCA

时 间：7月22日（星期二）下午3:30

地 点：理工楼631

报告摘要：We consider the problem of estimating the number of significant components in high-dimensional principal component analysis (PCA). We propose a new penalized approach using the explained variance ratio and the rigidity of the nonspiked sample eigenvalues of sample covariance matrices of p variables. Compared with the existing literature, the consistency of the estimator holds not only for independent data but also some times series data when the dimension p and the sample size n both tend to infinity. Even for independent data it works under weaker conditions including allowing the heterogeneity in the bulk of the population eigenvalues than the existing approaches such as AIC and BIC. Simulation studies are also conducted to illustrate its good performance.

报告人简介

潘光明，新加坡南洋理工大学教授，博士生导师。2005年博士毕业于中国科学技术大学统计金融系；之后在新加坡国立大学、台湾中山大学、荷兰埃因霍温科技大学做博士后和学术交流工作；自2008年以来，在新加坡南洋理工大学工作；2013年遴选为国际统计学会会员 (Elected Member of International Statistical Institute)。研究领域包括计量经济理论、高维统计、随机矩阵、多元统计等。主持新加坡国家基金项目多项，已在《Journal of the Royal Statistical Society Series B》、《Annals of Statistics》、《Journal of the American Statistical Association》、《Annals of Probability》、《Annals of Applied Probability》、《Bernoulli》、《IEEE Transactions on Signal Processing》、《IEEE Transactions on Information Theory》等顶级统计学杂志上发表60余篇学术论文，担任《Random Matrices: Theory and Applications》杂志编委。

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2025年7月20日