（通讯员 吴志伟 吴佳浩）4月30日上午9点，由统计与数学学院主办的“中南·统数”计量经济学系列讲座（2025年第2期）在文波楼智慧教室204成功举办。南方科技大学蒋学军副教授应邀以“Robust Screening of Correlated Features via Forward Regression”为主题展开学术分享，本期讲座由统计与数学学院蒋永生教授主持，学院师生积极参与。

蒋学军副教授指出前向回归（FR）是一种从大量潜在协变量中自动识别重要预测因子的重要方法。在预测变量之间相关性适中的情况下，前向选择技术能够实现变量筛选的相合性。然而，当变量之间存在较强相关性，特别是在高维数据集中预测变量高度相关时，这一性质逐渐失效。为此，他提出了一种去相关前向（DF）选择框架，适用于广义均值回归模型，包括线性、逻辑、泊松及拟似然模型。进一步，他开发了基于阈值的DF（T-DF）算法，为前向搜索提供理论支持的停止准则。他还在理论方面证明了T-DF选择方法在变量筛选上的相合性，并给出了所选子模型大小的上界。模拟实验和真实数据应用表明，该方法性能显著优于现有模型选择方法。

本次讲座使参会师生对特征筛选和前向选择方法的相关知识有了更清晰的认知和了解，具有极强的理论性和前沿性，为我院师生提供了一个开阔学术视野、了解学术前沿知识的平台。

审核人：梁娜