讨论班 | 函数型数据、时空统计、统计基础、网络分析（2021/9/13-2021/9/19）
1、讨论班简介
函数型数据讨论班
本讨论班的研究主题是函数型数据的平滑方法、主成分分析、典型关联分析、线性模型、微分方程与算子等，有助于大家在日常的学习研究当中从函数型数据的角度分析问题，剖析复杂数据下的本质特征，获得更合理、更直观的数据解释。
时空统计讨论班
本讨论班目前以讲述《Statistics for Spatio-Temporal Data》（Noel Cressie, 2011）为主，辅以经典的时空统计论文阅读。主要内容为时空统计所需要的空间统计、时间序列分析基础，以及在基础之上建立的分层动态时空模型（Hierarchical DSTMs）。
统计基础讨论班
本讨论班目前主要参考书籍为《Statistical Models》(A. C. Davison,2008)，开展目的是为新生补充研究生阶段所需的统计方面的基本知识。
网络分析讨论班
图结构的数据在自然科学和社会科学中都是普遍存在的，这门课程我们将基于《Graph Representation Learning》讨论图的理论以及网络分析的理论，介绍节点嵌入的方法。此外，我们还将介绍图神经网络的应用与理论、图的深度生成模型。
2、时间及地点
3、本期内容概述
函数型数据讨论班
Introduction of Functional Data Analysis
在多个时间或者空间点被观测记录的复杂数据可以看成是关于时间或者空间的函数，在统计学上被称为函数型数据。关于函数型数据的分析具有无限维的空间特征，也具有更强的普适性。本期内容作为引入介绍，重点讲解关于函数型数据分析的基础内容，包含研究对象的数据形式、具体分析案例及实际应用等。
时空统计讨论班
Introduction of Spatio-Temporal Data Analysis
时空统计是针对同时含有地理信息和时间信息的数据所开发的统计方法，需要以空间统计和时间序列分析的研究为基础，并结合两者构建时空数据的模型。本节讨论班讲述时空统计的理论框架，简要介绍近三十年来时空统计的教材、论文、著作成果，为初学者指明入门时空统计的路径。
统计基础讨论班
Exponential Family Models
指数族涵盖了应用中的大部分统计模型。正态分布、伽马分布、泊松分布、多项分布等指数族分布都具有良好的性质，这使得它们在统计理论中有重要的地位。本节讨论班从指数族的基础定义开始，讨论指数族的性质、拓展，并最终讨论其在统计推断中的作用。
网络分析讨论班
Strategic Network Formation
While the random network models are useful in growing large and complex networks that exhibit certain features, they are still lacking along some important dimensions. In particular, there are many settings where not only chance but also choice plays a central role in determining relationships. Social settings by definition involve sentient actors who have discretion in which relationships they form and maintain, and generally have discretion in how much effort, time, or resources that they devote to different relationships. We will discuss some ways to account for individual incentives and evaluation of overall benefits that society sees from a given network.
