报告题目：MULTIPLIER BOOTSTRAP MEETS HIGH-DIMENSIONAL PCA: THE GOOD, THE BAD AND THE MODIFICATION

报告人：周望教授 新加坡国立大学

报告时间：2026年7月8日(星期三) 9:00-10:00

报告地点：伍卓群楼 第一报告厅

校内联系方式：邹婷婷 [email protected]

报告摘要：

    In this paper, we examine the feasibility (i.e., both the good advantages and the bad limitations) and the adaptivity (i.e., the potential for beneficial modifications) of employing multiplier bootstrap to analyze the asymptotic distributions of the largest eigenvalues of potentially spiked high-dimensional sample covariance matrices. Our findings and proposed algorithms demonstrate that multiplier bootstrap remains valid, provided the multipliers are appropriately chosen and the bootstrap procedures are applied multiple times with suitable corrections.

报告人简介：

    周望,2004年7月起在新加坡国立大学统计系任教,并于2009年1月获终身教授。现为新加坡国立大学教授。主要研究方向为:random matrices, SLE，high dimensional statistics。近年来发表有较高学术水平的论文九十多篇。其中在概率统计学方面的国际公认的顶尖杂志Annals of Statistics, Journal of American Statistical Association, Biometrika, Annals of Probability,Probability Theory and Related Fields, Annals of Applied Probability上发表论文二十多篇。2012获得国际统计学会当选成员(Elected Member of International Statistical Institute )。2012年获得新加坡国立大学“杰出科学家奖”。2021年当选International Statistical Institute Fellow。2005年起主持新加坡政府基金项目十余项。