数学与系统科学学院青年教师赵俊龙副教授作为第一作者于2013年在数学顶级期刊The Annals of Statistics上发表论文 《High dimensional influence measure》。该期刊是数理统计学界理论性最强的权威杂志，主要发表统计学的重要成果和进展，其影响因子在数理领域长年排名第一。
众所周知，数据中的高影响点（异常点）对统计方法有重要影响，由于高维数据的高噪声特点，影响点诊断具有更加重要的意义。尽管人们对低维情形下影响点的诊断提出了一些方法，但这些方法都难以推广到高维情形。论文《High dimensional influence measure》首次考虑了高维数据中的影响点诊断问题，是该研究领域的开篇工作，研究成果具有远创性。赵俊龙老师与其合作者系统研究了高维数据中异常点对已有变量选择方法的影响。研究结果表明高影响点可以使得许多著名的变量选择方法(如，LASSO, SIS等)失效；在此基础上，作者提出了新的高维数据影响点诊断方法，并从理论和数值上说明了方法的有效性。
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（数学与系统科学学院）
