2026年5月26日，中国科学院数学与系统科学研究院王启华研究员应邀在数学与统计学院零壹论坛第462讲作题为“Model-Free Feature Screening via Subsampling: A Unified Framework and Two-Step Strategy for Correlated Covariates”的学术报告。报告会由院长费明稳教授主持，学院曹明响教授、方龙祥教授、贺磊副教授以及统计学专业的部分研究生参加了报告会。

报告会上，王启华研究员首先介绍了通过有放回抽样方案，构建了一个通用的、基于子采样的特征筛选框架。该框架兼容多种相关性度量，包括无模型筛选度量。所提出的通用方法在温和条件下具备确定筛选性质，且计算效率优异。然后提出了当协变量间存在强相关性时，基于上述通用框架的一种两步子采样方法：第一步：采用均匀抽样，筛选出与响应变量具有强边际相关性的协变量；第二步：采用基于核函数的非均匀抽样，从剩余协变量中挖掘重要特征。该两步方法能够有效恢复与响应变量无边际相关性的重要协变量，且已证明其具备确定筛选性质。仿真实验与实数据集的分析均验证了所提方法的有效性。

报告结束后，师生踊跃提问，与王启华研究员进行了热烈的讨论和交流，本场报告会学术氛围浓厚，有效的促进了我院师生对高维数据统计推断研究领域的对外学术交流和合作。