我院王超杰副教授与香港中文大学樊晓丹教授、Jin Du 博士合作，在一般连续数据的高维相关系数矩阵估计的问题中取得了重要突破，合作撰写的论文High‑dimensional correlation matrix estimation for general continuous data with Bagging technique在国际著名期刊Machine Learning的2022年111卷第8期上发表。

    高维相关系数矩阵估计问题是高维统计推断中最重要的问题之一。传统的参数估计方法通常依赖数据分布的正态分布假设或样本量无限多的大样本假设。该成果基于Bagging技术首次提出了有限样本下适用于一般连续数据的参数估计方法，并从理论证明了估计量的正定性和一致性。