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        【1月15日】統計學學術講座(共2場)

        】【打印】【關閉窗口 來源:本站原創 作者:統計與數學學院 編輯:張薇 發布時間:2019-01-08
              報告題目1: 部分線性可加危險率模型中的估計和變量選擇
              主講人:
        盧學文教授(加拿大卡爾加里大學)
              時間:2019年1月15日(周二)9:30 a.m.
              地點:北院卓遠樓305
              主辦單位:統計與數學學院

              摘要:我們考慮一個可加危險率半參數模型,該模型針對左截尾右刪失數據,其風險函數具有部分線性結構。模型的非線性部分用B樣條函數建模,因此,模型可以被視為一個含未知起始危險率函數和部分線性風險函數的半參數模型。對于一個線性協變量個數固定的情形,我們構建一個偽得分函數,用于估計線性協變量系數和B樣條基函數。在假定真實非線性函數是結點位置和結點數都固定的B樣條函數時,我們所提出的估計是漸近正態的。對于分組線性協變量個數發散的情形,我們提出了一個分層兩水平變量選擇方法。該方法可以同時處理變量組的選擇和組內個體變量選擇。對于所提出的估計,我們建立了漸近階數和變量選擇的相合性。模擬結果顯示,較之幾個現有方法(如:LASSO,SCAD和適應性LASSO),我們所提出的方法表現更好。

              主講人簡介:
              盧學文教授,現任加拿大卡爾加里大學數學系教授, 1997年于加拿大貴湖大學獲得博士學位,2008.08-2009.06擔任密歇根大學訪問副教授, 2008.04-2013.03于卡爾加里大學擔任副教授, 2013.04至今, 擔任卡爾加里大學教授. 主要從事非參數回歸、半參數回歸、生存分析、廣義線性/可加模型、混合模型、面板數據分析、經驗似然等領域的研究,在Technometrics、Scandinavian Journal of Statistics, Computational Statistics and Data Analysis, Journal of Multivariate Analysis等期刊發表論文數十篇。

              報告題目2: 高維時間序列模型
              主講人:吳月華教授(加拿大約克大學)
              時間:2019年1月15日(周二)10:30 a.m.
              地點:北院卓遠樓305
              主辦單位:統計與數學學院

              摘要:環境科學研究中出現大量的空間相關數據,我們急需尋找空間估計方法來提高空間相關性的估計精度。本次講座中,我們提出一種非參數的疊代方法來估計帶有一般相關結構的空間數據,在一般性條件下,我們建立了該估計方法的漸進正態性,在數據模擬和案例分析中,這種方法比傳統的局部線性方法更有效。

               主講人簡介:
               吳月華教授是加拿大約克大學數學和統計系教授, 她的主要研究方向:空間統計、M-估計、模型選擇、變點檢測、非參數估計等,以及在環境科學、信息科學、計量經濟學中的應用。承擔了多項重大科研項目,已發表學術論文100多篇。

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