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“统计大讲堂”系列讲座第四十一讲
时间:2018-05-16

2018424日,我院举办的“统计大讲堂”第四十一讲在明德主楼1016举行。本次报告邀请了北京工业大学北京科学与工程计算研究院的李高荣教授和北京师范大学童行伟教授分享了他们的最新研究。我院许王莉教授主持了此次报告会。

许王莉教授首先介绍了两位报告人。李高荣教授是北京工业大学数理学院博士生导师,主要研究方式是非参数统计、高维统计、经验似然推断、模型和变量选择、因果推断、以及纵向数据和面板数据分析等。目前在国内外学术刊物 The Annals of Statistics”、“Statistics and Computing”、“Statistica Sinica”、“Journal of Multivariate Analysis”、“Computational Statistics and Data Analysis”等上发表学术论文80余篇,在科学出版社出版专著《纵向数据半参数模型》和《现代测量误差模型》。主持和参加国家自然科学基金、北京市自然科学基金、高等学校博士学科点专项科研基金等多项国家和省部级科研项目。

童行伟教授是北京师范大学统计学院博士生导师,主要从事生物统计、金融统计等方向的研究。童行伟教授是中国现场统计研究会常务理事,概率统计学会常务理事;主持国家自然基金面上项目2项,教育部重大科研项目1项,目前发表学术论文近50篇。

李高荣教授的报告题目是:SIMEX estimation for single-index model with covariate measurement error。李高荣教授首先介绍了测量误差模型,指出实际中协变量常常带有测量误差,若不考虑测量误差会导致参数估计有偏。之后李高荣教授提到了对此进行修正的三种方法。李教授将外推方法应用到单指标模型中,对其连接函数做局部线性平滑后,建立估计方程,对调节参数与估计量做回归,外推得到理想情况下(无测量误差)时的估计量。

童行伟教授的报告题目是:Complex Likelihood Ratio Test for GLM。童行伟教授以“基因多效性”的概念引入。与多元回归不同,多效性指的是1个自变量对至少2个因变量有解释效果的现象。童教授指出目前已发表论文中关于多效性的研究都是不对的。为了解决这个问题童教授从线性模型出发,构造了一个似然比检验准则,并将其拓展到广义线性模型中。由于此时似然不一定存在,童教授称此方法为复似然比检验(Complex Likelihood Ratio Test)。

报告结束后在场师生与李高荣教授和童行伟教授关于测量误差模型和潜变量模型的区别、估计方程理论、检验功效等问题进行了热切讨论。