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2013年应用统计学术研讨会

发布时间:2013年04月07日 浏览次数: 文章作者:04-12 发布者:高春玲

2013年应用统计学术研讨会

 

由厦门大学数学科学学院主办,东北师范大学数学与统计学院协办的《2013年应用统计学术研讨会》将于2013412日上午8:20分在厦门大学科学艺术中心召开。

         

此次会议邀请了国内(包括香港)致力于统计研究和统计应用的30多位专家、学者参会。这30多名专家、学者分别来自于香港中文大学、香港科技大学、中国科学院、北京大学、清华大学、中国科技大学、复旦大学等近20所高校。会议将就现代统计的新理论、新方法和统计在各个行业的应用发展等进行广泛深入的研讨,旨在加强统计各学科分支的融合与交流,激发统计应用领域的创新思维。

 

    会议邀请的大会报告人

  长江学者、香港科技大学荆炳义教授;

    国家杰出青年基金获得者、中国科学院邹国华研究员;

    国家杰出青年基金获得者、西南财经大学林华珍教授;

    国家杰出青年基金获得者、云南大学唐年胜教授;

    东北师范大学陶剑教授;

    西南财经大学马铁丰副教授;

    厦门大学王海斌教授;

    厦门大学方明博士。

 

  欢迎您参加会议!

厦门大学数学科学学院概率统计系

 

 

 

学术报告程序表

412上午:8:30~12:00           地点:科艺中心1号会议室

上半场:8:30~10:00                    主持人:郭建华,东北师范大学

8:30~9:15

报告人:荆炳义香港科技大学数学系

报告题目:Spline Lasso with thresholding

9:15~10:00

报告人:邹国华,中科院数学与系统科学研究院

报告题目:相依数据下Jackknife模型平均估计

10:00~10:30                         茶歇                            

下半场:10:30~12:00                        主持人:顾鸣高,香港中文大学

10:30~11:15

报告人:陶剑,东北师范大学数学与统计学院

报告题目:教育统计中的一些理论方法及其应用前景

11:15~12:00

报告人:王海斌,厦门大学数学科学学院

报告题目:Bayesian analysis of multivariate partially linear single-index models

 

下午:14:00~15:30                    地点:科艺中心1号会议室

上半场:14:00~15:30                      主持人:缪柏其,中国科技大学

14:00~14:45

报告人:方明,厦门大学数学科学学院

报告题目:分支随机游动中的极值问题

14:45~15:30

报告人:马铁丰,西南财经大学统计学院

报告题目:投资组合理论中的协方差阵的压缩估计

15:30~16:00                         茶歇                            

下半场:16:00~17:30                           主持人:刘继春,厦门大学

16:00~16:45

报告人:林华珍,西南财经大学统计学院

报告题目:Semiparametric transformation models for semicompeting survival data

16:45~17:30

报告人:唐年胜云南大学统计学院

报告题目:Empirical likelihood for estimating equations with nonignorably missing  data

 

 

 

 

学术报告摘要

 

1. 报告人:荆炳义,香港科技大学数学系

  报告题目:Spline Lasso with thresholding

摘要:

The talk studies how to build smoothness into the Lasso framework. It also demonstrates how threshholding could potentially improve the performance, particularly when p>>n.

 This is work in progress, jointly with Jianhua GUO, Jianchang HUZhen ZHANG.

 

2. 报告人:邹国华,中国科学院数学与系统科学研究院

题目:相依数据下Jackknife模型平均估计

摘要:

在传统的数据分析中,按模型选择方法选定的模型被假定为真实模型,其后的统计推断都是基于这个假设的。这一过程忽略了模型选择的不确定性,其直接后果是低估了实际的变异。一个解决办法是对基于各种模型的估计进行加权平均,即采用模型平均方法。在独立数据情形下,文献中已提出了若干渐近最优的模型平均方法。然而,相依数据情形下模型平均方法渐近最优性的研究却是一个难点,本报告主要介绍我们在这方面的若干结果。

 

3. 报告人:陶剑,东北师范大学数学与统计学院

报告题目:教育统计中的一些理论方法及其应用前景

摘要:

近年来,随着教育改革(尤其是考试评价机制的变革)的不断深入,教育统计的研究(尤其是考试评价技术的创新)在国内越来越受到重视,国内需求旺盛(比如:教育部中小学教育质量监测、教师资格认证考试等),国际合作日益加强(国际会议、国外专家做报告、开设短课等)。我们拟对教育统计的研究方向(比如:项目反应理论中的参数估计方法,认知诊断模型等)、问题的变化(比如:从单纯的能力评价到学生个体认知诊断)等几个方面做一下回顾与综述,并探索其应用前景。

 

4. 报告人:王海斌,厦门大学数学科学学院

报告题目:Bayesian Analysis of Multivariate Partially Linear Single-Index Models
摘要:

Partially linear single-index models play important roles in advanced non/semi-parametric statistics due to their generality and flexibility. We generalize these models from univariate response to multivariate responses. A Bayesian  method with free-knot spline is used to analyze the proposed models and a Metropolis-within-Gibbs sampler is provided for posterior exploration. We also utilize the partially collapsed idea in our algorithm to speed up the convergence. The proposed models and estimation method are demonstrated by simulation study and are applied to a real dataset.

Keywords:  Free-knot spline; Gibbs sampler; Reversible jump; Single-index model.

 

5. 报告人:方明,厦门大学数学科学学院

报告题目:分支随机游动中的极值问题

 

摘要:

分支随机游动是描述一系列的粒子在做随机游动的同时不断分裂出新的粒子的模型。我们主要考虑一维的情形(即粒子都是在同一条直线上做随机游动)中,当时间趋于无穷的时候,最右边的粒子的一些性质。我们主要介绍分支随机游动与其他相关模型以及几种不同的环境下的分支随机游动之间的区别和联系。

 

6. 报告人:马铁丰,西南财经大学统计学院

报告题目:投资组合理论中的协方差阵的压缩估计

 

摘要:

Markowitz的均值-方差模型中,最优策略是均值和协方差阵的函数。在实际问题中,均值和协方差阵都是未知的,因此需要估计。已有的研究表明,协方差阵的估计更为重要,因此很多文献都在讨论如何给出更好的估计方法。然而相比于协方差阵的估计方法的研究,用于投资组合领域的协方差阵的压缩方法还有些滞后和单一。本文欲将目前基于Stein压缩思想的一些最新估计方法应用于最优策略的估计。在机会成本最小的准则下,找到更好的压缩办法。

 

7. 报告人:林华珍,西南财经大学统计学院

  报告题目:Semiparametric transformation models for semicompeting survival data*

摘要:

Semicompeting risk outcome data, e.g. time to disease progression and time to death, are commonly collected in clinical trials. However, analysis of these data is often hampered by a scarcity of  available statistical tools. As such, we propose a novel semiparametric transformation model that improves the existing models in the following ways. First, it estimates   regression coefficients and association parameters simultaneously. Second, the measure of surrogacy, for example, the proportion of the treatment effect that is mediated by the surrogate and the ratio of the overall treatment effect on the true end point over that on the surrogate end point, can  be directly obtained. We propose  a two-stage estimation procedure for inference and show that the  proposed estimator is  consistent and asymptotically normal. Extensive simulations demonstrate the valid usage of  our method.  We apply the method to a multiple myeloma trial to study the impact of several biomarkers on patients' semicompeting outcomes, namely, time to progression and time to death.

 

* Joint work with Ling Zhou, Chunhong Li and Yi Li.

 

8. 报告人:唐年胜,云南大学统计学院

报告题目:Empirical Likelihood for Estimating Equations with Nonignorably Missing  Data

 

摘要:

We develop an empirical likelihood (EL) inference on parameters in generalized estimating equations with nonignorably missing response data. We consider an exponential tilting model for the nonignorably missing mechanism and propose  modified estimating equations by imputing missing data through a kernel regression method. We establish some asymptotic properties of the EL estimators of the unknown parameters under  different scenarios. With the use of auxiliary information, the EL estimators are statistically more efficient. Simulation studies are used to assess the finite sample performance of our proposed EL estimators. We apply our EL estimators to investigate a real data set on  earnings   obtained from the New York Social Indicators Survey.