2021年03月24日下午15:00时,同济大学梁汉营教授应我院邀请于腾讯会议(ID:203 921 857)做了题为“Ultra-high dimensional partially linear single-index quantile regression with missing observations”的学术报告。报告由我院王学军教授主持,统计系老师杨文志、杨联强、汪世界、王星惠、纪荣林、熊岚雨、沈爱婷、沈燕、陈玲、方红燕等及博士生、硕士生们共同在线聆听了此次报告。
报告会上,梁汉营教授首先深入浅出地向我们介绍了分位数单指标回归模型的概念与研究背景,并举例说明条件分位数回归模型的优势和特点。例如在数据存在异常值场合下回归模型分位数估计非常稳健,且保险金融等领域非常重视分位数回归模型研究。另外,我们日常生产生活中因某些原因而导致数据部分缺失现象非常普遍,所以缺失数据下统计问题研究是热门研究问题之一。梁教授向我们介绍了他们科研团队在协变量和因变量数据都存在随机缺失前提下,研究半参数单指标回归模型线性和单指标参数都是超高维情形下分位数估计问题。在线性和单指标系数向量稀疏条件下,构造Oracle估计量,并获得了参数和非参数分位数估计量的相合性成果,包括收敛速度及极限分布理论成果。紧接着梁教授介绍了非凸惩罚分位数回归模型Oracle估计量、计算步骤及大样本理论性质。最后梁教授向我们展示了4个模拟及1个实例工作。报告会后,梁汉营教授亲切友好地解答了在线师生的问题。例如杨文志等青年老师询问了数据缺失参数在模型中的估计问题,模型估计量极限分布研究中降维问题,迭代算法计算时间问题,等等。梁教授对师生问题都做了生动详细的解答大家受益匪浅。感谢梁汉营教授带来的精彩学术报告!
专家简介:
梁汉营,同济大学数学科学学院教授,博士生导师。1997年博士毕业于武汉大学,1997-1999年在中国科技大学作博士后研究,2003年至2004年,获得德国洪堡基金会的资助在德国Marburg大学从事访问研究,曾工作访问过香港科技大学、西班牙的Vigo大学、加拿大的Lakehead大学、韩国的Wonkwang大学、澳大利亚的悉尼大学、以及法国滨海大学。研究领域包括不完全数据的统计分析、非参数与半参数回归模型、经验似然与极大似然、分位数回归、变点分析、高维数据分析,等等。已主持国家自然科学基金面上项目5项、国际合作项目1项和教育部项目2项,发表学术论文130余篇。曾获得第十一届全国统计科研优秀成果奖二等奖、重庆市自然科学二等奖以及安徽省自然科学三等奖。现为中国概率统计学会理事、中国现场统计研究会生存分析分会常务理事、中国现场统计研究会高维数据统计分会常务理事、中国现场统计研究会大数据统计分会常务理事、中国商业统计学会常务理事,等等。
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