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報(bào)告題目一：縱向數(shù)據(jù)基于均值-協(xié)方差聯(lián)合建模的混合回歸變量選擇Variable selection in mixture regression for longitudinal data based on joint mean-covariance model

主講人：潘建新教授（北京師范大學(xué)-香港浸會(huì)大學(xué)聯(lián)合國(guó)際學(xué)院）

時(shí)間：2022年6月12日（周日）10:00 a.m.

形式：線上講座（騰訊會(huì)議）      

會(huì)議ID：257-787-231

主辦單位：統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院

摘要：大量的解釋變量可能會(huì)在異質(zhì)性縱向數(shù)據(jù)的收集中被觀測(cè)到,，其中一些可能對(duì)異質(zhì)性縱向數(shù)據(jù)的建模沒(méi)有影響。對(duì)這樣復(fù)雜的數(shù)據(jù),，不僅均值會(huì)受到各種解釋變量的影響,，協(xié)方差也會(huì)受到影響。研究提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法對(duì)異質(zhì)性縱向數(shù)據(jù)的均值和協(xié)方差結(jié)構(gòu)聯(lián)合建模,，同時(shí)選擇有影響的解釋變量,。它在有限高斯混合回歸的框架下，研究了均值與協(xié)方差聯(lián)合建模的懲罰極大似然估計(jì),，并采用EM算法進(jìn)行數(shù)值計(jì)算,。所得到的參數(shù)估計(jì)具有一致性和漸近正態(tài)性,，并且通過(guò)適當(dāng)選擇罰函數(shù)和調(diào)和參數(shù)能具有oracle性質(zhì),。模擬研究表明,，該方法具有良好的效用,，能通過(guò)變量選擇提供準(zhǔn)確有效的參數(shù)估計(jì)。為了說(shuō)明方法的有效性,，研究進(jìn)行了實(shí)證分析,，對(duì)歐洲各國(guó)COVID-19感染病例聚類進(jìn)而討論政府防疫政策效應(yīng),。

主講人簡(jiǎn)介：

潘建新教授是北京師范大學(xué)-香港浸會(huì)大學(xué)聯(lián)合國(guó)際學(xué)院的首席教授。

潘建新教授的研究方向包括統(tǒng)計(jì)建模,、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)，并將其應(yīng)用于醫(yī)學(xué),、公共衛(wèi)生,、金融和工業(yè),，在統(tǒng)計(jì)學(xué)和多學(xué)科研究領(lǐng)域的期刊上發(fā)表了130多篇學(xué)術(shù)論文,，在Springer出版社出版了3本專著,，曾多次主持英國(guó)和歐洲各研究委員會(huì)的基金項(xiàng)目。潘教授是英國(guó)皇家統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)會(huì)員、國(guó)際統(tǒng)計(jì)研究協(xié)會(huì)成員和艾倫·圖靈數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能研究所會(huì)員,。他是英國(guó)皇家統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)在曼徹斯特分部的主席，并長(zhǎng)期擔(dān)任一些統(tǒng)計(jì)期刊的副主編,，包括“Biometrics”（2008-2018）,、“Biostatistics and Epidemiology”（2013-）、“Biometrical Journal”（2016-）,、“Journal of Multivariate Analysis”（2019-）和“Electronic Journal of Statistics”（2022-）,。