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【5月10日】變系數部分非線性模型的穩健估計

】【打印】【關閉窗口 來源:本站原創 作者:統計與數學學院 編輯:王凝 發布時間:2019-05-06
      報告題目:變系數部分非線性模型的穩健估計
      主講人:姜云盧博士(暨南大學)
      時間:2019年5月10日(周五)16:20 p.m.
      地點:北院卓遠樓305
      主辦單位:統計與數學學院

      摘要:本次報告中,針對變系數部分非線性模型,我們提出一種基于指數平方損失函數的穩健估計。某些條件下,該估計的漸進性質得到建立。而且,我們發展了一種新的最小-最大(MM)算法來計算非參數和參數部分的估計,并引入了一種數據驅動的程序來選擇正則化參數。模擬結果表明:當數據有異常值時,我們的方法比傳統的最小平方技術更穩健和有效。最后,我們用上述方法分析一個實際數據,結果表明該方法的預測效果更好。

      主講人簡介:
      姜云盧,暨南大學經濟學院統計學系副教授、博士生導師。博士畢業于中山大學數學學院。目前的主要研究包括:穩健統計、高維數據分析、變量選擇、深度函數和混合模型。在JASA、Technometrics等國際頂級學術期刊上發表SCI論文10余篇;先后訪問了昆士蘭大學、香港大學、澳門大學和南方科技大學等多所知名高校;2016年入選暨南雙百英才計劃第二層次;2014年入選廣東省高等學校“千百十工程”第八批校級培養對象;2010年獲第八次廣東省統計科研優秀成果獎一等獎(排第三);并擔任SII、CSDA、JNS、JAS等國際權威統計期刊的審稿人;主持和參與十多項國家級和省部級等科研項目。

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