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5月26日概率统计及其应用系列学术报告

  发布日期:2017-05-16  浏览量:559


学术报告一

报告题目:Joint Analysis of Longitudinal Data with Informative Observation and Terminal Event Times

: 孙六全研究员(中国科学院数学与系统科学研究院)

报告时间: 2017526(周五)  14:30-15:15

报告地点: 磬苑校区澳门赌搏网站大全H306

报告摘要:In many longitudinal studies, the response process is often correlated with observation times. Also, there may exist a dependent terminal event such as death that stops the follow-up. In this talk, we discuss some joint models for analysis of longitudinal data with informative observation times and a dependent terminal event. Estimating equation approaches are developed for parameter estimation, and asymptotic properties of the proposed estimators are derived. The finite sample properties of the proposed estimators are examined through simulation studies. Some applications are provided.

专家概况: 孙六全,中国科学院数学与系统科学研究院研究员,博士生导师,中国科学院数学与系统研究院概率统计室主任,统计中心副主任。1998年获北京大学理学博士学位,2002年至2004年在美国Missouri-Columbia大学从事博士后研究。长期从事生存分析、生物与医学统计、复发事件、纵向数据、区间删失数据、各种不完全观察数据的统计分析。发表SCI论文90余篇,EI论文10余篇,包括统计顶级杂志Journal of the American Statistical AssociationBiometrika 8篇。先后承担或主要参加了973重大项目,国家自然科学基金重点项目和面上项目等15项。目前正在主持国家自然科学基金重点项目1项。2007年部分工作入选为中科院数学院2007年十大重要科技进展项目,2008年获中科院数学院十大突出科研成果奖。现为《中国科学,数学》(中、英文版)、《数理统计与管理》、《应用概率统计》、《统计与决策》、《Journal of Systems Science and Complexity》、《Statistics and Its Interface》、《Statistics in Biosciences》、《Biostatistics & Epidemiology》、《Journal of Biometrics & Biostatistics》等杂志Associate Editor,科学出版社《数学大辞典》数理统计篇编委,中国第二届数学名词审定委员会委员和编委(负责统计名词审定工作),《中国大百科全书》第三版数学学科编委(负责统计词条编写),《中国大百科全书》第三版统计学卷副主编。同时担任中国概率统计学会副理事长、中国统计教育学会高等教育分会副会长、北京应用统计学会副会长、中国现场统计研究会资源与环境统计分会副理事长、中国现场统计研究会生存分析分会副理事长、中国统计教育学会常务理事、中国现场统计研究会常务理事、全国工业统计学教学研究会常务理事、国际数理统计学会中国分会-IMS-China常务理事、国际生物统计学会中国分会-IBS-China常务理事、北京大数据协会常务理事、全国统计方法应用技术标准化委员会第六分会副主任委员,美国《数学评论》特邀评论员,国家基金委自然科学基金项目通信评议专家。

 

学术报告二

报告题目: A linear varying coefficient ARCH-M model with a latent

: 李元教授(广州大学岭南统计科学研究中心主任)

报告时间: 2017526(周五)  15:15-16:00

报告地点: 磬苑校区澳门赌搏网站大全H306

报告摘要:Motivated by the psychological factor of time-varying risk-return relatio-nship, we study a linear varying coefficient ARCH-M model with a latent variable in t-his paper. Due to the unobservable property of latent variable, a corrected likelihood method is employed for parametric estimation. Estimators are proved to be consistent and asymptotically normal under certain regularity conditions. A simple Z-statistic is also established for testing latent variable effect. Simulation results confirm that our estimators and test perform well. We also apply our model to examine whether the risk-return relationship depends on investor sentiment in American Market and some explainable results are obtained.

专家概况: 李元,1998年北京大学概率统计系获博士学位,广州大学岭南统计科学研究中心主任,教授,博士导师。长期从事数理统计及其应用的研究工作,其研究领域涉及时间序列分析、非参数统计、金融统计、风险管理等。先后主持国家自然科学基金项目5项,参与国家自然科学基金项目4项,教育部博士点基金项目1项及其它科研项目8项, 出版的书和著作共5本, 在《Biometrika》、《Statistica Sinica》、《Journal of Time Series Analysis》、《Science in China》、《The Chinese Bulletin of Science》等国内外权威刊物上发表论文80余篇。现任中国现场统计研究会环境与资源统计分会(国家二级学会)理事长、广东省现场统计学会理事长、中国工业统计学教学研究会(国家一级学会)副理事长、中国现场统计研究会(国家一级学会)常务理事、中国教育统计学会常务理事、广州市工业与应用数学学会副理事长、《数理统计与管理》和《应用概率统计》编委,美国《Mathematical Review》评论员,国家自然科学基金评议人。曾多次访问澳洲联邦科学与工业研究院(CSIRO)、美国圣母大学、香港理工大学、香港中文大学、香港科技大学等高校及研究单位。

 

学术报告三

报告题目: Statistical Methods and Analysis for Next Generation Sequence Data

: 张宝学教授(首都经济贸易大学统计学院院长,教育部新世纪优秀人才)

报告时间: 2017526(周五)  16:10-16:55

报告地点: 磬苑校区澳门赌搏网站大全H306

报告摘要:In recent years, next-generation sequencing methods, for instance, ChIP-seq, Medip-seq and RNA-seq, due to their distinct advantages in increasing specificity and sensitivity of gene expression, they have become a poular choice in biological and medical studies. Here, we developed statistical methods for next generation sequence data analysis, such as MM method for Medip-seq and MRE-seq data, EM algorithm to calculate methylation level for Medip-seq data, IMM normalization method for RNA-seq data and ZIPLDA method for RNA-seq Classification. Simulation studies and real data showed that there are more accurate and robust than the previous methods.

专家概况: 张宝学教授现任首都经济贸易大学统计学院院长、教授、博士生导师,入选2009年度教育部新世纪优秀人才支撑计划,荣获教育部2006年度高等学校自然科学奖二等奖(排名第四)和2013年度吉林省科学技术奖自然科学奖(排名第一)。目前是第二届全国应用统计专业学位研究生教育引导委员会委员,还兼任中国工业统计教学研究会秘书长,中国统计教育学会高等教育分会秘书长,中国现场统计研究会资源与环境统计分会副理事长,中国现场统计研究会空间统计分会副理事长等职。现任《应用概率统计》和《统计与决策》的编委。在 Genome Research》、《Pattern Recognition 》、 Statistica Sinica 》、《Computational Statistics and Data Analysis》、《Journal of Multivariate Analysis》和《Science China Mathematics》等国内外著名杂志发表论SCI论文近50篇,他引270余次。曾多次应邀在国外开展合作研究、专题演讲或在国际会议中担任组委会成员和大会特邀报告。先后主持和参加国家基金委基金和省部级项目11项,其中主持国家自然科学基金项目4项,教育部新世纪优秀人才支撑计划1项,教育部博士点基金1项。

学术报告四

报告题目:Strong independence screening for ultra-high-dimensional survival data

: 王学钦教授(中山大学数学学院和中山医学院双聘教授,国家优秀青年基金获得者,教育部新世纪优秀人才)

报告时间: 2017526(周五)  16:55-17:40

报告地点: 磬苑校区澳门赌搏网站大全H306

报告摘要:Ranking by marginal utility provides an efficient way to reduce the data from ultra-high dimension to portable size. In order to handle the complex big data in great variability, the statistic that can measure the nonlinear relationship between response and marginal predictor were extensively discussed recently. Comparing to the regression analysis, it is more challenging when the response is the survival time with possible censoring. We propose a novel method to measure the marginal dependency between survival time and predictors. A screening criteria is presented to determine an active set to include important predictors and exclude unimportant predictors. It is shown that the proposed procedure enjoys good statistical properties. Its performance in finite sample size is evaluated via simulations and illustrated by a real data analysis.

专家概况: 王学钦,中山大学数学学院和中山医学院双聘教授,博士生导师,中山大学统计学科带头人,中山大学华南统计科学研究中心实行主任,国家优秀青年基金获得者,教育部新世纪优秀人才,教育部统计专业教指委委员。研究领域包括非参多元统计学、数理统计学、统计遗传学、计算生物学、生物信息学、数据挖掘、全基因组关联分析、统计学习、精准医学等。

欢迎各位老师、同学届时前往!

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                                            2017517

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