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無需分布假設的具有缺失響應的聚類數據預測帶

時間:2023-11-15 00:00    來源:     閱讀:

光華講壇——社會名流與企業家論壇第6660期

主 題無需分布假設的具有缺失響應的聚類數據預測帶

主講人華東師范大學 唐炎林教授

主持人統計學院 林華珍教授

時間:11月17日 14:00-15:00

舉辦地點:柳林校區弘遠樓408會議室

主辦單位:統計研究中心和統計學院 科研處

主講人簡介:

唐炎林,華東師范大學統計學院教授,博士生導師,統計學系主任;入選國家高層次青年人才計劃(組織部)。2012年1月博士畢業于復旦大學統計系,同年5月加入同濟大學,2019年1月加入華東師范大學。主要研究方向為分位數回歸、高維統計推斷、不完全數據統計建模,主持多項國家自然科學基金、上海市自然科學基金,擔任SCI期刊Statistica Sinica、Journal of the Korean Statistical Society的編委。在Biometrika、JRSSB、PNAS、Biometrics等發表論文30余篇。

內容簡介

現有的缺失聚類數據的方法往往依賴于強模型假設,因此容易出現模型錯配。主講人基于共形推斷為新個體的整個軌跡構建預測帶,在有限樣本中產生具有收斂性保證的依賴于協變量的預測帶,而不需要對模型設置和類別內部相依性結構進行任何假設。首先通過下采樣將聚類數據分解為獨立的截面數據,然后提出三種加權共形方法來生成預測區域。為了利用聚類數據的相關信息,主講人重復子抽樣和共形推斷,通過組合相關的p值來產生一個集成的預測區域。在三種方法中,加權CD分割方法通過收斂到最高密度集合產生最小的預測區域,并為每個給定個體提供漸近條件收斂性保證。模擬結果表明,與其他方法相比,主講人的方法在不同復雜誤差分布下都具有良好的有限樣本表現。在激勵這項研究的血清膽固醇數據和CD4+細胞數據集上展示了該方法的實際應用。

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