【学术讲座】General matching quantiles M-estimation(一般匹配分位数M-估计)

发布者:统计与数据科学学院发布时间:2022-06-01浏览次数:10

专家简介:吴月华,加拿大约克大学数学与统计系教授。1989年获得美国匹兹堡大学统计学博士学位,师从世界著名统计学家C.R.Rao。研究领域广泛,包括空间统计、M-估计、模型选择、变点检测、非参数估计、金融统计等,以及在环境科学、信息科学、计量经济学、生物医学等领域中的应用,目前是国际统计学会的会员。在PNAS(美国国家科学院院刊),Computational Statistics & Data Analysis(计算统计与数据分析)、The Canadian Journal of Statistics(加拿大统计期刊)、Statistica Sinica(泛华统计)、Journal of Multivariate Analysis(多元统计分析)等期刊发表学术论文100多篇。承担加拿大环境署(Environment Canada)、加拿大自然科学基金(NSERC Discovery Grant)等多项重要科研项目。

报告摘要:我们首先描述了匹配分位数估计(MQE)问题的背景与动机,并简要介绍了M估计。由于在许多实际问题中变量的数量可能很大,稀疏表示将更为理想。因此,我们提出了一种匹配分位数M估计(MQME)方法。并将所提出的MQME与自适应Lasso方法结合,以选择信息变量。为了计算MQME,我们开发了一种迭代算法。此外,我们还证明了(稀疏)匹配分位数M估计具有渐近相合性。仿真结果表明,该方法具有高效的有限样本性能。我们同时也给出一个有效的真实案例研究。

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