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张新雨副研究员谈广义线性模型的模型平均估计方法
  点击次数: 次 发布时间:2015-12-18   编辑:

2015年12月15日上午,受威尼斯wns885566数理统计系邀请,中国科学院预测科学研究中心张新雨副研究员在学术会堂603做了了题为“Optimal Model Averaging Estimation for Generalized Linear Models”的学术报告。威尼斯wns885566学院教师、博士及硕士研究生参加本次讲座交流会。张新雨副研究员详细分享了广义线性模型的模型平均估计方法的思想、最优权重的选取方法等内容。随后与会师生还就报告内容以及国家自然科学基金申报等问题与张新雨副研究员进行了深入交流。

张新雨副研究员一直从事统计与计量模型理论研究工作,是2015国家自然科学基金优秀青年基金获得者(管理综合处、平均资助额度150万元),中科院优秀博士学位论文奖获得者,在Journal of Econometrics,Journal of the American Statistical Association, Annals of Statistics,Biometrika等统计与计量经济领域国际顶尖期刊发表多篇论文,担任《系统科学与数学》编委,担任Annals of Statistics、Biometrika、Journal of Econometrics等十几个国际学术期刊审稿人。

近年来,数理统计系积极邀请相关领域专家学者分享最前沿研究成果,深刻把握学术前沿动态,系里多位教师也受邀去兄弟院校分享最新成果,通过学术交流不断提升教师的科研水平。

报告摘要如下:Considering model averaging estimation in generalized linear models, we propose a weight choice criterion based on the Kullback-Leibler (KL) loss with a penalty term. This criterion is different from that for continuous observations in principle, but reduces to the Mallows criterion in the situation. We prove that the corresponding model averaging estimator is asymptotically optimal under certain assumptions. Numerical experiments illustrate that the proposed method is promising.

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