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千億體育網址數據科學系舉行小型學術研討會

5月(yue)13日下午1: 30千亿体育數(shu)據科(ke)學(xue)系郝美玲(ling)副教授邀請南開(kai)大學統計與數據科學(xue)學(xue)院韓東嘯講師(shi)、首(shou)都師范大(da)學數學科(ke)學學院周(zhou)潔副教授、華(hua)中師(shi)范大學曲連強講師與加(jia)拿(na)大滑鐵盧大學統(tong)計及(ji)精算系桑(sang)培俊助理教授到校分享(xiang)研究(jiu)成果(guo)學(xue)院師(shi)生(sheng)十余人參與了研(yan)討(tao)會。

南開大學(xue)統計與數據科(ke)學(xue)學(xue)院韓東嘯作(zuo)題為“Robust post-selection inference of high dimensional mean regression in the absence of symmetry and light tail assumptions”的報告提出了一種基(ji)于Huber損失的(de)穩健的(de)后(hou)選擇推理(li)方法。他(ta)指(zhi)出(chu),重(zhong)尾和(he)不對稱,在各個(ge)科學領域很常見。所得估計的(de)漸近(jin)性質是在溫和(he)的(de)條件下(xia)(xia)建立的(de)。在適(shi)當的(de)條件下(xia)(xia),這個(ge)方法可以擴展到適應異方(fang)差的情況

桑培俊作題為“Two-sample test and support recovery for neuroimaging data”的(de)報告。他指(zhi)出,函數數據固有的無限(xian)維特(te)性造成了傳統分類器應用于(yu)(yu)函數設置(zhi)的瓶頸。這些(xie)分類器通常要么(me)無(wu)法(fa)推廣到無(wu)限維,要么(me)由于(yu)(yu)維數災難而性(xing)能較差。為了解決(jue)這個問題,他建議建立一個通過將數(shu)據投射(she)到一(yi)個特定(ding)方向而獲(huo)得的分(fen)數(shu)距離加權判別(DWD)分(fen)類器。這種分類器(qi)避免了過度擬合的問題(ti),并(bing)享有DWD分類器的吸(xi)引力。

曲連強作題為(wei)“Two-sample test and support recovery for neuroimaging data”的報(bao)告,提出了一(yi)個(ge)多尺度(du)自適應測試來檢測兩(liang)個(ge)神經影像數據樣(yang)本之間(jian)的差(cha)異,這個測試(shi)通過聚集附近像素的(de)數據顯(xian)著提高(gao)了統計能力;并將該方法推廣(guang)到多樣(yang)本方差(cha)分析模擬結果(guo)表(biao)明,所(suo)提出的測試方法優于未(wei)考(kao)慮成像數(shu)據空間特征的初等方(fang)法,并在阿爾茨海默癥神經(jing)成像(xiang)倡議研究的真實數據(ju)集上(shang)進行了(le)說明。

周潔主題為“Comparison of Two Frameworks for Analyzing Longitudinal Data的報告從(cong)數(shu)據結(jie)構、模型假設(she)和(he)估計(ji)過程(cheng)等方面對(dui)集群(qun)數據計數(shu)過程兩種框(kuang)架進行了比(bi)較;并發現(xian),當觀測時(shi)間(jian)與(yu)給定協變(bian)量的縱(zong)向(xiang)響應無關時(shi),在(zai)計數過程框架中對觀測時(shi)間(jian)進行建模將(jiang)不會獲得任何效率(lv)。(通訊(xun)員 胡灝楠 姜之昊)

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