统计与数据科学学院
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学术讲座
计算有效的最优半参数建模
林华珍
西南财经大学统计研究中心、统计学院
摘要：非参数模型是一类数据驱动的模型，能够提取出数据包含的潜在结构，有很强的数据适应性。半参数模型结合了参数模型的可解释性和非参数模型的灵活性，是目前统计学领域被广泛关注且应用最为普遍的模型之一。由于半参数模型的无穷维属性，其最优估计的研究进展非常缓慢，且绝大部分局限于研究其中参数的最优估计。此外，由于追求最优性所带来的计算复杂性也是一个很大的挑战。我将重点介绍半参数模型下参数及非参数函数的半参数有效估计的一般理论、方法及算法的最新进展。
个人简介：
林华珍教授,博士生导师，西南财经大学统计研究中心主任，国家杰出青年科学基金获得者，国家百千万人才工程获得者，享受国务院政府特殊津贴专家，教育部新世纪优秀人才。主要研究方向为非参数方法、转换模型、生存数据分析，函数型数据分析、潜变量分析、时空数据分析。部分研究成果发表在国际统计学四大顶级期刊AoS、JASA、JRSSB、Biometrika和计量经济学顶级期刊JOE及JBES上。先后多次主持国家基金项目，包括国家杰出青年基金及自科重点项目。林华珍教授是国际IMS-China、IBS-CHINA及ICSA-China委员，中国现场统计研究会数据科学与人工智能分会理事长，第九届全国工业统计学教学研究会副会长，中国现场统计研究会多个分会的副理事长。先后是国际统计学期刊《Biometrics》、《Scandinavian Journal of Statistics》、《Journal of Business & Economic Statistics》、《Canadian Journal of Statistics》、《Statistics and Its Interface》、《Statistical Theory and Related Fields》的Associate Editor，国内权威或核心学术期刊《数学学报》(英文)、《应用概率统计》、《系统科学与数学》、《数理统计与管理》编委会编委。
报告时间：2020年12月12日 14:30-15:30
报告地点：在线腾讯会议 592 476 651
邀请人：周永道 教授
欢迎广大师生到时参加！