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南方科技大学田国梁教授和暨南大学姜云卢副教授到统数学院讲学

2019-05-16 来源:本站原创 作者:统计与数学学院 编辑:王凝
    5月10日下午,南方科技大学田国梁教授和暨南大学姜云卢副教授应统计与数学学院邀请,在北院卓远楼305会议室分别做了题为“基于混合正态分布的一种新的多元拉普拉斯分布”和“变系数部分非线性模型的稳健估计”的学术讲座,并与师生就相关问题进行了学术交流。讲座由统计与数学学院副院长费宇教授主持。


 
    田国梁教授介绍了从正态方差混合模型中提出一种新的多元拉普拉斯分布,也称为II型多元拉普拉斯分布。与2006年Eltoft提出的多元拉普拉斯分布不同(所有混合变量的取值必须相同),新分布中的混合变量的随机成分取值可以不同,并且通过正态随机向量的结构彼此相关。因此,当正态协方差阵是对角阵时,一元拉普拉斯分布成为了它的一个特例。一个容易处理的随机表示可以用来推导概率密度函数和其他统计性质,并通过ECM算法和贝叶斯方法得到最大似然估计。模拟研究和实际数据分析说明:与之前的方法相比,II型多元拉普拉斯分布的统计性质更好。


 
    姜云卢副教授介绍了针对变系数部分非线性模型,提出一种基于指数平方损失函数的稳健估计。在一定条件下,推出了该估计的渐进性质。而且发展了一种新的最小-最大(MM)算法来计算非参数和参数部分的估计,并引入了一种数据驱动的程序来选择正则化参数。统计模拟结果表明:当数据有异常值时,该方法比传统的最小平方技术更稳健和有效。最后,姜云卢副教授用上述方法分析一个实际数据,结果表明该方法的预测效果很好。
    统数学院部分教师和学生就相关问题与田国梁教授、姜云卢副教授进行了深入交流。

       田国梁,现任南方科技大学数学系统计学正教授、博士生导师。主要的研究领域是生物统计, 计算统计和社会统计。
   姜云卢,暨南大学经济学院统计学系副教授、博士生导师。目前的主要研究包括:稳健统计、高维数据分析、变量选择、深度函数和混合模型。
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