学 术 报 告

报告题目：半参数加速失效时间模型中的自适应群组桥变量选择方法

报告人：卢学文 教授 （加拿大卡尔加里大学）

报告时间：2020年12月30日上午10：00-11:00

报告地点： 腾讯会议ID：563 0485 6345

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2020.12.28

报告摘要：在多元线性回归模型和半参数加速失效时间（AFT）模型中，人们研究了变量选择的群组桥惩罚方法，并证明了其能去除不重要群体的能力。但此方法不能有效去除重要群组中的不重要变量。 为了克服这个限制，我们在AFT模型中提出了自适应群组桥惩罚方法。我们证明了自适应群组桥惩罚方法具有强大的预知性。 仿真研究表明，即使在高维数据中具有较高的右删失率，AFT模型的自适应群组桥方法也可以正确识别重要群组和重要群组内单个重要变量。 我们实例分析了PBC数据，以说明该方法的应用。

报告人简介：卢学文，加拿大卡尔加里大学数学与统计系，终身教授，博士导师。主要从事数理统计和生物统计学科的研究与教学，研究方向为复杂数据建模方法，数据挖掘和统计分析方法，生物统计方法，统计计算及应用。迄今为止，已出版2部高水平著作，在多种国际刊物发表100多篇高水平学术论文。其个人承担的加拿大国家级研究项目连续四次（自2003至今）获得加拿大自然科学与工程研究理事会颁发的科学发现和创新研究基金资助。主要社会职位有加拿大统计协会（SSC）会员， 美国数理统计学会(IMS)， 泛华统计协会（ICSA），和加拿大食品安全研究所（CRIFS）终身会员。美国Mathematical Reviews（《数学评论》）评论员。Journal of Statistical Computation and Simulation （SCI-《统计计算与模拟期刊》）副主编, Open Journal of Statistics（《统计开放期刊》）和American Journal of Mathematics and Statistics（《美国数学和统计杂志》）等6个国际数学，计算机和概率统计期刊的编委。多次协助泛华统计协会（ICSA）主办国际统计学术会议。