报告题目：一类具有区间删失竞争风险数据的部分线性转换模型的筛估计

主讲人：卢学文教授（卡尔加里大学）      

时间：2021年7月7日（周三）9:30 a.m.

形式：线上讲座      

讲座ID：https://meeting.tencent.com/s/o6KnhcPKlpOB

主办单位：统计与数学学院

        摘要：在本研究中，我们考虑一类具有区间删失竞争风险数据的部分线性转换模型。在特定病因累积发病率函数的半参数化广义优势率规范下，通过最大化B样条和Bernstein多项式联合的筛子空间上的似然函数，获得大量参数化和非参数化模型成分的最优估计。此规范考虑了相对简单的有限维参数空间，将无限维参数空间近似为n→∞，从而使能够研究的所有参数具有几乎确定的一致性和收敛性，以及有限维分量的渐近分布和有效性。通过对各种情况下的模拟，对此方法有限样本的性能进行研究。并且，通过应用于撒哈拉以南非洲的HIV感染者的数据集来说明此方法的有效性。

       主讲人简介：    

卢学文教授，现任职于卡尔加里大学，博士导师。1997年于加拿大奎尔夫大学获得博士学位,2008.08-2009.06担任密歇根大学访问副教授, 2008.04-2013.03于卡尔加里大学担任副教授, 2013.04至今, 担任卡尔加里大学教授. 主要从事非/半参数回归、删失回归、生存分析、生物医学统计、广义线性/可加模型、混合模型、面板数据分析、经验似然等领域的研究，迄今为止，在Technometrics、Scandinavian Journal of Statistics, Computational Statistics and Data Analysis, Journal of Multivariate Analysis等期刊发表数十篇高水平学术论文。