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讲座:University of South Carolina Jiajia Zhang,Texas A&M Qi Li,Yale University Edward J. Vytlacil 老师到访我院并作学术报告

2017-09-13

615日上午University of South Carolina, Department of Epidemiology and BiostatisticsAssociate Professor Jiajia Zhang在我校科研楼A916为我校师生进行了以“Computationally Efficient Estimation for the Generalized Odds Rate Mixture Cure Model with Interval Censored Data”为主题的报告会。

Zhang老师在报告会上介绍了对于区间删失数据广义混合率混合治疗模型的计算效率估计方法。对于半参数存活模型的区间删失数据和治愈率,由于最大化复杂似然函数难度较大,因而要获取非参最大化似然率估计值也往往非常困难。Zhang老师提出了一种针对包含区间删失数据的广义混合率混合治疗模型(GORMC)的最大似然率估计计算效率较高的EM算法,这种算法通过伽马-泊松数据得到强化。


在讲座中,Zhang老师介绍道,伽马-泊松数据增强极大地简化了EM估计,提高了EM算法的收敛速度。通过大量的模拟研究,他们所提出的方法的实际性质得到了检验,同时还与数值最大似然估计进行了比较。RGORCure被进一步发展以用于实现这一方法。此外,来自有氧运动中心的纵向研究数据也支持了这一方法能够被很好地应用于实际这一论证。







619日下午Texas A&M Qi Li在我校科研楼A702为我校师生进行了以“A Simple Nonparametric Approach for Estimation andInference of Conditional Quantile Functions”为主题的报告会。


李老师在报告会上介绍了一种条件分位数函数估计和推断的非参方法,并进一步发展了弱收敛理论。他们所提出来的估计量在计算上易于实现,且能够自动确保分位数的单调性。