重庆大学数学与统计学院邀请Wenyang Zhang教授作了一场题为“Model and Feature Selection in A Class of Semiparametric Models(型号和特征选择的一类半参数模型)”的讲座。数学与统计学院目前设有数学系、信息与计算科学系、统计与精算系,分别负责三个专业——数学与应用数学、信息与计算科学、统计学的建设与人才培养。讲座的主要内容是:
选型是一首老歌的统计数据。随着高维近年来的激增,人们开始用新调----的惩罚似然法播放。在这次演讲中,我要研究一类半参数模型,其中潜在的解释变量的数量增长比样本量多快。我要提出一个新的处罚可能性程序,其选择的重要特征,同时确定了正确的模式。我将探讨惩罚部分建议过程中的有效性,并提出了一种新的方式把罚款。渐近性质将提交证明拟议的方法。我也表明了该程序的性能,当样本量是有限的仿真研究。最后,我将用实际数据的例子说明了该方法的应用。
Wenyang Zhang教授主持的统计,数学系,约克英国的大学。副主编,杂志美国统计协会,2008年--会员中,IMS讲义编委会 - 系列专着,2008-- 2010。会员,英国皇家统计学会的研究科委员会,2004-- 2008年。专业会员资格:_皇家统计学会会员。_美国统计协会会员。主要研究方向:高维数据分析;非参数建模;非线性时间序列;生存分析;功能性数据分析;多层次的模型;空间数据分析;结构方程模型。
原文:Model selection is an old song in statistics. With the surge of high dimensionality in recent years, people start to play it with a new tune ----the penalised likelihood method. In this talk, I am going to investigate a class of semiparametric models where the number of potential explanatory variables grows much fast than the sample size. I am going present a new penalised likelihood procedure which selects the important features and identifies the correct model simultaneously. I will explore the effectiveness of the penalty part in the proposed procedure, and present a new way to put penalty. Asymptotic properties will be presented to justify the proposed methodology. I will also show the performance of the proposed procedure when sample size is finite by simulation studies. Finally, I will illustrate the application of the proposed method by a real data example.
在职研究生报名条件是:
1、在教学、科研、专门技术、管理等方面做出成绩。2、获得学士学位后工作三年以上(含三年)或者虽无学士学位但已获硕士或博士学位者,对已获得的学士、硕士或博士学位为国(境)外的,其获得的国(境)外学位需经教育部留学服务中心认证。3、申请学科与所学专业相同或相近。完成学业后可以获得结业证,满足条件的考生可以参加全国同等学习能力人员申请硕士学位统一考试,每年5月进行全国联考,3月在学位网报名,考生在规定年限内通过考试达到及格线即可,然后进入论文写作和答辩流程,通过以后获取硕士学位。