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【学术报告】伊利诺伊大学芝加哥分校吴义超教授统计学报告会
2018-07-10 17:08 周丙常  理学院 审核人:   (点击: )

报告主题一:Variable selection via measurement error model selection likelihoods

报告时间:2018年7月12日下午15:00

报告主题二:Automatic structure recovery for additive models

报告时间:2018年7月13日上午09:30

报告人:吴义超教授

报告地点:理学院数学系214会议室

邀请人:梁华教授,周丙常副教授bczhou98@126.com

主办单位:理学院应用数学系

报告摘要一:

The measurement error model selection likelihood was proposed in Stefanski, Wu and White (2014) to conduct variable selection. It provides a new perspective on variable selection. The first part of my talk will be a review of the measurement error model selection likelihoods. The second part is an extension to nonparametric variable selection in kernel regression. If time permits, I will briefly present a related flexible nonparametric variable screening method that we have proposed recently.

报告摘要二:

We propose an automatic structure recovery method for additive models, based on a backfitting algorithm coupled with local polynomial smoothing, in conjunction with a new kernel-based variable selection strategy. Our method produces estimates of the set of noise predictors, the sets of predictors that contribute polynomially at different degrees up to a specified degree M, and the set of predictors that contribute beyond polynomially of degree M. We prove consistency of the proposed method, and describe an extension to partially linear models. Finite-sample performance of the method is illustrated via Monte Carlo studies and a real-data example.

报告人简介:

吴义超博士毕业于北卡大学教堂山分校,现就职于伊利诺伊大学芝加哥分校(UIC)担任教授,主要从事高维变量选择和机器学习。在统计学四大期刊发表论文十余篇,担任统计学四大期刊之一JASA副主编。

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