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刘妍岩教授谈超高维生存数据筛选方法

  发布日期:2017-11-28  浏览量:987


20171127日上午10:30时,武汉大学数学与统计学院刘妍岩教授,应我院邀请,在安徽大学磬苑校区数学楼H306作了题为A New Nonparametric Screening Method for Ultrahigh-dimensional Survival Data的专题学术报告,我院潘向峰教授、胡舒合教授、王学军副教授等老师及本科生、研究生、博士生共同聆听了刘妍岩教授的精彩报告。

报告会上,刘妍岩教授首先简要介绍了生存分析的背景知识以及目前已有的超高维数据的变量选择和筛选方法。但是,大多数现有的筛选程序只是为超高维完全数据开发而设计的,不能适用于删失情况下的生存数据。针对于这个问题,刘教授提出了一种新的基于融合Kolmogorov-Smirnov检验统计量的非参数变量筛选方法,对分布和矩条件无任何限制的前提下,给出了相应的理论性质。最后,刘教授用数值模拟和医学删失数据实例展示了该变量筛选方法的显著性优点,例如不依赖于任何模型假设和在协变量强相关条件下依然有效,等等。报告会后,刘教授与在座师生对有关超高维缺失数据建模等问题进行了广泛深入的探讨与交流。大家在热烈的掌声中结束了本次学术报告。

 

报告人简介:刘妍岩,武汉大学数学与统计学院教授,博士生导师。2001年获武汉大学理学博士学位,多次到香港(香港中文大学、香港理工大学)、德国(Earnst-Moritz-Ardnt Universitat of Greifswald)、美国(University of North Carolina at Chapel Hill)、加拿大(Simon Fraser University)等高校访学。主要研究领域包括缺失数据和带有测量误差的数据分析、多元生存数据、有偏抽样的统计方法研究、半参数模型的统计方法、生物统计、遗传统计等。主持完成国家自然科学基金以及教育部基金项目6项,正在主持国家自然科学基金面上项目一项,参加完成的成果“风险模型中的统计方法及相关理论与应用”获2013年度湖北省自然科学奖三等奖(排名第一),已发表SCI学术论文40余篇。目前担任中国现场统计学会第十届理事会常务理事、中国教育统计协会常务理事、中国工业统计学会常务理事、中国数学会女数学家及西部数学发展工作委员会委员等工作。

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