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报告题目一：Model selection and combination for estimating treatment effects

主讲人：杨宇红教授（明尼苏达大学）      

时间：2021年7月5日（周一）9:30 a.m.

地点：北院卓远楼305会议室      

主办单位：统计与数学学院

       摘要：讲座聚焦于处理效应的模型选择和模型平均问题。处理效应的估计是计量经济学和统计学中的重要研究问题。现有的回归模型中常用的信息准则并不直接适用于处理效应的估计问题。本研究提出了一种直接针对处理效应的交叉核实法，并给出了对应的模型组合方法。这些方法有很好的理论性质，模拟和实际数据分析也证明了上述方法的优越性。

主讲人简介：    

    杨宇红，教授，University of Minnesota。

    杨宇红教授是明尼苏达大学统计学院的教授和研究生主任，他于1996年在耶鲁大学获得哲学博士学位，之后加入了依阿华州立大学并于2004年加入明尼苏达大学。他 的工作聚焦于模型选择、模型平均、组合预测和机器学习。是国际知名的多模型推断专家。他在Annals of Statistics, IEEE Transaction on Information Theory,  Journal of Econometrics, Journal of Econometrics, Econometric Theory, Journal of Machine Learning Research等统计学、计量经济学和机器学习的统计期刊发 表了几十篇论文。

报告题目二：Functional Biclustering Analysis using Penalization Fusion

主讲人：方匡南教授（厦门大学）      

时间：2021年7月5日（周一）10:30 a.m.

地点：北院卓远楼305会议室      

主办单位：统计与数学学院

       摘要：双向聚类分析同时考虑了样本和协变量维数，能更加全面地描述数据中的异质性。大多数双向聚类场合考察的是标量测量。在本研究中，受时间进程的基因表达数据启发，我们考虑了带有函数型结构的双向聚类分析。我们提出了双重惩罚融合法，该方法包含了估计函数表达式的光滑性惩罚，以及对于聚类的融合性惩罚。我们严格建立了该方法的统计性质。同时依托ADMM算法，编制了相应的R包。模拟和实际数据演示了所提出方法的有效性。

主讲人简介：    

   方匡南，厦门大学统计学与数据科学系教授、博士生导师，耶鲁大学博士后，国际统计学会elected member，厦门大学信用大数据与智能风控实验室、厦门大学数据挖掘研究中心副主任。主要从事统计机器学习、数据挖掘、高维数据分析、经济管理统计等。入选国家级人才项目、福建省“特支双百计划”青年拔尖人才等。兼任中国商业统计学会常务理事、全国工业统计教学研究会常务理事、数据科学与商业智能学会常务理事、全国中青年统计学家协会常务理事等。先后在国内外权威学术期刊发表了90余篇论文，著有学术专著和教材等6部，申请国家发明专利4项。获省部级以上科研奖项7项。主持国家自然科学基金等纵向项目10多项、主持企事业单位数据挖掘横向项目20多项。

报告题目三：Model averaging by jackknife criterion for estimating heterogeneous causal effects

主讲人：张新雨研究员（中科院数学与系统科学研究院）      

时间：2021年7月5日（周一）11:30 a.m.

地点：北院卓远楼305会议室      

主办单位：统计与数学学院

       摘要：本研究聚焦于在条件平均处理效应的框架下考察带有异质性的因果效应。在拥有多个备选回归模型的背景下，我们给出了估计条件平均处理效应的模型平均方法。我们同时考察了所有模型设定存在偏误时，以及至少有一个模型设定正确时模型平均估计的渐近性质。我们还依托蒙特卡洛法考察了我们的方法与其它已有方法在有限样本场合的表现。

主讲人简介：    

  张新雨，中科院数学与系统科学研究院/预测中心研究员。在中科院系统所获得博士学位学位，曾在TAMU做博士后研究。主要从事计量经济学和统计学的理论和应用研究工作，具体研究方向包括模型平均、模型选择和组合预测等。担任期刊《Journal of Systems Science and Complexity》领域主编、期刊《SADM》、《系统科学与数学》和《应用概率统计》的副主编或编委或客座主编，是双法学会数据科学分会副理事长和国际统计学会当选会员。在JRSSB，AOS，JASA，Biometrika, JOE和ET等统计学和计量经济学顶级期刊发表过几十篇论文，是国家优青和杰青项目的获得者。