12月20日 唐年胜教授学术报告（数学与统计学院）

江苏师范大学

江苏高校优势学科概率统计前沿系列讲座之十二

报告人：唐年胜教授

报告题目：Imputation Methods and Efficient Estimation for Linear Models with Missing Responses

报告时间：2013年12月20日周五下午2:00-5:00

报告地点：数学与统计学院学术报告厅（静远楼1506室）

主办单位：数学与统计学院、科技处

报告内容摘要：The aim of this paper is to propose nonparametric and parametric imputation approaches for parameter estimation in a quantile regression model when some responses are missing at random. The two imputation approaches can successfully remove selection bias due to missing data, while the proposed parametric imputation approach yields more reliable results even in high dimensional problems. To increase statistical efficiency, we propose a weighted composite quantile estimation and a weighted quantile average estimation. Moreover, for the parametric imputation approach, we use the SCAD and adaptive-LASSO penalties to simultaneously select significant variables and estimate unknown parameters. We establish the asymptotic properties of the proposed estimators under both imputation methods. An efficient algorithm is developed for fast implementation of the proposed methodologies. We also discuss a model selection criterion, which is based on the so-called IC_Q statistic, to select the penalty parameters. The performance of the proposed methods is illustrated via simulated and real data sets.

唐年胜教授简介：

云南大学数学与统计学院教授、博士生导师、院长。2007年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”；2012年获“国家杰出青年科学基金”资助和“云南省中青年学术和技术带头人”称号；国家自然科学基金委第十四届数理学部数学专家评审组成员。

现为中国统计学会、中国概率统计学会、中国现场统计学会、中国教育统计学会等多个学会的常务理事；全国统计教材编审委员会和教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会委员；云南省统计学会副会长。

先后在JASA, Biometrika, Biometrics, Biostatistics, Statistics in Medicine, Statistica Sinica等刊物发表论文90多篇，其中SCI检索64篇；出版专著、译著各1部；主持完成国家自然科学基金3项、国家社科基金1项。获云南省自然科学二和三等奖各1项、国家统计局全国统计科研优秀成果二等奖6项、霍英东青年教师奖（三等奖）。