题目：Empirical likelihood in single-index quantile regression with high dimensional and missing observations
报告人：梁汉营
时间：5月13日9:00-10:00
地点：实训楼307
报告简介：Based on empirical likelihood method, we investigate statistical inference in partially linear single-index quantile regression with high dimensional linear and single-index parameters when the observations are missing at random, which allows the response or covariates or response and covariates simultaneously missing. In particular, applying B-spline approximation to the unknown link function, we establish asymptotic normality of bias-corrected empirical likelihood ratio function and maximum empirical likelihood estimator of the parameters; variable selection are considered by using the SCAD penalty. Meanwhile, we propose a penalized empirical likelihood ratio statistic to test hypothesis, and prove its asymptotically chi-square distribution under the null hypothesis. Also, simulation study and a real data analysis are conducted to evaluate the performance of the proposed methods.
报告人简介：同济大学数学科学学院教授，博士生导师。1997年博士毕业于武汉大学，1997-1999年在中国科技大学作博士后研究。主持过国家自然科学基金面上项目5项、国际合作项目1项和教育部项目2项，发表学术论文140余篇，曾获得第十一届全国统计科研优秀成果奖二等奖 、重庆市自然科学二等奖以及安徽省自然科学三等奖。
研究兴趣：不完全数据的统计分析，经验似然，分位数回归，变点分析，高维数据分析，贝叶斯分析。
现为中国现场统计研究会生存分析分会常务理事，中国现场统计研究会高维数据统计分会常务理事，中国现场统计研究会大数据统计分会常务理事。
理学院
2023年5月10日
