报告题目：Efficient Estimation for Varying-Coefficient Mixed Effects Models with Functional Response Data

主 讲 人：薛留根 教授

单 位：北京工业大学

时 间：12月24日14:30

地 点：公司二楼会议室

腾 讯 ID：775 409 457

摘 要：

In this talk,we focus on the estimation of varying-coefficient mixed effects models for longitudinal and sparse functional response data, by using the generalized least squares method coupling a modified local kernel smoothing technique. This approach provides a useful framework that simultaneously takes into account the within-subject covariance and all observation information in the estimation to improve efficiency. We establish both uniform consistency and pointwise asymptotic normality for the proposed estimators of varying-coefficient functions. Numerical studies are carried out to illustrate the finite sample performance of the proposed procedure. An application to the white matter tract dataset obtained from Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative study is also provided.

简 介：

薛留根，WilliamHill中文官方网站特聘教授，北京工业大学教授，博士生导师。主要学术兼职：中国现场统计研究会生存分析分会副理事长等。研究方向：非参数统计与数据分析。主要研究兴趣包括：非参数与半参数模型的统计推断、复杂数据的统计分析与建模、经验似然等。主持国家和省部级科研项目15项，其中连续5次获国家自然科学基金资助。在《Annals of Statistics》、《JASA》、《JRSSB》、《Biometrika》等学术期刊上发表论文260余篇，其中3篇为高被引论文。出版著作8部，其中4部专著。以第一完成人获教育部自然科学奖二等奖及全国统计科学研究优秀成果一等奖各1项。已培养博士研究生20人、硕士研究生45人；在指导的研究生中，1人获北京市优秀博士学位论文以及全国优秀博士学位论文提名奖，1人获全国统计科学研究优秀博士学位论文二等奖。