报告人：周晓华 （北京大学）

时间：2021年6月15日9:00开始

地点：理科楼LA107

摘要:In this talk,  I introduce  a new semi-parametric modeling method for heterogeneous treatment effect estimation and individualized treatment selection using a covariate-specific treatment effect (CSTE) curve with high-dimensional covariates.   The proposed method is quite flexible to depict both local and global associations between the treatment and baseline covariates, and thus is robust against model mis-specification in the presence of high-dimensional covariates. We also establish the theoretical properties of our proposed procedure.  I will  further illustrate  the performance of  the proposed method by simulation studies and analysis of a real data example.  This is a joint work with Drs.  Guo and Ma at University of California at Riverside.

简介:周晓华，1991年于美国俄亥俄州立大学获哲学博士（统计学）学位；1991.8-1993.7于美国哈佛大学做博士后；1993.8-2002.8于美国印第安那大学医学院生物统计室任助理教授、副教授，2003.8-2018.08于美国西雅图华盛顿大学公共卫生学院生物统计系任教授。周教授于2016年8月开始担任北京大学讲席教授、北京国际数学研究中心生物统计及生物信息实验室主任。现担任国际生物统计学会中国分会理事长、中国数学会医学数学专业委员会主任委员等职务。

邀请人：穆春来

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