报告人：薛兰 (俄勒冈州立大学)

时间：2024年07月02日 09:30

地址：数统学院LD402

摘要：Ignoring measurement errors in conventional regression analyses can lead to biased estimation and inference results. Reducing such bias could be challenging when the error-prone covariate is a functional curve. In this paper, we propose a new corrected loss function for a partially functional linear quantile model with function-valued measurement errors. We establish asymptotic properties of both functional coefficient and parametric coefficient estimators. We also demonstrate finite sample performance of the proposed method through simulation studies, and illustrate its advantages for children obesity study.

简介：薛兰，俄勒冈州立(Oregon State University)大学统计系教授、系主任、国际统计协会当选会员(Elected Member of ISI)。主要研究方向包括非/半参数方法、大样本理论、纵向数据分析、时间系列分析、网络数据、型号选择、医学影像、功能数据分析、测量误差模型。2000年毕业中国科技大学，2005年毕业于密西根州立大学，2005年至今任职于俄勒冈州立大学统计系。在国际知名的学术期刊JASA、Annals of Statistics、JMLR、Statistica Sinica、JBES、Biometrics、JSPI 、Biostatistics等发表多篇学术论文。

注：在讲座的前30分钟内，薛老师将介绍俄勒冈州立大学统计学方向的一些硕士和博士招生项目相关政策，欢迎感兴趣的本科生和研究生积极参与。

邀请人:夏小超