报 告 人：宋
堪萨斯州立大学
报告题目：混合线性模型的稳健性估计
（Robust Estimation in Mixture Linear Regression by Laplace Distribution）
时 间：2013年6月24日（周一）下午15:30
地 点：仓山校区成功楼603室
参加对象：统计学
报告摘要：
混合线性回归模型在经济学，金融学，遗传学等中有着非常广泛的应用。对这类模型稳健性估计的研究近些年来引起了统计学家们的注意。我们提出了一种基于Laplace分布的关于混合线性回归模型回归参数的稳健估计方法。为了实现该方法，我们设计了一种针对双重缺失数据机制的EM算法。通过数值模拟与敏感性分析，我们比较了文献中讨论的其他估计方法。结果显示了我们所提稳健方法的有效性。
专家简介：
宋卫星，1999年于中国科学院系统所获得理学博士学位，2006年于美国密歇根州立大学获得理学博士学位，2006年起工作于美国堪萨斯州立大学统计系。曾获邀在美国、加拿大、印度、俄罗斯、香港等举办的国际统计会议上，以及美国国内多所高校（密歇根大学、堪萨斯大学、密苏里大学等）中发表学术报告。现为国际著名统计杂志《Statistics and Probability Letters》的副主编，2010、2012年度美国堪萨斯州立大学农业统计会议论文主编，美国《数学评论》评论员，美国数学协会国家安全部（NSA, National Security Agency）项目基金评审人，美国统计协会和国际数理统计协会会员。