主讲题目：统计模型选择方法的选择

主讲人：李扬

时 间：2019年11月3日（周日）15：00

地 点：数学楼三楼报告厅

讲座对象：数统学院全院师生

主讲人介绍：李扬，中国人民大学统计学院教授、博士生导师，副院长、统计咨询研究中心主任，国际统计学会推选会员、国际生物统计学会中国分会青年理事委员、北京生物医学统计与数据管理研究会监事长。主要从事相关型数据分析, 模型选择与不确定性评价, 潜变量建模, 稳健统计, 临床试验设计等领域研究，承担国家重点研发计划精准医学研究重点专项子课题、国家自然科学基金面上项目、全国统计科学研究重大项目等科研项目二十余项，发表Biometrics, Statistics in Medicine, Statistical Methods in Medical Research, 统计研究、数理统计与管理等国内外期刊研究论文五十余篇。

内容简介：在嵌套模型的背景下，引入了用于变量选择的模型置信度界(MCB)的概念。类似于熟悉的参数估计置信区间中的端点，MCB识别两个嵌套模型(上置信限模型和下置信限模型)，其中包含给定置信水平下的真实模型。与信任从给定的模型选择方法中获得的单个选定模型不同，MCB提出了一组嵌套模型作为候选，MCB的宽度和组合使得对整体模型选择的不确定性的评估成为可能。另外还将介绍一种新的图形化工具--模型不确定性曲线(MUC)，用于可视化模型选择的可变性，并对不同的模型选择过程进行比较。MCB方法是通过快速自举算法来实现的，该算法被显示为在相当一般的条件下产生正确的渐近覆盖。蒙特卡罗模拟和真实数据实例分析的结果证实了该方法的有效性并显示了该方法的优点。

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