報告題目：General matching quantiles M-estimation
報 告 人：Yuehua Wu教授，加拿大約克大學
報告時間：2023年11月21日下午14：30
報告地點：曲江校區理學院報告廳（教九樓617）
報告摘要：In this talk, we first describe the background/motivation of matching quantiles estimation (MQE). After it, we briefly introduce M-estimation which is a robust alternative to the ordinary least-squares. Then we present a matching quantiles M-estimation (MQME) method. Since the number of variables may be large in many real problems, a `sparse' representation is highly desirable. We thus integrate the proposed MQME with adaptive Lasso for selecting informative variables. In order to compute MQME, we develop an iterative algorithm. Moreover, we show that the (sparse) matching quantiles M-estimator possesses the property of asymptotic consistency. Our simulations demonstrate the efficient finite-sample performance of the proposed method. We end this talk by presenting an illustrative real case study. (Joint work with Dr. S. Qin)
報告人簡介： Yuehua Wu，加拿大約克大學統計係教授，1989年獲美國匹茲堡大學的統計學博士學位，師從世界著名統計學家C. R. Rao。研究領域廣泛，包括空間統計、M-估計、模型選擇、變點檢測、非參數估計、金融統計等，以及在環境科學、信息科學、計量經濟學、生物醫學等領域中的應用，目前是國際統計學會的會員。在PNAS（美國國家科學院院刊），Computational Statistics & Data Analysis（計算統計與數據分析）、The Canadian Journal of Statistics（加拿大統計期刊）、Statistica Sinica（泛華統計）、Journal of Multivariate Analysis（多元統計分析）等期刊發表學術論文100多篇。承擔加拿大環境署（Environment Canada）、加拿大自然科學基金（NSERC Discovery Grant）等多項重要科研項目。
