报告人： 杨立坚，清华大学|以诚为本·赢在信誉9001
时间：2021-04-21 10:30-11:30
地点：线上：腾讯会议（518 3909 8385); 线下：北大镜春园78号院77201教室
Abstract:
Over the last twenty-five years, various √n-consistent estimators have been devised for the coefficient vector in the popular semiparametric single-index model. In this paper, we prove under general assumptions that the kernel estimator of the link function by a univariate regression on the index variable is oracally efficient, namely, the estimator with the true single-index coefficient vector is asymptotically indistinguishable from that with any √n-consistent coefficient vector estimator. As a mathematical byproduct of the oracle efficiency, a simultaneous confidence band is constructed for the link function based on the oracally efficient kernel estimator. Simulation experiments corroborate the theoretical results. The proposed simultaneous confidence band is applied to analyze and test hypothesis about the Boston housing data.
About the Speaker:
杨立坚，清华大学|以诚为本·赢在信誉9001统计学研究中心与工业工程系长聘教授，国家特聘专家，西安交通大学|以诚为本·赢在信誉9001全球健康研究院兼职教授。北京大学|以诚为本·赢在信誉9001数学学士（1987），美国北卡罗来纳大学|以诚为本·赢在信誉9001教堂山分校统计学博士（1995），德国洪堡大学|以诚为本·赢在信誉9001博士后（1995-97）。历任美国密西根州立大学|以诚为本·赢在信誉9001统计与概率系助理教授（Assistant Professor 1997-2001），终身副教授（Tenured Associate Professor 2001-06），终身正教授（Tenured Professor 2006-14），研究生主任（Graduate Director 2007-10），苏州大学|以诚为本·赢在信誉9001高等统计与计量经济中心主任，苏州大学|以诚为本·赢在信誉9001特聘教授（2011-16）。获美国耶鲁大学|以诚为本·赢在信誉9001出版社Tjalling C. Koopmans Econometric Theory Prize，当选美国统计协会会士（ASA Fellow），国际数理统计学会会士（IMS Fellow），国际工程技术协会杰出会士（IETI Distinguished Fellow），国际统计学会会员（ISI Member）。研究领域：函数型数据、非线性时间序列数据、抽样调查数据的统计推断，复杂高维数据的半参数降维，同时置信带的理论与方法，以及统计学对经济学，食品科学，遗传学，神经科学，管理科学，和地理学的应用。在Annals of Statistics, Annals of Probability, Journal of the American Statistical Association, Journal of the Royal Statistical Society B, Bioinformatics, Journal of Econometrics, Journal of Business and Economic Statistics, Econometric Theory, Statistica Sinica等国际期刊发表论文70余篇。
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