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发布者坷臀届刺:文明办发布时间教栖会吩:2019-04-15浏览次数毯估绷挡:10


主讲人蓄琼惧算:艾明要 北京大学 教授 


时间恼舶惫泼:2019年4月18日15勺吕蟹味:00


地点顽复房勉辣:10号楼222会议室


举办单位蛔蜗势京:数理学院


主讲人介绍团墟退=住:2003年在南开大学取得博士学位趴刑函,之后加入北京大学数学科学学院工作至今汞茧疼。2007年8月至2009年1月搓辟苇传,美国佐治亚理工学院工业与系统工程系访问学者姆烦恐。现为北京大学数学科学学院统计学教研室主任绊朽、教授宽磷逢案、博士生导师狗记。兼任中国概率统计学会秘书长辨嗡喉警螺,中国现场统计研究会常务理事拿宏岛轰莲,试验设计分会理事长沥朗,高维数据统计分会副理事长等将尉,国际重要统计期刊《Statistica  Sinica》梗里脑、《Journal of Statistical Planning and Inference》水洞玖墒涩绢、《Statistics and  Probability Letters》勒蹿寿、《STAT》副主编商筛划叫篙,国内核心期刊 《系统科学与数学》编委摊飞涧垢乳柔,科学出版社《统计与数据科学系列丛书》编委琶唯。  主要从事试验设计与分析慷沟耸犁漠新、计算机试验耙残橙、大数据分析和应用统计的教学和研究工作母泌美净,在Ann  Statist绷德宪砷充彻、JASA驴钒抨、Biometrika路恨粳朽、Technometrics齐巾开伴蕊、Statist  Sinica等国内外顶尖期刊发表学术论文六十余篇卜戳踢唯侣,主持完成国家自然科学基金面上项目5项陆惋退、国家自然科学基金重点项目子课题1项涩扳到跨私,参与完成国家科技部973课题2项翻腾查图。


内容介绍布诧鲸泛戌违:To fast approximate the MLE with massive data, this paper study the optimal  subsampling method under the A-optimality criterion for generalized linear  models (GLM). The consistency and asymptotic normality of the estimator from a  general subsampling algorithm are established, and optimal supk10精准计划他不再等待翅芳。血液檄通,性行为陶滥侍。bsampling  probabilities under the A- and L-optimality criteria are derived. Furthermore,  using Frobenius norm matrix concentration inequality, finite sample properties  of the subsample estimator based on optimal subsampling probabilities are also  derived. Since the optimal subsampling probabilities depend on the full data  estimate, an adaptive two-step algorithm is developed. Asymptotic normality and  optimality of the estimator from this adaptive algorithm are established. The  proposed methods are illustrated and evaluated through numerical experiments on  simulated and real datasets.

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