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发布者溅蛇袭:文明办发布时间篙:2019-04-15浏览次数蹦胃:423


主讲人米旱诵:艾明要 北京大学 教授 


时间谦戊:2019年4月18日15供:00


地点徒:10号楼222会议室


举办单位弘:数理学院


主讲人介绍脯憨阔:2003年在南开大学取得博士学位搔锚囱,之后加入北京大学数学科学学院工作至今化附艇。2007年8月至2009年1月剑辅,美国佐治亚理工学院工业与系统工程系访问学者缓。现为北京大学数学科学学院统计学教研室主任辱激、教授幻嫡、博士生导师膳雇。兼任中国概率统计学会秘书长亥,中国现场统计研究会常务理事厢硅,试验设计分会理事长去舱廷,高维数据统计分会副理事长等豆俱鲍,国际重要统计期刊《Statistica  Sinica》练、《Journal of Statistical Planning and Inference》凳老忱、《Statistics and  Probability Letters》缆烈拟、《STAT》副主编芹,国内核心期刊 《系统科学与数学》编委究淀,科学出版社《统计与数据科学系列丛书》编委肋。  主要从事试验设计与分析吮付、计算机试验苦堪、大数据分析和应用统计的教学和研究工作稿,在Ann  Statist宪黎狄、JASA槐分、Biometrika拱、Technometrics唯蓄蒋、Statist  Sinica等国内外顶尖期刊发表学术论文六十余篇订,主持完成国家自然科学基金面上项目5项羡辆蚀、国家自然科学基金重点项目子课题1项党糙,参与完成国家科技部973课题2项挟。


内容介绍倾圈: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 subsampling  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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