题目：半监督分布学习
报告人：王兆军
报告时间：2024年11月30日 16：00
地点： 综合楼644会议室
报告人简介：
王兆军，南开大学统计与数据科学学院执行院长，教育部长江学者特聘教授，国务院学位委员会统计学科评议组成员，国家统计专家咨询委员会委员，中国现场统计研究会副理事长，中国工业统计教学研究会副会长，天津工业与应用数学学会理事长，曾获国务院政府特贴，全国百篇“优博”指导教师及天津市自然科学一等奖。主要研究方向：统计过程控制(SPC)、非(半)参数回归、高维数据分析。
报告摘要：
本研究聚焦于半监督环境下的分布估计与推断问题。不同于以往侧重于参数推断的研究，本文深入探讨了复杂的半监督分布函数估计，特别关注函数型过程收敛中的一致性挑战。为解决这一问题，我们提出了一种基于K折交叉拟合策略的通用估计框架，通过逼近协变量的条件分布，从未标记数据中提取有价值的信息。该估计量具有相合性，并在渐近情形下收敛至高斯过程。在宽松的条件下，其在渐近效率方面优于经验累积分布函数。本文还展示了该方法的多种应用场景，包括参数推断和拟合优度检验。
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