讲座主题: Ultra-high
dimensional partially linear single-index quantile regression with missing
observations
主讲人：梁汉营
讲座时间：2021年5月28号14:50-15:40
地点：综合楼644
主讲人简介：
梁汉营，同济大学数学科学学院教授，博士生导师。1997年博士毕业于武汉大学，1997-1999年在中国科技大学作博士后研究。现为中国概率统计学会理事，中国现场统计研究会生存分析分会常务理事，中国现场统计研究会高维数据统计分会常务理事，中国现场统计研究会大数据统计分会常务理事，中国商业统计学会常务理事。研究兴趣：不完全数据的统计分析，非参数与半参数回归模型，经验似然与极大似然，分位数回归，变点分析，高维数据分析。主持过国家自然科学基金面上项目5项、国际合作项目1项和教育部项目2项，发表学术论文130余篇，曾获得第十一届全国统计科研优秀成果奖二等奖、重庆市自然科学二等奖以及安徽省自然科学三等奖。
讲座摘要：
In this talk, we focus on the partially linear single-index quantile regression, where both of linear and single-index parameters are ultra-high dimensional, and observations are missing at random, which allows the response or covariates or response and covariates simultaneously missing. Approximating the unknown link function with B-spline basis functions, we explore the properties of the oracle estimators of the parameters under the linear and single-index coefficient vectors are sparse and allow their number diverging as increasing of the sample size. At the same time, we study variable selection by applying the SCAD penalty, and prove the oracle property of the non-convex penalized estimators. To demonstrate the performance of the proposed methods, a Monte Carlo simulation and real data analysis are conducted.
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