报告主题：Weighted estimation of conditional mean function with truncated, censored and dependent data

主讲人: 梁汉营

时间：4月11日13:00

地点：欢迎来到公海欢迎来到赌船335

报告摘要：By applying the empirical likelihood method, we construct a new weighted estimator of the conditional mean function for a left-truncated and right-censored model. Assuming that the observations form a stationary $/alpha$-mixing sequence, we derive weak convergence with a certain rate and prove asymptotic normality of the weighted estimator. The asymptotic normality shows that the weighted estimator preserves the bias, variance, and, more importantly, automatic good boundary behavior of a local linear estimator of the conditional mean function. Also, a Berry-Esseen type bound for the weighted estimator is established. A simulation study is conducted to study the finite sample behavior of the new estimator and a real data application is provided.

梁汉营简历

同济大学数学科学学院教授，博士生导师，副院长。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。主持过国家自然科学基金面上项目4项、国际合作项目1项和教育部项目2项，发表学术论文近130篇，获得第十一届全国统计科研优秀成果奖二等奖以及重庆市自然科学二等奖。

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，线性与非线性小波估计，经验似然与极大似然，分位数回归，变点分析。

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资源与环境统计分会理事，中国工程概率统计学会理事，中国现场统计研究会大数据统计分会常务理事。