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  • 天元讲座(8.17)Fast QLB algorithm and hypothesis tests in logistic model for ophthalmologic bilateral correlated data
  • 浏览量:198 发布人:佚名 发布时间:2018-08-05 19:27:32
  • 报告题目:

    Fast QLB algorithm and hypothesis tests in logistic model for ophthalmologic bilateral correlated data

     

    报告人:

    Guo-Liang TIAN (田国梁), Professor of Statistics

    Department of Mathematics,

    Southern University of Science and Technology

    报告时间:2018817 (星期五) 下午 4-5

    地点:苏大本部维格堂113 

    摘要:

    In ophthalmologic or otolaryngologic studies, bilateral correlated data often arise when observations involving paired organs (e.g., eyes, ears) are measured from each subject. Based on the model of Donner (1989), in this paper, we focus on investigating the relationship between the disease probability and covariates (such as ages, weights, gender and so on) via the logistic regression for the analysis of bilateral correlated data. We first propose a new minorization-maximization} (MM) algorithm and a fast quadratic lower bound (QLB) algorithm to calculate the maximum likelihood estimates of the vector of regression coefficients, and then develop three large-sample tests (i.e., the likelihood ratio test, Wald test and score test) to test if covariates have a significant impact on the disease probability. Simulation studies are conducted to evaluate the performance of the proposed fast QLB algorithm and three testing methods. A real ophthalmologic data set in Iran is used to illustrate the proposed methods.

    (This is a joint work with Mr. Yi-Qi LIN, Mr. Yu-Shun ZHANG, Mr. Hao SHI and Dr. Chang-Xing MA)

    报告人简介:

    田国梁,现任南方科技大学数学系统计学正教授、博士生导师。田教授于1988年获得武汉大学统计学硕士学位、于1998年获得中国科学院应用数学研究所统计学博士学位。从19982002, 他分别在北京大学概率统计系和美国田纳西州孟斐斯市的 St. Jude 儿童研究医院生物统计系从事博士后研究, 2002年至2008年他在美国马里兰大学Greenbaum 癌症中心任 Senior Bio-statistician2008年至2016年他在香港大学统计及精算学系任副教授、博士生导师。田教授是国际统计学会 (ISI) 当选会员, 他担任 Computational Statistics & Data Analysis, Statistics and Its Interface 等四个国际统计学杂志的副主编。他主要的研究领域是生物统计, 计算统计和社会统计。目前的研究方向包括多元零膨胀计数数据分析、(0, 1) 区间上连续数据(以及其推广, 即成份数据)的统计分析, 和不完全分类数据分析。他首次提出的分组Dirichlet分布、套Dirichlet分布和G分布在统计分布领域属于创造性的工作, 在生物统计中具有广泛而重要的应用; 他将非随机化的概念引入到敏感性问题的随机化应答技术中, 发展了一个称之为非随机化应答技术的新研究方向。他首次提出了一个新的组装分解(assembly-decomposition)方法用以构造MM算法中的替代函数, MM算法在统计学中的广泛应用开辟了通道。到目前为止,他在国际顶尖生物统计学期刊 Statistical Methods in Medical Research, Statistics in Medicine, Biometrics 发表论文14, 在其他统计学期刊发表论文90余篇, 且在美国著名出版社 John Wiley & Sons Chapman & Hall/CRC 出版英文专著3, 且在科学出版社出版英文教科书1本。2017他的研究课题<<MM算法中的几类问题之研究及其应用>>获得国家自然科学基金面上项目的5A资助2018年他(排名第二)与南方科技大学环境科学与工程学院郑焰教授的联合研究课题<<中国北方地下水砷不同尺度空间非均质性驱动机制>> 获得国家自然科学基金重点项目的资助。

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