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講座報告

Modelling Spatially Correlated Binary Data

來源:數學與統計學院          點擊:
報告人 潘建新 教授 時間 8月19日16:00
地點 南校區信遠樓二區205室 報告時間

講座名稱:Modelling Spatially Correlated Binary Data

講座時間:2019-08-19 16:00:00

講座地點:南校區信遠樓二區205室

講座人:潘建新 教授


講座人介紹:

潘建新教授,英國曼徹斯特大學(University of Manchester)數學學院終身教授,英國皇家統計學會(The Royal Statistical Society) 會士(Fellow), 國際統計學會(International Statistical Institute)當選會員(elected member)和美國數理統計學會(Institute of Mathematical Statistics)會員。統計學雜志Biometrics(2008-2018), Journal of Multivariate Analysis (2018-)和Biometrical Journal (2016-)編委(Associated Editor)。1996年在香港浸會大學獲得統計學博士學位,之后到英國洛桑(Rothamsted)實驗中心從事博士后研究。2002年10月加盟曼徹斯特大學數學學院,先后仼講師(2002)、高級講師(2004)、Reader(2005)。2006年被曼徹斯特大學聘為終身教授,并兼任曼徹斯特大學醫學院研究員。曾擔任曼大數學學院概率統計系系主任。致力于統計學領域內復雜數據模型的理論研究及其在醫學、金融及工業上的應用,取得了多項創新性研究成果。成果發表在包括Journal of the American Statistical Association和Biometrika在內的統計學主流期刊上。至今已發表學術論文100余篇,出版學術專著2部(Growth Curve Models and Statistical Diagnostics和Case-Deletion Diagnostics in Linear Mixed Models),其中1部于2002年由Springer出版社出版。已指導18名博士研究生并獲得學位。


講座內容:

Generalized estimating equations lead to consistent estimators of the mean parameters for spatially correlated binary data, but the estimation of covariance matrix is also of interest in spatial data analysis. In this talk, a specific parametric form is proposed to model the correlation matrix for spatially correlated binary data. An iterative approach based on generalized estimating equations is developed to estimate the mean and correlation parameters simultaneously. Asymptotic normality for the estimators of the mean and correlation parameters is provided. Simulation studies are conducted through considering various model parameters such as different working correlation matrices, correlation parameters and dimensions of the mean parameters. The proposed approach is used to analyze the spatial bovine tuberculosis infection data in Ireland, aiming to quantify the influence of some important factors on the infection for both badgers and cattle, as well as the correlation between their setts and herds.


主辦單位:數學與統計學院

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