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学术报道

【学术报道】Penalized empirical likelihood for high-dimensional generalized linear models with longitudinal data

2019年11月8号上午,陕西师范大学陈夏教授应邀在我校仙林校区行健楼526作题为“Penalized empirical likelihood for high-dimensional generalized linear models with longitudinal data”的报告。

高维问题是当代统计中的热点问题。惩罚方法和经验似然方法是两个流行的统计方法。纵向数据是常见的数据类型。在报告中,陈教授介绍他们有关纵向数据高维纵向数据广义线性模型的惩罚经验似然的最新理论和应用研究成果。一些模拟实际数据分析展示他们的方法和理论的有效性。

在报告过程中,参与的老师和学生们同陈教授交换和讨论相关问题。大家受益很多。

  • 更新时间

    2019年11月12日

  • 阅读量

  • 供稿

    数科院

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