参数统计基础与若干前沿问题 - 张三国(中国科学院大学)

作者:   来源:  时间:2021-10-14

题目:参数统计基础与若干前沿问题

报告人:张三国(中国科学院大学)

时间:2021年10月14日(周四)下午4:00-5:00

地点:腾讯会议   会议ID:859 630 852

报告摘要:本报告介绍参数估计与假设检验的经典方法及一些相关前沿问题,内容包括基于似然的方法、基于替代原理的方法(基于经验分布)、基于贝叶斯的方法、基于经验似然的方法,以及高维数据下参数估计及检验的新问题与方法。

报告人简介:

张三国,中国科学院大学数学科学学院教授,2002年毕业于中国科学技术大学,获博士学位。多年来一直从事高维数据分析、生物与医学统计、统计机器学习的教学与科研工作,曾获得2017年中国科学院优秀导师奖。近五年来发表论文三十余篇,相关研究成果发表在Sciences in China-Mathematics, JASA, Bioinformatics, Biometrics等数理统计、生物统计和生物信息学领域的权威期刊。主持和参与了多项纵向和横向课题,包括国家自然科学基金重点、面上、青年项目,企业和军工科研项目等。

主办单位:

首都师范大学数学科学学院

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