报告时间：5月13日上午（星期五）8:30

报告地点：腾讯会议337-561-182

报告题目：Fiducial marginal likelihood-based variable selection for high-dimensional regression

主讲人：青岛大学   李新民 教授

主讲人简介：李新民，男，博士研究生，教授。青岛大学数学与统计学院副院长，青岛大学统计与数据分析研究中心主任，青岛大学概率论与数理统计、统计学科负责人。2004年于中国科学院数学与系统科学研究院获博士学位。主要学术研究领域：复杂数据的统计推断、计算机试验、模型平均、生物统计、数据分析。先后主持了国家自然科学基金面上项目2项、山东省自然科学基金等省部级项目4项，并参与承担了国家自然科学基金3项。近年来，以第一名次获山东省高等学校优秀科技成果（自然科学）奖等若干项，在国内外重要期刊发表论文50多篇。主要学术兼职：中国现场统计研究会大数据分会、试验设计分会和资源与环境分会常务理事，中国数学会均匀设计分会委员等。

内容简介：We propose a new model uncertainty measure and a fiducial marginal likelihood based variable selection procedure to improve the  EAS method.  The optimal model selected is shown to be consistent under the conventional sparsity assumption. Furthermore, we suggest a fast algorithm to select threshold parameter. We conduct simulation experiments to demonstrate the superiority and expedience of the proposed procedure and analyze a real data example as an illustration.