报告题目： 对空间相关的“0-1”数据进行建模
主讲人：潘建新教授（英国曼彻斯特大学）
时间：2019年1月4日（周五）15:30 p.m.
地点：北院卓远楼305
主办单位：统计与数学学院
摘要：广义估计方程可对空间相关“0-1”数据的均值参数进行一致估计，但协方差矩阵的估计在空间数据分析中也很有意义。本文提出了一种特定的参数形式来建模空间相关“0-1”数据的相关矩阵。提出了一种基于广义估计方程的迭代方法，用于同时估计均值和相关性参数。给出了均值和相关性参数估计的渐近正态性，通过考虑各种模型参数 (如不同的工作相关矩阵、相关性参数和平均参数的维度) 进行仿真研究。该方法用于分析爱尔兰牛结核病的空间感染数据，旨在量化一些重要因素对獾和牛感染的影响，以及它们和牛群之间的相关性。
主讲人简介：
潘建新，英国曼彻斯特大学数学学院统计系教授，我校统计与数学学院特聘教授。于1996年在香港浸会大学获统计学博士学位。其研究方向包括纵向数据分析、生存数据分析、广义估计方程、生长曲线模型、均值与方差的同时建模，缺失数据问题及统计诊断。潘建新教授致力于统计方法的研究及其在生物、医学及金融领域内的应用研究。2002年在Springer出版社出版《生长曲线模型及统计诊断》专著（英文版；与方开泰教授合著）。目前担任Biometrics杂志编委（Associated Editor）。
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