华 东 师 范 大 学 校 级 学 术 报 告

报告人：Prof. Jane Ye （Dept. Math. Of Victoria University, Canada）

题 目：回归模型的Minimax 稳健性设计

时 间：2007年12月19日,14：00—15：30

地 点：闵行校区第4教学楼106室

内容简介：在统计学中最小二乘估计LSE通常被用来估计回归参数. 在理想状态下,当回归模型是线性的并且误差不相关时,最小二乘估计LSE是有效的无偏估计.经典的最优设计主要是寻找使得最小二乘估计LSE的协方差矩阵函数达到最小.通常实际的模型设计是有问题的, 当回归模型是不稳健的, 则经典的最优设计不能够被很好的执行,其估计是很差的.因此寻求一个最优新设计使其能够针对模型的不稳健性是非常重要的.在minimax 稳定性模型设计中,就是寻找一类设计使得最坏的误差达到最小. 本次报告包括minimax 稳定性模型的存在性、密度函数的解析形式和D minimax 最优设计的对称性.同时还列出了A minimax和Q minimax 最优设计的对称性的公开问题.

报告人简介：Jane Ye 是加拿大Victoria大学教授，1990年在加拿大Dalhousie大学获得最优化专业的博士学位，现从事最优化理论、非光滑分析、金融和统计最优化应用的研究，在国际该领域的顶级发表论文40篇，数十次在国际专业会议上被邀请45分钟报告