检索:
选择日期:
  • 不限
  • 2023-07-10 [星期一]
  • 2023-07-11 [星期二]
  • 2023-07-12 [星期三]
  • 2023-07-13 [星期四]
选择会场:
  • 不限
  • 会议楼报告厅
  • 9号楼大厅
  • 第一会议室
  • 第二会议室
  • 第三会议室
  • 第五会议室
  • 第十会议室
  • 第十一会议室
  • 第十二会议室
  • 第十三会议室
  • 第十五会议室
  • 第十六会议室
  • 第十八会议室
  • 消夏广场

2023-07-11 星期二

第二会议室

11:00-12:40 | Invited Session 2: High-dimensional nonparametric statistical inferences
编号 时间 类型 题目 讲者 单位
1 11:00-11:25 邀请报告

From sparse to dense functional data in high dimensions: revisiting phase transitions from a non-asymptotic perspective

乔兴昊 伦敦政经学院
2 11:25-11:50 邀请报告

Statistical Learning and Matching Markets

Wenxin Zhou University of Illinois Chicago
3 11:50-12:15 邀请报告

A New Perspective on Empirical Likelihood-Based Inference for Nonparametric Regression: Robust Bias Correction and Wilks Phenomenon

Shaojun Guo Renmin University of China
4 12:15-12:40 邀请报告

Combining Mendelian randomization and network deconvolution for inference of causal networks with GWAS summary data

Wei Pan University of Minnesota
14:00-15:40 | Invited Session 9: Statistical Inference for Functional/Longitudinal Data
编号 时间 类型 题目 讲者 单位
1 14:00-14:25 邀请报告

Individualized online policy optimization for functional data

Shujie Ma University of California, Riverside
2 14:25-14:50 邀请报告

Exponential-Family Principal Component Analysis of Two-Dimensional Functional Data with Serial Correlation

何珂俊 中国人民大学
3 14:50-15:15 邀请报告

Testing Linearity In Semi-Functional Partially Linear Regression Models

冯永真 清华大学统计学研究中心
4 15:15-15:40 邀请报告

Estimation and inference of change points in locally stationary functional time series

吴未迟 清华大学
16:00-17:40 | Invited Sessionn 16: Large dimensional random matrix and its applications
编号 时间 类型 题目 讲者 单位
1 16:00-16:25 邀请报告

Limiting distributions for eigenvalues of sample correlation matrices from heavy-tailed populations

姚建峰 香港中文大学(深圳)
2 16:25-16:50 邀请报告

Asymptotics of the spiked eigenvalues of large signal plus noise matrices

Guangming Pan Nanyang Technological University
3 16:50-17:15 邀请报告

Sampling without replacement from a high dimensional finite population

胡江 东北师范大学
4 17:15-17:40 邀请报告

Clustering high-dimensional data: a mean-covariance-based apOn the asymptotic properties of the centerd and noncentered large dimensional signal-plus-noise models with their applications.proach

刘一鸣 暨南大学