12月13日下午，威斯康星大學(xué)麥迪遜分校邵軍教授應(yīng)邀為我院師生做了一場題為“A GMM Approach in Coupling Internal Data and External Summary Information with Heterogeneous Data Populations”的學(xué)術(shù)講座。講座由新葡萄8883官網(wǎng)AMG教師樓芝蘭主持，學(xué)院部分老師及研究生參加了講座。
首先，邵軍教授介紹了內(nèi)部數(shù)據(jù)與外部數(shù)據(jù)的區(qū)別，提出隨著數(shù)據(jù)收集的發(fā)展，我們有機會充分利用外部數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析。隨后，邵軍教授針對文獻(xiàn)中提出的內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)的兩個基本假設(shè)，分別進(jìn)行了改進(jìn)。針對參數(shù)模型假設(shè)，邵軍教授提出應(yīng)用統(tǒng)計推斷的廣義估計方程（GEE）方法，此方法是非參數(shù)或半?yún)?shù)，在原來只有內(nèi)部數(shù)據(jù)形成的方程的基礎(chǔ)上，將內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)進(jìn)行耦合，形成估計方程，進(jìn)而應(yīng)用廣義矩方法（GMM）。對于內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)分布相同的假設(shè)，邵軍教授提出并不需要分布都相同，只需要Y給定X的條件分布以及X的分布在內(nèi)部數(shù)據(jù)和外部數(shù)據(jù)相同，并證明了所提出的GMM估計量是漸近正態(tài)的，且比不使用外部數(shù)據(jù)的GEE估計更有效。最后，邵軍教授通過模擬實驗來驗證所提出方法的有效性和優(yōu)越性，模擬結(jié)果證實了所提出的理論。
講座結(jié)束后，邵軍教授與參會師生展開了積極的學(xué)術(shù)討論，詳細(xì)解答了師生提出的問題。邵軍教授的研究成果具有極高的前沿性和應(yīng)用性，為我院師生今后的研究與實踐提供了寶貴經(jīng)驗與重要指導(dǎo)。
