12月13日下午，威斯康星大學麥迪遜分校邵軍教授應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”的學術講座。講座由新葡萄8883官網AMG教師樓芝蘭主持，學院部分老師及研究生參加了講座。
首先，邵軍教授介紹了內部數據與外部數據的區(qū)別，提出隨著數據收集的發(fā)展，我們有機會充分利用外部數據進行統計分析。隨后，邵軍教授針對文獻中提出的內部數據和外部數據的兩個基本假設，分別進行了改進。針對參數模型假設，邵軍教授提出應用統計推斷的廣義估計方程（GEE）方法，此方法是非參數或半參數，在原來只有內部數據形成的方程的基礎上，將內部數據和外部數據進行耦合，形成估計方程，進而應用廣義矩方法（GMM）。對于內部數據和外部數據分布相同的假設，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的分布在內部數據和外部數據相同，并證明了所提出的GMM估計量是漸近正態(tài)的，且比不使用外部數據的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，模擬結果證實了所提出的理論。
講座結束后，邵軍教授與參會師生展開了積極的學術討論，詳細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用性，為我院師生今后的研究與實踐提供了寶貴經驗與重要指導。
