兰州大学110周年校庆年系列活动——“九章讲坛”第二十二讲:孙六全教授

日期: 2018-11-09 阅读: 来源: 关键词:

应兰州大学数学与统计学院概率统计研究所赵学靖副教授邀请,中国科学院数学与系统科学研究院研究员,博士生导师,中国科学院数学与系统研究院统计中心副主任孙六全教授将访问我校并作学术报告。

报告题目:Joint Analysis of Longitudinal Data with Informative Observation and Terminal Event Times

报告人:孙六全教授

报告时间:11月10日(星期六)16:00

报告地点:齐云楼911报告厅

摘要:

In longitudinal observational studies, longitudinal variables are often correlated with observation times. Also, there may exist a dependent terminal event that stops the follow-up. In this article, we propose a joint modeling approach for analyzing longitudinal data with informative observation times and a terminal event. This approach introduces a shared frailty to specify the dependence structure among the longitudinal process, the observation and terminal event times. Some estimation procedures are developed for

the model parameters and the degree of dependence. The asymptotic properties of the proposed estimators are established. The finite sample performance of the proposed estimators is examined through simulation studies. An application to a medical cost study for chronic heart failure patients from the University of Virginia Health System is provided

欢迎广大师生光临!

报告人简介:

孙六全教授,中国科学院数学与系统科学研究院研究员,博士生导师,中国科学院数学与系统研究院统计中心副主任。现为 《数理统计与管理》,《应用概率统计》,《Journal of Systems Science and Complexity》,《Statistics and Its Interface》,《Statistics in Biosciences》,《Biostatistics & Epidemiology》,《Journal of Biometrics & Biostatistics》等杂志编委,科学出版社《数学大辞典》数理统计篇编委,中国第二届数学名词审定委员会委员和编委,《中国大百科全书》第三版统计学卷副主编,《中国大百科全书》第三版数学学科编委。现担任中国现场统计研究会副理事长,中国统计教育学会高等教育分会副会长,北京应用统计学会副会长,中国现场统计研究会资源与环境统计分会常务副理事长,全国工业统计学教学研究会监事会会长,中国统计教育学会常务理事,国际生物统计学会中国分会-IBS-China常务理事,北京大数据协会常务理事,全国统计方法应用技术标准化委员会第六分会副主任委员。美国《数学评论》特邀评论员,国家基金委自然科学基金项目通信评议专家。国际华人统计协会会议Program Committee Member(2018-2020)。

孙六全教授长期从事生存分析,生物与医学统计,复发事件和纵向数据的统计推断,各种删失数据和不完全观察数据的统计分析等方面的研究。在国内外核心刊物发表学术论文130余篇,包括统计顶级杂志JASA和Biometrika 8篇。已被SCI收录90多篇,EI收录9篇,美国Math. Review收录100多篇。先后主持或主要参加了973重大项目,国家自然科学基金重大项目、重点项目和面上项目等18项。2007年部分工作入选为中科院数学院2007年十大重要科技进展项目,2008年获中科院数学院十大突出科研成果奖。

甘肃省高校应用数学与复杂系统省级重点实验室
兰州大学数学与统计学院
兰州大学萃英学院
兰州大学大数据科学研究中心
二〇一八年十一月九日

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文:
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编辑:孙盈
 

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