【第6期】杨立坚：STATISTICAL INFERENCE FOR THE MEAN FUNCTION OF STATIONARY FUNCTIONAL TIME SERIES

杨立坚，清华大学统计学研究中心教授。1987年北京大学基础数学学士、1995年北卡罗来纳大学教堂山分校统计学博士、1997年柏林洪堡大学计量经济学博士后。曾任密西根州立大学统计与概率系终身正教授，江苏特聘教授，江苏省高层次创新创业人才；苏州大学特聘教授，高等统计与计量经济中心主任。曾获耶鲁大学出版社Tjalling C. Koopmans计量经济学理论奖。现任美国统计协会会士（ASA Fellow）、国际数理统计学会会士（IMS Fellow）、国际统计学会当选会员（ISI Elected Member）、国际工程技术协会杰出会士（IETI Distinguished Fellow）。其研究方向主要有：时间序列，函数型及高维数据的统计推断，以及统计学对经济学、金融学、农学、食品科学、地理学、遗传学、神经科学和管理科学的应用。
更多信息请参考杨立坚教授个人主页：
http://lijianyang.com/?page_id=33

Inference via simultaneous confidence band (SCB) is investigated for the mean function of stationary functional time series data with infinite moving average structure. A B-spline estimator is proposed for the mean function together with an SCB which is asymptotically correct. Under mild conditions, the B-spline estimator and its accompanying SCB enjoy oracle efficiency in the sense that they are asymptotically equivalent to the counterparts obtained from the random trajectories entirely observed without errors. Simulation studies are carried out which strongly corroborate the asymptotic theory. The use of SCB is illustrated by analyzing an ElectroEncephalogram (EEG) data.

本场讲座采取预约制，名额有限，有意线上参加者请点击下方链接报名，报名后如无法参加请自行取消报名。

报名链接：点击报名

注册成功后zoom会通过email发送听会连接，请注意把no-reply@zoom.us放入白名单，或重新查看注册页面以获取听会连接