講座報告主題：新回歸模型：Modal回歸
專家姓名：姚衛鑫
日期：2024-06-24 時間：16:00
地點：數科院206會議室
主辦單位：數學科學學院
主講簡介：姚衛鑫是美國加州大學河濱分校統計系教授。他于2002年在中國科學技術大學獲得統計學學士學位，并于2007年在賓夕法尼亞州立大學獲得統計學博士學位。他的主要研究領域包括混合模型、非參數和半參數建模、穩健數據分析，眾數回歸，和高維數據建模。至今，姚博士已經發表了100多篇國際論文，還出版了一本專著。他擔任過多個國際知名統計期刊的副主編包括Biometrics, Journal of Computational and Graphical Statistics, Journal of Multivariate Analysis, and The American Statistician。2020-2021年受邀擔任Advances in Data Analysis and Classification的客座主編。姚教授是美國統計協會會士和國際統計學會當選會員。研究專長：統計學。
主講內容簡介：均值回歸和分位數回歸基于均值和分位數的思想，被廣泛研究并廣泛用于建模因變量Y和協變量x之間的關系。然而，關于基于眾數建立的回歸模型的研究相當有限。在本次演講中，我們提出了一種新的回歸工具，即模態回歸，旨在在給定協變量x而不是傳統均值回歸使用的均值的情況下，找到因變量Y的最可能條件值（眾數）。模態回歸可以揭示條件均值或分位數可能遺漏的新的有趣數據結構。此外，模態回歸可以抵抗異常值和重尾數據，并且可以在數據傾斜時提供更短的預測區間。此外，與傳統的均值回歸不同，模態回歸可以直接應用于截斷數據。模態回歸可能是一種非常有用的回歸工具，可以補充傳統的均值和分位數回歸。
歡迎師生參加！
