星光直播 星光直播 报告[2025] 132号

(高水平大学建设系列报告1234号)

报告题目：Penalized weighted generalized estimation equations for high-dimensional longitudinal data with informative cluster size

报告人：蒋学军 研究员（南方科技大学）

报告时间：2025年11月30日下午15:00-16:00

报告地点：星光直播 粤海校区汇星楼一号教室

内容摘要：高维度纵向数据在近年来的研究中变得越来越普遍，惩罚性广义估计方程（GEE）常被用于建模这类数据。然而，当研究的结果变量与聚类大小相关时，GEE方法的理想性质可能会受到影响，这一现象被称为“信息性聚类大小”。本文通过明确提出信息性聚类大小的影响，并提出一种新型的加权GEE方法来缓解其影响，同时将惩罚性方法扩展到高维设置中。我们证明，惩罚性加权GEE方法在模型选择和估计上均能保持一致性。从理论上讲，我们证明，假设真实模型已知，所提出的惩罚性加权GEE估计量在渐近意义上与Oracle估计量是等价的。这一结果表明，惩罚性加权GEE方法保留了GEE方法的优良性质，并且对于信息性聚类大小具有较强的鲁棒性，从而将其适用性扩展到高度复杂的情况。通过模拟和实际数据应用的验证，我们进一步展示了惩罚性加权GEE方法的表现优于现有的替代方法。

报告人简历：蒋学军，南方科技大学统计与数据科学系副系主任(教学与本科事务)、研究员、博士生导师，于2009年博士毕业于香港中文大学统计系，2009-2010年在港中文从事博士后研究， 2013年07月加入南方科技大学系中南财经政法大学副教授，入选深圳市海外高层次人才孔雀计划（2016），深圳市优秀教师（2018），主持和完成国家（广东省）自然科学基金、深圳市基础研究面上项目等10余项。其研究方向和兴趣涉及大规模复杂数据统计分析、高维统计推断，金融/应用统计，迁移学习及表征学习，辅助学习等，已在统计学顶级期刊Biometrika及Bernoulli, Statistica Sinica, Statistics and Computing, The Econometrics Journal, Financial Innovation,Science China-Mathematics,中国科学等国际知名星光直播 期刊上发表SCI&SSCI论文近60篇，授权专利2项，及出版英文教材一部。

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邀请人：胡湘红

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2025年11月21日