报告题目：Model selection and combination for estimating treatment effects
主讲人：杨宇红教授（明尼苏达大学）
时间：2021年7月5日（周一）10:00 a.m.
地点：北院卓远楼305会议室
主办单位：统计与数学学院
摘要：讲座聚焦于处理效应的模型选择和模型平均问题。处理效应的估计是计量经济学和统计学中的重要研究问题。现有的回归模型中常用的信息准则并不直接适用于处理效应的估计问题。本研究提出了一种直接针对处理效应的交叉核实法，并给出了对应的模型组合方法。这些方法有很好的理论性质，模拟和实际数据分析也证明了上述方法的优越性。
主讲人简介：
杨宇红，教授，University of Minnesota。
杨宇红教授是明尼苏达大学统计学院的教授和研究生主任，他于1996年在耶鲁大学获得哲学博士学位，之后加入了依阿华州立大学并于2004年加入明尼苏达大学。他 的工作聚焦于模型选择、模型平均、组合预测和机器学习。是国际知名的多模型推断专家。他在Annals of Statistics, IEEE Transaction on Information Theory, Journal of Econometrics, Journal of Econometrics, Econometric Theory, Journal of Machine Learning Research等统计学、计量经济学和机器学习的统计期刊发 表了几十篇论文。
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