时间： 2019年5月9日 15：30--16：30

地点： 主楼804

报告人：张忠占 教授

邀请人：王学丽 副教授

报告摘要：

本文讨论部分函数型线性可加模型参数的稳健估计，该模型由经典的可加回归模型和函数型线性模型组合而成。采用B-样条基函数对模型中斜率函数和非参数可加函数进行近似，然后通过最大化众数回归目标函数来得到基于众数回归的估计。在一些正则条件下，我们给出了估计的收敛速度和渐近分布。最后通过模拟计算和应用实例以表明所提方法的有效性。模拟表明，该方法不仅具有稳健性，即不易受污染数据或厚尾分布的影响，而且在信噪比较大时可以与最小二乘有相同的表现。

报告人简介：

张忠占，北京工业大学教授，博士生导师，北京工业大学研究生院常务副院长。中国科协第八、九届全国委员会委员，国际生物统计学会中国分会副理事长，中国现场统计研究会和中国数学会概率统计学会常务理事，国家药监局医疗器械临床试验咨询专家，《数理统计与管理》副主编，《生物数学学部》编委，《International Journal of Biomathematics》Editor。从事数理统计及其应用研究，在国内外学术期刊发表论文120多篇，主持完成国家自然科学基金等课题20余项。曾任中国现场统计研究会副理事长兼生物统计分会理事长，教育部统计学专业教学指导委员会委员，国家统计局专家委员会委员等。