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  • 统计与管理学院2018年学术报告第6期

    【主 题】 Robust and efficient estimation for the treatment effect in causal inference and missing data problems

    【报告人】 林华珍 教授

    西南财经大学

    【时 间】 2018年03月15日(星期四)14:00-15:00

    【地 点】 上海财经大学统计与管理学院大楼1208会议室

    摘 要】The Mann-Whitney statistic based on complete data only might be invalid if the outcome variables are missing  due to certain covariates. In this paper, we used the probabilistic index modelling to obtain a new Mann-Whitney statistic when missingness occurs in the outcomes but multiple explanatory variables are observable. Our method combined the efficiency of the model-based approach and the robustness of the nonparametric approach. It requires few model assumptions and is shown to be efficient if all specifications are correct, and doubly robust if some part is misspecified. Results from simulation studies and a real data analysis of consumer phone loans in China are presented to demonstrate the advantages of the proposed method over other methods.

    嘉宾简介】林华珍,西南财经大学统计学院教授、博导,统计研究中心主任,美国华盛顿大学生物统计系博士后,四川大学博士。教育部长江学者特聘教授,国家百千万人才工程入选者,国家杰出青年科学基金获得者,教育部新世纪优秀人才, 第十一批四川省学术和技术带头人。 有多篇学术论文发表在AoS、JASA、JoE、JRSSB、Biometrika及Biometrcs等国际统计学和计量经济学顶级期刊上, 先后是国际统计学期刊《Biometrics》、《Scandinavian Journal of Statistics》、《Statistics and Its Interface》、《Statistical Theory and Related Fields》Associate Editor, 国内核心学术期刊《应用概率统计》、《系统科学与数学》、《数理统计与管理》编委。

    研究领域:转换模型、非参数方法、ROC方法、偏态数据分析、生存数据分析、捕获-再捕获数据分析、相关数据分析、联合模型。