非参数贝叶斯模型的理论和计算方法

创建时间:  2016/06/28  李珊珊   浏览次数:   

上 海 大 学 经 济 学 院
海外学者报告第110期,总第242期

演讲题目:非参数贝叶斯模型的理论和计算方法
演 讲 人:沈韡凝  助理教授(加州大学)
时    间:2016年6月21日(周二)下午 14:00-15:30
地    点:校本部东区经管大楼233会议室
主办单位:上海大学经济学院          上海大学经济学院青联会          上海大学金融信息研究中心
讲座简介:
Bayesian nonparametric models have been widely used in modern applications. In this talk, I will focus on a set of function estimation problems (e.g., density estimation, high-dimensional partial linear regression and independent component analysis), and discuss some theoretical results including minimax optimal rates, adaptation and Bernstein-von Mises theorem. I will also talk about computational methods that avoid the use of Markov chain Monte Carlo.

报告人简介:
沈韡凝,加州大学尔湾分校统计系助理教授,博士研究生导师。2008年本科毕业于中国科学技术大学少年班,2013年博士毕业于北卡罗来纳州立大学统计系。研究方向为:非参数和半参数贝叶斯统计模型,生物统计模型。近几年论文发表在国际顶级刊物:Biometrika, Bernoulli, Biometrics 等。博士毕业论文获得2013年度贝叶斯毕业论文最高奖:Leonard J. Savage奖。
欢迎各位老师与同学参与讨论!
主讲人 报告时间
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