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FDR Control Under General Dependence by Symmetrized Data Aggregation

来源:数学与统计学院          点击:
报告人 冶继民 教授 时间 6月9日15:00
地点 腾讯会议直播 报告时间

讲座名称:FDR Control Under General Dependence by Symmetrized Data Aggregation

讲座人:冶继民教授

讲座时间:6月9日15:00

讲座地点:腾讯会议直播(ID:621 733 653)



讲座人介绍:

邹长亮 南开大学统计与数据科学学院教授、国家自然科学基金杰出青年基金获得者、全国应用统计专业硕士教学指导委员会委员。曾获全国百篇优秀博士学位论文、教育部霍英东全国高校青年教师一等奖、中国数学会钟家庆奖、天津市青年科技奖及自然科学一等奖。主要从事统计学及其与数据科学领域的交叉研究和实际应用。研究兴趣包括:高维数据统计推断、大规模数据流分析、变点和异常点检测等,在Ann.Stat.、Biometrika、 JASA、Math. Program.、Technometrics等统计学和工业工程领域顶级期刊上发表论文几十篇,主持国家自然科学基金委项目多项。


讲座内容:

We develop a new class of distribution–free multiple testing rules for FDR control under general dependence. A key element in our proposal is a symmetrized data aggregation (SDA) approach to incorporating the dependence structure via sample splitting, data screening and information pooling. The SDA filter substantially outperforms the knockoff method in power under moderate to strong dependence, and is more robust than existing methods based on asymptotic p-values.

 

主办单位:数学与统计学院

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