报告人：何书元
报告地点：数学与统计学院415室
报告时间：2018年09月21日星期五09:00-10:00
报告摘要：
经验似然方法的最大优点在于所构造的参数置信区间或置信区域可由数据自动界定且不需要估计渐近方差。
经验似然方法也存在一些问题，特别是在样本量较小时覆盖率较低. 本报告用全新的LW数据处理方法来解决这个问题. 其基本想法是将原始数据两两平均，然后用新的数据集来构造经验似然比统计量. 已经证明新构造的平均经验似然比统计量仍然满足Wilks 性质, 而且容易推广。随机模拟表明，新方法计算简单快速，与以往方法相比较，新方法所构造的置信区间覆盖率大大提高。
主讲人简介：
何书元教授，首都师范大学数学学院教授，兼任教育部统计学教学指导委员会副主任委员，中国数学会概率统计学会理事长， 中国现场统计研究会副理事长。 在删失数据，截断数据和不完全数据的统计分析方面多次主持完成国家自然科学基金项目。曾任北京大学概率统计系教授。
