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高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术)公示
2022-05-09 | 编辑:
 

 

高等学校科学研究优秀成果奖(科学技术)

自然科学奖提名书

2022年度)

项目基本情况

提名号:2172-101

 

学科评审组代码与名称:

010

数学

提名等级:一等  

 

项目联系人及联系方式:

谢晓航

028-87092552

提名者

西南财经大学

项目名称

中文名

/半参数模型估计的理论与方法研究

英文名

Nonparametric / semi-parametric statistical theory and method

主要完成人

林华珍,周勇,陈卡你,周岭

主要完成单位

 

西南财经大学、太阳集团所有网址16877、香港科技大学

 

 


 

三、项目简介

本项目开展复杂结构数据的非/半参数估计的理论与方法研究,5篇代表性论文发表在国际统计学顶级期刊JASA(2)AoSBiometrika及生物统计的顶级期刊Biometrics上,理论原创高,应用效果好,学术影响广泛、评价高。包括:

1. /半参数模型的最优估计:最优估计保证同等精度下所需样本最少,参数模型的最大似然估计因其最优性成为统计学最经典的方法之一。半参数模型结合了参数模型的可解释性和非参数模型的灵活性,是统计学领域应用最为广泛的模型。尽管较早前Bickel(1993)Stein(1956)的基础上给出半参数有效定义以明确非参数最优估计,但由于非/半参数模型的无穷维属性,一直没有实际可操作的最优非/半参数模型估计方法及理论。本项目首次给出理论有效,计算可行的非参数模型的半参数有效估计。进一步,为解决参数及函数所处空间完全不同,维度分别是有限维和无穷维带来的困难,发展了参数及函数并存的一般半参数模型的半参数有效估计的理论和算法,系统提供了非/半参数模型最优且计算可行的估计,解决了该类模型估计及理论的核心问题。广泛的数值研究证实本项目的估计较现有的最好方法的估计精度可以提高40%。曾任生物信息的顶级期刊Biostatistics主编Jing Qin认为是经典的“Tibshirani and Hastie(1987)的局部部分似然的替代,产生更有效的非参数估计”(TibshiraniHastie均为美国国家科学学院院士,是统计学习领域公认的泰山北斗)Frank Wilcoxon 奖获得者Joan Hu(2016)认为是在更一般框架下的全局估计Horton(2020)在研究收益养老金计划的持续性时本项目为完整地使用全过程数据提供了关键技术

2. 可变效应的Cox模型:生存分析有广泛的需求,其最常用的模型为Cox模型,被认为是20世纪最高的统计成就之一。但Cox模型有两个基本假定:成比例风险及风险因素的效应是固定的,导致无法处理现实中效应非线性可能动态变化的问题。如何克服这些假定一直是统计学家关注的焦点。本项目提出系列非/半参数可变效应的Cox模型,为分析动态效应、个性化效应、非线性的交互效应,及效应是多种策略叠加的数据提供了基本的工具。针对这些模型发展了计算可行的半参数有效估计,并证明了估计的相合及渐近正态性,以方便作统计推断。理论性质、数值模拟及实际应用证实本项目提出的方法可以突破现有Cox模型的局限。非参数领域的杰出学者Wolfgang在介绍Cox模型的五项最新进展时提到本项目【14】;生物统计领域的最高奖Mortimer Spiegelman金质奖章获得者D.Y.Lin(JRSSB,2017)评价为更合适及更充分地利用信息;非参数领域杰出学者奖Noether Young Scholar Award获得者Donglin Zeng(JASA2008)认为恰如其分组织风险因素间的非线性交互作用Kim(AOS,2007)认为因其弹性及解释性广泛用于分析生存数据”;在分析颈动脉治疗方法时本项目方法唯一给出了颈动脉治疗方法随个体特征变化的模式;成果被SpringerChapmen&Hall/CRC两本专著收录,都以专门章节介绍。

 

 

主要完成人情况表

   

林华珍

         

1

技术职称

教授

工作单位

西南财经大学

完成单位

西南财经大学

四川

单位性质

大专院校

对本项目重要科学发现的贡献:(限300字)

林华珍是本项目主要贡献者,代表性论文1,3,5的通讯作者,代表性论文5的第一作者,代表性论文4的第二作者;主持本项目的研究工作、负责制定项目的研究路线、研究方案和研究计划、撰写研究论文;提出并建立以下两方面理论和方法:1、提出一系列非/半参数可变效应的Cox模型,用于分析效应随时间、个体特征改变,及效应是多种策略叠加的数据。针对这些模型发展了计算可行的估计方法,并证明了估计的相合及渐近正态性,以方便作统计推断。2、发展了半参数模型下参数及非参数函数的半参数有效估计的一般理论、方法及算法,为半参数模型提供最优且计算可行的估计,解决了该类模型估计及理论的核心问题。

 

主要完成人情况表

   

周勇

         

2

技术职称

教授

工作单位

华东师范大学

完成单位

太阳集团所有网址16877

北京

单位性质

事业单位

对本项目重要科学发现的贡献:(限300字)

与项目负责人共同制定总体实施方案并协助组织开展项目研究。对提名书《非/半参数模型估计的理论与方法研究》中所列的重要科学发现做出了创造性贡献;是代表性论文4的通讯作者,代表性论文1的第三作者,学术贡献体现为:提出变系数的Cox模型及两次局部化方法,并证明了估计及选择相合性、渐近正态。


 

主要完成人情况表

   

陈卡你

         

3

技术职称

教授

工作单位

香港科技大学

完成单位

香港科技大学

香港

单位性质

大专院校

对本项目重要科学发现的贡献:(限300字)

与项目负责人共同制定总体实施方案并协助组织开展项目研究。对提名书《非/半参数模型估计的理论与方法研究》中所列的重要科学发现做出了创造性贡献;代表性论文1的第一作者;代表性论文2的第1作者和通讯作者,学术贡献体现为:提出非参数比例风险模型的全局偏似然估计并证明其半参数有效性。

 

 


 

主要完成人情况表

   

周岭

         

4

技术职称

副教授

工作单位

西南财经大学

完成单位

西南财经大学

四川

单位性质

大专院校

对本项目重要科学发现的贡献:(限300字)

是代表性论文3 的第一作者及代表性论文5 的第二作者。具体体现为:提供了在稀疏函数数据下半参数有效估计方法的相合性、渐近正态性、半参数有效等理论性质的理论证明,并基于所提方法进行数值仿真模拟和实际数据分析,给出程序执行代码。数值分析部分进一步展现了所提出的方法在艾滋病分析研究和大气分析研究方面能够提供更有效的估计,在多发性骨髓瘤实验等方面能够对生物标记物对疾病发展状态的影响提供更完整准确的统计推断。

 


 

主要完成单位情况表

单位名称

西南财经大学

   

1

法定代表人

卓志

四川

单位性质

大专院校

   

028-87092552

邮政编码

611130

通讯地址

四川省成都市温江区柳台大道555

谢晓航

单位电话

028-87092552

移动电话

13982155970

电子邮箱

xiexh@swufe.edu.cn

对本项目的贡献:

西南财经大学作为项目第一完成单位,为项目完成人林华珍、周岭提供所需的人力和物力保障。


 

主要完成单位情况表

单位名称

太阳集团所有网址16877

   

2

法定代表人

席南华

北京

单位性质

事业单位

   

01082541976

邮政编码

100190

通讯地址

北京市海淀区中关村东路55

王晓欢

单位电话

010-82541770 

 

移动电话

13811625926

电子邮箱

xhwang@amss.ac.cn

对本项目的贡献:

  

太阳集团所有网址16877是本项目的第二完成单位,为项目完成人周勇提供所需的人力和物力保障。

 

 

 

 

 

 


 

 

主要完成单位情况表

单位名称

香港科技大学

   

3

法定代表人

史维

香港九龙

单位性质

大专院校

   

(852) 2358 6113

邮政编码

999077

通讯地址

香港九龙香港科技大学数学系

黃麗珊

单位电话

(852) 2358 6113

移动电话

(852) 2358 6113

电子邮箱

mapriswg@ust.hk

对本项目的贡献:

 

香港科技大学是本项目的第三完成单位,为项目完成人陈卡你提供所需的人力和物力保障。

 

 


 

代表性论文(专著)目录

序号

论文(专著)

名称/刊名/作者

年卷页码(xxxxxx页)

发表(出版)时间(年月日)

通讯作者(含共同)

第一作者(含共同)

国内作者

他引总次数

检索数据库

论文署名单位是否包含国外单位

1

Efficient estimation for the Cox model with varying coefficients /Biometrika/Kani Chen, Huazhen Lin, and Yong Zhou(按首字母排序)

2012

99, 379-392.

2012-03-04

林华珍

陈卡你

陈卡你

林华珍

周勇

5

SCI

2

Global partial likelihood for nonparametric proportional hazards models/ Journal of the American Statistical Association/Kani CHEN, Shaojun GUO, Liuqun SUN, and Jane-ling WANG. (2010).

2010105, 750-760

2010-01-01

陈卡你

陈卡你

陈卡你

郭绍俊

孙六全

15

SCI

3

Efficient estimation of the nonparametric mean and covariance functions for longitudinal and sparse functional data /Journal of the American Statistical Association/Ling Zhou, Huazhen Lin and Hua Liang

2018113, 1550-1564

2018-11-13

林华珍

周岭

周岭

林华珍

7

SCI

4

Local partial-likelihood estimation for life time data/

The Annals of Statistics/Jianqing Fan, Huazhen Lin and Yong Zhou(按首字母排序)

200634, 290-325.

2006-02-01

周勇

范剑青

林华珍

周勇

38

SCI

5

Semiparametric transformation models for semicompeting survival data/ Biometrics/Huazhen Lin, Ling Zhou, Chunhong Li and Yi Li

201470,

599-607

2014-04-21

林华珍

林华珍

林华珍

周岭

李春宏

7

SCI

 

 

 

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