报告题目: 利用治愈率进行大规模生存分析
报告人：孙六全（中国科学院数学与系统科学研究院二级研究员）
报告时间：2024年10月17日 14:30
报告地点：文波楼智慧教室201
摘要: 带有治愈率的大规模生存分析随着带有治愈率的大规模生存数据的出现，用于分析风险因素对一般人群影响的大规模回归已成为一项新的挑战。本文提出了一种新的概率加权方法，用于半参数治愈回归模型的估计和推断。我们开发了一种灵活的混合治愈模型，该模型由半参数比例危害模型假设的无模型发病率和潜伏期组成。易感概率评估观察结果与潜伏期之间的一致性。以易感概率为权重，我们提出了一种小规模加权估计方程方法。通过对权重进行稳健的非参数估计，可以稳定地实现回归参数的估计。进一步提出了一种基于较小规模数据块的递归概率加权估计方法，在大规模或在线环境中实现了计算和内存效率。我们建立了所提估计器的渐近特性。并模拟研究和实际数据应用，以证明所提方法的经验性能。
报告人简介: 孙六全，中国科学院数学与系统科学研究院二级研究员，博士生导师。现任中国现场统计研究会副理事长，全国工业统计学教学研究会监事会会长，全国工业统计教学研究会数字经济与区块链技术协会会长，《中国大百科全书》第三版统计学卷副主编。曾任中国概率统计学会副理事长和《中国科学，数学》等杂志编委。主要研究方向为：生存分析和生物统计。在JASA和Biometrika等国内外核心期刊发表学术论文160余篇。先后主持或参加了国家自然科学基金重大项目、重点项目、面上项目和科技部973项目等。
