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高维多元异构数据的分位数回归分析

来源: 12-18

时间:Fri., 14:00-15:00, Dec. 19, 2025

地点:C548, Shuangqing Complex Building A

组织者:Yunan Wu

主讲人:孔令臣

Statistical Seminar

Organizer

Yunan Wu 吴宇楠 (YMSC)


Speaker:

孔令臣 教授

北京交通大学 数学与统计学院

Time:

Fri., 14:00-15:00, Dec. 19, 2025

Venue:

C548, Shuangqing Complex Building A

Title:

高维多元异构数据的分位数回归分析

Abstract:

多源数据分析是现代统计学的热门课题之一,其目的是为了对多源数据集进行深入挖掘,以得到参数的精确估计。该领域涵盖了如联邦学习、迁移学习、融合学习在内的诸多学习方法。我们考虑了带有异质性结构的高维分位数回归模型,提出了以交替方向乘子法为基础的个性化联邦学习方法。理论上给出了算法的基础收敛性和模型解的统计性质。数值模拟和真实数据分析的结果验证了提出方法的有效性。

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