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Statistical inference for the mean function of stationary functional time series

时间:2021-01-13         阅读:

光华讲坛——社会名流与企业家论坛第5625期

 

主题Statistical inference for the mean function of stationary functional time series

主讲人清华大学 杨立坚教授

主持人统计学院 常晋源教授

时间2021年1月15日(周五)上午10:00-11:00

直播平台及会议ID:腾讯会议,962 785 186

主办单位:数据科学与商业智能联合实验室 统计学院 科研处

主讲人简介:

杨立坚,清华大学统计学研究中心与工业工程系长聘教授。北京大学数学学士(1987),美国北卡罗来纳大学教堂山分校统计学博士(1995),美国密西根州立大学统计系终身正教授(2006-2014),苏州大学高等统计与计量经济中心主任,特聘教授(2011-2016)。国际统计学会(International Statistical Institute)当选会员(Elected Member),美国统计协会(American Statistical Association)当选会士(Elected Fellow),国际数理统计学会(Institute of Mathematical Statistics)当选会士(Elected Fellow),耶鲁大学出版社计量经济学理论奖(Tjalling Koopmans Econometric Theory Prize)首位华人获奖者。

内容提要:

Inference via simultaneous confidence band (SCB) is investigated for the mean function of stationary functional time series data with infinite moving average structure. A B-spline estimator is proposed for the mean function together with an SCB which is asymptotically correct. Under mild conditions, the B-spline estimator and its accompanying SCB enjoy oracle efficiency in the sense that they are asymptotically equivalent to the counterparts obtained from the random trajectories entirely observed without errors. Simulation studies are carried out which strongly corroborate the asymptotic theory. The use of SCB is illustrated by analyzing an Electro Encephalogram (EEG) data.

本文研究了具有无限移动平均结构的平稳函数型时间序列的均值函数的同时置信带。本文提出了均值函数的B样条估计量及其对应的同时置信带。在一定的温和性条件下,该B样条估计以及相应的同时置信带,在渐近等价于从无误差观察的随机轨迹中所得估计的意义上来说,具有Oracle性质。数值模拟证实了所提渐近理论结果。并利用本文所得的同时置信带结果应用于分析脑电图(EEG)数据。