報告題目：Comparison of Two Frameworks for Analyzing Longitudinal Data
報 告 人：孫六全 研究員 中國科學院
報告時間：2020年7月19日 9:00-10:00
報告地點：騰訊會議ID：180 571 036
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校内聯系人：程建華 chengjh@jlu.edu.cn
報告摘要：
Under the random design of longitudinal data, observation times are irregular, and there are mainly two frameworks for analyzing such kind of longitudinal data. One is clustered data framework and the other is the counting process framework. In this paper, we give a thorough comparison of these two frameworks in terms of data structure, model assumptions and estimation procedures. We find that modeling the observation times in the counting process framework will not gain any efficiency when the observation times are correlated with covariates but independent of the longitudinal response given covariates. Some simulation studies are conducted to compare the finite sample behaviors of the related estimators, and a real data analysis of the Alzheimer's disease study is implemented for further comparison.
報告人簡介：
孫六全，中國科學院數學與系統科學研究院研究員、博士生導師，統計科學研究中心副主任，中科院數學院十大突出科研成果獎獲得者，部分工作入選中科院數學院十大重要科研進展。孫六全研究員長期從事複雜删失數據的理論與方法研究，特别是生物和醫學數據的建模與統計推斷，包括複雜縱向數據、複發事件數據以及各種不完全删失數據的統計分析，提出了一系列新的建模和估計方法，獲得了許多深刻的重要成果，已發表學術論文130餘篇，包括統計頂級雜志JASA和Biometrika 8篇，SCI收錄90多篇，美國Math. Review收錄110餘篇，多次在國際學術會議上作特邀報告。主持或主要參加了18項科研項目，包括973重大項目、國家自然科學基金重大項目、重點項目和面上項目等。現任中國現場統計研究會副理事長，中國概率統計學會副理事長，中國統計教育學會高等教育分會副會長，北京應用統計學會副會長，中國現場統計研究會資源與環境統計分會常務副理事長，中國統計教育學會常務理事，全國工業統計學教學研究會常務理事、監事會副會長、競賽委員會副主任委員，北京大數據協會常務理事，先後擔任Statistics and Its Interface、Statistics in Biosciences、Journal of Biometrics & Biostatistics、Biostatistics & Epidemiology、Journal of Systems Science and Complexity、《數理統計與管理》、《統計決策》、《中國科學：數學》、《應用概率統計》等雜志編委或副主編，中國第二屆數學名詞審定委員會委員，《中國大百科全書》第三版統計學卷副主編、數學卷編委。
