编号 | 时间 | 类型 | 题目 | 讲者 | 单位 |
---|---|---|---|---|---|
1 | 08:30-08:50 | 贡献报告 |
MLEce: Statistical Inference for Asymptotically Efficient Closed-Form Estimators in R |
赵峻 | 宁波大学 |
2 | 08:50-09:10 | 贡献报告 |
Economic Forecasts Using Many Noises |
Zhentao Shi | The Chinese University of Hong Kong |
3 | 09:10-09:30 | 贡献报告 |
Standard Representation of Order of Addition Design and Rapid Isomorphism Comparison |
郭兵 | 四川大学 |
4 | 09:30-09:50 | 贡献报告 |
Survival Mixed Membership Block Model |
宋方达 | 香港中文大学(深圳) |
5 | 09:50-10:10 | 贡献报告 |
Cox Proportional Hazards Regression with Compositional Covariates 协变量含成分变量时Cox比例风险回归模型的统计推断 |
王晓波 | 云南大学 |
编号 | 时间 | 类型 | 题目 | 讲者 | 单位 |
---|---|---|---|---|---|
1 | 10:30-10:50 | 贡献报告 |
Feature Screening for Metric Space Valued Responses Based on Frechet Regression |
田兵 | 厦门大学 |
2 | 10:50-11:10 | 贡献报告 |
Stability eBH: A Unified Stability Approach to False Discovery Rate Control |
孙嘉浚 | 厦门大学 |
3 | 11:10-11:30 | 贡献报告 |
Robust Online Control Experiments for Multivariate Tests |
许少华 | 南开大学 |
4 | 11:30-11:50 | 贡献报告 |
ARTree: A Deep Autoregressive Model for Phylogenetic Inference |
谢添雨 | 北京大学 |
5 | 11:50-12:10 | 贡献报告 |
Profiled Transfer Learning for High Dimensional Linear Model |
林子谦 | 北京大学 |
编号 | 时间 | 类型 | 题目 | 讲者 | 单位 |
---|---|---|---|---|---|
1 | 14:00-14:20 | 贡献报告 |
Distributed Linear Regression with Compositional Covariates |
马学俊 | 苏州大学 |
2 | 14:20-14:40 | 贡献报告 |
A Study on the Causal Relationship Between Abnormal Renal Function Indicators and the Occurrence of Carotid Artery Plaques 肾功能指标异常与颈动脉斑块发生的因果关联研究 |
Lixin Tao | Capital Medical University |
3 | 14:40-15:00 | 贡献报告 |
Integration of Longitudinal Physical Activity Data from Multiple Sources |
张静茹 | 复旦大学 |
4 | 15:00-15:20 | 贡献报告 |
Transfer Learning Accounting for Time-Varying Heterogeneity in Mixture Cox Model |
Wei Zhao | 山东大学 |
5 | 15:20-15:40 | 贡献报告 |
How to Analyze Adverse Events Data from Different Trials to Support a New Drug Application |
贡艳坤 | 辉瑞制药 |
编号 | 时间 | 类型 | 题目 | 讲者 | 单位 |
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1 | 16:00-16:20 | 贡献报告 |
Earning Rate and Financial Risk Prediction Model Based on Transformer and WGAN 基于Transformer和WGAN的收益率与金融风险预测模型 |
陈海清 | 南京财经大学 |
2 | 16:20-16:40 | 贡献报告 |
Ising Network Analysis with Missing Data |
张思亮 | 华东师范大学 |
3 | 16:40-17:00 | 贡献报告 |
Least Squares Model Averaging for Distributed Data |
张海丽 | 深圳职业技术大学 |
4 | 17:00-17:20 | 贡献报告 |
Spatiotemporal Joint Analysis of PM2.5 and Ozone in California with INLA Approach |
凌成秀 | 西交利物浦大学 |