讲座信息
主题：无p值的大规模多重检验
嘉宾：郭旭
地点：腾讯会议 667-205-130 
（可以点击阅读原文添加）
时间：2022年9月3日（周六） 19:00
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讲座摘要
在本次演讲中，我将介绍我们近期有关无p值的大规模多重检验的工作。大规模多重检验是一个常见且重要的问题，在许多学科中都有广泛而深刻的应用。错误发现率（FDR）是识别信号时避免过多假阳性结果的关键概念。目前，大多数FDR控制方法基于p值。但是，在许多情况下，p值不容易获得或不准确。对于这些问题，我们提出了一个非常简单有效的解决方案。核心思想是使用样本拆分来构建一系列对称统计量，并利用统计量的对称性来近似错误发现的数量。我将通过几个重要的例子来说明基本思想。对于不同的问题，我将讨论对称统计量的构建并建立相应的理论结果。数值研究表明，当p值不容易获得时，我们提出的方法是强有力的替代方案。
个人简介
郭旭博士，现为北京师范大学统计学院副教授，博士生导师，曾荣获北师大第十一届“最受本科生欢迎的十佳教师”。郭旭于2014年获得博士学位。郭旭一直从事回归分析中的复杂统计推断包括模型设定检验和大规模显著性检验等方面的理论和应用研究，在包括统计学和计量经济学国际顶级期刊JRSSB, JASA，Biometrika和Journal of Econometrics等SCI期刊发表高水平论文30篇左右，为包括Econometrica，JASA，Journal of Econometrics，Statistica Sinica等统计学和计量经济学期刊审稿。先后主持国家自然科学基金青年基金和国家自然科学基金面上项目。
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