主題：Joint Modelling Strategy in Practical Case studies

主講人：潘建新 教授 博士生導師

主持人：周四軍 教授 統計學系主任

時間：2019年6月28日下午16:00-18:00

地點：2003网站太阳集团财院校區行政樓301會議室

主講人簡介：英國曼徹斯特大學(University of Manchester)數學學院終身教授，英國皇家統計學會(The Royal Statistical Society) 會士（Fellow）, 國際統計學會（International Statistical Institute）當選會員（elected member），美國數理統計學會（Institute of Mathematical Statistics）會員。統計學雜志Biometrics（2008-2018）， Journal of Multivariate Analysis (2018-)和Biometrical Journal (2016-)編委（Associated Editor）。1996年在香港浸會大學獲得統計學博士學位，之後到英國洛桑(Rothamsted)實驗中心從事博士後研究。2002年10月加盟曼徹斯特大學數學學院，先後任講師(2002)、高級講師(2004)、Reader(2005)。2006年被曼徹斯特大學聘為終身教授，并兼任曼徹斯特大學醫學院研究員。曾擔任曼徹斯特大學數學學院概率統計系主任。緻力于統計學領域内複雜數據模型的理論研究及其在醫學、金融及工業上的應用，取得了多項創新性研究成果。成果發表在包括Journal of the American Statistical Association和Biometrika在内的統計學主流期刊上。至今已發表學術論文100餘篇，出版學術專著2部(Growth Curve Models and Statistical Diagnostics和Case-Deletion Diagnostics in Linear Mixed Models)。

内容提要：在許多實踐中，随着時間的推移，同時觀察每個患者的多個事件并不罕見。這些事件可能是不同類别的縱向觀察，也可能是具有縱向生物标志物的事件發生的時間。對如此複雜的數據建模需要聯合統計建模策略，該策略解釋了由于來自同一患者的數據而導緻的多個事件之間固有的關聯。忽略固有的關聯可能導緻非常不準确的統計推斷和偏見的統計結論。在讨論中，報告人将使用一些實際的案例研究來說明多個事件内在關聯在統計建模中所起的重要作用。報告人還将介紹如何通過分析案例研究中出現的實際數據集，共同建立縱向多個事件的模型。