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汪敏(美国德克萨斯理工大学)——An Introduction to Bayesian Hypothesis Testing for ANOVA Designs

发布日期:2018.07.07 浏览次数:262

讲座标题: An Introduction to Bayesian Hypothesis Testing for ANOVA Designs

主讲人:汪敏
讲座时间:2018年7月11号15:00-16:30
地点:经管学院702会议室


讲座内容简介:
We explore Bayesian approaches for the hypothesis testing problem in multiway ANOVA models. We first specialize the result in a two-sample scenario as an intermediate step toward developing the Bayes factors for ANOVA designs. Given that the design matrix is not necessarily of full rank, we adopt the sum-to-zero constraint for uniqueness and employ the singular value decomposition (SVD) method to reparameterize the model to get rid of the additional constraint. We then derive the Bayes factors under a class of Zellner’s g-priors. We examine asymptotic properties of the proposed procedures with a diverging dimensionality. Our results indicate that commonly used hyper-priorsyield inconsistent Bayes factors due to the presence of an inconsistency region around the null model. We propose a new class of hyper-priors to avoid this inconsistency problem. Simulation studies on two-way ANOVA models are conducted to compare the performance of the proposed priors with that of some existing ones in the literature.


主讲人简介:汪敏(Min Wang),美国德克萨斯理工大学(Texas Tech University)数学统计系副教授。2010年5月于美国克莱姆森大学(Clemson University)获得统计硕士学位;2013年5月于克莱姆森大学大学获得统计博士学位。2013年8月- 2017年12月在美国密歇根理工大学数学科学系工作和在2017年8月破格提前提升为副教授并获得终身任期教授资格;随后,他在2018年1月-至今在美国德克萨斯理工大学从事教学科研工作。近年来,先后参与和主持了美国自然科学基金委(NSF),密歇根交通部,已经美国卫生院(NIH)的研究课题。在各类同行评议的国际权威期刊上发表了高水平研究文章40余篇.

研究方向:贝叶斯统计;计算统计;统计推断;质量和可靠性工程研究;高维数据分析和统计应用。


工业工程研究所


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