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邹国华,首都师范大学特聘教授.博士毕业于中国科学院系统科学研究所,是国家杰出青年基金获得者,"新世纪百千万人才工程"国家级人选,中国科学院"百人计划"入选者,享受国务院政府特殊津贴,曾获中国科学院优秀研究生指导教师称号.主要从事统计学的理论研究及其在经济金融,生物医学中的应用研究工作,在统计模型选择与平均,抽样调查的设计与分析,决策函数的优良性,疾病与基因的关联分析等方面的研究中取得了一系列重要成果,得到了国内外同行的好评与肯定,并被广泛引用.共出版教材2本,发表学术论文120余篇;主持和参加过近30项国家科学基金项目以及全国性的实际课题,提出的预测方法被实际部门所采用.
光滑AIC (S-AIC)和光滑BIC (S-BIC)在模型平均中得到了广泛的应用.不像大多数其他依赖于特定模型结构的模型平均方法 S-AlC和S-BIC可应用于所有可以计算AlC和BIC的情况,因此实施起来非常方便.然而,它们的理论性质尚未得到探索.在本文中 主讲人旨在填补这一空白,研究了S-AIC和S-BIC估计量的渐近性质.与文献中通常需要局部误设定的一个显著区别是,主讲人推导了固定参数框架下S-AIC和S-BIC权重和估计量的极限分布.根据极限理论,主讲人研究了Burnham和Anderson(2002)构建的置信区间,他们断言但并未证明构建的置信区间覆盖率接近预期水平.在固定参数设置下,主讲人进一步提出了感兴趣参数的置信区间构造方法.仿真研究和实际数据分析都支持主讲人的理论结果.