报告题目：Checking the Partial Functional Linear Model with Additive Measurement Error
报 告 人：孙志华 教授
所在单位：中国科学院大学
报告时间：2022年8月9日 星期二 13:30-14:30
报告地点：腾讯会议：353-593-579
校内联系人：朱复康 fzhu@jlu.edu.cn
报告摘要：In this talk, we study the adequacy check of the partial functional linear model when the scalar predictor is measured with additive error. Based on a corrected profile least square estimation of the null model, estimated residuals are first constructed, and a U-process-based test is proposed. The asymptotic properties of the test are investigated under the null and the alternative hypotheses. It is shown that the proposed test can control the type I error well, and its power performance is satisfactory. The finite sample performance of the proposed test is demonstrated through simulation studies and a real data analysis.
报告人简介：孙志华，中国科学院大学数学科学学院教授，博士生导师，主要从事复杂数据统计分析、模型检验、函数型数据分析等方面的研究，在国内外期刊发表文章30余篇，曾访问美国西北大学，Rochester大学，香港理工大学和香港浸会大学，作为项目负责人主持包括5个国家自然科学项目在内的多个项目，作为课题负责人参加一项北京市自然科学基金重点研究专项。
