报告题目：Dynamic Semiparametric Transformation Models for Recurrent Event Data with a Terminal Event
报 告 人：孙六全 研究员 中国科学院数学与系统科学研究院
报告时间：2023年5月26日 10：00-11：00
报告地点：腾讯会议 ID：136732399
校内联系人：王培洁 wangpeijie@jlu.edu.cn
报告摘要：Recurrent event data with a terminal event commonly arise in many longitudinal follow-up studies. This article proposes a class of dynamic semiparametric transformation models for the marginal mean functions of the recurrent events with a terminal event, where some covariate effects may be time-varying. An estimation procedure is developed for the model parameters, and the asymptotic properties of the resulting estimators are established. In addition, relevant significance tests are suggested for examining whether or not covariate effects vary with time, and a model checking procedure is presented for assessing the adequacy of the proposed models. The finite sample performance of the proposed estimators is examined through simulation studies, and an application to a medical cost study of chronic heart failure patients is provided.
报告人简介：孙六全，中国科学院数学与系统科学研究院二级研究员，博士生导师。现任中国现场统计研究会副理事长，全国工业统计学教学研究会副会长，北京应用统计学会副会长，中国统计教育学会高等教育分会副会长，中国现场统计研究会资源与环境统计分会理事长，全国工业统计教学研究会数字经济与区块链技术协会会长，中国统计学会常务理事，中国统计教育学会常务理事等。现为《数理统计与管理》主编，以及一些国内外期刊的编委，《中国大百科全书》第三版统计学科副主编。曾任中国概率统计学会副理事长，《中国科学，数学》等期刊编委，国际华人统计协会（ICSA）Program Committee Member和Membership Committee Co-Chair。主要研究方向为生存分析、生物统计、纵向数据和复发事件数据以及复杂删失数据的统计分析。在JASA，Biometrik，JMLR及JBES等国内外核心期刊发表学术论文180余篇。主持了国家自然科学基金重点项目1项，并先后主持或参与了973重大项目、国家自然科学基金重大项目、重点项目和面上项目等20项。
