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学术预告—从统计分析的角度审视观念与现实之间的冲突和调节

发布时间: 2018-12-06 14:50:10   作者:本站编辑   来源: 本站原创   浏览次数:

 

讲座主题:从统计分析的角度审视观念与现实之间的冲突和调节

专家姓名:陈刚

工作单位:美国国立精神卫生研究所

讲座时间:201812915:00

讲座地点:数学院大会议室

主办单位:博猫娱乐数学与信息博猫注册

内容摘要:

   如果将统计模型当作观念的话,数据即是来自现实的证据。由于数据包含或多或少的杂质,用数据(现实)对模型(观念)做出某种程度的评判就充满一些不确定性,而统计分析就是一门处理不确定性的艺术和科学。传统的推断方法用数据对零假设(假装没有任何效应)的拒绝来进行统计决策,以控制第一类错误(假阳性)的方式减少不确定性的程度。但是,当大量重复使用某个模型或者对同样的数据从不同角度进行“拷问”时,犯第一类错误的可能将急剧飙升。如果忽略此类“多重比较”问题,将导引出一些荒谬的推断;如果有意识地矫正,统计有效性则深受重创。我将分享对传统的统计分析局限性的认知过程,并讨论一种不同的分析方式:首先抛弃传统的建立在假装没有任何效应的控制第一类错误的做法,然后通过信息共享的途径,实现更为有效的统计建模方式: Bayesian Multilevel (BML) modeling。我还将介绍自己在运用BML建模的经验,以及成功地应用于大脑成像数据的一些分析方法的历程。

主讲人介绍:

陈刚,美国国立精神卫生研究所(National Institutes of Mental HealthUSA)数理统计学家。北京理工大学学士、北京大学硕士、美国亚利桑那大学博士。曾在博猫娱乐(1987-1993)和美国亚利桑那大学(1993-1998)任教。1998-1999年在Lumisys公司工作,1999-2003年在普林斯顿Physiome Sciences公司工作,2003年至今一直在美国国立精神卫生研究所工作。主要从事统计分析的研究工作,在NeuroinformaticsNeuroimageComputers in Biology and MedicinePhysica D等杂志发表多篇研究论文

 


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