数学与统计学院学术报告[2021] 077号

(高水平大学建设系列报告577号)

报告题目: Nonparametric Estimation of Distributions and Diagnostic Accuracy Based on Group-Tested Results with Differential Misclassification

报告人：张维 副研究员（中国科学院）

报告时间：8月30日10:50-11:30

报告地点： 腾讯会议933218641 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

报告内容：

This article concerns the problem of estimating a continuous distribution in a diseased or non-diseased population when only group-based test results on the disease status are available. The problem is challenging in that individual disease statuses are not observed and testing results are often subject to misclassification, with further complication that the misclassification may be differential as the group size and the number of the diseased individuals in the group vary. We propose a method to construct nonparametric estimation of the distribution and obtain its asymptotic properties. The performance of the distribution estimator is evaluated under various design considerations concerning group sizes and classification errors. The method is exemplified with data from the National Health and Nutrition Examination Survey study to estimate the distribution and diagnostic accuracy of C-reactive protein in blood samples in predicting chlamydia incidence.

报告人简历：

中国科学院数学与系统科学研究院青年副研究员，2016年获中国科学院数学与系统科学研究院统计学博士学位；先后于2016-2017年在美国耶鲁大学生物统计系和2017-2020年在美国国家卫生研究院国家儿童健康与人类发展研究所从事博士后研究。研究领域是生物医学统计，主要包括分组检测、临床试验、诊断医学及遗传关联分析等领域的统计理论、方法和应用。在统计学期刊Biometrics、Annals of Applied Statistics、American Journal of Clinical Trials、Bioinformatics等发表论文20余篇。

欢迎感兴趣的师生参加！

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　数学与统计学院

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2021年8月28日