报告题目：Average calibration of the jackknife empirical likelihood for high-dimensional data

报告人：陈夏 教授陕西师范大学

邀请人：李本崇

报告时间：2023年4月13日上午11：30

报告地点：南校区网安大楼会议中心121会议室

报告人简介：陈夏，陕西师范大学伟德国际BETVlCTOR副院长、教授、博士生导师。武汉大学概率论与数理统计专业博士，北京师范大学统计学博士后。兼任陕西省统计学学会副理事长和中国现场统计研究会多个分会的常务理事或理事。主要从事高维数据统计分析和概率极限理论方面的研究。主要研究成果发表在《Journal of Multivariate Analysis》《Frontiers in Cellular and Infection Microbiology》《Statistics and Its Interface》《中国科学：数学》等期刊上，在科学出版社出版专著1部、教材1部，获陕西省高等教育优秀教材一等奖1项。主持国家自然科学基金重点项目子课题、国家自然科学基金、教育部人文社科基金和陕西省自然科学基金等项目6项。

报告摘要：This work is concerned with the calibration of the jackknife empirical likelihood (JEL) for high-dimensional data where the data dimension may increase as the sample size increases. Because of the special properties of the U-statistic and the U-type estimating equation, the JEL for high-dimensional data leads to a much higher confidence region coverage than the nominal level. To address such challenges, we propose a new average calibration of the JEL for high-dimensional data and illustrate the efficiency of the method through simulation studies.