标题：随机设计模型的统计校准及不确定性量化

报告时间：2025年09月23日（星期二）10:00-11:00

报告地点：人民大街校区惟真楼523报告厅

主讲人： 房祥忠

主办单位：数学与统计学院

报告内容简介：

在工业生产或科学研究中，用计算机代码编写的复杂数学模型经常被用来对复杂的物理系统进行建模，这样的计算机代码被称为计算机模型。计算机模型通常是确定性的，只要我们给定相同的输入，就会得到相同的输出结果。但是这样的计算机模型一般具有很大的不确定性，因为它们通常包含一些与物理系统的固有属性有关的未知参数，这些参数通常被称为校准参数。校准是识别上述未知参数的一个过程，其目的就是得到校准参数一个精确的估计，从而对物理系统有更好的预测结果。对于连续型响应变量，我们分别提出了基于光滑样条方差分析的改进L2校准及投影最小二乘校准两种校准方法，其均享有良好的理论性质和计算性能；我们基于惩罚极大似然估计建立了带有计数型输出的计算机模型的校准框架，并且利用经验过程理论推导了该方法的渐近性质；对于多维响应变量，我们基于差异函数的局部线性估计构造了校准参数的轮廓最小二乘估计；我们对于低维和高维的校准参数分别提出了相应的稳健校准程序，研究了参数估计的非渐近性质和渐近性质。

主讲人简介：

现任清华大学卓越访问教授，黑龙江大学特聘教授，教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会主任委员，北京企业评价协会理事长，中国统计学会顾问，中国统计教育学会副会长，中国现场统计研究会第十一届理事会监事长，全国统计方法应用标准化技术委员会副主任委员等。主要从事可靠性、生存分析、生物统计、基尼系数、不确定性量化等方面的研究及教学工作。曾主持多项国家基金委面上项目和国家部委项目，曾参加基金委重点项目、科技部重大计划项目和重点研发基础科研项目、以及社科重点项目。曾获原航天部科技进步二等奖、工信部国防科技奖二等奖、北京市科技进步二等奖、北京市教育教学成果一等和二等奖，教育部第六届高等教育国家级教学成果二等奖等。