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学术报告:Major Statistical Challenges in Count Data Analysis
作者: 人事教育处 ║ 日期: 2016/08/31 

报告者: 张晖,博士,美国圣犹大儿童研究医院
时 间: 上午9:00—10:00
日 期: 201697日(周三)
地 点: 心理所北楼一层报告厅
摘要:
Count data plays an important role in biomedical and clinical research, especially nowadays with the rapid biomedical technique progresses including next generation sequencing. However, using routine statistical model to analyze counts, such as Poisson model, often results in biased or even misleading conclusions. Primary challenges when applying Poisson model to count data include overdispersion and zero-inflation, which are commonly encountered in practice. In addition, the repeated measures and incomplete observations in modern clinical trials and survey studies add to complexity. This talk will review these challenges in count data analysis and recent methodology progresses made by the speaker’s group. 
 

报告者简介
张晖,美国St. Jude儿童研究医院生物统计系副教授(Associate Member)。先后在南开大学和中科院上海生命科学研究院取得学士和硕士学位,后赴美于罗切斯特大学分别取得药理学硕士与统计学博士学位。长期从事临床试验的设计和统计分析,系统地研究和比较了广义线性混合模型和广义估计方程在分析纵向离散数据中的作用,并基于U统计方法提出了新的非参模型,该方法展示了很好的稳健性,得到了广泛的认可,现阶段主要从事于计数型数据偏大离差和零膨胀方面的非参研究。现领导团队负责本单位St. Jude Children’s Research Hospital完成或正在进行80余个临床科研项目的数据管理和统计分析,同时担任本单位临床试验方案科学评审委员会委员。已在包括New England Journal of MedicineNature Immunology等知名生物医学杂志及JASAStatistics in Medicine在内的知名统计方法学杂志发表论文70余篇,摘要十余篇,专著章节3篇,所发表论文已被引用约2400次。已培养博士后2名,博士生3名,统计师5名。长期为Journal of Clinical Oncology19家杂志担任审稿人,另为国际统计与概率杂志(International Journal of Statistics and Probability)等杂志担任编委。曾多次受邀为美国联邦医学基金,荷兰卫生福利及体育部评审基金申请,现任美国统计协会西田分会主席(2016-2019),泛华统计协会终身会员。

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