Conference on resampling methods and high dimensional data

重采样方法和高维数据会议

基本信息

  • 批准号:
    1016239
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2010
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2010-03-15 至 2011-02-28
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This project focuses on organizing a 2-day international conference entitled Conference on resampling methods and high dimensional data at the Texas A & M university, College Station, TX, March 25-26, 2010. The conference provides a unique platform for bringing together researchers working in two cutting edge areas of current research in statistics, namely, Resampling methods for complex data structures and Inference for high dimensional data, in order to facilitate the exchange of research ideas on the two topics and to further the development of these booming fields. The meeting is co-sponsored by the National Institute of Statistical Sciences and by the Section on Nonparametric Statistics, American Statistical Association. The conference has an international program committee chaired by Professors S.N. Lahiri (Texas A & M), and an Advisory Committee, consisting of Professors R.J. Carroll (Texas A & M), Bradley Efron (Stanford), and Hans R. K¨unsch (ETH, Zurich, Switzerland).The two-day conference Conference on resampling methods and high dimensional data brings together top and junior researchers to define and expand the research frontiers of two highly active research areas of statistics and probability that deal with complex data structures. There are a number of areas of science and engineering, such as bio-informatics, brain imaging, econometrics,electrical engineering, finance, meteorology, etc., where such data appear frequently and which directly benefit from advances in these topics. The funding provides support for selected groups of participants including graduate students, minorities, and young researchers who can not attend the conference otherwise, thereby promoting human resource development.
该项目的重点是于 2010 年 3 月 25 日至 26 日在得克萨斯州大学城德克萨斯农工大学举办为期 2 天的国际会议,题为“重采样方法和高维数据会议”。该会议提供了一个独特的平台,将当前统计研究的两个前沿领域(即复杂数据结构的重采样方法和高维数据推理)的研究人员聚集在一起,以促进关于这两个主题的研究思想的交流。 并进一步发展这些蓬勃发展的领域。本次会议由美国国家统计科学研究所和美国统计协会非参数统计分会共同主办。该会议设有一个国际程序委员会,由 S.N. 教授担任主席。 Lahiri(德克萨斯农工大学)和一个由 R.J. 教授组成的咨询委员会卡罗尔(德克萨斯农工大学)、布拉德利·埃夫隆(斯坦福大学)和汉斯·R·昆施(苏黎世联邦理工学院,瑞士苏黎世)。为期两天的关于重采样方法和高维数据的会议汇聚了顶尖和初级研究人员,定义和扩展了处理复杂数据结构的统计和概率这两个高度活跃的研究领域的研究前沿。许多科学和工程领域,如生物信息学、脑成像、计量经济学、电气工程、金融、气象学等,这些数据经常出现,并直接受益于这些主题的进步。该资金为无法参加会议的研究生、少数族裔和年轻研究人员等选定的参与者群体提供支持,从而促进人力资源开发。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Soumendra Lahiri其他文献

Quadratic Prediction of Time Series via Auto-Cumulants

Soumendra Lahiri的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Soumendra Lahiri', 18)}}的其他基金

CAS-Climate/Collaborative Research: Prediction and Uncertainty Quantification of Non-Gaussian Spatial Processes with Applications to Large-scale Flooding in Urban Areas
CAS-气候/合作研究:非高斯空间过程的预测和不确定性量化及其在城市地区大规模洪水中的应用
  • 批准号:
    2210811
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
EAGER: ADAPT: Time-Domain Study of the Dynamics of Relativistic Jets
EAGER:ADAPT:相对论喷流动力学的时域研究
  • 批准号:
    2235457
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Development of a General Framework for Nonlinear Prediction Using Auto-Cumulants: Theory, Methodology, and Computation
使用自累积量开发非线性预测的通用框架:理论、方法和计算
  • 批准号:
    2131233
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Higher Order Asymptotics for Some Nonstandard Problems in Time Series and in High Dimensions
一些时间序列和高维非标准问题的高阶渐近
  • 批准号:
    2006475
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Development of a General Framework for Nonlinear Prediction Using Auto-Cumulants: Theory, Methodology, and Computation
使用自累积量开发非线性预测的通用框架:理论、方法和计算
  • 批准号:
    1811998
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Higher Order Asymptotics for Some Nonstandard Problems in Time Series and in High Dimensions
一些时间序列和高维非标准问题的高阶渐近
  • 批准号:
    1613192
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Long range dependence and resampling methodology for spatial data
空间数据的长程依赖性和重采样方法
  • 批准号:
    1329240
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Asymptotic Theory and Resampling Methods for High Dimensional Data
高维数据的渐近理论和重采样方法
  • 批准号:
    1310068
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Long range dependence and resampling methodology for spatial data
空间数据的长程依赖性和重采样方法
  • 批准号:
    1007703
  • 财政年份:
    2010
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
Resampling methods for temporal and spatial processes and their higher order accuracy
时空过程的重采样方法及其高阶精度
  • 批准号:
    0707139
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Continuing Grant

相似国自然基金

新随机占优理论及其在社会福利研究中的应用
  • 批准号:
    71971204
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    48.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似海外基金

Resampling Methods for Survey Data with Extensions in other Contexts
具有其他上下文扩展的调查数据重采样方法
  • 批准号:
    RGPIN-2017-06037
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Resampling Methods for Survey Data with Extensions in other Contexts
具有其他上下文扩展的调查数据重采样方法
  • 批准号:
    RGPIN-2017-06037
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Resampling Methods for Survey Data with Extensions in other Contexts
具有其他上下文扩展的调查数据重采样方法
  • 批准号:
    RGPIN-2017-06037
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Resampling Methods for Survey Data with Extensions in other Contexts
具有其他上下文扩展的调查数据重采样方法
  • 批准号:
    RGPIN-2017-06037
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Resampling Methods for Survey Data with Extensions in other Contexts
具有其他上下文扩展的调查数据重采样方法
  • 批准号:
    RGPIN-2017-06037
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Resampling Methods for Survey Data with Extensions in other Contexts
具有其他上下文扩展的调查数据重采样方法
  • 批准号:
    RGPIN-2017-06037
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Resampling Methods for High-Dimensional and Large-Scale Data
高维大规模数据的重采样方法
  • 批准号:
    1613218
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Efficient imputation and resampling methods for analyzing complex survey data
用于分析复杂调查数据的高效插补和重采样方法
  • 批准号:
    227179-2010
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
Resampling-based statistical inference methods for the evaluation of complex models in biometrics - Part II
用于评估生物识别中复杂模型的基于重采样的统计推断方法 - 第二部分
  • 批准号:
    266731560
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Research Grants
Efficient Resampling and Simulation Methods for Nonlinear Econometric Models
非线性计量经济模型的高效重采样和模拟方法
  • 批准号:
    1325805
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 1万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了