Statistical computation: theoretical results and interdisciplinary applications

统计计算:理论结果和跨学科应用

基本信息

  • 批准号:
    138283-2012
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.55万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2018
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2018-01-01 至 2019-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

I plan to study statistical computation issues from both theoretical and interdisciplinary**perspectives. On the theoretical side, I will continue to investigate convergence and optimality**properties of the widely-used Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms. These algorithms**use randomness to estimate quantities which would otherwise be impossible to compute, and are**widely used in the medical, social, and computational sciences for many different applications.**I will study such issues as how to evaluate them, how to improve them, how to prove that they**are working correctly, and how to "adapt" them (i.e., modify and optimise them while they**are already running). Such foundational questions involve lots of mathematical analysis and**deduction, and will allow practitioners to use these algorithms more efficiently and successfully**to overcome computational challenges which arise in numerous scientific enterprises.****On the applications side, I plan to collaborate with researchers in a variety of disciplines,**to bring my statistical computation expertise to bear on their applied problems -- including**my ongoing research projects with psychologists analysing juvenile offender criminal offense**data; with a law professor analysing the use of law clerks in judgment writing on the Canadian**Supreme Court; analysing correlations of blood flow in different regions of the brain based**on fMRI brain-scan data; analysing of the influence of program major on student grades and**subsequent performance; and with a speech pathologist analysing tongue positions when subjects**form different sounds. These applications are many and varied, but all use careful statistical**computation and analysis to derive significant conclusions.**
我计划从理论和跨学科的角度研究统计计算问题。在理论方面,我将继续研究广泛使用的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)算法的收敛性和最优性。这些算法**利用随机性来估计原本无法计算的数量,并**广泛应用于医学、社会和计算科学的许多不同应用。我将研究诸如如何评估它们,如何改进它们,如何证明它们**工作正确,以及如何“适应”它们(即,在它们**已经运行时修改和优化它们)。这些基础问题涉及大量的数学分析和演绎,并将允许从业者更有效、更成功地使用这些算法来克服许多科学企业中出现的计算挑战。****在应用方面,我计划与不同学科的研究人员合作,**将我的统计计算专业知识应用到他们的应用问题上——包括**我正在进行的与心理学家分析少年犯刑事犯罪**数据的研究项目;与一位法学教授一起分析加拿大**最高法院在判决书写作中使用法律助理的情况;基于fMRI脑扫描数据分析脑不同区域血流的相关性;项目专业对学生成绩和**后续表现的影响分析当受试者发出不同的声音时,语言病理学家会分析舌头的位置。这些应用是多种多样的,但都使用仔细的统计计算和分析来得出有意义的结论

项目成果

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A comparison of saline and gadolinium shoulder MR arthrography to arthroscopy
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    RGPIN-2019-04142
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  • 批准号:
    138283-2012
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    2015
  • 资助金额:
    $ 2.55万
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    Discovery Grants Program - Individual
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    $ 2.55万
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  • 批准号:
    138283-2012
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    138283-2006
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    2011
  • 资助金额:
    $ 2.55万
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    Discovery Grants Program - Individual
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选择和改进MCMC算法
  • 批准号:
    138283-2006
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  • 资助金额:
    $ 2.55万
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Investigating Symbolic Computation in the Brain: Neural Mechanisms of Compositionality
研究大脑中的符号计算:组合性的神经机制
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    2020
  • 资助金额:
    $ 2.55万
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  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 2.55万
  • 项目类别:
Using perceptual decision-making to understand the role of selective inhibitory activity in cortical computation
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  • 财政年份:
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  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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  • 批准号:
    RGPIN-2014-05741
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 2.55万
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
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知道了