![](/sites/default/files/styles/hero/public/default_images/event_placeholder_12_3_4_26.png.webp?itok=n6mp4pg5)
A regressziós modellek megbízhatóságáról - Csáji Balázs Csanád előadása
A tavalyi publikációs díjazottak közül következőként Csáji Balázs Csanád tart előadást március 3-án (pénteken) 10.30-kor a Kende utcai épület Nagytanácsteremben.
Az előadás címe:A regressziós modellek megbízhatóságáról.
Az előadás absztraktja: Modellek illesztése zajos megfigyelési adatokra egy klasszikus statisztikai probléma, amely alapvető fontossággal bír számos területen, például a gépi tanulásban, rendszer identifikációban, jelfeldolgozásban és pénzügyi matematikában. A standard módszerek általában egy konkrét modellt választanak ki egy megadott modellosztályból az adatok alapján, de gyakorlati szempontból kritikus kérdés az is, hogy mennyire bízhatunk a kapott modellben. Egy lehetséges válasz erre a kérdésre, ha konfidencia halmazokat építünk a pontbecslésünk (kiválasztott modell) köré. Ezen halmazokat például a rendszer robosztussá tételéhez is használhatjuk. A tipikus konfidencia halmaz konstrukciók azonban vagy egy konkrét zaj eloszlást feltételeznek, vagy aszimptotikus eredményekre építenek. Az előadásban olyan eloszlás-független, nem-aszimptotikus megközelítéseket mutatok majd be, amelyek garantált, bizonyos feltételek mellett egzakt, konfidencia halmazokat szolgáltatnak megadott pontbecslések (pl., legkisebb négyzetek, legkisebb abszolút eltérés vagy instrumentális változók) köré. A módszereket főleg a lineáris regresszió példáján keresztül szemléltem, de kitérek majd egyéb modellosztályok esetére is (pl., visszacsatolt általános lineáris rendszerek és GARCH folyamatok).
A bemutatott eredmények a következő kutatókkal való közös munka gyümölcsei: Marco Campi, Erik Weyer, Algo Carè és Valerio Volpe
Időpont: 2017. március 3. (péntek) 10:30.
Az esemény nyilvános, minden érdeklődőt szeretettel látunk!