理学论坛第一百六十八次学术活动通知(陈刚报告)
发布时间: 2019-11-11   浏览次数: 365

报告题目:从统计分析的角度审视观念与现实之间的冲突和调节

报告人陈刚 博士

报告人单位:National Institutes of Health (NIH), US

时间:2019年11月15日13:45-

地点:仙林校区教2-314室

主办单位:理学院、数据科学与统计应用研究中心、科研院

报告内容: 如果将统计模型当作观念的话,数据即是来自现实的证据。由于数据包含或多或少的杂质,用数据(现实)对模型(观念)做出某种程度的推断就充满一些不确定性,而统计分析就是一门处理不确定性的艺术和科学。传统的推断方法用数据对零假设(假装没有任何效应)的拒绝来进行统计决策,以控制第一类错误(假阳性)的方式减少不确定性的程度。但是,当大量重复使用某个模型或者对同样的数据从不同角度进行“拷问”时,犯第一类错误的可能将急剧飙升。如果忽略此类“多重比较”问题,将导引出一些荒谬的推断;如果有意识地矫正,统计有效性则深受重创。陈刚教授将分享对传统的统计分析局限性的认知过程,并讨论一种不同的分析方式:首先抛弃传统的建立在假装没有任何效应的控制第一类错误的做法,然后通过信息共享的途径,实现更为有效的统计建模方式: Bayesian Multilevel (BML) modeling。陈刚教授还将介绍自己在运用BML建模方面的经验,以及成功地应用于大脑成像数据的一些分析方法的历程。

报告人简介:陈刚,1985年北京理工大学本科毕业,1987年北京大学硕士毕业,1999年美国亚利桑那大学博士毕业,同年就职于生理科学股份有限公司(Physiome Sciences, Inc.),2003年转到美国国家健康研究所(National Institutes of Health (NIH))工作。陈刚博士长期从事软件工程、生物建模、数学统计等方面的研究工作,发表论文近90篇,曾多次获得凯利政府杰出表现奖等奖励。https://afni.nimh.nih.gov/gangchen_homepage