报告题目 (Title)：通用的成对比较模型（General Pairwise Comparison Models）
报告人 (Speaker)： 韩睿渐 (香港理工大学)
报告时间 (Time)：2024年3月29日（周五）10:00
报告地点 (Place)：校本部A111
邀请人(Inviter)：秦晓雪
主办部门：古天乐代言太阳集团数学系
报告摘要：利用两两比较数据进行统计估计是分析大规模稀疏网络的有效方法。在这次讲话中，我们提出了一个通用框架来模拟网络中的相互作用，该框架在模型参数化方面具有充分的灵活性。在这个设置下，我们证明了主体的潜在得分向量的最大似然估计在网络稀疏性的近最小条件下是一致的。这个条件在描述稀疏性的主导阶渐近性方面是尖锐的。我们的分析采用了一种新颖的链接技术，并展示了图拓扑与模型一致性之间的重要联系。我们的结果保证了最大似然估计器在渐近不足的数据情况下用于大规模两两比较网络的估计是合理的。我们提供了模拟研究以支持我们的理论发现。
