• 统计研究中心
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  • 美国密歇根大学宋学坤教授:Identification of Chang-points in Scalar-on-Function Regression函数上标量回归中长点的辨识
  • 加州大学伯克利分校丁鹏副教授:Causal inference in network experiments: regression-based analysis and design-based properties网络实验中的因果推理:基于回归分析和基于设计的性质
  • 华东师范大学唐炎林教授:Distribution-free prediction bands for clustered data with missing responses无需分布假设的具有缺失响应的聚类数据预测带
  • 圣路易斯华盛顿大学林楠教授:Sure independence screening for mediation analysis对中介分析进行独立筛选
  • 清华大学侯琳副教授:Bayesian regression approach for polygenic risk prediction多基因风险预测的贝叶斯回归方法
  • 中山大学蒋智超教授:An instrumental variable method for point processes点过程的工具变量法
  • 北京师范大学郭旭教授:Test and Measure for Partial Mean Dependence Based on Machine Learning Methods基于机器学习方法的偏均值依赖检验与度量
  • 香港理工大学赵兴球教授:Deep Nonparametric Inference for Conditional Hazard Function条件风险函数的深度非参数推断
  • 香港理工大学黄坚教授:Conditional Stochastic Interpolation for Generative Learning生成学习的条件随机插值
  • 罗格斯大学Cun-Hui Zhang教授: Statistical Inference in High-Dimensional Problems高维问题中的统计推断
  • 加州大学尔湾分校Annie Qu教授:Crowdsourcing Utilizing Subgroup Structure of Latent Factor Modeling
  • 中国科学院数学与系统科学研究院张维副研究员:Optimizing treatment allocation in randomized clinical trials by leveraging baseline covariates
  • 加拿大约克大学吴月华教授:A general latent dimension estimation method for nonstationary processes非平稳过程的一般潜维估计方法
  • 罗格斯大学谢敏革(Min-ge Xie )教授:Repro Samples Method for Irregular Inference Problems and for Unraveling Machine Learning Blackboxes
  • 清华大学王天颖助理教授:A unified quantile framework reveals nonlinear heterogeneous transcriptome-wide associations揭示非线性转录组关联的统一分位数框架
  • 美国密歇根大学宋学坤(Peter Xuekun Song)教授: Improving Alvin Roth’s Dynamic Optimization in Evolving Networks of Transplant Patient​
  • 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院潘建新教授:Modeling biomarker variability in joint analysis of longitudinal and survival data纵向和生存数据联合分析中的生物标志物变异性建模
  • 北京师范大学赵俊龙教授:Estimation of Linear Functionals in High Dimensional Linear Models: From Sparsity to Non-sparsity(高维线性模型中线性函数函的估计:从稀疏到非稀疏)
  • 香港理工大学韩睿渐助理教授:General Pairwise Comparison Models
  • 上海交通大学王涛教授:Factor augmented inverse regression and its application to microbiome data analysis(因子增广逆回归及其在微生物组数据分析中的应用)
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