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通讯员: 发布人:董晓清 发布时间:2017-05-11 浏览次数:6044 |
| 姓名:张婧 | 性别:女 | 籍贯:皖 | 民族:汉 | 所在系:数理与金融统计系 | 教研室:数理统计 | 是否博导:否 | 是否硕导:否 | 职称:副教授 | 现任职务:无 | 电子邮箱:jing66@zuel.edu.cn |
讲授课程: 《R语言数据分析》、《Python数据分析》、《计量经济学》、《统计计算(双语)》、《统计计算与模拟》 研究方向:
生存分析、高维数据分析、变量选择、抽样设计 个人简历(教育背景、工作经历等): 教育背景: 2013-09至2018-06,武汉大学,数学与统计学院,统计学,博士 2011-09至2013-06,武汉大学,数学与统计学院,应用统计,硕士 2007-09至2011-06,安庆师范学院,数学与计算科学学院,应用数学,学士
工作经历: 2018-07至今,中南财经政法大学,统计与数学学院,专任教师 2020-01至2020-02,香港理工大学,应用数学系,研究助理 2017-09至2018-02,美国北卡罗莱纳大学教堂山分校,生物统计系,研究助理 2015-08至2015-10,香港理工大学,应用数学系,研究助理
科学研究:
科研论文: Zhang, J., Zhou, H., Liu, Y., & Cai, J. (2021). Feature screening for case-cohort studies with failure time outcome. Scandinavian Journal of Statistics, 48(1), 349-370. Zhang, J., Liu, Y., & Cui, H. (2020). Model-free feature screening via distance correlation for ultrahigh dimensional survival data. Statistical Papers, DOI:10.1007/s00362-020-01210-3. Zhang, J., & Liu, Y. (2020). Model-free slice screening for ultrahigh-dimensional survival data, Journal of Applied Statistics, DOI: 10.1080/02664763.2020.1772734. 张婧,袁敏,刘妍岩. (2020) .基于正态混合模型的贝叶斯分类方法及其应用, 应用数学学报,第4期,742-755. Zhang, J., Yin, G., Liu, Y., & Wu, Y. (2018). Censored cumulative residual independent screening for ultrahigh-dimensional survival data. Lifetime Data Analysis, 24(2), 273-292. Liu, Y., Zhang, J., & Zhao, X. (2018). A new nonparametric screening method for ultrahigh-dimensional survival data. Computational Statistics & Data Analysis, 119, 74-85. Zhang, J., Liu, Y., & Wu, Y. (2017). Correlation rank screening for ultrahigh-dimensional survival data. Computational Statistics & Data Analysis, 108, 121-132. Zhang, J., Liu, Y., & Wu, Y. (2016). Exponential regression for censored data with outliers. Journal of Statistical Computation and Simulation, 86(3), 431-442.
科研项目: 主持国家自然科学基金青年项目《高维生存数据下交互模型的变量选择方法》 主持中央高校基本科研业务费青年教师创新项目《Cox比例风险模型下交互效应的变量选择方法研究》 参加国家自然科学基金面上项目《面板计数数据模型的非参数和半参数统计推断》 参加国家社科基金一般项目《中国民营经济营商环境评价方法与应用研究》
教学研究:
参加本科生课程《时间序列分析》的慕课录制 获奖荣誉:
武汉大学研究生学术创新奖 二等奖 中南财经政法大学优秀党员
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