个人简介

王启华,研究员,博士生导师,国家杰出青年基金获得者,长江学者奖励计划特聘教授,The International Statistical Institute当选会员,首届全国百篇优秀博士论文奖获得者。


学习经历:

1986年于安徽师范大学获学士学位

1988年于华东师范大学获硕士学位

1996年于北京大学获博士学位


工作经历:

1996-1998年在中科院应用数学所做博士后

1998-2000年在北京大学任讲师

2000年至2002年任数学与系统科学研究院创新基地副研究员

2005年至2008年任香港大学副教授

2003年至今任数学与系统科学研究院研究员

(中科院核心骨干特聘研究员)


学术访问经历: 

1997年9月至1997年12月,Consultant,香港科技大学

1998年5月至1998年9月,访问学者,香港科技大学

1999年2月至1999年4月,访问学者,美国戴维斯California大学

1999年5月至2001年4月,博士后,加拿大Carleton大学

2000年7月至2000年8月,Consultant,美国洛杉矶California大学

2000年9月至2001年1月,访问副研究员,加拿大Carleton大学

2001年2月至2001年7月,博士后,美国Yale大学

2001年8月至2001年12月,访问研究员,德国Humboldt大学

2002年7月至2002年9月,访问研究员,德国Humboldt大学

2003年8月至2004年6月,访问研究员,澳大利亚国立大学


短期学术访问经历:

2009.5.18---2009.5.25.韩国首尔国立大学

2009.8.1.---2009.8.10.台湾中央研究院

2009.11.1.---2011.11.30.香港科技大学

2010.8.18.---2010.9.21.美国华盛顿大学

2011.10.7.---2011.11.6.德国洪堡大学

2013.8.1.---2013.8.31.香港大学

2015.8.1---2015.8.31.美国西北大学

2016.1.12.---2016.2.11.澳大利亚悉尼大学

2017.8.18---2017.8.28.加拿大大不列颠哥伦比亚大学

2019.8.6.---2019.8.19.加拿大York大学


学术兼职:

·《Open Journal of Statistics》Editor-in-Chief (主编)

·《Annals of Institute of Statistical Mathematics》Associate Editor(编委)

·Biostatistics & EpidemiologyAssociate Editor(编委)

·《Journal of Applied Probability and Statistics》 Associate Editor(编委)(2007-2017)

·《中国科学》中英文版编委 (2003-2012)

·《现代数学基础丛书》编委

·《10000个科学难题》学科编委

·《应用数学学报》英文版编委

·《应用概率统计》编委

·《美国数学评论》评论员

· 中国现场统计研究会高维数据统计分会理事长

· 国际一般系统研究会中国分会概率统计专业理事会副理事长

· 中国现场统计学会生物医学统计分会副理事长

· 中国现场统计研究会生存分析分会副理事长

· IMS-China委员会理事(2012-2015)

· IBS-China常务理事

· ICSA-Shanghai委员会委员

· 中国现场统计学会常务理事

· 中国概率统计学会常务理事(2002年—2006年)

· 中国概率统计学会理事(2006年-2010年,2019至今)


社会兼职:

· 黑龙江大学兼职特聘教授(2002-2005)

· 中国科技大学兼职博导

· 中科院研究生院教授

· 教育部长江学者云南大学特聘教授(2009-2012)

· 深圳大学特聘教授(兼职,2013.10—2018.9)


社会服务:

·下面国际刊物的评审人

The Journal of American Statistical Association

The Annals of Statistics

Biometrika

Journal of Royal Statistical Soecity, Ser B

Biometrics

Journal of Multivariate Analysis

Scandinavian Journal of Statistics

Journal of Statistical Planning and Inference

Ann. Inst. Math. Statist.

Canadian Journal of Statistics

Computational Statistics and Data Analysis Statistics

Commmunications in Statistics-Theory and Methods Test

Statistica Sinica

Statistics and its Interface

Statistics and Computing

Lifetime Data Analysis


组织学术活动:

·2004年8月27日至29日,组织并主持了”复杂数据统计”学术研讨会

·2010年7月1日至3日,组织并主持了”复杂数据统计分析国际会议”

·2010年7月8日至18日,组织并主持了“统计前沿课程暑期班”

·2010年7月19日至20日,组织并主持了“国际统计前沿研讨会”

·2011年8月1日-8月5日,组织并主持了“中国统计学家学术研讨会”

·2011年12月10日-12月11日,组织并主持了“2011统计学术研讨会”

·2012年6月25日-6月28日,组织并主持了“第二届统计前沿国际学术研讨会”

·2014年7月3日-7月4日,参加组织了第一届“ICSA-China国际统计会议”

·2015年7月4日-7月6日,参加组织了第二届“ICSA-China国际统计会议”

·2015年4月25日-4月27,组织并主持了"中国现场统计研究会高维数据统计分会成立大会暨第一届学术研讨会"

·2015年12月12日,组织并主持了"中国优秀青年统计学家学术研讨会"

·2016年4月22日至24日,组织并主持了“中国现场统计研究会高维数据统计分会第二届学术研讨会”

·2016年6月24日-6月26日,参加组织了第三届“ICSA-China国际统计会议”

·2017年4月22日至24日,组织并主持了“中国现场统计研究会高维数据统计分会第三届学术研讨会”

·2018年4月21日至22日,组织并主持了“中国现场统计研究会高维数据统计分会第四届学术研讨会”

·2019年4月20日至21日,组织并主持了“中国现场统计研究会高维数据统计分会第五届学术研讨会”

·2019年11月30日,组织并主持了“2019高层次优秀青年学者学术论坛暨学科建设研讨会”


学术交流:

大会特邀报告或大会主旨报告:

2010年12月19-22日,广州大学,The Eighth ICSA International Conference,一小时大会特邀报告

2013年7月7日到7月8日,中国人民大学,第五届临床评价方法与应用国际研讨会暨第四届东亚地区生物统计会议,大会特邀报告

2013年10月7日到10月10日,日本统计数学研究所,中日统计石垣国际会议,大会报告

2013年8月14日到8月17日,新疆师范大学,第八届全国概率极限理论和统计大样本理论学术研讨会,大会特邀报告

2014年11月28到30日,中国人民大学,首届"大数据与应用统计"国际会议,大会特邀报告

2015年10月30日到10月31日,广州大学,大数据与试验设计国际学术研讨会,大会特邀报告

2015年12月25-27,厦门大学,现代统计研讨会,大会主旨报告

2016年3月25-27,重庆理工大学,生存分析与应用统计研讨会,大会主旨报告

2017年5月5日-7日,山西省数学会2017年学术年会,山西临汾,大会特邀报告

2018年5月11日至5月13日,安徽大学,全国生存分析与应用统计研讨会,大会报告

2019年6月9日至14日,清华大学,第八届世界华人数学家大会,45分钟特邀大会报告

2019年11月15日至16日,厦门大学,数据科学与健康医疗大数据研讨会,大会主旨报告

近五年在一些会议所作的邀请报告:

2015年6月27日到7月3日, 台湾中央研究院,Statistical Computing Asia 2015,邀请报告

2015年7月6日-7日,复旦大学,The Second International Workshop on Frontiers of Statistics with Applications to Finance,特邀报告

第十届泛华国际统计会议,特邀报告,2016年12月18日-22日,中国上海

第三届非参数估计统计会议,特邀报告,2016年6月11-16,法国阿维尼翁

测量误差数据统计分析会议,特邀报告,特邀报告,2016年8月14-20,加拿大班夫

第3届ICSA-China国际统计会议,特邀报告,2016年6月24--25,中国青岛

第3届太湖国际统计会议,特邀报告,2016年7月9-11,中国上海

第三届多结局数据分析方法探讨会,特邀报告,2016年7月4-5,中国北京

2017年5月5日-7日,山西省数学会2017年学术年会,大会报告,山西临汾

2017年11月1-3日,杭州国际统计研讨会,邀请报告,浙江杭州

2017年8月18-20日,ICSA-Canada Chapter 2017 Symposium,邀请报告,加拿大温哥华

2017年5月24日-27,Contemporary Theory and Practice of Survey Sampling—A celebration of Research Contributions of J.N.K. Rao,特邀报告,中国云南

2017年9月23-27日,The 2nd Sino-Russian Seminar on Asymptoic Methods in Probability Theory and Mathematical Statistics,特邀报告,中国长春

2017年12月23-24日,统计前沿理论与应用研讨会,邀请报告,中国深圳

2018年6月14日至6月17日, 2018 ICSA Applied Statistics Symposium, 邀请报告,New Brunswick,USA

2019年6月在瑞典召开的高维数据分析前瞻workshop上作邀请报告

2019年8月在加拿大召开的统计与数据科学进展与创新上作邀请报告

2019年9月在中亚数学联合会议暨国际博士学术会议上作邀请报告

2019年7月在南开召开的ICSA-China会议上作邀请报告

此外分别在其它一些会议比如云南召开的数据科学ICSA会议及吉首召开的全国概率极限与大样本理论会议上作特邀报告


奖励与荣誉:

  • 全国第五届钟家庆数学奖, 钟家庆纪念基金委员会与数学学会, 1998年11月

  • 首界全国优秀博士论文奖,国务院学位办公室与国家教育部,1999年

  • 中国科学院数学与系统科学研究院2006年度突出成果奖

  • 国家杰出青年基金, 国家自然科学基金委, 2008年—2011年

  • 教育部长江学者奖励计划特聘教授,2009年—2010年

  • 第十届全国统计科学研究优秀成果奖二等奖,2010年12月

  •  2009年北京市科学技术奖三等奖, 2010年4月

  • 中国科学院数学与系统科学研究院2011年十大科研进展

  • Elected member of the International Statistical Institute (ISI)

 

在研项目:

1.  生物医学数据统计分析的方法、理论与应用,国家自然科学基金重点项目(11331011),2014年1月至2018年12月,240万,主持

2.  网络化知识的基础理论与应用,国家自然科学基金委创新群体(61621003),2017年1月至2022年12月,1200万,六位核心骨干成员之一

3.  缺失数据分析中若干重要问题研究(11871460), 2019年1月1日至2012年12月31日,55万元,主持


已完成的项目:

1、复杂数据的统计建模、推断及其应用,国家自然科学重点基金(10231030),2003年1月至2006年12月,90万元,项目六位主要成员之一  

2、测量误差回归模型校准分析的方法及相关理论,留学回国人员科研启动基金,2002年7月至2003年7月,5万元,独立

3、核实数据帮助下测量误差回归模型校准分析,国家自然科学基金主任基金资助(10241001),2002年5月至2003年5月,4万元,独立

4、基于不完全数据的估计理论及经验似然统计推断,全国优秀博士论文奖励基金,2000年1月至2004年12月,30万元,独立

5、协变量缺失时生存数据回归分析的方法,理论与应用,国家自然科学基金资助(10671198),2007年1月至2009年12月,21万元,主持

6、应用统计中的基础研究,国家杰出青年基金资助(10725106),2008年1月至2011年12月,140万元,独立

7、中国体育彩票竞猜风险控制评测项目,中国体彩彩票运营管理有限公司,2010年10月至2012年1月,50万元,主持

8、中国体育彩票竞猜开盘价格模型研究项目,中国体彩彩票运营管理有限公司,2012年4月至2013年3月,80万元,主持

9、数据缺失时高维数据降维分析的方法、理论与应用,国家自然科学基金资助(11171331),2012年1月至2015年12月,40万元,主持

10、中国体育彩票篮球风险控制模型三期,2013年8月至2014年7月,30万元,主持


主要发表:

(共出版专著3部,Springer出版社出版的书中2章, 发表论文100多篇(以第一作者或独立发表70多篇),其中90多篇发表在JASA,The Annals of Statistics与Biometrika等国际重要刊物,100多篇被SCI收录,2014年--2017年连续4年被Elsevier列入中国高被引用专家)

  1、Yang Xiaojie and Wang Qihua(2019). Sufficient dimension reduction under dimension-reduction-based imputation with predictors missing at random. Statistica Sinica,29,1751-1777.

  2、Sheng Ying and Wang Qihua(2019).Simultaneous variable selection and class fusion with penalized distance criterion based classifiers、Computational Statistics and Data Analysis.(133),138-152

      3、   Chen Xiaolin, Liu Yi and Wang Qihua(2019). Joint feature screening for ultra-high-dimensional sparse additive hazards model by the sparsity-restricted pseudo-score estimator、Annals of the Institute of Statistical Mathematics、71, 1007-1031

      4、   Wang Qihua and Wang Xuan (2018). Analysis of censored data under heteroscedastic transformation regression models with unknown transformation function. The Canadian Journal of Statisrics. 46(2), 233-245.

      5、   Wang Qihua and Li Yongjin (2018). How to make Model-free feature screening approaches for full data applicable to the case of missing response? Scandinivian Journal of Statistics, 45, 324-346.

      6、   Liu Y. and Wang Qihua (2018).Model-free feature screening for ultrahigh-dimensional data conditional on some variables, Ann. Inst.  Stat Math,, 70, 283-301

      7、   Liu Y., Wang Qihua and Liu Xiahui (2018). Testing conditional independence via integrating-up transformation,  Statistics,  52(4), 734-749

      8、   Ling Bingqing, Pang Zhen and Wang Qihua (2017). Cluster feature selection in high-dimension linear models, Random Matrices: Theory and Application, 6(4), 1750015-1-1750015-23.

      9、   Liu Xiaohui, Wang Qihua and Liu Yi. (2017). A consistent jackknife empirical likelihood test for distribution function. Ann. INst. Stat. Math. 69, 249-269.

     10、  Deng Jianqiu and Wang Qihua (2017). Dimension reduction estimation for probability density with data missing at random when covariables are present. Journal of Statistical Planning and Inference, 181: 11~29

      11、  Li Yongjin, Zhang Qingzhao and Wang Qihua (2017). Penalized estimation equation for an extended single-index model. Ann Inst Stat Math. 69: 169~187 ;

      12、  Lin Bingqing, Wang Qihua, Zhang Jun and Pang Zhen (2017). Stable prediction in high-dimesnional linear models. Stat. Comput. 27, 1401-1412.

      13、  Liu Xiaohui, Zuo Yijun and Wang Qihua (2017).Finite sample breakdown point of Tukey’s halfspace median. Science China—Mathematics, 60 (5), 861-874.

      14、  Li Yongjin, Wang Qihua, Zhu Liping and Ding Xiaobo (2017). Mean response estimation with missing response in the presence of high-dimensional covariates. Communications in Statistics-Theory and Methods. 42(2), 628-643.

      15、  Wang Qihua and Zhang Tao (2016). An extended single-index model with missing response at random. Scandinavian  Journal of Statistics. 43,1140-152

      16、  Dai Pengjie, Ding Xiaobo and Wang Qihua (2016). Dimension reduction based linear surrogate variable approach for model free variable selection. Journal of Statistical Planning and Inference, 169, 13-26.

      17、  Lai Peng, Zhang Qingzhao, LianHeng and Wang Qihua (2016).Efficient estimation for the heteroscedastic single-index varying coefficient models. Statistics and Probability Letters. 110, 84-93.

18、  Zhang Tao and Wang Qihua (2016). Functional singular component analysis based functional additive models. Science. Science China—Mathematics,59, 2443-2462.

19、  Ding Xiaobo, Zhou Xiao-Hua and Wang Qihua (2015). A partially linear single-index transformation model and its nonparametric estimation. The Canadian Journal of Statistics. 43(1), 97-117.

20、  Liu Yi and Wang Qihua (2015). Copula-graphic estimators for the marginal survival function with censoring indicators missing at random Statistics and Probability Letters. 107, 101-110.

21、  Chen Xiaolin and Wang Qihua (2015). Semiparametric proportional mean residual li8fe model with censoring indicators missing at random. Communications in Statistics. 44, 5161-5188.

22、  Wang Xuan, Wang Qihua and Zhou Xiao-Hua (2015). Partially varying coefficient single-index additive hazard models. Ann. Inst. Statist. Math., 67(5), 817-841.

23、  Wang Xuan and Wang Qihua (2015). Semiparametric linear transformation model with differential measurement error and validation sampling. Journal of Multivariate Analysis. 141, 67-80

24、  Wang Xuan and Wang Qihua (2015). Estimation for semiparametric transformation models with length-biased sampling. Journal of Statistical Planning and Inference. 156, 80-89.

25、  Luo Ruimiao and Wang Qihua (2015). Empirical likelihood based weighted GMM estimation with missing response at random. Journal of Statistical Planning and Inference. 156, 64-79.

26、  Lai Peng ,Wang Qihua  and Zhou Xiao-Hua(2014). Variable selection and semiparametric efficient estimation for the heteroscedastic partially linear single-index model. Computational Statistics and Data Analysis. 70, 241-156.

27、  Zhang Tao, Zhang Qingzhao and Wang Qihua (2014) Model detection for functional polynomial regression. Computational Statistics & Data Analysis 70, 183-197.

28、  Lai Peng, Wang Qihua and Zhou Xiao-Hua (2014). Variable selection and semiparametric efficient estimation for the heteroscedastic partially linear single-index model. Computational Statistics and Data Analysis 70,  241–256

29、  Zhang Qingzhao and Wang Qihua(2013). Local least absolute relative error estimating approachfor partially linear multiplicative model. Statistica Sinica.  23 , 1091-1116

30、  Chen Xiaolin and Wang Qihua (2013). Variable selection in the additive rate model for recurrent event data Computational Statistics and Data Analysis 57, 491–503

31、  Wang Qihua and Cui Wenquan (2013). Probability density estimation with surrogate data and validation sample.  Front. Math. China , 8(3): 665–694

32、  Chen Xiaolin  and Wang Qihua (2013). Semiparametric proportional mean residual life model with covariates missing at random  Journal of Nonparametric Statistics  25, No. 3, 647–663

33、  Peng Lai,  Qihua Wang and Heng Lian  (2012). Bias-corrected GEE estimation and smooth-threshold GEE variable selection for single-index models with clustered data. Journal of Multivariate Analysis. 105, 422-432.

34、  Wei Chuanghua and Wang Qihua (2012). Statistical inference on restricted partially linear additive errors-in-variables models. Test, 21, 757–774

35、  Chen Xiaolin, Wang· Qihua, ·Cai Jianwen ·Shankar Viswanathan (2012). Semiparametric additive marginal regression models for multiple type recurrent events. Lifetime Data Analysis, 18, 504-527.

36、  Wang Qihua, Tong Xingwei and Sun Liuquan (2012). Exploring the varying covariate effects in proportional odds models with censored data. Journal of Multivariate Analysis. 109, 168–189

37、  Xue Liugen and Wang Qihua (2012). Empirical likelihood for single-index varying-coefficient models. Bernoulli 18(3), 836-856.

38、  Li Xiayan and Wang Qihua (2012). The weighted least square based estimators with censoring indicators missing at random.    Journal of Statistical Planning and Inference 142, 2913–2925.

39、  Wang Qihua, Dinse, Gregg E. and Liu Chunling (2012). Hazard function estimation with cause-of-death data missing at random.. Ann Inst Stat Math 64, 415–43

40、  Zhang Tao and Wang Qihua (2012). Semiparametric partially linear regression models for functional data. Journal of Statistical Planning and Inference 142, 2518–2529

41、  Ding Xiaobo and Wang Qihua (2011). Fusion-Refinement procedure for dimension reduction with missing response at random.. Journal of the American Statistical Association (JASA). 106 (495). 1193-1207. (国际顶尖刊物)

42、  Wang Qihua and Luo Ruimiao (2011). Semi-empirical pseudo-likelihood for estimating equations in the presence of missing responses. Journal of Statistical Planning and Inference. 141(8), 2589–2599.

43、  Lai Peng and Wang Qihua (2011). Partially linear single-index model with missing responses at random. Journal of Statistical Planning and Inference. 141(2), 1047-1058.

44、  Wang Qihua and Dinse G.E. (2011). Linear regression analysis of survival data with missing censoring indicators. Lifetime Data Analysis. 17(2),256-279.

45、  Wang Qihua and Xue Liugen (2011)  Statistical Inference in partially-varying-coefficient single-index model.  Journal of Multivariate Analysis. 102(1), 1-19.

46、  Wang Qihua and Lai Peng (2011). Empirical likelihood calibration estimation for the median treatment. difference in observational studies. Computational Statistics and Data Analysis 55, 1596–1609.

47、  Wang Qihua and Qin Yongsong (2010). Empirical likelihood confidence bands for distribution functions with missing responses. Journal of Statistical Planning and Inference. 140,  2778–2789

48、  Huang Bin and Wang Qihua (2010)  Semiparametric analysis based on weighted estimating equations for transformation models with missing covariates. Journal of Multivariate Analysis. 101, 2078-2090.

49、  Liu Chunling  and Wang Qihua (2010) Semiparametric estimation for regression coefficients in the Cox model with failure indicators missing at random. Statistica Sinica, 20, 1125-1142.

50、  Duan, Xiaogang, Qin Jing and Qihua Wang (2010). Optimal estimation in surrogate outcome regression problems. Canadian Journal of Statistics38(4), 63-646.

51、  Wang Yanhua, ShenJunshan, He Shuyuan and Wang Qihua (2010)  Estimation of single index model with missing response at random. Journal of Statistical Planning and Inference. 140, 1671–169

52、  Yao Lili, Sun Zhihua and Wang Qihua (2010).  Estimation of average treatment effects based on parametric propensity score model. Journal of Statistical Planning and Inference. 140,  806–816

53、  Wang Wei, Wang Jane-Ling and Wang Qihua (2009). Proportional hazards regression with unknown link function. IMS Lecture Notes-Monograph Series. 57, 47-66.

54、  Wang Qihua and Zhang Riquan (2009). Statistical Estimation in Varying Coefficient Models with Surrogate Data and Validation Sampling. Journal of Multivariate Analysis, 100, 2389-2405.

55、  Sun Zhihua, Wang Qihua (2009). Checking the adequacy of a general linear model with responses missing at random. Journal of Statistical Planning and Inference. 139, 3588-3604.

56、  Wang Qihua,Liu Wei and Liuchunling (2009).Probability density estimation for survival data with censoring indicators missing at random. Journal of Multivariate Analysis. 100, 835-850.

57、  Wang Qihua, Yao, Lili and Lai Peng (2009). Estimation of the area under ROC curve with censored data. Journal of Statistical Planning and Inference. 139, 1033-1044.

58、  Wang Qihua (2009). Statistical Estimation in Partial Linear Models with Covariables Data Missing at Random. Ann. Inst. Stat. Math. 61, 47-84.

59、  Sun Zhihua, Wang Qihua and Dai Pengjie (2009). Model Checking for Partially Linear Models with Missing Responses at Random. Journal of Multivariate Analysis. 100, 636-651.

60、  Wang Qihua and Dai Pengjie (2008). Semiparametric Model Based Inference In the Presence of Missing Responses. Biometrika. 95, 721-734. 国际顶级刊物)

61、  Wang Qihua and Ng Kai W. (2008). Asymptotically efficient product-limit estimators with censoring indicators missing at random. Statistica Sinica. 18, 749-768.

62、  Wang Qihua and Shen Junshan (2008). Estimation and Confidence Bounds of A Conditional Survival Function with Censoring Indicators Missing at Random. Journal of Multivatiate Analysis. 99, 928-948.

63、  Wang Qihua (2008). Probability density estimation with data missing at random when covariables are present. Journal of Statistical Planning and Inference. 138, 568-587.

64、  Wang Qihua and Sun Zhihua (2007). Estimation in partially linear models with missing responses at random. Journal of Multivariate Analysis. 98, 1470-1493

65、  Wang Qihua and Yu Keming (2007). Likelihood-based kernel estimation in semiparametric error-in-covariables models with Validation Data. Journal of Multivariate Analysis, 98, 455-480.

66、  Wang Qihua (2007). M-estimators based on inverse probability weighted estimating equations with response missing at random. Communications in Statistics-Theory and Methods. 36: 1091-1103.

67、  Sun Zhihua and Wang Qihua (2007). Semiparametric estimation of survival function with cause of death data missing at random. Journal of Applied Probability and Statistics. 2. 189-209.

68、  Wang Qihua(2006). Nonparametric regression function estimation with surrogate data and validation sampling. Journal of Multivariate Analysis,97,1142-1161.

69、  Wang Qihua and Yao Lili (2006). Estimation in varying coefficient proportional hazard regression model. Metrika , 64, 271-288

70、  Wang Qihua (2006). Edgeworth expansion and bootstrap approximation for studentized product-limit estimator with truncated and censored data. Communications in Statistics—Theory and Methods, 35, 609-623.

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121、    王启华(1994): 随机时截尾寿命试验Weibull分布的Bayes统计分析,数学的实践与认识,第3期, 13-17。

122、    王启华(1994): 失效率的一种截尾非参数估计,数学的实践与认识,1994年第3期,32-36。

123、    王启华(1993): 一类离散分布参数经验Bayes估计的一些渐近性质及其Bootstrap逼近,数理统计与应用概率,1993年第2期, 26-33。

124、    王启华(1992): 非参数回归函数加权核估计的强相合性, 数理统计与应用概率,1992年第4期, 43-48。

 

出版著作:

1.王启华,随机删失模型中的渐近理论, 高等教育出版社,2002.

2.王启华,生存数据统计分析,科学出版社,2006.

3. 王启华,现代统计研究基础,科学出版社,2010.

 

书的章节:

1.Wang Qihua (2006). Indentify Coexpressed Genes. Statistical Methods for Statistics and Related Fields (Edited by Wolfgang Hardle, Yuichi Mori and Philippe Vieu), Springer, 125-145.

 

2.Matthias R. Fengler and Wang Qihua(2009). Least Squares Kernel Smoothing of the Implied Volatility Smile : Applied Quantitative Finance(Edited by Wolfgang Hardle, Nikolaus Hautsch and Ludger Overbeck), 193-207.



学术论文

  1. Yang Xiaojie and Wang Qihua(2019). Sufficient dimension reduction under dimension-reduction-based imputation with predictors missing at random. Statistica Sinica, 29, 1751-1777.

  2. Sheng Ying and Wang Qihua(2019). Simultaneous variable selection and class fusion with penalized distance criterion based classifiers、Computational Statistics and Data Analysis, (133)138-152

  3. Chen Xiaolin, Liu Yi and Wang Qihua(2019). Joint feature screening for ultra-high-dimensional sparse additive hazards model by the sparsity-restricted pseudo-score estimator(2019). Annals of the Institute of Statistical Mathematic, 71, 1007-1031

  4. Wang Qihua and Wang Xuan (2018). Analysis of censored data under heteroscedastic transformation regression models with unknown transformation function. The Canadian Journal of Statisrics. 46(2), 233-245.

  5. Wang Qihua and Li Yongjin (2018). How to make Model-free feature screening approaches for full data applicable to the case of missing response? Scandinivian Journal of Statistics, 45, 324-346.

  6. Liu Y. and Wang Qihua (2018).Model-free feature screening for ultrahigh-dimensional data conditional on some variables, Ann. Inst. Stat Math,, 70, 283-301

  7. Liu Y., Wang Qihua and Liu Xiahui (2018). Testing conditional independence via integrating-up transformation, Statistics, 52(4), 734-749

  8. Ling Bingqing, Pang Zhen and Wang Qihua (2017). Cluster feature selection in high-dimension linear models, Random Matrices: Theory and Application, 6(4), 1750015-1-1750015-23.

  9. Liu Xiaohui, Wang Qihua and Liu Yi. (2017). A consistent jackknife empirical likelihood test for distribution function. Ann. INst. Stat. Math. 69, 249-269.

  10. Deng Jianqiu and Wang Qihua (2017). Dimension reduction estimation for probability density with data missing at random when covariables are present. Journal of Statistical Planning and Inference, 181: 11~29

  11. Li Yongjin, Zhang Qingzhao and Wang Qihua (2017). Penalized estimation equation for an extended single-index model. Ann Inst Stat Math. 69: 169~187

  12. Lin Bingqing, Wang Qihua, Zhang Jun and Pang Zhen (2017). Stable prediction in high-dimesnional linear models. Stat. Comput. 27, 1401-1412

  13. Liu Xiaohui, Zuo Yijun and Wang Qihua (2017). Finite sample breakdown point of Tukey’s halfspace median. Science China—Mathematics, 60 (5), 861-874

  14. Li Yongjin, Wang Qihua, Zhu Liping and Ding Xiaobo (2017). Mean response estimation with missing response in the presence of high-dimensional covariates. Communications in Statistics-Theory and Methods. 42(2), 628-643

  15. Wang Qihua and Zhang Tao (2016). An extended single-index model with missing response at random. Scandinavian Journal of Statistics. 43,1140-152


研究方向

复杂数据统计分析
生存分析
半--非参数统计
高维数据分析

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