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，中科院“百人计划”入选者，The International Statistical Institute当选会员。

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年-1998年在中科院应用数学所做博士后

1998年-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）

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

2022.9.1--2022.11.1. Fred Hutchinson Cancer Research Center

学术兼职：

·《Electronic Research Archive》，编委

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

·《Biostatistics & Epidemiology》Associate 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 (2005-2012)

·《现代数学基础丛书》编委

·《统计与数据科学丛书》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统计分会副理事长(2008--2016)

· 中国现场统计研究会生存分析分会副理事长（2015-2023）

· IMS-China委员会理事（2012-2015）

· IBS-China常务理事

· ICSA-Shanghai委员会委员

· 中国现场统计研究会常务理事

· 中国概率统计学会常务理事（2002—2010，2022-2026）

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（2003-2022）

· 中国科学院大学教授

· 云南大学特聘教授（兼职，2009-2013）

· 深圳大学特聘教授（兼职，2013.10—2018.9）

社会服务：

·研究院统计研究中心学术委员会副主任

·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

Statistica Sinica

Statistics and its Interface

Journal of Nonparametric Statistics

Statistics and Computing

Lifetime Data Analysis

Communications in Mathematics and Statistics

Expert Systems with Applications

Journal of Operational Research Society 

Test

Statistics in Medicine

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, 北京

·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”，云南昆明

·2010年7月8日至18日，组织并主持了“统计前沿课程暑期班”，北京晨兴

·2010年7月19日至20日，组织并主持了“国际统计前沿研讨会”，北京晨兴

·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”，云南大理

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

·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”，云南

·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"，安徽芜湖

·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"， 北京

·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”，河南开封

·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”，福建厦门

·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”，江西南昌

·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”，浙江杭州

·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”，浙江工商大学

·2021年7月3日至4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六届学术研讨会”，甘肃兰州

·2022年11月26日至27日，组织并主持了“2022高层次优秀青年学者学术论坛暨学科建设研讨会”，浙江工商大学

·2023年5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七届学术研讨会”,湖南长沙

·2024年1月21日至27日，组织并主持了“大规模数据下统计前沿研讨会”，天元数学国际交流中心

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 2^nd 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

2023年4月6日-7日在中国人民大学苏州校区召开的统计与大数据前沿论坛上作报告

2023年6月30日至7月3日在成都召开的2023ICSA-China会议上做邀请报告

2023年7月7日至9日在河南大学举办的“统计前沿论坛暨学科建设研讨会”作特邀报告

2023年9月15日至9月18日在柯南大学数学学科创建100周年暨创新发展大学上作邀请报告

2024年1月21日至27日在天元数学国际交流中心召开的大规模数据下统计前沿学术研讨会上作邀请报告

此外分别在其它一些会议作特邀报告

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.若干分布式非参数统计方法及其理论研究，国家自然科学基金面上项目（12271510）, 2023年1月1日至2026年12月31日，46万元，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、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

10、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

11、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，240万元，主持

12、  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

13、缺失数据分析中若干重要问题研究，国家自然科学基金面上项目（11871460）, 2019年1月1日至2022年12月31日，55万元，主持

主要发表:

（共出版专著3部，Springer出版社出版的书中两章, 发表论文140多篇，其中百余篇发表在JASA,The Annals of Statistics与Biometrika等国际重要刊物，120多篇被SCI收录，部分工作已产生20年持续不断的学术影响，其中一些得到了国际知名统计学家公开发表的高度评价，一些方法、结果及证明被一些重要文献使用，特别是一些理论结果被一些重要文献引作引理使用。2014年——2017年连续4年被Elsevier列入中国高被引用专家。

1、 Wang Ruoyu, Wang Qihua and Miao Wang (2023). A robust fusion-extraction procedure with summary statistics in the presence of biased sources. Biometrika, 110(4), 

      1023-1040.

     2、Wang Ruoyu, Su Miaomiao and Wang Qihua (2023). Distributed Nonparametric Regression Imputation for Missing Response Problems with Large-scale Data. Joutnal of       

         Machine Learning Research. 24, 1-52.

     3、 Liang Zongqi and Wang Qihua (2023). A Robust Model Average Approach for partially linear models with responses missing at random. Scandinavian Journal of Statistics, 

     50, 1933-1952.

4、 Wang Ruoyu and Wang Qihua (2022). Determination and estimation of optimal quar[1]antine duration for infectious diseases with application to data analysis of COVID-19.     Biometrics 78: 691-700.

     5、 Su Miaomiao and Wang Qihua (2022). A convex programming solution based debiased estimator for quantile with missing response and high-dimensional covariables. 

  Compu[1]tational Statistics and Data Analysis 168: 107371. 

6、 Deng Jianqiu, Yang Xiaojie and Wang Qihua (2022). Surrogate space based dimension re[1]duction for nonignorable nonresponse. Computational Statistics and Data         Analysis 168: 107374. 

7、 Huang Yunxiang and Wang Qihua (2022). Estimation for functional single index models with unknown link functions.Statistica Sinca 32: 1789-1809.

8、 Huang Yunxiang and Wang Qihua (2022). A functional information criterion for region selection in functional linear models. Statistica Sinica 32: 653-67

9、 Sun YIfan and Wang Qihua (2022). An adaptive group LASSO approach for domain selection in functional generalized linear models. Journal of Statistical Planning 

   and Inference 219: 13-32. 

10、Wei Yuting, Wang Qihua, Duan Xiaogang and Qin Jing (2021).Bias-corrected Kullback[1]Leibler distance criterion based model selection with covariables missing 

  at random. Com[1]putational Statistics and Data Analysis 160, 107224. 

11、   Wang Qihua, Su Miaomiao and Wang Ruoyu (2021). A beyond multiple robust approach for missing response. Computational Statistics and Data Analysis. 155, 107111.

12、    Wei Yuting, Wang Qihua and Liu Wei (2021). Model averaging for linear models with responses missing at random. Ann. Inst. Statist. Math. 73(3), 535-553.

13、  Wei Yuting and Wang Qihua (2021). Cross-validation-based model averaging in linear models with response missing at random. Statistics and Probability Letters 171: 

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14、    Wang Qihua and Hu Dahai (2020). LPRE criterion based estimating equation approaches for the error-in-covariables multiplicative regression models. Statistica Sinica. 30: 955-975.

15、  Sun Yifan and Wang Qihua (2020). Function-on-function quadratic regression models.  Computational Statistics and Data Analysis.  142: 106814.

16、  Sheng Ying and Wang Qihua (2020). Conditional probability estimation  based classification with class label missing at random. Journal of Multivariate Analysis. 176, 104566

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18、 Zhang Jing, Wang Qihua and Kang Jian(2020). Feature screening under. missing indicator imputatiuon with non-ignorable missing response. Computational Statistics & Data Analysis. 149, 106975.

19、Yang Xiaojie and Wang Qihua(2019). Sufficient dimension reduction under dimension-reduction-based imputation with predictors missing at random. Statistica 

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20、 Sheng Ying and Wang Qihua(2019).Simultaneous variable selection and class fusion with penalized distance criterion based classifiers、Computational Statistics and Data 

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21、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 

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22、Wang Qihua and Wang Xuan (2018). Analysis of censored data under heteroscedastic transformation regression models with unknown transformation function. The 

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23、 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 

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24、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

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

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

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

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

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

32、  Li Yongjin, Wang Qihua, Zhu Liping and Ding Xiaobo (2017). Mean response estimation with missing response in the presence of high-

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44、  Lai Peng ,Wang Qihua  and Zhou Xiao-Hua(2014). Variable selection and semiparametric efficient estimation for the heteroscedastic partially linear single-index 

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

53、   Chen Xiaolin, Wang· Qihua, ·Cai Jianwen ·Shankar Viswanathan (2012). Semiparametric additive marginal regression models for multiple type recurrent events. 

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

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

56、 Li Xiayan and Wang Qihua (2012). The weighted least square based estimators with censoring indicators missing at random.    Journal of Statistical Planning and Inference 

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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.