王学钦
教授
所属大学: 中国科学技术大学
所属学院: 国际金融研究院
个人简介
管理学院教授, 2003年毕业于纽约州立大学宾汉姆顿分校(Binghamton University)。目前担任教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会委员、统计学国际期刊《JASA》、《SII》、《CJS》的Associate Editor、高等教育出版社《Lecture Notes: Data Science, Statistics and Probability》系列丛书的副主编、中国现场统计研究会数据科学与人工智能分会副理事长、中国青年统计学家协会副会长、全国工业统计学教学研究会数字经济与区块链技术协会副理事长、中国工业统计学教学研究会常务理事和中国统计教育学会常务理事等。 目前主要从事统计机器学习的理论和方法研究,研究方向还包括现代统计推断(针对非欧数据的推断和递归推断)、精准医疗、统计优化和计算、风险管理和政策评估等。已发表SCI期刊论文70多篇,其中包括:综合性顶级期刊Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) 1篇、统计学顶级期Journal of the American Statistical Association(JASA) 6篇、Annals of Statistics (AoS)1篇和Nature Genetics 1篇。另外,还出版了一本译著、一本中华医学统计百科全书分册和一本数据科学教材,并参与两本研究专辑的各一个章节的撰写。在R CRAN官网以及Python PyPI官网发布了Ball等多个开源软件包,软件包总下载量已累计16.4万次。研究成果产生了一定的学术影响,得到国内外同行的好评。曾获得国家优秀青年基金和入选教育部新世纪人才。部分成果被重要媒体报道,以及被著名学者和期刊等广泛引用。其中包括: 重要媒体的报道:中国科学报在头版要闻中报道了我们发表在PNAS的研究成果;也同时被光明网、安徽日报、新安晚报、腾讯新闻、网易新闻、科学网、央广网、安徽网,中安在线等媒体报道,被新闻事件分析挖掘和搜索系统NewsMiner 评为重大AI 科研成果。 代表性荣誉 国际统计学会推选会员 (ISI Elected Member)(2024) 高等学校科学研究优秀成果奖自然科学二等奖(排名第一)(2023) 国家级领军人才(2021) “广东特支计划”百千万工程领军人才(2016) 优秀青年科学基金获得者(2013) 教育部新世纪优秀人才支持计划(2012)
研究领域
人工智能的统计学理论、方法与计算 最优子集选择问题 度量空间的统计推断理论、方法与计算 基于机理和数据融合的统计建模和推断 统计机器学习 精准医疗 医疗政策 风险管理和政策评估
学术兼职
Statistics and Its Interface (Associate Editor) Statistical Theory and Related Fields (Associate Editor) 应用概率统计(编委) 统计学报(编委) 中国现场统计研究会 副理事长 教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会 委员 中国现场统计研究会教育统计与管理分会 理事长 中国工业统计教学研究会 监事会副会长&常务理事 中国现场统计研究会数据科学与人工智能分会 副理事长 全国工业统计学教学研究会数字经济与区块链技术协会 副理事长 中国统计教育学会 常务理事 高等教育出版社《Lecture Notes: Data Science, Statistics and Probability》系列丛书 副主编
近期论文
1. Tan, JB, Zhang, GY, Wang, XQ, Huang, H, and Yao, F (2024+), Green’s matching: an efficient approach to parameter estimation in complex dynamic systems, Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, online. 2. Zhang, JN, Wang, JH, and Wang, XQ (2024+), Consistent community detection in inter-layer dependent multi-layer networks, Journal of the American Statistical Association, online. 3. Wang, XQ, Zhu J, and Pan, WL (2024+), Nonparametric statistical inference via metric distribution function in metric spaces. Journal of the American Statistical Association, online. 4. Jiang, YL, Wang, XQ, Wen, CH, Jiang, YK, and Zhang HP (2024), Nonparametric two-sample tests of high dimensional mean vectors via random integration. Journal of the American Statistical Association, 119(545): 701-714. 5. Wang, ZZ, Zhu, JX, Wang, XQ, Zhu, J, Pen, HY, Chen, P, Wang, AR, and Zhang, XK(2024), skscope: Fast Sparsity-Constrained Optimization in Python. Journal of Machine Learning Research, 25, 1-9. 6. Wen, CH, Wang, XQ, and Zhang, AJ (2023), ?0 Trend Filtering. INFORMS Journal on Computing, 35(6): 1491-1510. 7. Du, JH, Guo, YF, and Wang, XQ (2023), High-dimensional portfolio selection with cardinality constraints. Journal of the American Statistical Association, 118(542): 779-791. 8. Zhu, J, Wang, XQ, Hu, LY, Huang, JH, Jiang, KK, Zhang, YH, Lin, SY, and Zhu, JX (2022), abess: A fast best-subset selection library in Python and R. Journal of Machine Learning Research, 23, 1-7. 9. Zhang, YH, Zhu, JX, Zhu, J, and Wang, XQ (2022), A splicing approach to best subset of groups selection. INFORMS Journal on Computing 35 (1): 104-119. 10. Tian, T, Tan, JB, Luo, WX, Jiang, YK, Chen, MQ, Yang, SP, Wen, CH, Pan, WL, and Wang, XQ (2021). The Effects of Stringent and Mild Interventions for Coronavirus Pandemic. Journal of the American Statistical Association, 116(534), 481-491. 11. Zhu, J, Pan, WL, Zheng, W and Wang, XQ (2021). Ball: An R package for detecting distribution differences and associations in metric spaces. Journal of Statistical Software 97 (6), 1-31. 12. Zhu, JX, Wen, CH, Zhu, J, Zhang, HP and Wang, XQ (2020). A polynomial algorithm for best-subset selection problem. Proceedings of the National Academy of Sciences 117(52), 33117-33123. 13. Li, TB, Li, YW, Hu, YX, Wang, YY, Lam, CM, Ni, W, Wang, XQ, Yi, L (2020). Heterogeneity of Visual Preferences for Biological and Repetitive Movements in Children with Autism Spectrum Disorder. Autism Research 14 (1), 102-111. 14. Wen, CH, Zhang, AJ, Quan, SJ and Wang, XQ (2020). BeSS: An R Package for Best Subset Selection in Linear, Logistic, and CoxPH Models. Journal of Statistical Software 94(1), 1-24. 15. Liu, Y, Bible, PL, Zou, B, Liang, QX, Dong, C, Wen, XF, Li, Y, Ge, XF, Li, XF, Deng, XL, Ma, R, Guo, SX, Liang, JR, Chen, TT, Pan, WL, Liu, LX, Chen, W, Wang, XQ and Wei, L (2020). CSMD: A computational subtraction-based microbiome discovery pipeline for species-level characterization of clinical metagenomic samples. Bioinformatics 36(5), 1577-1583. 16. Pan, WL, Wang, XQ, Zhang, HP, Zhu, HT and Zhu, J (2020). Ball Covariance: A Generic Measure of Dependence in Banach Space. Journal of the American Statistical Association 115(529), 307-317. 17. Pan, WL, Wang, XQ, Xiao, WN and Zhu, HT (2018). A Generic Sure Independence Screening Procedure. Journal of the American Statistical Association 114 (526), 928-937. 18. Pan, WL, Tian, Y, Wang, XQ and Zhang, HP (2018). Ball Divergence: Nonparametric Two Sample Test. Annals of Statistics 46(3), 1109-1137. 19. Pan, WL, Wang, XQ, Wen, CH, Styner M and Zhu HT (2017). Conditional local distance correlation for manifold-valued data. Information Processing in Medical Imaging, 41-52. 20. Wang, XQ, Pan, WL, Hu, WH, Tian Y and Zhang, HP (2015). Conditional distance correlation. Journal of the American Statistical Association 110(512), 1726-1734. 21. Wang, XQ, Jiang, YL, Huang, M and Zhang, HP (2013). Robust Variable Selection with Exponential Squared Loss. Journal of the American Statistical Association 108(502), 632-643. 22. Xiong YY, Chen, XS, Chen, ZD, Wang XZ, Shi, SH, Wang, XQ, Zhang, JZ and He XL (2010). RNA sequencing shows no dosage compensation of the active X chromosome. Nature Genetics 42(12), 1043-1047. 23. Zhang, HP, Liu, CT and Wang, XQ (2010). An Association Test for Multiple Traits Based on the Generalized Kendall’s Tau. Journal of the American Statistical Association 105(490), 473-481.