王明秋 教授

发布时间:2020-09-21文章来源: 浏览次数:


王明秋,教授,硕士生导师,山东邹城人。研究兴趣包括稳健估计、非参数统计推断、变量选择、高维数据分析、大数据抽样等。2007年获鲁东大学学士学位, 2012年获大连理工大学博士学位,专业概率论与数理统计。美国数学会评论员,中国现场统计研究会数据科学与人工智能分会理事。先后多次受邀前往香港大学、南方科技大学进行学术访问。主持或参与8项省部级以上项目,在国内外学术刊物上发表论文30余篇。已毕业硕士研究生在中国人民银行、中国农业银行、中国移动、济南市历城区委组织部、枣庄学院等单位工作。先后被评为济宁市科普先进个人、千亿平台网址(中国)有限公司师德先进个人、千亿平台网址(中国)有限公司优秀教师、千亿平台网址(中国)有限公司优秀研究生指导教师、千亿平台网址(中国)有限公司科研管理先进个人、千亿平台网址(中国)有限公司优秀班主任。作为指导老师多次获美国大学生数学建模竞赛一等奖、全国大学生市场调查与分析大赛三等奖、全国大学生统计建模大赛二等奖等。

个人信息

1982年8月生,男,中国共产党党员,山东邹城人

联系方式

E-mailmqwang@qfnu.edu.cn

通讯地址:山东省曲阜市静轩西路57号千亿平台网址(中国)有限公司统计与数据科学学院(273165(School of Statistics, Qufu Normal University, Qufu , Shandong 273165, P. R. China)

受教育情况

2007.9-2012.12 大连理工大学,理学博士学位

2005.9-2007.7 鲁东大学,理学学士学位

2002.9-2005.7 济宁师范专科学校

工作经历

2022.01-至今 千亿平台网址(中国)有限公司统计与数据科学学院,副教授

2019.04-2021.09 千亿平台网址(中国)有限公司千亿平台网址(中国)有限公司,应用统计系主任

2015.07-2021.12 千亿平台网址(中国)有限公司千亿平台网址(中国)有限公司,副教授

2015.01-2015.07 千亿平台网址(中国)有限公司数学科学学院,副教授

2014.03.31-2016.11.19 千亿平台网址(中国)有限公司数学科学学院,博士后,合作导师 尹传存

2012.12-2014.12 千亿平台网址(中国)有限公司数学科学学院,讲师

访学经历

2021.07-2021.08 南方科技大学统计与数据科学系, 访问学者

2019.07-2019.08 南方科技大学数学系, 访问学者

2017.07-2017.08 南方科技大学数学系, 访问学者

2016.12-2017.01 南方科技大学数学系, 访问学者

2014.06-2014.08 Department of Statistics and Actuarial Science, The University of HongKong, Research Associate

2012.03-2012.06 Department of Statistics and Actuarial Science, The University of HongKong, Research Associate

2011.03-2011.04 Department of Statistics and Actuarial Science, The University of HongKong, Research Associate

科研项目

1. 2019.07-2022.06,高维数据中的稳健统计推断问题研究,山东省自然科学基金面上项目,主持

2. 2017.09-2019.09,高维回归模型中的组变量选择研究,全国统计科学研究项目,主持

3. 2015.1-2017.12,超高维半参数回归模型的结构识别和变量选择问题研究,国家自然科学青年基金项目,主持

4. 2014.4-2016.4,超高维半参数回归模型的稳健统计推断,中国博士后科学基金面上项目,主持

5. 2021.01-2024.12,断点回归中模型识别、效应估计和大数据统计学习,国家自然科学基金面上项目,参与

6. 2020.09-2022.09,断点回归中处理效应的稳健估计及其应用,2020年度全国统计科学研究重点项目,参与

7. 2018.01-2021.12,几类因子试验的最优设计与数据分析,国家自然科学基金面上项目,参与

8. 2012.1-2014.12,稀疏高维半参数模型的稳健统计推断,国家自然科学青年基金项目,参与

代表性论文

1. Cao Zhimiao, Kang Xiaoning and Wang Mingqiu*, Doubly robust weighted composite quantile regression based on SCAD-L2. The Canadian Journal of Statistics, 2021, DOI: 10.1002/cjs.11681.

2. Li Chunshi, Yang Mo, Wang Mingqiu, Kang Hong and Kang Xiaoning. A Cholesky-based sparse covariance estimation with an application to genes data, Journal of Biopharmaceutical Statistics, 2021, 31(5): 603-616.

3. Kang Xiaoning and Wang Mingqiu*, Ensemble sparse estimation of covariance structure for exploring genetic disease data. Computational Statistics & Data Analysis, 2021, 159, 107220.

4. Liu Yin, Tian Guo-Liang and Wang Mingqiu*A new variant of the parallel regression model with variable selection in surveys with sensitive attribute. Journal of Statistical Planning and Inference, 2021, 212: 69-83.

5. Wang Mingqiu, Zhao Peixin and Kang Xiaoning*, Structure identification for varying coefficient models with measurement errors based on kernel smoothing, Statistical Papers, 2020, 61(5): 1841-1857.

6. Wang Mingqiu, Wu Yuanshan and Yang Qinglong*, Adaptive penalized least absolute deviations estimation for the accelerated failure time model. Acta Mathematica Sinica-English Series, 2020, 36(7): 812-828.

7. Kang Xiaoning, Xie Chaoping and Wang Mingqiu*, A cholesky-based estimation for large-dimensional covariance matrices. Journal of Applied Statistics, 2020, 47(6): 1017-1030. Wang Xiuli, Cao Zhimiao, Liu Chao and Wang Mingqiu*, Group selection via adjusted weighted least absolute deviation regression. Journal of Computational and Applied Mathematics, 2020, 378: 112924. (2020-11 IF: 1.883)

8. Wang Mingqiu, Tian Guo-Liang and Liu Yin*, Statistical Inference for semiparametric varying-coefficient partially linear models with a diverging number of components. Journal of the Korean Statistical Society, 2020, 49: 223-243.

9. Wang Xiuli, Zhao Shengli and Wang Mingqiu*, Profile statistical inference for partially linear additive models with a diverging number of parameters, Journal of Systems Science and Complexity, 2019, 32: 1747-1766.

10. Wang Mingqiu and Tian Guo-Liang*, Adaptive group lasso for high-dimensional generalized linear models, Statistical Papers, 2019, 60: 1469-1486.

11. Wang Mingqiu, Wang Xiuli and Amin Muhammad*, Identification and estimation for generalized varying coefficient partially linear models, Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics, 2018, 47: 1041-1060.

12. Wang Mingqiu* and Tian Guo-Liang, Robust group non-convex estimations for high-dimensional partially linear models, Journal of Nonparametric Statistics, 2016, 28(1): 49-67.

13. Wang Mingqiu*, Song Lixin and Tian Guo-Liang, SCAD-Penalized least absolute deviation regression in high dimensional models, Communications in Statistics-Theory and Methods, 2015, 44(12): 2452-2472.

14. Wang Mingqiu and Wang Xiuli*, Adaptive lasso estimators for ultrahigh dimensional generalized linear models, Statistics & Probability Letters, 2014, 89: 41-50.

15. Tian Guo-Liang, Wang Mingqiu* and Song Lixin, Variable selection in the high-dimensional continuous generalized linear model with current status data, Journal of Applied Statistics, 2014, 41: 467-483.

16. Wang Mingqiu* and Song Lixin, Identification for semiparametric varying coefficient partially linear models, Statistics & Probability Letters, 2013, 83: 1311-1320.

讲授课程

本科生课程:概率论,数理统计,应用回归分析,多元统计分析,统计软件,金融数学

研究生课程:多元统计分析,回归分析,统计案例分析,机器学习

 

关闭 打印责任编辑:陈晓婷

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