Иньин Фань
Инъин Фань — китайско-американский статистик, заведующий кафедрой столетнего юбилея делового администрирования и профессор кафедры обработки данных и операций Школы бизнеса Маршалла Университета Южной Калифорнии . [1] В настоящее время она является заместителем декана докторской программы в Университете Южной Калифорнии в Маршалле. Она также занимает совместные должности в Колледже литературы, искусств и наук Университета Южной Калифорнии Даны и Дэвида Дорнсайф и в медицинском колледже Кек Медицины Университета Южной Калифорнии. Ее вклад в статистику и науку о данных был отмечен Королевского статистического общества в 2017 году. бронзовой медалью Гая [2] и лекция по медальону Института математической статистики в 2023 году. [3] она была избрана членом Американской статистической ассоциации. В 2019 году [4] и научный сотрудник Института математической статистики за плодотворный вклад в многомерные выводы, выбор переменных, классификацию, сети и непараметрическую методологию, особенно в области финансовой эконометрики, а также за добросовестную профессиональную службу в 2020 году. [5]
Фан вместе со своими коллегами разработала несколько популярных статистических инструментов и инструментов обработки данных, включая критерий обобщенной информации (GIC), подделки модели X (MXK), вывод глубокого обучения с использованием подделок (DeepLINK) и статистический вывод о членстве. профили в больших сетях (SIMPLE), а также некоторые фундаментальные асимптотические теории для собственных векторов больших случайных матриц и многомерных случайных лесов.
Некоторые из ее репрезентативных публикаций включают:
- Чи К.-М., Восслер П., Фан Ю. и Лв Дж. (2022). Асимптотические свойства многомерных случайных лесов. Анналы статистики 50, 3415–3438.
- Фан Дж., Фан Ю., Хан Х. и Лв Дж. (2022). ПРОСТО: статистические выводы по профилям участников в крупных сетях. Журнал Королевского статистического общества, серия B 84, 630–653.
- Чжу З., Фань Ю., Конг Ю., Лв Дж. и Сунь Ф. (2021). DeepLINK: вывод глубокого обучения с использованием подделок с приложениями к геномике. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 118, e2104683118.
- Кандес, Э.Дж., Фан, Ю., Янсон, Л. и Лв, Дж. (2018). Поиск золота: подделки «модели-X» для многомерного выбора контролируемых переменных. Журнал Королевского статистического общества, серия B 80, 551–577.
- Фань Ю. и Тан К. (2013). Выбор параметров настройки с высокой размерной штрафной вероятностью. Журнал Королевского статистического общества, серия B 75, 531–552.
Ссылки [ править ]
- ^ «Иньин Фань | Университет Южной Калифорнии Маршалл» . www.marshall.usc.edu .
- ^ «RSS объявляет награды за 2017 год | StatsLife» . www.statslife.org.uk .
- ^ «Институт математической статистики | Список заслуженных специальных наград и преподавателей» .
- ^ «Стипендиаты ASA 2019» (PDF) . Проверено 31 августа 2023 г.
- ^ «Институт математической статистики | Поздравляем стипендиатов IMS 2020!» .
  | Эта статья о статистике из США незавершена . Вы можете помочь Википедии, расширив ее . |