张婧-凯发真人k8

讲授课程：

《r语言数据分析》、《python数据分析》、《计量经济学》、《统计计算(双语)》、《统计计算与模拟》

研究方向：

生存分析、高维数据分析、变量选择、抽样设计

个人简历(教育背景、工作经历等)：

教育背景:

1. 2013-09至2018-06，武汉大学，数学与统计学院，统计学，博士

2. 2011-09至2013-06，武汉大学，数学与统计学院，应用统计，硕士

3. 2007-09至2011-06，安庆师范学院，数学与计算科学学院，应用数学，学士

工作经历：

1. 2018-07至今，中南财经政法大学，统计与数学学院，专任教师

2. 2020-01至2020-02，香港理工大学，应用数学系，研究助理

3. 2017-09至2018-02，美国北卡罗莱纳大学教堂山分校，生物统计系，研究助理

4. 2015-08至2015-10，香港理工大学，应用数学系，研究助理

科学研究：

科研论文：

1. zhang, j., zhou, h., liu, y., & cai, j. (2021). feature screening for case-cohort studies with failure time outcome. scandinavian journal of statistics, 48(1), 349-370.

2. zhang, j., liu, y., & cui, h. (2020). model-free feature screening via distance correlation for ultrahigh dimensional survival data. statistical papers, doi:10.1007/s00362-020-01210-3.

3. zhang, j., & liu, y. (2020). model-free slice screening for ultrahigh-dimensional survival data, journal of applied statistics, doi: 10.1080/02664763.2020.1772734.

4. 张婧，袁敏，刘妍岩. (2020) .基于正态混合模型的贝叶斯分类方法及其应用,

5. 应用数学学报，第4期，742-755.

6. zhang, j., yin, g., liu, y., & wu, y. (2018). censored cumulative residual independent screening for ultrahigh-dimensional survival data. lifetime data analysis, 24(2), 273-292.

7. liu, y., zhang, j., & zhao, x. (2018). a new nonparametric screening method for ultrahigh-dimensional survival data. computational statistics & data analysis, 119, 74-85.

8. zhang, j., liu, y., & wu, y. (2017). correlation rank screening for ultrahigh-dimensional survival data. computational statistics & data analysis, 108, 121-132.

9. zhang, j., liu, y., & wu, y. (2016). exponential regression for censored data with outliers. journal of statistical computation and simulation, 86(3), 431-442.

科研项目：

1. 主持国家自然科学基金青年项目《高维生存数据下交互模型的变量选择方法》

2. 主持中央高校基本科研业务费青年教师创新项目《cox比例风险模型下交互效应的变量选择方法研究》

3. 参加国家自然科学基金面上项目《面板计数数据模型的非参数和半参数统计推断》

4. 参加国家社科基金一般项目《中国民营经济营商环境评价方法与应用研究》

教学研究：

参加本科生课程《时间序列分析》的慕课录制

获奖荣誉：

1. 武汉大学研究生学术创新奖 二等奖

2. 中南财经政法大学优秀党员