王启华
中国科学院数学与系统科学研究院研究员
王启华,男,太湖县人。研究员,博士生导师,国家杰出青年基金获得者,现任中国科学院数学与系统科学研究院应用数学研究所研究员。
2009年,王启华获得北京市科学技术奖三等奖
人物经历
教育经历
工作经历
1996-1998年在中科院应用数学所做博士后。
1998-2000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。
2002年1月1日至今,《应用数学学报英文版》编委
2005年5月1日至2012年12月31日,《中国科学》(中英文版)编委
2005年至2008年任香港大学副教授。
2009年至2012年 教育部长江学者云南大学特聘教授。
2009年1月1日至今,Ann. Inst 数学. Statist.编委
2012年1月1日至今,Open Journal of 统计学主编
2015年4月26日至今,中国现场统计研究会高维数据统计分会理事长
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,美国戴维斯加利福尼亚州大学
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,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,德国亚历山大·冯·洪堡大学
2003年8月至2004年6月,访问研究员,澳大利亚国立大学
2009.5.18—2009.5.25.韩国首尔大学
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.德国柏林洪堡大学
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.悉尼大学
2017.8.18—2017.8.28.加拿大大不列颠岛哥伦比亚大学
2019.8.6—2019.8.19.加拿大York大学
研究方向
复杂数据统计分析
半--非参数统计
高维数据分析
大规模数据统计分析
学术兼职
·《Electronic Research Archive》,编委
·《Annals of Institute of Statistical Mathematics》Associate Editor(编委)
·《Biostatistics \u0026 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
· 中国现场统计研究会生存分析分会副理事长
· IMS-China委员会理事(2012-2015)
· IBS-China常务理事
· ICSA-Shanghai委员会委员
· 中国现场统计学会常务理事(2002-2006)
· 中国概率统计学会理事(2006—2010)
· 中国生存分析学会常务理事
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
· 教育部长江学者云南大学特聘教授(2009-2012)
· 深圳大学特聘教授(兼职,2013.10—2018.9)
人才培养
已指导学生
参考文献:
现指导学生
参考文献:
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
·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”
·2010年7月8日至18日,组织并主持了“统计前沿课程暑期班”
·2010年7月19日至20日,组织并主持了“国际统计前沿研讨会”
·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”
·2011年12月10日-12月11日,组织并主持了“2011统计学术研讨会”
·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”
·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"
·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"
·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”
·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”
·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”
·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”
·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”
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,中日统计石垣市国际会议,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,临汾市,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
近五年在一些会议所作的邀请报告:
2015年7月6日-7日,复旦大学,The Second International Workshop on Frontiers of 统计学 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,上海市
第三届非参数估计统计会议,特邀报告,2016年6月11-16,法国阿维农
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,青岛市
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,临汾市
2017年11月1-3日,杭州市国际统计研讨会,邀请报告,浙江杭州
2017年8月18-20日,ICSA-Canada Chapter 2017 Symposium,邀请报告,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 2nd Sino-Russian Seminar on Asymptoic Methods in Probability Theory and Mathematical 统计学,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,深圳市
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月在南开区召开的ICSA-China会议上作邀请报告
此外分别在其它一些会议比如云南省召开的数据科学ICSA会议及吉首市召开的全国概率极限与大样本理论会议上作特邀报告
获得荣誉
科研项目
在研项目
1.  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
2.  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2012年12月31日,55万元,主持
完成项目
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
个人作品
王启华共出版专著3部,Springer出版社出版的书中2章, 发表论文130多篇,其中百余篇发表在JASA,The Annals of 统计学与Biometrika等国际重要刊物,100多篇被SCI收录,部分工作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年被爱思唯尔列入中国高被引用专家。
学术论文
1、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.
2、Sun Yifan and Wang Qihua (2020). 函数-on-function quadratic regression models.  Computational 统计学 and 数据 Analysis.  142: 106814.
3、Sheng Ying and Wang Qihua (2020). Conditional probability estimation  based classification with class label missing at random. Journal of Multivariate Analysis. 176, 104566.
4、Sheng Ying and Wang Qihua (2020). Model-free feature screening for ultrahigh dimensional classification. Journal of Multivariate Analysis. 178, 104618.
5、Zhang Jing, Wang Qihua and Kang Jian. Feature screening under. missing indicator imputatiuon with non-ignorable missing response. Computational Statistics \u0026 数据 Analysis. 2020, 149, 106975.
6、Yang Xiaojie and Wang Qihua(2019). Sufficient dimension reduction under dimension-reduction-based imputation with predictors missing at random. statistica Sinica,29,1751-1777.
7、Sheng Ying and Wang Qihua(2019).Simultaneous variable selection and class fusion with penalized distance criterion based classifiers,Computational Statistics and 数据 Analysis.(133),138-152.
8、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 estimator,Annals of the Institute of Statistical 数学,71, 1007-1031.
9、汪姓 Qihua and Wang Xuan (2018). Analysis of censored 数据 under heteroscedastic transformation regression models with unknown transformation 函数 The Canadian Journal of Statisrics. 46(2), 233-245.
10、Wang Qihua and Li Yongjin (2018). How to make Model-free feature screening approaches for full 数据 applicable to the case of missing response? Scandinivian Journal of Statistics, 45, 324-346.
11、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.
12、Liu Y., Wang Qihua and Liu Xiahui (2018). Testing conditional independence via integrating-up transformation,  Statistics,  52(4), 734-749.
13、Ling Bingqing, Pang Zhen and Wang Qihua (2017). Cluster feature selection in high-dimension linear models, Random Matrices: Theory and Application, 6(4), 1750015-1-1750015-23.
14、Liu Xiaohui, Wang Qihua and Liu Yi. (2017). A consistent jackknife empirical likelihood test for distribution 函数 Ann. INst. Stat. 数学 69, 249-269.
15、Deng Jianqiu and Wang Qihua (2017). Dimension reduction estimation for probability density with 数据 missing at random when covariables are present. Journal of Statistical Planning and Inference, 181: 11~29.
16、Li Yongjin, Zhang Qingzhao and Wang Qihua (2017). Penalized estimation equation for an extended single-index model. Ann Inst Stat 数学 69: 169~187.
17、Lin Bingqing, Wang Qihua, Zhang Jun and Pang Zhen (2017). Stable prediction in high-dimesnional linear models. Stat. Comput. 27, 1401-1412.
18、Liu Xiaohui, Zuo Yijun and Wang Qihua (2017).Finite sample breakdown 小数点 of Tukey’s halfspace median. Science China—数学ematics, 60 (5), 861-874.
19、Li Yongjin, Wang Qihua, Zhu Liping and Ding Xiaobo (2017). Mean response estimation with missing response in the presence of high-dimensional covariates.Communications in 统计学Theory and Methods. 42(2), 628-643.
20、Wang Qihua and Zhang Tao (2016). An extended single-index model with missing response at random. Scandinavian Journal of Statistics. 43,1140-152.
21、Dai pengjie, Ding Xiaobo and Wang Qihua (2016). Dimension reduction based linear surrogate variable approach for model free variable selection. Journal of Statistical Planning and Inference, 169, 13-26.
22、Lai Peng, Zhang Qingzhao, LianHeng and Wang Qihua (2016).Efficient estimation for the heteroscedastic single-index varying coefficient models. Statistics and Probability Letters. 110, 84-93.
23、Zhang Tao and Wang Qihua (2016). Functional singular component analysis based functional additive models. Science. Science China—数学,59, 2443-2462.
24、Ding Xiaobo, Zhou Xiao-Hua and Wang Qihua (2015). A partially linear single-index transformation model and its nonparametric estimation. The Canadian Journal of 统计学. 43(1), 97-117.
25、Liu Yi and Wang Qihua (2015). Copula-graphic estimators for the marginal 活下去survival 函数 with censoring indicators missing at random Statistics and Probability Letters. 107, 101-110.
26、Chen Xiaolin and Wang Qihua (2015). Semiparametric proportional mean residual li8fe model with censoring indicators missing at random. Communications in 统计学. 44, 5161-5188.
27、Wang Xuan, Wang Qihua and Zhou Xiao-Hua (2015). Partially varying coefficient single-index additive hazard models. Ann. Inst. Statist. 数学, 67(5), 817-841.
28、Wang Xuan and Wang Qihua (2015). Semiparametric linear transformation model with differential measurement error and validation sampling. Journal of Multivariate Analysis. 141, 67-80.
29、Wang Xuan and Wang Qihua (2015). Estimation for semiparametric transformation models with length-biased sampling. Journal of Statistical Planning and Inference. 156, 80-89.
30、Luo Ruimiao and Wang Qihua (2015). Empirical likelihood based weighted GMM estimation with missing response at random. Journal of Statistical Planning and Inference. 156, 64-79.
31、Lai Peng ,Wang Qihua  and Zhou Xiao-Hua(2014). Variable selection and semiparametric efficient estimation for the heteroscedastic partially linear single-index model. Computational Statistics and 数据 Analysis. 70, 241-156.
32、Zhang Tao, Zhang Qingzhao and Wang Qihua (2014) Model detection for functional polynomial regression. Computational 统计学 \u0026 Data Analysis 70, 183-197.
33、Lai Peng, Wang Qihua and Zhou Xiao-Hua (2014). Variable selection and semiparametric efficient estimation for the heteroscedastic partially linear single-index model. Computational 统计学 and 数据 Analysis 70, 241–256.
34、Zhang Qingzhao and Wang Qihua(2013). Local least absolute relative error estimating approachfor partially linear multiplicative model. Statistica Sinica.23, 1091-1116.
35、Chen Xiaolin and Wang Qihua (2013). Variable selection in the additive rate model for recurrent event 数据 Computational Statistics and Data Analysis 57, 491–503.
36、Wang Qihua and Cui Wenquan (2013). Probability 密度 estimation with surrogate data and validation sample.  Front. 数学 China , 8(3): 665–694.
37、Chen Xiaolin and Wang Qihua (2013). Semiparametric proportional mean residual life model with covariates missing at random Journal of Nonparametric Statistics 25, No. 3, 647–663.
38、Peng Lai, Qihua Wang and Heng Lian (2012). Bias-corrected GEE estimation and 南滑蜥threshold GEE variable selection for single-index models with clustered 数据 Journal of Multivariate Analysis. 105, 422-432.
39、Wei Chuanghua and Wang Qihua (2012). Statistical inference on restricted partially linear additive errors-in-variables models. Test, 21, 757–774.
40、Chen Xiaolin, Wang Qihua, Cai Jianwen, Shankar Viswanathan (2012). Semiparametric additive marginal regression models for multiple type recurrent events. Lifetime 数据 Analysis, 18, 504-527.
41、Wang Qihua, Tong Xingwei and Sun Liuquan (2012). Exploring the varying covariate effects in proportional odds models with censored data. Journal of Multivariate Analysis. 109, 168–189.
42、Xue Liugen and Wang Qihua (2012). Empirical likelihood for single-index varying-coefficient models. Bernoulli 18(3), 836-856.
43、Li Xiayan and Wang Qihua (2012). The weighted least square based estimators with censoring indicators missing at random. Journal of Statistical Planning and Inference 142, 2913–2925.
44、Wang Qihua, Dinse, Gregg E. and Liu Chunling (2012). Hazard 函数 estimation with cause-of-死亡 数据 missing at random.. Ann Inst Stat Math 64, 415–43.
45、Zhang Tao and Wang Qihua (2012). Semiparametric partially linear regression models for functional data. Journal of Statistical Planning and Inference 142, 2518–2529.
46、Ding Xiaobo and Wang Qihua (2011). Fusion-Refinement procedure for dimension reduction with missing response at random.. Journal of the American Statistical Association (JASA). 106 (495). 1193-1207. (国际顶尖刊物)
47、Wang Qihua and Luo Ruimiao (2011). Semi-empirical pseudo-likelihood for estimating equations in the presence of missing responses. Journal of Statistical Planning and Inference. 141(8), 2589–2599.
47、Lai Peng and Wang Qihua (2011). Partially linear single-index model with missing responses at random. Journal of Statistical Planning and Inference. 141(2), 1047-1058.
48、Wang Qihua and Dinse G.E. (2011). Linear regression analysis of survival 数据 with missing censoring indicators. Lifetime Data Analysis. 17(2),256-279.
49、Wang Qihua and Xue Liugen (2011) Statistical Inference in partially-varying-coefficient single-index model. Journal of Multivariate Analysis. 102(1), 1-19.
50、Wang Qihua and Lai Peng (2011). Empirical likelihood calibration estimation for the median treatment. difference in observational studies. Computational Statistics and 数据 Analysis 55, 1596–1609.
51、Wang Qihua and Qin Yongsong (2010). Empirical likelihood confidence bands for distribution functions with missing responses. Journal of Statistical Planning and Inference. 140, 2778–2789.
52、Huang Bin and Wang Qihua (2010) Semiparametric analysis based on weighted estimating equations for transformation models with missing covariates. Journal of Multivariate Analysis. 101, 2078-2090.
53、Liu Chunling and Wang Qihua (2010) Semiparametric estimation for regression coefficients in the Cox model with failure indicators missing at random. Statistica Sinica, 20, 1125-1142.
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55、Wang Yanhua,ShenJunshan, He Shuyuan and Wang Qihua (2010) Estimation of single index model with missing response at random. Journal of Statistical Planning and Inference. 140, 1671–169.
56、Yao Lili, Sun Zhihua and Wang Qihua (2010).  Estimation of average treatment effects based on parametric propensity score model. Journal of Statistical Planning and Inference. 140, 806–816.
57、Wang Wei, Wang Jane-Ling and Wang Qihua (2009). Proportional hazards regression with unknown link 函数. IMS Lecture Notes-Monograph Series. 57, 47-66.
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63、Sun Zhihua, Wang Qihua and Dai Pengjie (2009). Model Checking for Partially Linear Models with Missing Responses at Random. Journal of Multivariate Analysis. 100, 636-651.
64、Wang Qihua and Dai Pengjie (2008). Semiparametric Model Based Inference In the Presence of Missing Responses. Biometrika. 95, 721-734. (国际顶级刊物)
65、Wang Qihua and Ng Kai W. (2008). AGB星ally efficient product-limit estimators with censoring indicators missing at random. Statistica Sinica. 18, 749-768.
66、Wang Qihua and Shen Junshan (2008). Estimation and Confidence Bounds of A Conditional Survival Function with Censoring Indicators Missing at Random. Journal of Multivatiate Analysis. 99, 928-948.
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68、Wang Qihua and Sun Zhihua (2007). Estimation in partially linear models with missing responses at random. Journal of Multivariate Analysis. 98, 1470-1493
69、Wang Qihua and Yu Keming (2007). Likelihood-based kernel estimation in semiparametric error-in-covariables models with Validation 数据. Journal of Multivariate Analysis, 98, 455-480.
70、Wang Qihua (2007). M-estimators based on inverse probability weighted estimating equations with response missing at random. Communications in 统计学-Theory and Methods. 36: 1091-1103.
71、Sun Zhihua and Wang Qihua (2007). Semiparametric estimation of survival 函数 with cause of 死亡 数据 missing at random. Journal of Applied Probability and Statistics. 2. 189-209.
72、Wang Qihua(2006). Nonparametric regression function estimation with surrogate data and validation sampling. Journal of Multivariate Analysis,97,1142-1161.
73、Wang Qihua and Yao Lili (2006). Estimation in varying coefficient proportional hazard regression model. Metrika , 64, 271-288
74、Wang Qihua (2006). Edgeworth expansion and bootstrap approximation for studentized product-limit estimator with truncated and censored 数据 Communications in Statistics—Theory and Methods, 35, 609-623.
75、Wang Lichun and Wang Qihua (2006). Empirical Bayes Estimation Under Random Censorship. Southeast Asian Bulletin of 数学, 30, 779-778.
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出版著作
1.王启华,随机删失模型中的渐近理论, 高教社,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.
参考资料
王启华----中国科学院数学与系统科学研究院.中国科学院数学与系统科学研究院.2021-11-03
王启华.科研主页.2021-11-03
王启华-中国科学院大学-UCAS.2013 © 中国科学院大学,网络信息中心..2022-01-11
王启华.中国科学院大学.2024-11-19
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