个人资料
- 部门： 统计学院
- 性别： 男
- 专业技术职务： 教授
- 毕业院校： 华东师范大学
- 学位： 博士
- 学历： 博士研究生
- 联系电话：
- 电子邮箱： ddxiang@sfs.ecnu.edu.cn
- 办公地址： 中北校区理科大楼A1308a
- 通讯地址：
- 邮编：
- 传真：
工作经历
2021年12月至今，华东师范大学，统计学院，教授、博士生导师 2017年12月-2021年12月，华东师范大学，统计学院，副教授、博士生导师 2016年11月-2018年10月 宾夕法尼亚大学沃顿商学院, 博士后，导师：蔡天文(Tony Cai)教授 2014年8月-2017年12月，华东师范大学，统计学院，讲师，晨晖学者； 2013年8月-2014年7月 香港科技大学工业工程与物流管理系，博士后，导师：宗福季(Fugee Tsung)教授
教育经历
2011年9月-2012年8月 明尼苏达大学统计学院 联合培养博士生，导师：邱培华教授 2007年9月-2013年6月 华东师范大学统计学院，博士，导师：濮晓龙教授 2003年8月-2007年6月 东南大学 数学系，本科
个人简介
项冬冬，华东师范大学统计学院教授、博士生导师、统计学院院长助理、国家高层次青年人才计划及上海市东方英才计划青年项目（原上海市青年拔尖人才计划）入选者，主要研究方向为统计过程控制，大规模多重检验、因果推断和机器学习，在 JRSS-B、Technometrics、JQT、NRL 和 Statistica Sinica 等SCI期刊发表论文四十余篇，承担国家重点研发计划课题专题项目、国家自科重点项目课题专题项目、上海市应用数学重点项目课题专题、国家自科面上项目、青年项目等项目10余项。
社会兼职
Journal of Applied Statistics, Associate Editor 全国工业统计学教学研究会副秘书长 中国现场统计研究会生存分析分会副理事长
研究方向
机器学习（Machine Learning） 统计过程控制（Statistical Process Control） 大规模多重检验（Large-scale Multiple Testing） 序贯分析（Sequential Analysis）
开授课程
本科生: 线性代数、数理统计、统计质量管理、非参数统计、概率论与数理统计 研究生：统计学导引
科研项目
14. 国家重点研发计划重点专项数据与机理融合的大数据统计推断,2022YFA1003803 课题一“数据-机理融合的统计模型基础”，2022-12 至 2027-11，98 万，在研，专题负责人 13. 国家重点研发计划重点专项"油气管网安全运维的大数据分析理论、算法及应用",2021YFA1000100 课题一“基于油气管网运行机理的数据挖掘与机器学习理论及方法”，2021-12至2026-11，345万，在研，专题负责人 12. 国家统计局全国统计学科，重大项目，现代复杂数据过程的在线监控及其在经济社会中的应用，2020-2022，15万元，在研，参与 11. 国家自然科学基金委员会，面上项目，12071144，资源受限模式下的大规模分散式数据流的杂在线监控和诊断研究，2021-01至2024-12，51万元，在研，负责人 10. 国家自然科学基金委员会，重点项目，71931004，经济管理中复杂数据和复杂行为的分析方法及其应用，2020-01至2024-12，230万元，在研，子课题负责人 9. 上海市自然科学基金委员会，面上项目，19ZR1414400,超高维统计过程的在线监控和异常诊断方案研究, 20万元，在研，负责人 8. 国家自然科学基金委员会，面上项目，11771147，保险人和再保险人有效限制下最优 再保险问题研究，2018-01至2021-12，48万元，在研，参与 7. 国家自然科学基金委员会，面上项目，11771145，有限混合中的若干理论研究及其应 用，2018-01至2021-12，48万元，在研，参与 6. 中国博士后基金委员会，国际交流/外派专项项目，33万，2016-2018，已结题，负责人 5. 中国博士后基金委员会，面上一等资助项目，关于潜在质量特性数据过程监控的若干研究问题，2016-2018，8万，已结题，负责人 4. 国家自然科学基金委员会，青年项目，11501209，不完全数据统计过程控制的若干研 究，2016-01至2018-12，18万元，已结题，负责人 3. 国家自然科学基金委员会，青年项目，71402133，时间自相关的若干种数据的统计监 控研 究，2015/01-2017/12，20万元，已结题，参与 2. 国家自然科学基金委员会，面上项目，11271135，序贯混合似然比检验和快速变点检 测方法及其在控制图中的应用，2013-01至2016-12，60万元，已结题，参与 1. 国家自然科学基金委员会，青年项目，11101156，关于序贯检验和序贯设计的若干问 题研究，2012-01至2014-12，23万元，已结题，参与
学术成果
代表性论文： 15. He,Y., Kang, Y., Tsung, F. & Xiang D* (2023) Directional fault classification for correlated High-Dimensional data streams using hidden Markov models, Journal of Quality Technology, DOI: 10.1080/00224065.2023.2210320 14. Li, W., Xiang D*, Chen, G & Qiu, P. (2023) Signal Classification in Large-Scale Multi-Sequence Integrative Analysis Under the HMM Dependence, Technometrics, DOI: 10.1080/00401706.2023.2257760 13. Xiang, D., Qiu, P., Wang, D., & Li, W (2022) Reliable Post-Signal Fault Diagnosis for Correlated High-Dimensional Data Streams, Technometrics, Published Online. 12. Li, W., Tsung, F., Song, Z., Zhang, K., Xiang D.*, (2021) Multi-Sensor Based Landslide Monitoring via Transfer Learning, Journal of Quality Technology, 53(5), 474-487. 11. Kang Y., Shi Y., Jiao Y., Li W. & Xiang D*. (2021) Fitting Jump Additive Models, Computational Statistics & Data Analysis, Published online. 10. Xiang, D., Li, W. Pu, X., Tsung,F., & Kang Y. (2021). Fault Classification for High-dimensional Data Streams: A Directional Diagnostic Framework Based on Multiple Hypothesis Testing Naval Research Logistics, 68:973- 987. 9. Xiang, D., Pu, X., Ding, D., & Liang, W. (2021). An efficient charting scheme for multivariate categorical process with a sparse contingency table. Journal of Quality Technology, 53(1), 88-105. 8.Li, W.#; Xiang,D.#*; Tsung, F., Pu, X. (2020) A Diagnostic Procedure For High-Dimensional Data Streams Via Missed Discovery Rate Control, Technometrics, 62(1) 84~100 7. Xiang,D., Zhao,D.; Cai, T.T. (2019); Signal classification for the integrative analysis of multiple sequences of large-scale multiple tests, Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology), 2019, 81(4) 707-734 6. Xiang, D.*, Tsung, F. and Pu, X., 2017. Statistical Process Control for Latent Quality Characteristics Using the Up-and-Down Test. Technometrics, 59(4), pp.496-507. 5. Zhang, C., Tsung, F. and Xiang, D.*, 2016. Monitoring censored lifetime data with a weighted‐likelihood scheme. Naval Research Logistics (NRL),63(8), pp.631-646. 4. Liang, W., Xiang, D*. and Pu, X., 2016. A Robust Multivariate EWMA Control Chart for Detecting Sparse Mean Shifts.Journal of Quality Technology,48(3), p.265. 3. Qiu, P. and Xiang, D.*, 2015. Surveillance of cardiovascular diseases using a multivariate dynamic screening system. Statistics in medicine,34(14), pp.2204-2221. 2. Qiu, P. and Xiang, D.*, 2014. Univariate dynamic screening system: an approach for identifying individuals with irregular longitudinal behavior.Technometrics,56(2), pp.248-260. 1. Xiang, D., Qiu, P. and Pu, X.*, 2013. Nonparametric regression analysis of multivariate longitudinal data. Statistica Sinica, pp.769-789.
专业著作： 参与编写 《感度试验的最估设计及数据处理的S-EM方法》， 国防工业出版社
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