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个人简介华东师范大学统计学院、统计交叉科学研究院助理教授,美国哈佛大学(Harvard University)统计系博士后,北京大学光华管理学院和美国爱荷华州立大学(Iowa State University)统计系联合培养博士。 入选上海市领军人才(青年海外)、上海市浦江人才计划。主要研究方向为大数据统计分析、半监督学习、高维统计、环境风险度量等。 社会兼职
研究方向大数据统计分析 (Statistical methods for big data) 半监督学习 (Semi-supervised learning) 高维统计 (High-dimensional statistics) 环境风险度量 (Environmental risk measurement) 招生与培养开授课程开设课程 研究生课程《实用多元分析》 本科生课程《魅力统计学》 本科生课程《因果推断》 科研项目主持 [3] 国家自然科学基金青年项目,半监督数据下的大气污染风险度量及其应用(批准号:72201101),2023.1-2025.12,总经费30万元,项目负责人 [2] 教育部人文社会科学一般项目青年基金,分位数回归模型的大数据分布式算法及应用(批准号:22YJC910013),2023.1-2025.12,总经费8万元,项目负责人 [1] 上海市浦江人才计划,基于时空网络数据的区域空气质量评估与大气污染防治政策评价(批准号:21PJC034),2021.10-2024.9,总经费15万元,项目负责人 参与 [5] 上海市2023年度“科技创新行动计划”计算生物学重点专项,精准医学大数据共性统计学习理论、算法与应用(批准号:23JS1400501),2023.12-2026.11,项目骨干 [4] 国家自然科学基金重大研究计划集成项目,西太平洋多圈层相互作用数据集成研究(批准号:92358303),2024.1-2026.12,项目参与单位负责人,承担经费90万元 [3] 国家自然科学基金委员会重点项目,大数据背景下不完全数据的统计分析方法、理论和应用(批准号:72331005),2024.1-2028.12,项目骨干 [2] 国家重点研发计划,油气管网安全运维的大数据分析理论、算法及应用(批准号:2021YFA1000100),2021.12-2026.11,课题参与单位负责人,承担经费20万元 [1] 国家重点研发计划,空气质量统计诊断模型(批准号:2016YFC0207700),2016-2020,课题一“空气质量统计评估诊断方法”主研 学术成果学术论文(*通讯作者,#字母序, 指导学生) [13] Chen, D., Ke, Z. and Zhang, S.* (2024). VALISE: A robust vertex hunting algorithm. Statistica Sinica, online. [12] Su, J., Zhang, S.* and Zhou, Y.* (2024). Solving the missing at random problem in semi-supervised learning: An inverse probability weighting method. Stat, 13(3): e707. [main] [supplement] [11] 周勇, 雷博麟, 张澍一 (2024).金融大数据迁移学习及其应用.计量经济学报,接收. [10] Chen, S.X., Qiu, Y. and Zhang, S. # (2023). Sharp optimality for high-dimensional covariance testing. The Annals of Statistics, 51(5): 1921-1945. [main] [supplement] [9] Chen, L., Wan, A., Zhang, S., and Zhou, Y. # (2023). Distributed algorithms for U-statistics-based empirical risk minimization. Journal of Machine Learning Research, 24(263): 1−43. [main] [supplement] [8] Tan, T., Zhang, S.* and Zhou, Y. (2023). Improved efficiency of semiparametric estimation for two-sample comparison in semi-supervised learning framework. The Canadian Journal of Statistics, accepted. [7] Zhang, S., Chen, S.X. and Qiu, Y. (2023). Mean test for high-dimensional time series. Statistica Sinica, online. [6] 周勇,张澍一*,李子洋 (2023). 大数据下分位数回归通讯有效算法及其应用. 管理科学学报, 26(5): 70-102.[main] [5] 张澍一, 陈松蹊, 郭斌, 王恒放, 林伟 (2020). 气象调整下的区域空气质量评估.中国科学:数学,50(4): 527-558. [main] [English version] [4] Chen, L., Guo, B., Huang, J., He, J., Wang, H., Zhang, S., and Chen, S.X. (2018). Assessing air-quality in Beijing-Tianjin-Hebei region: The method and mixed tales of PM2.5 and O3. Atmospheric Environment, 193: 290-301. [main] [3] Zhang, S., Guo, B., Dong, A., He, J., Xu, Z., and Chen, S.X. (2017). Cautionary tales on air-quality improvement in Beijing. Proceedings of the Royal Society A, 473(2205): 20170457. [main] [supplement] [2] Liang, X., Li, S., Zhang, S., Huang, H., and Chen, S.X. (2016). PM2.5 data reliability, consistency and air quality assessment in five Chinese cities. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 121(17): 10220-10236. [main] [supplement] [1] Liang, X., Zou, T., Guo, B., Li, S., Zhang, H., Zhang, S., Huang, H., and Chen, S.X. (2015). Assessing Beijing's PM2.5 pollution: severity, impacts of weather, APEC and winter heating. Proceedings of the Royal Society A, 471(2182): 20150257. [main] [supplement] 修改与在审 [1] Su, J., Zhang, S. and Zhou, Y. (2024+). Semi-supervised learning with missing data: A novel approach, under review. [2] Su, J., Zhang, S. and Zhou, Y. (2024+). Semi-supervised learning through a single-index projection, under review. [3] Li, Z., Zhang, S. and Zhou, Y. (2024+). Multi-source fusion learning for quantile risk minimization under semi-supervised block-wise missing data, under review. [4] Li, Z., Pan, S., Zhang, S. and Zhou, Y. (2024+). Rank-based semiparametric efficient estimator for general copula models, under review. 发明专利 发明名称:空气质量评价方法、装置、设备和存储介质 发明人:陈松蹊,张澍一,梁萱 专利号:ZL 2018 1 1183512.0 专利权人:北京大学 授权日期:2019年10月15日 空气质量评估报告 [4] 京津冀 2013-2016 年区域污染状况评估. [空气质量评估报告(四)] [3] 北京地区 2013-2016 年区域污染状况评估. [空气质量评估报告(三)] [2] 中国五城市空气污染状况之统计学分析. [空气质量评估报告(二)] [1] 北京城区 2010-2014 年 PM2.5 污染状况研究. [空气质量评估报告(一)] 更多报告详见:https://songxichen.com/index.php/Research#tab_34 荣誉及奖励
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