近日,经专家评审、社会公示,2022年度全国统计科学研究项目立项名单公布,我中心研究员王菲菲老师获批重大项目,李伟老师获批重点项目。

项目名称

面向大规模网络结构数据的统计模型理论与应用研究

项目摘要

网络结构数据的分析是近几年统计学前沿研究热点。随着大数据时代的进一步深化,网络结构数据正在被重新定义,并表现出大规模、多模态和异质性的复杂特点,给网络结构数据的研究工作带来了新的机遇与挑战。本项目以当前复杂的网络结构数据为分析对象,从网络结构生成机制以及网络节点上变量间的相关关系为研究方向,发展大规模复杂网络结构数据的统计模型,建立围绕大规模复杂网络结构数据的统计建模新方法和理论体系。

个人简介

王菲菲,中国人民大学应用统计科学研究中心研究员,中国人民大学统计学院副教授,北京大学光华管理学院统计学博士。研究上关注文本挖掘及其商业应用、社交网络分析、大数据建模等,研究论文发表于Journal of Econometric, Journal of Business and Econometric Statistics, Journal of Machine Learning Research, 中国科学(数学)等国内外高水平期刊上。主持并参与了国家自科基金项目、教育部社科重大项目、国家重点研发项目等多个课题。曾获中国人民大学教师青年基本功大赛二等奖和线上教学优秀奖。

项目名称

高维因果推断的统计分析方法及其应用研究

项目摘要

因果推断作为现代统计学的一个重要分支,在生物医学、社会经济学等许多科学领域发挥着举足轻重的作用。从数据中发现因果关系和评价原因对结果的作用是因果推断关注的核心问题。这些问题在高维数据背景下更具有挑战性,目前基于高维数据的因果推断尚存在诸多限制。本项目重点研究以下内容:一,针对高维环境下含未知混杂因素的平均因果作用估计问题,提出能够处理非线性关系、适用范围更广泛的高维工具变量非参数可加模型方法。二,针对高维环境下的因果中介分析问题,提出能够有效处理高维协变量的稳健估计方法,并首次提出当中间变量高维且含未知混杂因素的分析方法。本项目将为上述几类高维数据的因果推断问题提供新的理论基础和技术支撑。

个人简介

李伟,中国人民大学应用统计科学研究中心研究员,中国人民大学统计学院,生物统计与流行病学系讲师,北京大学数学科学学院博士。主要研究领域为因果推断、缺失数据、高维统计等。目前已在包括Biometrika, Journal of Econometrics, Biometrics, Statistics in Medicine等国际著名统计期刊上发表多篇学术论文。主持一项国家自然科学青年基金项目,参与完成多项国家自然科学基金面上项目。