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范新妍

职 称:


职 务:


电子邮箱: 1031820039@qq.com

教育经历

2009年09月-2013年06月 统计学专业 理学学位 武汉理工大学理学院
2013年09月-2019年06月 统计学专业 理学学位 厦门大学经济学院

工作经历

2019年07月-2021年8月 博士后 2021亚博最新网站
2021年9月-至今 讲师 2021亚博最新网站

基金项目

基于多源数据的数据结构分析,新教师启动金项目,2020-02-01----2022-12-31,负责人

开设课程

复杂数据分析,
概率论

研究方向

高维数据分析、网络结构分析

论文成果

[1]范新妍, 王仲君. 基于 CD4 细胞含量的 AIDS 病人免疫能力分析与疗效评估. 中国卫生统计, 2012, 29(6): 877-878。
[2]方匡南, 范新妍, 马双鸽. 基于网络结构 Logistic 模型的企业信用风险预警 [J]. 统计研究, 2016, 33(4): 50-55.
[3]朱建平, 谢邦昌, 骆翔宇, 范新妍, 曾武雄, 郑陈璐. 中国房地产网络舆情分析 [J]. 数理统计与管理, 2016, 35(4): 722-741.
[4]Fan X, Liu M, Fang K, Huang Y, Ma S. Promoting structural effects of covariates in the cure rate model with penalization[J]. Statistical methods in medical research, 2017, 26(5): 2078-2092.
[5]Fan X, Fang K, Zhang Q, Ma S. Integrative sparse principal component analysis of gene expression data[J]. Genetic epidemiology, 2017, 41(8): 844-865.
[6]Fang K, Fan X, Zhang Q, Ma S. Integrative sparse principal component analysis[J]. Journal of Multivariate Analysis, 2018, 166: 1-16.
[7]Fang K, Fan X, Lan W, Wang B. Nonparametric additive beta regression for fractional response with application to body fat data[J]. Annals of Operations Research, 2019, 276: 331-347.
[8]Fan X, Fang K, Ma S, Wang S, Zhang Q. Assisted graphical model for gene expression data analysis[J]. Statistics in medicine, 2019, 38(13): 2364-2380.
[9]Fan X, Fang K, Ma S, Zhang Q. Integrating approximate single factor graphical models[J]. Statistics in Medicine, 2020, 39(2): 146-155.
[10]Fan X, Zhang Q, Ma S, Fang K. Conditional score matching for high-dimensional partial graphical models[J]. Computational Statistics and Data Analysis, 2021, 153:107066.
[11] 范新妍, 方匡南, 郑陈璐, 张志远. 基于整合治愈率模型的信贷违约时点预测 [J]. 统计研究,2021,38(2):99-113.