北京工业大学学科介绍：统计学

北京工业大学学科介绍：统计学

  统计学学科现有教师31人，其中教授3人，副教授及高级实验师12人，专任教师中具有博士学位的比例100%。教师队伍中，博士生导师6人，硕士生导师19人，全国科技先进工作者1人，北京市教学名师1人，教育部霍英东基金高等院校青年教师奖获得者1人，入选北京市优秀人才培养资助计划及青年拔尖人才培育计划3人，入选“京华人才”1人。形成了以老一代学科带头人为指导、以中青年骨干教师为主体的团结、活跃的研究团队。概率论与数理统计是北京市重点建设学科，设立了北京工业大学211青年基地和应用统计研究所。2006年入选北京市学术创新团队，2008年入选北京市优秀教学团队，2010年获得应用统计硕士专业学位授予权，2011年获得统计学一级学科博士和硕士点授予权，2012年获准设立统计学一级学科博士后流动站。第四轮学科评估中统计学科获得B＋。

  学科方向在传承中有所调整更新，一方面为了便于积累创新和人才培养的实施，另一方面也是为了适应学科前沿和社会需求的发展。本学科目前设有五个研究方向：非参数统计与数据分析，应用统计，经济与社会统计，机器学习与统计计算，应用概率与数理金融，其中机器学习与统计计算方向是新增设的方向，旨在适应学科前沿的迅速发展，面向经济社会发展对大数据分析人才的广泛需求。随着师资队伍的建设，预计在今后一两年内会做进一步微调，拓宽相关方向的内涵，强化研究特色，进一步优化研究方向的布局。非参数统计与数据分析主要研究非参数半参数模型的统计推断理论与方法，包括回归参数与回归函数的估计、变量选择与降维、密度估计等。应用统计方向主要研究生物统计和工业统计，包括临床试验的设计与分析、观测数据的因果推断、统计分布理论及其工业应用。经济与社会统计主要针对经济与社会领域中几类重要的统计模型，包括空间数据和函数型数据模型等。机器学习与统计计算研究主要集中在统计机器学习和大规模数据分析，包括统计机器学习理论与方法、基因组数据分析、脑电信号分析、大规模稀疏矩阵的压缩分解等。 应用概率与数理金融主要研究应用概率及其在金融中的应用，包括集值随机分析、随机微分方程、马氏过程及大偏差理论及其应用。

  理论研究与实际应用均衡发展是该学科的基本特色。近年来该学科在教学和科研工作中取得了显著成绩。在国内外重要学术刊物发表论文600余篇，出版著作40余部；获得省部级以上奖励10多项；主持完成和在研的省部级以上科研项目60余项，其中包括：国家自然科学基金，国家社科基金，教育部高等学校博士学科点专项科研基金，教育部高校骨干教师资助计划项目、教育部优秀青年教师基金，教育部留学回国人员科研基金， 北京市自然科学基金，北京市人才强教深化项目，北京市委组织部优秀人才项目等。在出版教材和发表教学论文方面也做了许多工作，建设了国家精品课程《概率论与数理统计》，获北京市普通高校教学成果一等奖1项。

  应用统计研究所

  北京工业大学应用统计研究所创建于1994年，第一任所长为世界著名统计学家陈希孺院士。本所现有教授4人，副教授6人，讲师4人，主要研究方向有：应用概率，应用统计，非参数统计与数据分析，线性模型与多元分析。本所研究工作的指导思想是：理论与实际相结合；理论研究与实际应用并重；出高水平的科研成果。该所在国内外重要学术刊物发表论文400余篇，出版著作20余部；获得省部级以上奖励11项；主持省部级以上科研项目有30余项。

  该所在几个方向上都取得了有特色的成果。在集值随机分析方面，对相关问题的深入分析和娴熟的构造技巧是该方向处理集值随机过程问题的特色，尤其表现在从紧凸集值到闭凸集值鞅的理论飞跃；有关成果被两次应邀在大规模国际学术会议上做全会报告，两次获得国际会议最佳论文奖，1项教育部提名国家科学技术奖自然科学二等奖，在国内出版的专著被列入现代数学丛书。