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吕晶




基本信息


姓名:吕晶

籍贯:重庆市潼南区

民族:汉族

职称:副教授

所在部门(教研室):统计教研室

办公室(电话):星际电子在线502

电子邮件:lvjing@swu.edu.cn




教育背景


2006.09 — 2010.07  重庆师范大学数学与应用数学专业本科生
2010.09 — 2015.12  重庆大学统计学专业博士研究生(硕博连读)
2018.02 — 2019.01 新加坡国立大学统计与应用概率系博士后




工作经历


2016.01 — 2019.06  星际电子在线|中国有限公司官网 讲师

2019.07 — 至今   星际电子在线|中国有限公司官网 副教授




研究领域


目前主要从事超高维统计分析、股票指数追踪和模型平均预测研究;招收统计学方向的学术型和专业型硕士研究生,欢迎大家报考。




主讲课程


主讲《数理统计》、《贝叶斯统计》、《分类与纵向数据分析》、《统计推断理论》和《统计软件与计算》等本科生与研究生课程;主持校级教改项目1项、研究生优质课程建设项目1项和本科生专业核心课程建设项目1项,发表教改论文1篇。




学术兼职


目前是《Biometrics》、《Statistics in Medicine》、《Computational Statistics and Data Analysis》、《Journal of Statistical Planning and Inference》、《Statistica Sinica》、《Australian & New Zealand Journal of Statistics》、《Communications in Mathematics and Statistics》、《Lifetime Data Analysis》、《Computional Statistics》等知名统计SCI期刊匿名审稿人。




代表性项目


1.  国家自然科学基金青年项目,11801466,基于稳健估计方程的联合均值协方差分析及超高维变量筛选,2019-01至2021-12,26万元,主持

2.  重庆市基础科学与前沿技术研究项目,cstc2017jcyjAX0182,纵向数据下两类半参数模型的协方差分析与假设检验,2017-07至2020-06,5万元,主持

3.  重庆市自然科学基金面上项目,cstc2021jcyj msxmX0502,纵向半参数模型平均预测,2021-10至2024-09,5万元,主持

4.  重庆市留创计划创新类项目,cx2020025,超高维金融大数据统计预测分析,2021-01至2022-12,5万元,主持

5.  星际电子在线中央高校一般项目,XDJK2019C105,基于面板数据的高维变量筛选与统计预测,2019-06至2021-12,10万元,主持




代表性论文


1. Li Jialiang, Lv Jing*, Wan Alan T.K., Liao Jun, 2022.  AdaBoost semiparametric model averaging prediction for multiple categories [J]. Journal of the American Statistical Association, 117: 495-509 (SCI,统计学四大顶刊之一).

2. Lv Jing , Li Jialiang*. 2022. High dimensional varying index coefficient quantile regression model [J]. Statistica Sinica, 32: 673-694 (SCI).

3. Guo Chaohui, Lv Jing*, Wu Jibo, 2021. Composite quantile regression for ultra-high dimensional semiparametric model averaging [J]. Computational Statistics & Data Analysis, 160, 107231 (SCI).

4. Lv Jing, Guo Chaohui*, 2019. Quantile estimations via modified Cholesky decomposition for longitudinal single index models [J]. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 71, 1163-1199 (SCI).

5. Lv Jing, Guo Chaohui*, Wu Jibo, 2019. Smoothed empirical likelihood inference via the modified Cholesky decomposition for quantile varying coefficient models with longitudinal data [J]. Test, 28, 999-1032 (SCI).

注:*代表通讯作者




代表性获奖


2022年获得第三届川渝科技学术大会优秀论文二等奖