刘婧媛

教授

美国宾夕法尼亚州立大学统计学博士

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个人简介 研究成果 研究项目

刘婧媛,女,1986年12月生,山东青岛人,统计学博士。厦门大学经济学院统计系、王亚南经济研究院教授,博士生导师,教育部青年长江学者,厦门大学南强青年拔尖人才(A类)。科研方面主要从事大数据及商业价值、高维数据的统计方法、因果推断、统计咨询、统计基因学等领域的工作,在Journal of American Statistical Association (JASA), Journal of Business & Economic Statistics (JBES),Annals of Applied Statistics等国际权威学术期刊发表论文20余篇;主持国家自然科学基金、科技部重点研发计划子课题等国家级、省部级多项科研项目。教学方面曾获厦门大学教学技能大赛暨英语教学比赛特等奖、宾夕法尼亚州立大学最佳教学奖等荣誉;参与编著《数据思维:从数据分析到商业价值》、《数据思维实践:从零经验到数据英才》等教材。
 
工作经历
2020至今,厦门大学经济学院统计系及王亚南经济研究院,教授(破格晋升)
2016-2020,厦门大学经济学院统计系及王亚南经济研究院,副教授
2013-2016,厦门大学经济学院统计系及王亚南经济研究院,助理教授
2012-2012,美国Amgen制药公司,数据分析师(实习)
2011-2012,美国宾夕法尼亚州立大学统计咨询中心,统计咨询员
 
教育经历
2008-2013,美国宾夕法尼亚州立大学统计学专业,博士
2004-2008,山东大学数学与系统科学学院统计学专业,本科

 

部分发表论文:(#:联合第一作者,*:通讯作者)

²  Guo X.#, Li R.#, Liu, J.*# and Zeng M.# (2022). High-dimensional Mediation Analysis for Selecting DNA Methylation Loci Mediating Childhood Trauma and Cortisol Stress Reactivity. Journal of the American Statistical Association. In press. DOI: 10.1080/01621459.2022.2053136.

²  Guo X.#, Li R.#, Liu, J.*# and Zeng M.# (2022). Statistical Inference for Linear Mediation Models with High-dimensional Mediators and Application to Studying Stock Reaction to COVID-19 Pandemic. Journal of Econometrics. In press. DOI: 10.1016/j.jeconom.2022.03.001.

²  Liu W.#, Ke Y.*#, Liu J.*# and Li R.# (2022). Model free Feature Screening and FDR Control with Knockoff Features. Journal of the American Statistical Association. 117(537), 428-443.

²  Liao Y.#, Liu J.*#, Coffman D. L.# and Li R.# (2021). Varying Coefficient Mediation Model and Application to Analysis of Behavioral Economics Data. Journal of Business & Economic Statistics. In press. DOI: 10.1080/07350015.2021.1971089.

²  Wang F., Liu J.* and Wang H. (2021). Sequential Text-Term Selection in Vector Space Models. Journal of Business & Economic Statistics. 39(1), 82-97.

²  Chu W.#, Li R.#, Liu J.*# and Reimherr M.# (2020). Feature selection for generalized varying coefficient mixed-effect models with application to obesity GWAS. Annals of Applied Statistics. 14(1), 276–298.

²  Zhou Y.#, Liu J.# and Zhu L. (2020). Test for Conditional Independence with Application to Conditional Screening. Journal of Multivariate Analysis. 175.

²  Liu J.*, Legg J., Mo. M and Zhang X. (2019). Considerations in testing treatment effects on transient event driven health status changes measured by patient reported outcomes. Statistics in Medicine. 38(29), 5497-5511.

²  Liu J., Lou L. and Li R. (2018). Variable Selection for Partially Linear Models via Partial Correlation. Journal of Multivariate Analysis. 167, 418–434.

²  Liu J.*, Ye M., Zhu S., Jiang L., Sang M., Gan J., Wang Q., Huang M. and Wu R. (2018). Two-stage Identification of SNP Effects on Dynamic Poplar Growth. The Plant Journal, 93, 286–296.

²  Li R.#, Liu J.*# and Lou L.# (2017). Variable Selection via Partial Correlation. Statistica Sinica. 27 (3), 983-996.

²  Wang L., Liu J.*, Li Y. and Li R. (2017). Model-Free Conditional Independence Feature Screening. Science China Mathematics. 60(3), 551-568.

²  Liu J.* (2016). Feature Screening and Variable Selection for Partially Linear Models with Ultrahigh- dimensional Longitudinal Data. Neurocomputing. 195, 202-210.

²  Liu J., Zhong W. and Li R. (2015). A Selective Overview of Feature Screening for Ultrahigh-dimensional Data. Science China Mathematics, 58(10), 1-22.

²  Jiang L.#, Liu J.#, Zhu X., Ye M., Sun L., Lacaze X. and Wu R. (2015). 2HiGWAS: A Unifying High-Dimensional Platform to Infer the Global Genetic Architecture of Trait Development. Briefings in Bioinformatics, 16(6), 905-911.

²  Liu J.*, Li R. and Wu R. (2014). Feature Selection for Varying Coefficient Models with Ultrahigh Dimensional Covariates. Journal of the American Statistical Association, 109, 266-274.

主持科研项目:

 

高维模型误差项分布的研究与应用,国家自然科学基金面上项目,2018-2021

基于偏相关系数截断法的超高维模型的变量选择 国家自然科学基金青年科学基金项目,2015-2017 

超高维变系数模型及拓展的统计分析方法,教育部留学回国人员科研启动基金,2014-2016

部分线性模型的大数据变量选择两步法,福建省教育厅社会科学研究项目,2014-2015

 含有多重因变量的大数据统计分析方法,及此方法在动态生长曲线基因定位研究中的应用,中央高校基本科研业务费,2013-2015