教授;研究方向:数据降维,稳健估计,分位数回归及其应用,大数据统计计算. 姓 名:冯兴东职 称:教授   研究方向:数据降维,稳健估计,分位数回归及其应用,大数据统计计算   教授课程:数理统计,应用生存分析,高等生存分析,计算统计,分布式统计计算.姓 名:冯兴东职 称:教授 研究方向:数据降维,稳健估计,分位数回归及其应用,大数据统计计算 教授课程:数理统计,应用生存分析,高等生存分析,计算统计,分布式统计计算序号项目名称项目编号项目来源起止时间项目经费1"分位数回归过程的估计及其应用"11571218国家自然科学基金面上项目2016-2018年45万2"矩阵的数学期望以及其他统计量的维数检验"11101254国家自然科学基金青年项目2012-2014年22万3"高维数据的变量选择及在金融和生物中的应用"13PJC048上海市浦江人才计划团队项目2013-201530万分为数回归理论及其应用,分布式统计计算方法,矩阵数据降维理论与算法等2009年美国伊利诺伊大学香槟分校统计学博士2004年加拿大约克大学统计学硕士2002年中国人民大学经济学硕士1999年南京大学理学士2015.7至今 上海财经大学统计与管理学院 教授2012.7-2015.6 上海财经大学统计与管理学院 副教授2011.6-2012.6上海财经大学统计与管理学院 助教授2009.6-2011.12 美国国家统计科学研究所 博士后研究员 Feng, X. and Zhu, L. (to appear). Estimation and testing of varying coefficients in quantile regression. Journal of the American Statistical Association. Yi, Y., Feng, X., and Huang, Z. (2014). Estimation of extreme value-at-risk: an EVT approach for quantile GARCH model. Economics Letters 124, 378-381. Feng, X., Sedransk, N., and Xia, J.Q. (2014). Calibration using constrained smoothing with applications to mass spectrometry data. Biometrics 70, 398-408. Feng, X., Feng, Y., Chen, Y. and Small, D. S. (2014). Randomization inference for the trimmed mean of effects attributable to treatment. Statistica Sinica 24, 773-797. Feng, X. and He, X. (2014). Statistical inference based on robust low-rank data matrix approximation. The Annals of Statistics 42, 190-210. Wang, H. and Feng, X.* (2012). Multiple imputation for M regression with censored covariates. Journal of the American Statistical Association107, 194-204.IMS,ASA会员,JASA,JRSSB,Statistica Sinica,Bernoulli,JSPI等杂志审稿人Joint Statistical Meetings 2015, August 2015, Seattle, Washington, USA, Topic Contributed Talk,Copula-based quantile regression for longitudinal data.第十届全国概率统计会议概率统计学会,2015年10月,山东大学,中会报告,Estimation and testing of varying coefficients in quantile regression.The 59th World Statistics Congress, August 2013, Hong Kong, Invited Talk, Estimation and testing of varying coefficients in quantile regression.The 9th ICSA international conference, December 2013, Hong Kong, Invited Talk, Efficient estimation of treatment effects in high-dimensional quantile regression.