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大数据分析给经典统计学理论和方法带来极大挑战，主要表现在数据维数高（大p小n或超高维）、高度稀疏、数据类型复杂且异质（数值型、函数型、结构型、分布型或混合型等数据）、变量间的新型复杂关系（线性、非线性、纵向或空间相关）等方面。因此，在大数据时代，如何提出更有效的统计理论和方法进行高维复杂数据的统计建模、降维、变量选择与统计推断，是当前统计学研究的热点和难点问题。为此，申请人自攻读博士学位起一直从事高维数据统计推断、生存分析、超高维复杂数据统计建模与分析、半参数统计、统计算法及应用等领域研究。个人网页详见：http://shi.buaa.edu.cn/wangshanshan/en/index.htm主要研究领域 高维数据分析和理论：超高维复杂数据统计建模、分析与统计推断 非参数统计建模、机器学习算法、生存数据分析、统计学和数据科学应用 教育背景 博士 北京师范大学 数理统计专业 (201109-201407) 硕士 北京师范大学 数理统计专业 (200809-201107) 学士 青岛大学 数学与应用数学专业 (200409-200807) 海外访问经历 访问学者 新加坡南洋理工大学 生物统计学 （201908-201910） 博士后 新加坡南洋理工大学 生物统计学 （201408-201512） 普通访问学者 新加坡南洋理工大学 生物统计学 （201309-201405）
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新加坡南洋理工大学 - 博士后
北京师范大学 - 概率论与数理统计 - 硕士学位 - 硕士研究生毕业
北京师范大学 - 概率论与数理统计 - 博士学位 - 博士研究生毕业
