韩东啸 - 南开大学 - 统计与数据科学学院

个人简介

教育经历 2006.09-2011.06 南开大学数学科学学院专业统计学获得学士学位 2011.09-2016.07 中国科学院大学专业概率论与数理统计获得博士学位，导师孙六全研究员工作经历 2016.10-2017.09 美国西北大学博士后 2019.01-2019.08 香港中文大学访问学者 2019.09-2020.09 香港中文大学博士后韩东啸，南开大学统计与数据科学学院，讲师。2011年获得南开大学学士学位，2016年获得中国科学院大学博士学位，主要研究方向为生存分析、高维统计推断、机器学习理论研究。发表学术论文近10篇，其中包括在计量经济学顶级期刊Journal of Econometrics发表论文1篇，在生物统计学顶级期刊biometrics发表论文一篇（被评为2020.01-2021.12期间biometrics杂志高被引论文）。主持国家自然科学基金1项。担任中国现场统计研究会资源与环境统计分会理事。学术交流 2015.01-2015.03 香港中文大学访问学者 2016.10-2017.09 美国西北大学博士后 2019.01-2019.08 香港中文大学访问学者 2019.09-2020.09 香港中文大学博士后荣誉奖励获得2015年“京津地区青年概率统计会议钟家庆优秀论文奖”。

研究领域

高维数据统计推断、机器学习理论研究、生存分析

近期论文

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Han, D., Huang, J., Lin, Y. and Shen, G. (2021). Robust post-selection inference of high-dimensional mean regression with heavy-tailed asymmetric or heteroskedastic errors. Journal of Econometrics, accepted. *Han, D., Su, X., Sun, L., Zhang, Z. and Liu, L. (2020). Variable selection in joint frailty models of recurrent and terminal events. Biometrics, 76, 1330-1339. *He, H., Han, D*., Song, X. and Sun, L. (2021). Mixture proportional hazards cure model with latent variables. Statistics in Medicine, accepted. （通讯作者） *Han, D., Qu, L., Sun, L., Sun, Y. and Q, L. (2021). Variable selection for the mark-specific additive hazards model usingthe adaptive Lasso. Statistical Methods in Medical Research,30, 2017-2031. （共同一作） *Han, D., Hao, M., Qu, L. and Xu, W. (2020). A novel modelfor the X-chromosome Inactivation Association on Survival Data. Statistical Methods in Medical Research, 29, 1305-1314. *Han, D., Liu, L., Su, X., Johnson, B. and Sun, L. (2019). Variable selection for random effects two-part models.Statistical Methods in Medical Research, 28, 2697-2709. *Han, D., He, H., Sun, L., Song, X. and X, W. (2021). Inference in a mixture additive hazards cureModel. Statistics and Its Interface, 14, 323-338. *Han, D., Sun, L., Sun, Y. and Qi, L. (2017). Mark-Specific Additive Hazards Regression with Continuous Marks. Lifetime Data Analysis, 23, 467-494. *Han, M., Han, D. and Sun, L. (2018). A class of partially linear transformation models for recurrent gap times. Communication in Statistics-Theory and Methods, 47, 739-766.