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范剑青 发表评论(0) 编辑词条

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简介 编辑本段回目录

        范剑青,美国普林斯顿大学统计与金融工程终身教授,The Annals of Statistics 杂志主编。他是福建莆田人,1982年毕业于复旦大学数学系,随后考入中国科学院应用数学所攻读硕士。1986年进入美国加州柏克萊大学攻读博士学位,师从国际著名的统计学家 Bickel 教授和Donoho教授,1989年以优异的成绩提前毕业,前往北卡罗纳教堂山大学,相继担任助理教授、副教授、教授。1997—2000年,范剑青担任加州洛杉矶大学教授。在过去的十多年里,范教授发表了一百多篇论文,其中大多刊登在统计学的顶尖刊物 The Annals of Statistics和Journal of American Statistical Association上,并已经出版两本英文专著。范教授多年来担任The Annals of Statistics,Journal of American Statistical Association, Probability Theory and Related Fields等顶尖刊物的副主编,并于2004年任 The Annals of Statistics 的主编,成为该杂志创刊70多年来唯一的亚裔主编。他还当选为美国统计学会院士(Fellow)、国际数理研究院院士和国际统计研究院院士。由于范教授的杰出成就,香港中文大学聘请他为统计学讲座教授、统计系系主任(2000-2003)。
        2004年,已是普林斯顿大学教授的范剑青放弃了再回香港中文大学兼职的机会,希望利用假期回来帮助大陆学术界。2004年,范剑青被评为中国科学院海外评审专家,2005年出任中国科学院数学与系统科学研究院统计科学研究中心主任,2006年获得国家杰出海外青年基金。
        范剑青教授是国际著名的统计学家,多年来一直从事非参数建模、非线性时间序列、生物统计与信息、生存分析、广义线性模型、小波、计量金融与风险管理等方面的研究。他是非参数建模的国际权威,有着巨大的贡献和影响。他首创的“局部建模”法为非参数统计奠定了理论基础,并为非参数统计的研究开创了广阔的研究领域。他的研究成果已在经济、金融、医学、资讯、生物科技及社会科学领域被广泛采用。他的文章引用次数位列世界数学家排名榜的第6名,也是十杰内唯一的亚裔学者。该项排名是由科学资料学会(ISI)根据最近十年的资料整理得出,刊于《科学之窗》2002第三期。而后,他每年都在世界数学家文章引用次数排名榜的十杰内。由于范剑青教授对统计学重要而广泛的贡献,而荣获2000年度的COPSS奖,人们将其比同数学中的费尔兹(Fields)奖,也统计学界公认的最高殊荣。该奖的授予是由国际上五大权威的统计学和相关领域的学会会长组成的委员会投票决定,每年只一个名额,得奖者限40岁以下,竞争十分激烈。范剑青是第一位获此殊荣的大陆学者,给中国人争得了荣誉。
        范教授是一位杰出的统计专家,也是一位极为优秀的高校统计教育家。先后获得1996年度北卡罗纳大学Hettleman 艺术与学术成就奖和2002年度香港中文大学校长模范教学奖。由他亲自主持创立的金融风险课程,在香港地区属首度开设,引起极大的反响,深受学生的欢迎。范教授治学严谨,学术威望高,已经培养出多名博士后、博士和硕士,他的学生遍布世界各地。
        范教授多年来一直热心于中国的教育和科研工作,经常应邀到国内许多大学做学术报告。他是高教出版社的海外专家,中国科学院的外审专家,中国科学院数学研究院复杂性团队的成员、名誉研究员。范教授还致力于参与和创建沪港联合研究所。他还是中国科学技术大学的华罗庚大师讲席教授,也是四川大学的兼职教授。

代表论文及著作 编辑本段回目录


[1] Fan, J. and Gijbels, I. (1996). Local Polynomial Modelling and its Applications (341pp). Chapman and Hall, London. 论文
[2] Fan, J. (1992). Design-adaptive nonparametric regression. Journal of American Statistical Association, 87, 998--1004.
[3] Fan, J. (1993). Local linear regression smoothers and their minimax efficiency. The Annals of Statistics, 21, 196--216. (cited: 151)
[4] Fan, J. and Gijbels, I. (1992). Variable bandwidth and local linear regression smoothers. The Annals of Statistics, 20, 2008-2036. (cited: 80)
[5] Fan, J. and Gijbels, I. (1995). Data-driven bandwidth selection in local polynomial fitting: variable bandwidth and spatial adaptation. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 57, 371--394. (cited: 91)
[6] Fan, J., Heckman, N.E. and Wand, M.P. (1995). Local polynomial kernel regression for generalized linear models and quasi-likelihood functions. Journal of American Statistical Association, 90, 141--150. (cited: 47)
[7] Fan, J., Yao, Q. and Tong, H. (1996). Estimation of conditional densities and sensitivity measures in nonlinear dynamical systems. Biometrika, 83, 189-206. (cited: 16)
[8] Carroll, R.J., Fan, J., Gijbels, I. and Wand, M.P. (1997). Generalized partially linear single-index models. Journal of American Statistical Association, 92, 477--489. (cited: 27)
[9] Fan, J., Härdle, W. and Mammen, E. (1998). Direct estimation of additive and linear components for high dimensional data. The Annals of Statistics, 26, 943—971. (cited: 19)
[10] Fan, J. (1996). Test of significance based on wavelet thresholding and Neyman’s truncation. Journal of American Statistical Association, 91, 674--688. (cited: 21)
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