北京师范大学统计学院
微信  |   微博  |   旧版  |  ENGLISH
您的当前位置: 首页 » 中文简历
赵俊龙 发布时间:2016-10-23 浏览次数:

赵俊龙

北京师范大学统计学院教授、博士生导师,应用统计系主任。       

一、工作和教育经历

2016.1—至今     教授、副教授   北京师范大学统计学院

2007.5—2015.12    副教授、讲师   北京航空航天大学数学与系统科学学院

2004.3--2007.3     博士      北京理工大学数学系

2014.3—2015.3     访问学者    北卡罗来纳大学教堂山分校

2013.7—2013.9     访问学者    香港浸会大学

2011.3—2011.9     访问学者     新加坡国立大学

二、科研工作

研究领域:高维数据分析、统计机器学习。在统计学各类期刊发表SCI论文近40篇,部分结果发表在统计学国际顶级期刊Journal of the Royal Statistical Society: Series B(JRSSB)、 The Annals of Statistics(AOS)、Journal of American Statistical Association(JASA)。部分论文列表如下(加*为通讯作者)

[1]. Yiwei Fan, Xiaoling Lu, Yufeng Liu, Junlong Zhao*(2020) Angle-based hierarchical classification using exact label embedding. Journal of American Statistical Association To appear

[2]. Lu Niu, Xiumin Liu, Junlong Zhao* (2020) Robust estimator of the correlation matrix with sparse Kronecker structure for a high-dimensional matrix-variate. Journal of Multivariate Analysis. 177: 104598

[3]. Junlong Zhao, Chao Liu, Lu Niu, Chenlei Leng, (2019)  Multiple influential point detection in high dimensional regression spaces,  Journal of the Royal Statistical Society: Series B. 81(2), 385–408(顶级期刊)https://rss.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/rssb.12311

[4]. Junlong Zhao, Guan Yu, Yufeng Liu, (2018) Assecing the robustness of classification in angular breakdown point.  The Annals of Statistics. 46, 3362–3389.

[5]. Junlong Zhao, Chenlei Leng, Lexin Li, Hansheng Wang (2013). High dimensional influence measure. The Annals of Statistics 41(5), 2639-2667

[6]. Lu Niu, Junlong Zhao* (2019) High dimensional semiparametric estimate of latent covariance matrix for matrix-variate. Statistica Sinica29,1535-1559.

[7]. Junlong Zhao, Hongyu Zhao, Lixing Zhu (2018) Pivotal variable detection of the covariance matrix and its application to high-dimensional factor models. Statistics and Computing.  28(4), 775-793.

[8]. Lan Wei, Yingying Ma, Junlong Zhao, Hansheng Wang, Thai-Chi Ling(2018), Sequential model averaging for  high dimensional linear regression models. Statistica Sinica, 28,  449-469.

[9]. Junlong Zhao, Lu Niu, Shushi Zhan.(2017) Trace regression model with simultaneously low rank and row (column) sparse parameter. Computational Statistics & Data Analysis, 116,1-17.

[10]. Xuehu Zhu, Tao Wang, Junlong Zhao, Lixing Zhu2017Inference for biased tranformation modelsComputational Statistic&Data Analysis.109, 105-120.

[11]. Junlong Zhao, Chenlei Leng (2016). An analysis on penalized interaction model.  Bernoulli, 22(3), 1937–1961.

[12]. Xiaoling Lu, Junlong zhao, Yu Chen, Hansheng, Wang. (2016) A choice model with a diverging choice set for POI data analysis. Statistics and Its Interface, 9, 355–363.

[13]. Lele Huang, Junlong Zhao*, Huiwen Wang, Siyang Wang. (2016)  Robust Shrinkage Estimation and Selection for Functional Multiple Linear Model Through LAD Loss. Computational statistics & data analysis.103, 384-400.

[14]. Xuhua Liu, Junlong Zhao, Na Li, (2016)  A confidence distribution approach to inferring the among-group variance component in one-way random effects model with unequal error variances, Journal of Statistical Planning and Inference, 2016, (171), 79-91.

[15]. Junlong Zhao, Chenlei Leng, (2014). Structured Lasso with matrix covariates in regression. Statistica Sinica. 24, 799-814.

[16]. Junlong Zhao (2013). Asymptotic convergence of dimension reduction based boosting in classification. Journal of Statistical Planning and Inference 143, 651–662.  

三、主持研究项目

主持多项国家自然科学基金面上项目,自然科学基金青年基金项目,教育部人文社科基金以及高校基本科研业务费等。

  1. 2019.1-2022.12 主持国家自然科学基金面上项目:融合结构信息的高维数据稳健方法(编号:11871104
  2. 2015.12018.12 主持国家自然科学基金面上项目:高维复杂结构数据降维" (编号:11471030
  3. 2015.1-2018.12 参与国家自然科学基金面上项目:实时流数据变系数多分类模型研究 (编号:61472475)
  4. 2012.12014.12 主持国家自然科学基金青年基金” 高维数据降维和变量选择的若干稳健降维方法研究" (编号:11101022

四、    所获奖励

     2013年获得北京航空航天大学“蓝天科研新星”

五、    社会工作

         中国现场统计学会高维数据分会理事

         北京应用统计学会理事、北京大数据学会常务理事

         美国数学评论(Math review) 评论员

         众多国际国内期刊审稿人




北京师范大学统计学院
 联系我们  |   友情链接   |  下设机构   |  人才招聘   |  网站地图 
Copyright 2014 北京师范大学统计学院 地址:北京市新街口外大街19号 邮编:100875