陈松蹊
中国科学院院士，数学家，统计学家，北京大学讲席教授，北京大学统计科学中心科学委员会主席。
手机：19821197419
微信：19821197419
邮箱：
驻地：北京
陈松蹊
中国科学院院士，数学家，统计学家，北京大学讲席教授，北京大学统计科学中心科学委员会主席。
个人履历：
陈松蹊，1961年11月生，数学家，统计学家，中国科学院院士，北京大学教授、讲席教授。1993年获澳大利亚国立大学统计学博士学位。曾先后在澳大利亚、新加坡、美国等高校任职。2008年起任北京大学教授。曾任北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系主任、北京大学统计科学中心联席创始主任。现任光华管理学院、数学科学学院讲席教授，统计科学中心科学委员会主席，中国统计学会常务理事。主要研究方向为超高维大数据统计分析、环境统计、非参数统计方法等，在超高维假设检验方法和非参数经验似然方法方面取得丰硕成果，推动了统计学的关键性发展。同时注重数理统计的应用，以国家大气污染防治的重大需求为出发点，在数学地球物理领域做出了前沿交叉成果，为精准度量污染排放和评估大气治理效果提供了科学方法。迄今已在国际学术杂志发表论文127篇，引用情况：Web of Science H-指数 34， I-10 指数 69， 总引用4520 次。主持了重大科研项目《中国宏观经济预测模型》，为我国统计学科发展做出了杰出贡献。陈松蹊还是数理统计学会会士、美国统计学会会士、美国促进学会会士，曾任统计学顶级期刊The Annals of Statistics和美国统计学学会会刊编委、数理统计学会（IMS）常务理事。入选斯坦福大学2020全球前2%顶尖科学家榜单。
荣誉奖励：
1989年获得新西兰电信奖学金（Telecom New Zealand）奖学金；
1990年-1992年获得澳大利亚国立大学（Australian National University）博士奖；
2008年获得爱荷华州立大学（Iowa State University）教员杰出研究奖；
2009年当选美国统计学会会士；
2021年11月18日当选中国科学院院士；
2021年当选美国科学促进会会士；
2021年当选数理统计研究所会士。
论文代表：
Tong Pei Feng; Zhan, Hao Xiang; Chen, Song xi.(2024) Ensembled Seizure Detection Based on Small Training Samples, IEEE Transaction on Signal Processing, 72,1-14.
Zhang, Fei-Chi; Xie, Jin-Han; Chen, Song xi; Zheng Xiaojing.(2024) Robust Relation of Streamwise Velocity Autocorrelation in Atmospheric Surface Layers Based on an Autoregressive Movingaverage Model. Journal of Fluid Mechanics,Volume 981.
Gu, J. and Chen, S.X. (2023) Distributed Statistical Inference under Heterogeneity, Journal of Machine Learning Research,24（387）1-57 .
Zheng，Xiangyu and Chen，S.X. （2023）Segmented Linear Regression Trees，Acta Mathematica Sinica，to appear.
Chen, Hanyue, Chen, Song xi and Mu Mu. (2024) A Statistical Review on the Optimal Fingerprinting Approach in Climate Change Studies,Climate Dynamics, 62(2), 1439-1446.
Tong, P.F., Chen, S.X. and Tang, C.Y. (2023) Multivariate calibrations with auxiliary information, Statistica Sinica, to appear.DOI:10.5705/ss.202023.0151
Zheng, Xiangyu and Chen, Song xi.(2024) Dynamic Synthetic Control Method for uating Treatment Effects in Auto-Regressive Processes.Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology, 86(1), 155-176.
Chen, S.X., Qiu, Y.M. and S.Y. Zhang (2023) Sharp Optimality for High Dimensional Covariance Testing under Sparse Signals, The Annals of Statistics,51(5):1921-1945.
Zhang, SY, S.X. Chen and Yumou Qiu (2023) Mean Tests For High-dimensional Time Series, Statistica Sinica, to appear.
Peifeng Tong, Wu Su, He Li, Jialin Ding, Haoxiang Zhan, Song Xi Chen (2023). Distribution Free Domain Generalization, Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning(ICML).
Ying Zhang, Song Xi Chen, Le Bao(2023). Air pollution estimation under air stagnation—A case study of Beijing,Environmetrics,34(6), e2819
Zhu Y, Gu J, Qiu Y, Chen SX. （2023）Real-World COVID-19 Vaccine Protection Rates against Infection in the Delta and Omicron Eras. Research，6，Article 0099.
Zhu，YR, Gu, J., Yumou Qiu, S.X. Chen (2023) Estimating COVID-19 Vaccine Protection Rates via Dynamic Epidemiological Models--A Study of Ten Countries, The Annals of Applied Statistics,17(4):3324–3348.
Chen，SX, Guo, B. and Qiu, YM (2023) Testing and Signal Identification for Two-sample High-dimensional Covariances via Multi-level Thresholding, Journal of Econometrics, 235, Issue 2, 1337-1354.
Tong, P. F., Chen, S. X., & Tang, C.Y. (2022). Detecting and uating dust-events in North China with ground air quality data. Earth and Space Science, 9, e2021EA001849
Luo, S., Zhu, Y., & Chen, S. X. (2022). Episode based air quality assessment. Atmospheric Environment, 285, 119242.
陈松蹊，毛晓军，王聪 （2022）大数据情境下的数据完备化：挑战与对策。 管理世界，2022年第1期，196-206.
Li, S-M, Liu, R., Wang, S. and S.X. Chen (2021). Radiative Effects of Particular Matters on Ozone Pollution in Six North China Cities, Journal of Geophysical Research, Vol.126, No. 24, e2021JD035963。
Huang, YX., B. Guo, H. Sun, H. Liu and S. X. Chen(2021) Relative Importance of Meteorological Variables on Air Quality and Role of Boundary Layer Height, Atmospheric Environment,267,118737.
邀请老师演讲、授课请致电：19821197419 阎老师[微信同号]
免责声明：以上内容（包括文字、图片、视频）为用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。如涉及版权问题，请联系我们并提供版权证明，我们将立即删除！
