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研究员 杨帆

单位: 北京雁栖湖应用数学研究院 , 清华丘成桐数学科学中心

团队: 统计、概率和数据科学

办公室: A3-3-210

邮箱: yangfan1987@bimsa.cn

研究方向: 统计方法学

个人简介

杨帆（女），清华大学丘成桐数学中心教授。2014年获得宾夕法尼亚大学应用数学和计算科学博士学位。杨帆教授的研究兴趣主要围绕着由科学应用启发的因果推断问题的统计方法论，涉及公共健康、基因组学和教育研究等领域。杨帆教授以第一作者或通讯作者，在统计学和基因学的主要期刊中发表多篇文章，包括Annals of Applied Statistics, Bioinformatics, Biometrics, Genetic Epidemiology, Genome Biology, Genome Research, and Journal of the Royal Statistical Society Series B。博士期间，杨帆教授于2013年获得美国统计协会(ASA)流行病学统计青年研究者奖，并于2014年获得ASA健康政策统计学生论文竞赛奖。目前，杨帆教授正担任 Biometrics期刊的副主编，该期刊是生物统计学领域中领先的方法论刊物之一。

教育经历

  • 2009 - 2014      宾夕法尼亚大学      博士
  • 2005 - 2009      浙江大学      学士

工作经历

  • 2022 -      北京雁栖湖应用数学研究院      研究员
  • 2022 -      清华大学丘成桐数学科学中心      教授
  • 2021 - 2022      科罗拉多大学安舒茨医学校区生物统计系      副教授
  • 2017 - 2021      科罗拉多大学安舒茨医学校区生物统计系      助理教授
  • 2014 - 2017      芝加哥大学公共卫生科学系      助理教授

荣誉与奖项

  • 2014      美国统计学会卫生政策统计分会学生论文竞赛奖
  • 2013      美国统计学会流行病学统计学分会青年研究者奖

出版物

  • [1] Zuo, S., Ghosh, D., Ding, P., Yang, F, Mediation analysis with the mediator and outcome missing not at random, Revision at Journal of the American Statistical Association(2023)
  • [2] Gao, D., Hu, J., Bradley, C. J., Yang, F, Instrumental variable analysis for cost outcome: Application to the effect of primary care visit on medical cost among low-income adults., (2023)
  • [3] Yang, F., Chen, L. S., Oveisgharan, S., Barbar, D., and Bennett, D. A., `Integrating Mendelian randomization with causal mediation anlaysis for characterizing direct and indirect exposure-to-outcome effects.(2023)
  • [4] Yang, F., Wang, J., the GTEx Consortium, Pierce, B. L, and Chen, L. S. (2017). ``Identifying cis-mediators for trans-eQTLs across many human tissues using genomic mediation analysis." Genome Research, Volume 27, pp. 1859-1871.
  • [5] Yang, F. and Small, D. S. (2016). ``Using post-outcome measurement information in censoring-by-death problems." Journal of the Royal Statistical Society, Series B, Volume 78, Number 1, pp. 299-318.
  • [6] Yang, F., Lorch, S. A., and Small, D. S. (2014). ``Estimation of causal effects using instrumental variables with nonignorable missing covariates: Application to effect of type of delivery hospital on premature infants.'' Annals of Applied Statistics, Volume 8, Number 1, pp. 48-73.
  • [7] Yang, F., Zubizarreta, J., Small, D. S., Lorch, S. A., and Rosenbaum, P. (2014). ``Dissonant conclusions when testing the validity of an instrumental variable." The American Statistician, Volume 68, Issue 4, pp. 253-263.

 

更新时间: 2024-10-22 08:08:19