郑泽敏教授介绍

姓名

郑泽敏

工作单位

中国科大管理学院

学位/职称

博士/教授

办公室电话


Email

zhengzm@ustc.edu.cn 

教育背景

2010- 2015年,美国南加州大学,应用数学专业,博士

2006- 2010年,中国科学技术大学,数学与应用数学专业,学士

研究方向

高维统计推断,变量选择,分类及相关的大数据问题

任职经历

2017--- 至今,中国科学技术大学,管理学院统计与金融系,教授

2015- 2017年,中国科学技术大学,管理学院统计与金融系,副研究员

主持、参与项目

平台化供应链的风险分析与治理研究2, 基金委国家创新研究群体(项目主要参与人子课题), 参与性质: 主持, 纵向, ¥6,700,000.00, 2020-2024

高维社会网络中最具影响力参与人的统计分析, 基金委重点项目(项目子课题), 参与性质: 主持, 纵向, ¥2,450,000.00, 2018-2022

混合多响应纵向数据的均值相关结构同时统计推断方法研究, 国家自然科学基金面上项目, 参与性质: 参与(排序2/3), 纵向, ¥480,000.00, 2017-2020

含有潜在因子的大规模数据统计分析及应用, 国家自然科学基金青年项目, 参与性质: 主持, 纵向, ¥190,000.00, 2017-2019

超大规模高维数据的潜在因子分析及应用, 省自然科学基金项目, 参与性质: 主持, 纵向, ¥80,000.00, 2017-2019

个人获奖

海外校友基金会青年教师事业奖, 2018

福布斯中国U30(3030岁以下)精英榜,2017

CAMS Prize for Excellence in Research, University of Southern California, 2015

IMS Travel Award, Institute of Mathematical Statistics, 2014

Merit Fellowship, USC Dana and David Dornsife College of Letters, Arts and Sciences, 2012-2013 


代表性论著

Zheng, Z.*, Lv, J. and Lin, W. (2020). Nonsparse learning with latent variables. Operations Research, to appear.

Zheng, Z., Shi, H.#, Li, Y.#* and Yuan, H. (2020). Uniform joint screening for ultra-high dimensional graphical models. Journal of Multivariate Analysis, DOI: 10.1016/j.jmva.2020.104645.

Zheng, Z., Li, L.#, Zhou, J.#* and Kong, Y. (2020). Innovated scalable dynamic learning for time-varying graphical models. Statistics and Probability Letters, DOI: 10.1016/j.spl.2020.108843.

Wu, J.#, Zheng, Z.*, Li, Y.# and Zhang, Y. (2020). Scalable interpretable learning for multi-response error-in-variables regression. Journal of Multivariate Analysis, DOI: 10.1016/j.jmva.2020.104644.

Zheng, Z., Zhang, J.#*, Li, Y.# and Wu, Y. (2020). Partitioned approach for high-dimensional confidence intervals with large split sizes. Statistica Sinica, DOI: 10.5705/ss.202018.0379.

Zheng, Z.*, Bahadori, M. T., Liu, Y. and Lv, J. (2019). Scalable interpretable multi-response regression via SEED. Journal of Machine Learning Research 20, 1-34.

Zheng, Z., Li, Y.#, Yu, C., Li, G.* (2018). Balanced estimation for high-dimensional measurement error models.Computational Statistics & Data Analysis 126, 78-91.

Kong, Y., Zheng, Z. and Lv, J. (2016). The constrained Dantzig selector with enhanced consistency. Journal of Machine Learning Research 17, 1-22.

Fan, Y., Kong, Y., Li, D. and Zheng, Z. (2015). Innovated interaction screening for high-dimensional nonlinear classification. The Annals of Statistics 43, 1243-1272.

Zheng, Z., Fan, Y. and Lv, J. (2014). High-dimensional thresholded regression and shrinkage effect. Journal of the Royal Statistical Society Series B 76, 627-649.

Lv, J. and Zheng, Z. (2014). Discussion: A significance test for the Lasso. The Annals of Statistics 42, 493-500.