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北京大学光华管理学院导师教师师资介绍简介-苗旺

本站小编 Free考研考试/2020-04-12

商务统计与经济计量系
助理教授
简介:
我现任北大光华商务统计与经济计量系助理教授。我本科和博士毕业于北大数学科学学院,并在哈佛大学做博士后研究。
我的研究兴趣包括缺失数据分析,因果推断,测量误差, 荟萃分析和多源数据融合方法,并致力于推动它们在社会学,经济学,生物医药和流行病学中的应用。

研究领域:
缺失数据分析:非随机缺失数据;双稳健估计;半参数化方法;,因果推断: 混杂;工具变量;阴性对照方法;因果图模型;中介分析;敏感性分析;,测量误差;荟萃分析;多源数据融合方法,经济学、流行病学、生物医药中的观察性研究问题,统计学方法在商业与管理中的应用
职业经历:
2018 年 助理教授,研究员, 北大光华管理学院
研究成果:
Miao W., Ding P., and Geng Z. (2016). Identifiability of normal and normal mixture models with nonignorable missing data. Journal of the American Statistical Association, 111:1673–1683.
 
Miao W. and Tchetgen Tchetgen E. (2016). On varieties of doubly robust estimators under missingness not at random with a shadow variable. Biometrika, 103:475–482.
 
Miao W., Geng Z., and Tchetgen Tchetgen E. (2018). Identifying causal effects with proxy variables of an unmeasured confounder. Biometrika, in press.
 
Miao W. and Tchetgen Tchetgen E. (2017). Invited commentary: Bias attenuation and identification of causal effects with multiple negative controls. American Journal of Epidemiology, 185:950-953.
 
Miao W. and Tchetgen Tchetgen E. (2018). Identification and inference with nonignorable missing covariate data. Statistica Sinica, in press.
 
Sun B., Liu L., Miao W., Wirth K., Robins J. M., and Tchetgen Tchetgen E. (2018). Semiparametric estimation with data missing not at random using an instrumental variable. Statistica Sinica, in press. 
 
Geng Z., Liu Y., Liu C. C., Miao W. (2018).  Evaluation of causal effects and local structure learning of causal networks. Annual Review of Statistics and Its Application, in press.
 
Li H. K., Jia J. Z., Miao W., and Geng Z. Identification and estimation of treatment effects with separate datasets.
 
Miao W. and Tchetgen Tchetgen E. A confounding bridge approach for double negative control inference on causal effects.
 
Miao W., Tchetgen Tchetgen E., and Geng, Z. Identification and doubly robust estimation of data missing not at random with a shadow variable.
 
苗旺,刘春晨,耿直. 因果推断的统计方法.
 
Shi X., Miao W., and Tchetgen Tchetgen E. Multiply robust correction of confounding bias with negative controls.
 
 

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