尹建鑫 职称：副教授（统计学院）
研究方向：高维变量选择、图模型估计、结构学习算法、自适应实验设计、非参数统计等领域
联系方式：jyin@ruc.edu.cn


个人简历2003年毕业于北京大学力学与工程科学系，2009年在北京大学获得博士学位, 2009年至2011年在美国宾夕法尼亚大学医学院生物统计系做博士后研究, 2011年8月回国到中国人民大学任教,现任中国人民大学副教授。从事高维变量选择、图模型估计、结构学习算法、自适应实验设计、非参数统计等方面的研究。研究成果发表在国际知名统计杂志上（Annals of Applied Statistics, Journal of Multivariate Analysis，Statistica Sinica）及Journal of Machine Learning Research的W&CP系列中。曾多次参加国际、国内学术会议，做演讲、邀请报告。并曾作为参赛队代表获因果与预测国际挑战赛“最佳整体贡献奖”。目前主持一项国家自然科学基金青年项目、一项教育部博士点基金项目。


近5年来主要论著


1. Liu Z Q,Yin, J.X. and Hu F. (2015). Covariate-adaptive designs with missing covariates in clinical trials.Science China Mathematics, 58(6), 1191-1202.
2. S. He, J.Yin, H. Li and X. Wang (2014). Graphical Model Selection and Estimation for High Dimensional Tensor Data.Journal of Multivariate Analysis, 128, 165-185.
3. X. Li and J. Yin (2014). Sparse Sufficient Dimension Reduction for Markov Blanket Discovery.Communications in Statistics-Simulation and Computation, in press.
4. Yin, J and H. Li (2013). Adjusting for high-dimensional covariates in sparse precision matrix estimation by L1-penalization.Journal of Multivariate Analysis116, 365–381.
5. Yin, J and H. Li (2012). Model Selection and Estimation in Matrix Normal Graphical Model.Journal of Multivariate Analysis, 107, 119-140.
6. Yin, J and H. Li (2011). A Sparse Conditional Gaussian Graphical Model for Analysis of Genetical Genomics Data.Annals of Applied Statistics, 5(4), 2630-2650.
7. Yin, J., Z. Geng, R. Li and H. Wang (2010). Nonparametric Covariance Model.Statistica Sinica,20, 469-479.


主持或参加的科研项目


1. 高维数据的图模型学习与统计推断（No.**）国家自然科学基金青年科学基金项目，2013-2015.
2. 高维数据模型选择与假设检验若干问题研究（No. 007）,教育部高等学校博士学科点专项科研基金（新教师）, 2013-2015.
3. 高维张量型数据的结构分析(12XNQ049),决策咨询及预研委托项目(团队培育计划),2013.01-2014.12.
4. 临床试验中的创新设计与统计方法(No.**)，国家自然科学基金面上项目，2014-2017.