宋凤丽

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所在单位：数学与统计学院
办公地点：藕舫楼717
性别：女
职称：副教授
学科：统计学


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工作经历
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研究工作经历
2010/09-至今， 南京信息工程大学，数学与统计学院统计系，副教授
2010/09-2011/03 , 美国爱荷华大学, 人文和科学学院统计及精算学系，访问****
2007/06 -2010/09，南京信息工程大学，数学与统计学院统计系，讲师
科研成果：近些年主要参加和承担的项目：

[1] 国家自然科学基金面上项目: “超高维复杂数据统计降维研究”，项目编号：**，2018/1-2021/12，参加；
[2] 国家社科基金重大项目：“基于大数据融合的气象灾害应急管理研究”，项目编号：16ZDA047，2016-2021年，参加；
[3] 国家社科基金重大招标项目：“大数据时代雾霾污染经济损失评估及防治对策研究”,项目编号：17ZDA092，2017-2022年，参加；
[4]省自然科学青年基金项目：“超高维数据下带右删失的变系数模型统计推断”，项目编号：BK**，2014/9-2017/09,主持；
[5]国家自然科学青年基金项目： “基于变系数半参数模型的高维数据统计分析”，项目编号：**，2014/01-2016/12，参加；
[6]教育部人文社会科学青年基金项目“对称分布族下含测量误差的面板数据建模及其应用”(13YJC910001)，2013-2015,参加；
[7]江苏省统计局项目：“江苏省经济增长质量和效益分析研究”，项目编号：2009LW03，2009/11-2010/06，参加；
[8]国家统计局全国统计科研项目重点项目： “中国人口、能源、环境与经济协调发展评价研究”，项目编号：2008ZL022，2008/12-2010//12,参加；
[9]国家数学天元基金项目： “广义线性模型及其在右删失数据的应用”，项目编号：**，2008/01-2008//12, 参加；
[10]校科研资助项目： “相依误差下随机删失部分线性模型的统计分析”，2008/12-2010/12,主持。

最近发表论文

[1]Fengli Song, Peng Lai, Baohua Shen, Lianhua, Zhu. Model free feature screening for ultrahigh dimensional covariates with right censored outcomes,Communications in Statistics - Simulation andComputation,2020,5-26.
https://doi.org/10.1080/**.2020.**
[2] Fengli Song, Peng Lai*, Baohua Shen. Robust composite weighted quantile screening for ultrahigh dimensional discriminantanalysis,Metrika, 2020,83(7):799-820.
[3] Fengli Song, Yurong Chen*, Peng Lai. Conditional distance correlation screening for sparse ultrahigh-dimensional models, Applied Mathematical Modelling, 2020, 18(1):232-252.
[4] Peng Lai, Fengli Song*, Yufei, Gao. Stable feature screening for ultrahigh dimensional data, Journal of the Korean Statistical Society, 2019,48(2):221-232.
[5] Ailing Yan, Fengli Song*. Adaptive elastic net-penalized quantile regression for variable selection, Communications in Statistics-Theory and Methods, 2019,48(20),5106-5120.
[6] Fengli Song, Peng Lai*, Baohua Shen, Guosheng Cheng. Variance ratio screening for ultrahigh dimensional discriminant analysis, Communications in Statistics-Theory and Methods,2018, 47(24):6034-6051.
[7] 来鹏，沈宝华*,宋凤丽。基于条件分布的超高维筛选,数学的实践与认识，2018,48(9):154-162。
[8] 程国胜, 孙超男, 宋凤丽, 来鹏。基于条件信息熵的超高维分类数据特征筛选, 统计与决策, 2018,8, 64-67。
[9] Lai Peng*,Song Fengli, Chen Kaiwen and Liu Zhi. Model free feature screening with dependent variable in ultrahigh dimensional binary classification.Statistics and Probability Letters,2017,125,141-148.
[10] Cheng Guosheng, Li Xingxiang, Lai Peng*,Song Fengli and Yu Jun.Robust rank screening for ultrahigh dimensional discriminant analysis. Statistics and Computing,2017,27,535-545.
[11] Li Xingxiang, Cheng Guosheng *, Wang Liming., Lai Peng., andSong Fengli.Ultrahigh dimensional feature screening via projection,Computational Statistics & Data Analysis,2017(114),88-104.
[12]Song Fengli, Liu Luqin . Law of Iterated Logarithm for the MLE in a Random Censoring Model with Incomplete Information.Acta Mathematica Scientia: 2008, 501-512.
[13]宋凤丽,沈思.带有不完全信息随机截尾试验下总体均值型参数的经验似然.应用数学, 2009, 2(1)：191-198.
[14]Song Fengli,Men Kepei. Asymptotic Property of Estimator for Random Censored Partial Linear Model. The Proceedings of 2010 International Conference on Application of Mathematics and Physics. Nanjing P.R. China May 8-9, 2010 (AMP2010), Vol. 2：167-173.
[15]Song Fengli, Liu Luqin, Men Kepei. Empirical Likelihood Semiparametric Regression Analysis under Random Censorship.国际学术会议论文集IIGSS-CPS, 2010 , Vol.1, 303-307.
[16] 沈思，宋凤丽。一类连续半鞅的极大不等式，数学杂志，第31卷，第一期,2011,157-161。


不完全数据的统计分析
高维数据变量选择
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