数理统计学
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陈佳佳

日期:2019年05月05日    点击数:

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个人基本信息

陈佳佳,女,副教授,理学博士,硕士生导师。目前研究方向为应用数理统计及统计机器学习,主要讲授统计学、探索性数据分析、非参数和半参数模型、统计建模方法等课程。


荣誉及获奖

曾指导员工参加全国老员工市场调查与分析大赛,获全国一等奖2项,山西赛区二等奖1项;指导员工参加全国老员工数学建模竞赛,获山西赛区一等奖1项,二等奖2项。

主要科研成果

学术论文

[1] 陈佳佳, 郑雅男, 张伟兰, 张晓琴. 黄河流域产业绿色化与生态环境绿色化耦合协调度时空演变[J]. 中国沙漠, 2022, 42(03): 1-10.

[2] 张晓琴, 李宇, 陈佳佳. 基于三支决策的黄河流域城市高质量发展研究[J]. 统计与信息论坛, 2022, 37(01): 100-112.

[3] Jiajia Chen, Xiaoqin Zhang, Karel Hron. Partial least squares regression with compositional response variables and covariates[J]. Journal of applied statistics, 2021, 48(16): 3130- 3149.

[4] Jiajia Chen, Xiaoqin Zhang, Shengjia Li. A kernel density approach for replacing rounded zeros in compositional data sets[J]. Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics, 2019, 48(1): 242-254.

[5] Jiajia Chen, Xiaoqin Zhang, Shengjia Li. Heteroskedastic linear regression model with compositional response and covariates[J]. Journal of applied statistics, 2018, 45(12): 2164-2181.

[6] Jiajia Chen, Xiaoqin Zhang, Karel Hron, Matthias Templ, Shengjia Li. Regression imputation with Q-mode clustering for rounded zero replacement in high-dimensional compositional data[J]. Journal of applied statistics, 2018, 45(11): 2067-2080.

[7] Jiajia Chen, Xiaoqin Zhang, Shengjia Li. Multiple linear regression with compositional response and covariates[J]. Journal of applied statistics, 2017, 44(12): 2270-2285.

[8] 陈佳佳, 李爱平, 张晓琴, 秦雪梅, 李胜家. 基于核磁共振代谢组学的成分数据分析在中药评价中的应用[J]. 中草药, 2016, 47(19): 3522-5326.

主持项目

  1. 山西省基础研究计划项目,面向高维不完备成分数据的单形回归模型研究及应用,批准时间:20223月。

  2. 山西省社会经济统计科研课题, 山西省旅游资源赋存和资源配置效率, 批准时间: 202111月。

  3. 山西省高等学校科技创新项目,基于成分距离相关系数的中药药效成分群筛选研究, 批准时间: 20196月。

  4. beat365体育官网平台青年科研基金项目,微生物组学中的成分数据关联性分析研究, 批准时间: 20195月。

    著作

  5. 《面向成分数据的回归分析研究》.武汉: 武汉大学出版社, 20208月,独著.

    联系方式

    Email: chenjiajia0401@163.com

 

 

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