Вэньсюань Чжун
Вэньсюань Чжун — китайско-американский статистик, чьи исследования сосредоточены на больших данных . С теоретической стороны ее работа включала выбор признаков , функциональный анализ данных и причинно-следственные связи с приложениями к массивам химических датчиков , эпигенетике , метагеномике и нейровизуализации . [1] Она является профессором статистики Ассоциации спортсменов Университета Джорджии . [2]
Образование и карьера
Чжун изучала статистику в качестве бакалавра в Нанькайском университете в Китае. [2] Она получила докторскую степень в 2005 году в Университете Пердью . Ее диссертация « Непараметрическая кластеризация и выбор модели с применением в биоинформатике » была написана под руководством Майкла Ю Чжу. [3]
После постдокторского исследования в Гарвардском университете с Цзюнь С. Лю она стала доцентом статистики в Иллинойсском университете в Урбане-Шампейне в 2007 году. Она перешла на свою нынешнюю должность в Университете Джорджии в 2013 году [2] и была назначена профессором статистики Спортивной ассоциации UGA в 2024 году [4].
Признание
В 2022 году Чжун был назван членом Американской статистической ассоциации «за выдающийся вклад в статистическую методологию для многомерных и сложных данных в биомедицинских науках; за выдающееся наставничество над женщинами и молодыми исследователями; и за образцовое служение профессии». [5]
Ссылки
- ^ Wenxuan Zhong Lab, Университет Джорджии, архивировано из оригинала 2022-12-25
- ^ abc "Wenxuan Zhong", Справочник , Департамент статистики Университета Джорджии , получено 13 апреля 2024 г.
- ^ Вэньсюань Чжун в проекте «Генеалогия математики»
- ↑ Доктор Вэньсюань Чжун назначен профессором статистики Ассоциации атлетов Джорджии, кафедра статистики Университета Джорджии, 30 января 2024 г. , получено 13 апреля 2024 г.
- ^ "Американская статистическая ассоциация стипендиатов: Вэньсюань Чжун", JSM 2022 Awards Book (PDF) , Американская статистическая ассоциация, стр. 11 , получено 2024-04-13
Внешние ссылки
- Публикации Вэньсюань Чжуна, проиндексированные Google Scholar
