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所屬機構

東北師范大學

個人簡歷

1993年7月-1996年9月 曲阜師范大學數學與計算機科學系助教、講師。
1999年7月- 在東北師范大學數學系工作。
1999年12月 晉升為副教授。
2000年9月-2004年1月 東北師范大學數學系副系主任。
2003年9月 被評為博士生導師。
2004年1月-2013年1月 東北師范大學數學與統計學院副院長、院長。
2013年8月-2014年5月 東北師范大學人事處處長。
2014年5月- 東北師范大學副校長。

研究領域

高維數據分析 、機器學習與Bayes網絡、生物信息學

教育背景

1983年8月-1986年7月 寧陽師范學校(中專)。
1986年9月-1988年7月 泰安師范專科學校(現為泰山學院),數學教育專業。
1988年8月-1990年7月 曲阜師范大學數學與應用數學專業,獲理學學士學位。
1990年9月-1993年7月 北京大學概率論與數理統計專業,獲理學碩士學位。
1996年9月-1999年7月 北京大學生物醫學統計專業,獲理學博士學位。
1998年9月-1998年11月 香港大學統計與精算科學系助理研究員。
2000年7月-2000年8月 香港中文大學統計系訪問學者。
2000年8月-2000年1月 香港大學統計與精算科學系副研究員。
2001年7月-2001年10月 香港中文大學心理系博士后研究員。
2001年12月-2002年12月 美國耶魯大學醫學院流行病學與公共衛生系博士后研究員。
2003年8月-2005年10月 新加坡國立大學統計與應用概率系訪問教授、研究員。
2006年7月-2006年7月 香港大學統計與精算科學系訪問教授。
2006年7月-2006年8月 臺灣中研院統計科學研究所訪問教授。
2009年1月-2013年2月 香港科技大學數學系Visiting Scholar。

學術兼職

2011年 被聘為吉林省第三批高級專家
中國概率統計學會常務理事
中國現場統計研究學會理事
吉林省數學會常務理事
長春市數學會副理事長
吉林省現場統計研究學會理事兼副秘書長
中國現場統計研究會生存分析分會理事
長春市留學人員聯誼會理事

社會榮譽

1997年 “模型的可壓縮性和可分解性—含或不含不完全數據”獲國家教委科技進步獎二等獎(第2完成人)。
1998年 “Logistic回歸分析中背景變量的混雜效應”獲國家統計局第四屆全國統計科學科技進步獎一等獎(第1完成人)。
2001年 北京大學優秀博士論文和北京市優秀博士論文。
2004年 獲國務院政府特殊津貼。
2005年 首屆新世紀優秀人才支持計劃入選者。
2005年 吉林省第八批有突出貢獻的中青年專業技術人才。
2007年 獲第九屆吉林省青年科技獎。
2007年 “應用統計方法研究”獲教育部自然科學獎二等獎。
2009年 新世紀百千萬人才工程國家級人選。
2010年 團隊被教育部、財政部評為2010年度國家級教學團隊—概率論與數理統計專業教學團隊(個人排序第二)。
2012年 獲教育部長江學者特聘教授。

研究成果

論文:
[1] An, B.G., Guo, J.H. and Liu, Y.F. Hypothesis testing for band size detection of high dimensional banded precision matrices. Biometrika, 2014, 101: 477-483.
[2] Cai, S.F., Li, B.C. and Guo*, J.H. A simplification of computing Markov bases for graphic al models whose underlying graphs are suspensions of graphs. Statistica Sinica, 2014, 24: 447–461.  
[3] Liu, B.H. and Guo*, J.H. Collapsibility of conditional graphical models. Scandinavian Journal of Statistics, 2013, 40: 191–203.
[4] An, B.G., Guo*, J.H. and Wang, H.S. Multivariate regression shrinkage and selection by canonical correlation analysis. Computational Statistics and Data Analysis, 2013, 62: 93–107.
[5] An, B.G., Wang, H.S. and Guo, J.H. Testing the statistical significance of an ultra- high-dimensional naive Bayes classifier.Statistics and Its Interface, 2013, 6: 223–229.
[6] Xu, P.F., Guo*, J.H. and Tang, M.L. An improved Hara-Takamura procedure by sharing computations on junction tree in Gaussian graphical models. Statistics and Computing, 2012, 22: 1125–1133.
[7] Li, B.C. and Guo*, J.H. A note on one-factor analysis. Statistics and Probability Letters, 2012, 82: 1949–1952.
[8] Shan, N. and Guo*, J.H. Covariate selection for identifying the causal effects of stochastic interventions using causal networks. Journal of Statistical Planning and Inference, 2012, 142: 212–220.
[9] Zhen, S.R., Guo, J.H., Shi, N.Z. and Tian, G.L. Likelihood-based approaches for multivariate linear models under inequality constraints for incomplete data. Journal of Statistical Planning and Inference, 2012, 142: 2926–2942.       
[10] Xu, P.F., Guo, J.H. and He, X. An improved iterative proportional scaling procedure for Gaussian graphical models. Journal of Computational and Graphical Statistics, 2011, 20: 417–431.
[11] Xu, P.F., Guo*, J.H. and Tang, M.L. Structural learning of Bayesian networks by testing complete separators in prime blocks. Computational Statistics and Data Analysis, 2011, 55: 3135-3147.
[12] Zhao, H.X., Ma, W.Q. and Guo*, J.H. The AU algorithm for estimating equations in the presence of missing data. Statistics and Probability Letters, 2010, 80:639- 647.
[13] Jin, L.N., Zhu, W.S., Yu, Y.Q., Kou, C.G., Meng, X.F., Tao, Y.C. and Guo*, J.H. Nonparametric tests of associations with disease based on U-statistics. Annals of Human Genetics, 2014, 78: 141–153.
[14] Tsang, S.Y. , Zhong, S., Mei, L.L., Chen, J.H., Ng, S.K., Pun, F. W., Zhao, C., Jing, B.Y., Chark, R., Guo, J.H. , Tan, Y., Li, L., Wang, C., Chew, S. H., and Xue, H. Social cognitive role of schizophrenia candidate gene GABRB2. PLoS ONE, 2013, 8(4): e62322. doi:10.1371/journal.pone.0062322.
[15] Xiao, J., Zhu, W.S. and Guo, J.H. Large-scale multiple testing in genome-wide association studies via region-specific hidden Markov models. BMC Bioinformatics, 2013, 14: 282. http://www.biomedcentral.com/1471-2105/14/282
[16] Qi, B., Huang, W., Zhu, B., Zhong, X.F., Guo, J.H., Zhao, N., Xu, C.M., Zhang, H.K., Pang, J.S., Han, F. P. and Liu, B. Global transgenerational gene expression dynamics in two newly synthesized allohexaploid wheat (Triticum aestivum) lines. BMC Biology, 2012, 10: 3. Website http://www.biomedcentral.com/1741-7007/10/3
[17] Pei, Y.B., Tang, M.L., Wong, W.K. and Guo, J.H. Confidence intervals for correlated proportion differences from paired data in a two-arm randomized clinical trial. Statistical Methods in Medical Research, 2012, 21(2): 167–187.
[18] Jin, L.N., Zhu, W.S. and Guo*, J.H. Genome-wide association studies using haplotype clustering with a new haplotype similarity. Genetic Epidemiology, 2010, 34: 633-641
[19] Wang, X.F. and Guo*, J.H. The tree structure of graphs for various graphical models. Statistics and Its Interface, 2013, 6: 151—164.
[20] Li, B.C., Cai, S.F. and Guo*, J.H. A computational algebraic geometry method for conditional independence inference. Frontiers of Mathematics in China, 2013, 8(3): 567–582.
[21] Li, B.C. and Guo*, J.H. Decomposition of two classes of structural models. Frontiers of Mathematics in China, 2013, 8(6): 1323–1349.
[22] Meng, X.Y., Guo*, J.H. and Su, B.T. Incidence coloring of pseudo-Halin graphs. Discrete Mathematics, 2012, 312: 3276–3282.
[23] Wang, X.F., Guo*, J.H. and He, X. Finding the minimal set for collapsible graphical models. Proceedings of the American Mathematical Society, 2010, 139: 361-373.
[24] Meng, X.Y., Guo*, J.H., Li, R.S., Chen, T. and Su, B.T. The total chromatic number of Pseudo-Halin graphs with lower degree, Discrete Mathematics, 2009, 309:982-986. 
[25] Feng, G.Z., Guo*, J.H., Jing, B.Y. and Hao, L.Z. A Bayesian feature selection paradigm for text classification. Information Processing & Management, 2012, 48: 283–302.  
[26] Liu, B.H., Guo*, J.H. and Jing, B.Y. A note on minimal d-separation trees for structural learning. Artificial Intelligence, 2010, 174: 442-448.
[27] Guan, G.Y., Guo, J.H. and Wang, H.S. Varying naive Bayes models with application to classification of Chinese text documents. Accepted by Journal of Business & Economic Statistics, 2014.

聯系方式

[email protected]

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