教师队伍

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吴奔

职 称: 讲师


职 务: 无


电子邮箱: wuben@ruc.edu.cn

教育经历


2009.9-2013.6 学士,信息学院,中国人民大学 

2013.9-2018.6 博士,统计学院,中国人民大学


工作经历


2017.9-2018.7 访问学者,生物统计与生物信息系,埃默里大学 

2018.8-2019.7 博士后,生物统计与生物信息系,埃默里大学 

2019.8-2020.7 博士后,生物统计系,密歇根大学 

2020.9-至今 讲师,统计学院,中国人民大学


学术奖励


博士研究生国家奖学金(2017) 

中国人民大学“杰出青年学者”B岗 (2020-至今)


开设课程


统计计算,研究生课程,2020-至今 

统计学,本科课程,2021-至今 

非结构化大数据分析,本科/研究生课程,2021-至今


研究方向


独立成分分析,贝叶斯统计,神经影像数据,金融高频数据


论文成果


  • Wu, B., Guo, Y., and Kang, J. Bayesian spatial blind source separation via the thresholded Gaussian process. Journal of the American Statistical Association (T&M). Accepted.

  • Zhao, Y., Wu, B., and Kang, J. Bayesian interaction selection model for multi-modal neuroimaging data analysis. Biometrics. Accepted.

  • Wu, B., Pal, S., Kang, J., and Guo, Y. Distributional independent component analysis for diverse neuroimaging modalities (with discussion). Biometrics. Online First.

  • Wu, B., Pal, S., Kang, J., and Guo, Y. Rejoinder to Discussions of "Distributional independent component analysis for diverse neuroimaging modalities." Biometrics. Online First.

  • Chen, H., Liu, Z., Hu, X., Wu, B., & Gu, Y. Comparison of mandibular cross-sectional morphology between Class I and Class II subjects with different vertical patterns: based on CBCT images and statistical shape analysis. BMC oral health, 2021, 21(1), 1-16.

  • Wu, B., and Kang, J. Discussion of "Statistical disease mapping for heterogeneous neuroimaging studies." Canadian Journal of Statistics. 2021, 49(1), 35-38. 


  • 高维清,吴奔,张波,“金融高频,高维数据的波动率矩阵估计:基于GARCH-Ito分组因子模型”. 《中国科学:数学》,已接收.

  • 吴奔,张波,赵丽丽,“不规则时间序列波动率建模:高频与低频的统一”,《系统工程理论与实践》,2019年第1期,36-48.

  • 吴奔,张波,“交易信息、跳跃发现与波动率估计”,《统计研究》,2017年第8期,109-119.

  • 吴奔,张波,“Hawkes过程分支比估计——一种简单的非参数方法”,《统计研究》,2015年第3期,92-99.