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尹建鑫

职 称: 副教授、博士生导师


职 务: 副院长


电子邮箱: jyin@ruc.edu.cn

教育经历

2004--2009, 理学博士,概率论与数理统计专业,北京大学数学科学学院(School of Mathematical Sciences, Peking University);
1999--2003,理学学士, 理论与应用力学专业, 北京大学力学与工程科学系(Department of Mechanics and Engineering Sciences, Peking University)。

工作经历

2012--今,副教授, 中国人民大学统计学院;
2011--2012, 讲师,中国人民大学统计学院;
2009--2011, 博士后研究员, 生物统计系, 美国宾夕法尼亚大学(University of Pennsylvania);
2004--2009,助研(助教), 概率统计系, 北京大学数学科学学院;
2002--2003,本科生研究员, 理论生物学中心、湍流与复杂系统国家重点实验室, 北京大学。

兼任职务

中国现场统计研究会,监事,2017-.
中国现场统计研究会高维数据统计分会,理事,2015-。
中国现场统计研究会计算统计分会,副理事长,2017-2021。
中国人工智能学会 不确定性人工智能专委会:委员,2014-。
国际生物统计学会中国分会(IBS-China), 副秘书长, 2013-2017 , 2017-2021。
国际数理统计学会(IMS), 成员, 2010-。
美国数学会《数学评论》杂志(Mathematical Reviews):评论员(Reviewer),2013-。
北京生物医学统计与数据管理研究会, 监事长, 2015-。
中国科学技术出版社(暨科学普及出版社)科技/科普专家,2016-2019。

基金项目

主持:
高维数据的图模型学习与统计推断(No.11201479),国家自然科学基金青年科学基金项目,2013-2015.
高维数据模型选择与假设检验若干问题研究(No. 20120004120007), 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(新教师), 2013-2015.
食品安全与健康体检数据关联技术研究,国家食品安全风险评估中心项目,2016-2017。

参与:
临床试验中的创新设计与统计方法(No.11371366),国家自然科学基金面上项目,2014-2017.

学术奖励

第七届高等学校科学研究(人文社会科学)优秀成果奖,论文奖三等奖,2015。

开设课程

概率论(本科生)、数理统计(本科生)、高等统计学(研究生)、大数据挖掘与机器学习(研究生)、博士生主文献阅读。

研究方向

图模型、机器学习、高维数据分析、生物统计、大数据挖掘。

论文成果

尹建鑫*,王天颖,王伟(2017).稀疏稳健条件图模型的结构学习和参数估计,《中国科技论文》,接收。
杜子芳,林一楠,尹建鑫*,郑冰(2017).基于随机加权的空间聚集性检验及其在基础教育师资均衡性评价中的应用,《数学的实践与认识》第47卷,第11期, pp50-65。
X. Li and J. Yin (2016). Sparse Sufficient Dimension Reduction for Markov Blanket Discovery, Communications in Statistics-Simulation and Computation, 45: 1355-1364, 2016. (DOI: 10.1080/03610918.2013.816560)
Liu Z Q, Yin J X and Hu F F*. (2015). Covariate-adaptive designs with missing covariates in clinical trials, Science China Mathematics, Vol.58, Issue 6, 1191-1202.
S. He, J. Yin*, H. Li and X. Wang (2014).Graphical Model Selection and Estimation for High Dimensional Tensor Data,Journal of Multivariate Analysis, 128,165-185.
J. Yin and H. Li (2013).Adjusting for High-dimensional Covariates in Sparse Precision Matrix Estimation by L1-Penalization, Journal of Multivariate Analysis, 116, 365-381.
J. Yin and H. Li (2012). Model Selection and Estimation in Matrix Normal Graphical Model, Journal of Multivariate Analysis, 107, 119-140.
J. Yin and H. Li (2011). A Sparse Conditional Gaussian Graphical Model for Analysis of Genetical Genomics Data, Annals of Applied Statistics, Vol. 5, No. 4, 2630-2650.
J. Yin, Z. Geng, R. Li and H. Wang(2010).Nonparametric Covariance Model, Statistica Sinica, 20, 469-479.
J.Yin, Y. Zhou, C. Wang,P. He, C. Zheng and Z. Geng(2008). Partial orientation and local structure learning of causal networks for prediction, Journal of Machine Learning Research: Workshop and Conference Proceedings 3: 93-105. (prize-winning paper)
Y. Zhou, C. Wang, J. Yin and Z. Geng(2010). Discover Local Causal Network around a Target to a Given Depth, Journal of Machine Learning Research: Workshop and Conference Proceedings 6: 191-202.
佘振苏,杨铸,欧阳正清, 朱怀球,王超,尹建鑫(2003). SARS冠状病毒的起源和进化初探,北京大学学报(自然科学版), Vol. 39, No. 6: 809-814.