インインファン

インイン・ファンは、中国系アメリカ人の統計学者であり、南カリフォルニア大学マーシャル経営大学院の経営管理学センテニアル・チェアおよびデータサイエンスおよびオペレーション学部教授です。^[1]現在、南カリフォルニア大学マーシャル校の博士課程の副学部長を務めています。また、南カリフォルニア大学ダナ・アンド・デイビッド・ドーンサイフ文学部、芸術科学部、および南カリフォルニア大学ケック・メディシンでも兼任しています。彼女の統計学とデータサイエンスへの貢献は、 2017年に王立統計協会のガイメダル銅賞^[2]、 2023年に数理統計研究所メダリオン講演会^[3]で認められました。彼女は、 2019年にアメリカ統計協会フェロー[ ^4]に選出され、特に金融計量経済学の分野における高次元推論、変数選択、分類、ネットワーク、ノンパラメトリック手法への先駆的な貢献と、2020年に誠実な専門的奉仕により数理統計研究所フェローに選出されました。^[5]

Fan 氏は、共同研究者とともに、一般化情報基準 (GIC)、モデル X の模倣 (MXK)、模倣を使用したディープラーニング推論 (DeepLINK)、大規模ネットワークのメンバーシップ プロファイルの統計的推論 (SIMPLE) などの人気の高い統計およびデータ サイエンス ツールを開発しました。また、高次元ランダム フォレストと大規模ランダム マトリックスの固有ベクトルに関する基本的な漸近理論も開発しました。

彼女の代表的な出版物には以下のものがあります。

• Chi, C.-M., Vossler, P., Fan, Y. および Lv, J. (2022). 高次元ランダムフォレストの漸近特性。The Annals of Statistics 50, 3415-3438。
• Fan, J., Fan, Y., Han, X. および Lv, J. (2022)。SIMPLE: 大規模ネットワークのメンバーシップ プロファイルに関する統計的推論。Journal of the Royal Statistical Society Series B 84、630-653。
• Zhu, Z., Fan, Y., Kong, Y., Lv, J. および Sun, F. (2021)。DeepLINK: ノックオフを使用したディープラーニング推論とゲノミクスへの応用。米国科学アカデミー紀要 118、e2104683118。
• Candès, EJ, Fan, Y., Janson, L. および Lv, J. (2018)。金の採掘: 高次元制御変数選択のための「モデル-X」の模倣。Journal of the Royal Statistical Society Series B 80、551-577。
• Fan, Y. および Tang, C. (2013)。高次元ペナルティ付き尤度におけるチューニングパラメータ選択。Journal of the Royal Statistical Society Series B 75、531-552。

彼女は現在、『Journal of Business & Economic Statistics』の共同編集者を務めています。さらに、IMS の Statistics Surveys 編集者、および IMS-Cambridge University Press Textbooks/Monographs Series の IMS-CUP コーディネータ編集者も務めています。