Yang Ning（宁洋）
更新-260416 | 发布-260416
基本信息
- 高校：康奈尔大学（Cornell University）（美国）
- 院系：统计学与数据科学系
- 职称：助理教授
- 性别：男
- 研究领域：渐近统计学/非正式推断/高维统计学/机器学习
- 博士毕业院校：约翰斯·霍普金斯大学
- 本科毕业院校：复旦大学
个人研究情况
研究核心是开发统计方法与理论，以量化现代数据集中普遍存在的高维性、复杂性和异质性所带来的不确定性（如置信区间与假设检验）。他致力于在数理统计、机器学习与随机优化的交叉领域开展工作，并积极参与基因组学、神经科学、流行病学及临床试验等领域的应用项目。 在加入康奈尔之前，他曾在普林斯顿大学完成博士后研究，专注于面向大规模复杂数据的统计方法与理论开发。宁阳本科毕业于复旦大学数学系，并于约翰霍普金斯大学获得生物统计学博士学位。他曾荣获美国国家科学基金会CAREER奖和David Byar青年研究者奖，并在《统计年鉴》、《美国统计学会会刊》、《生物计量学》及《皇家统计学会会刊》等顶级期刊上发表多篇论文。
学术影响力
- 谷歌学术引用：2442
- H指数：42
整体评价
B
备注
2025/12/15曾到苏州大学进行学术报告，信息来源：https://math.suda.edu.cn/73/b6/c10710a684982/page.htm。