应用统计创新团队立足统计学理论与方法，探索研究大数据分析、生物医学统计、经济与金融统计等交叉领域的前沿问题。团队现有博士6人，副教授4人，讲师7人。大数据分析是通过对大规模数据的获取、存储、处理、分析和可视化等环节来挖掘数据中隐藏的有用信息和规律，其显著特征是：数量，速度，多样性，准确性和价值。生物医学统计主要运用统计原理和方法分析和解释生物医学中的数据和现象，并掌握其本质和变化规律。经济与金融统计主要利用现代统计方法和信息技术对经济、金融等各方面发生的风险进行测度并进行控制和管理。

目前该研究团队取得的“代表性”成果和创新工作简述如下：

（1）在临床试验中，患者的反应通常取决于被分配的治疗方案及自身一些重要协变量，这很可能导致治疗反应结果的异方差性。由于临床试验通常是为证实对总体人群有效而设计分配方案，因此试验一般没有足够的功效来检验交互效应的显著性。为了提高检验交互效应的效率，本文提出了两种基于异方差模型的适应性随机化分配过程，并推导出相应的极限分配比例，是经典Neyman分配的推广。同时，论文还推导估计出了所需样本量的公式。数值模拟研究表明，与传统的完全随机化过程和著名的Pocock and Simon的最小化方法相比，两种基于异方差模型的随机化过程在检验系统效应、主要治疗效应和治疗与协变量交互效应的差异上均具有更大的检验功效。此外，文章还通过数值模拟验证了极限分配比例的有效性。    

（2）基于排队经济学理论研究了混合云系统中的最优决策与控制问题，开发了一种基于实时队列长度反馈的准入控制机制，进而实现混合云系统数据安全处于风险可控状态。论文首次构造具有重试空间的双轨随机服务模型，并利用这一模型刻画具有策略型用户的混合云系统。文中基于随机服务系统理论以及纳什均衡理论获得了处于均衡状态下混合云系统性能指标的相关理论结果，并基于合作与非合作博弈得到系统管理者以及用户最优行动策略。本项研究工作得到了国家自然科学基金，河南省高等学校重点科研项目，以及河南省高等学校基本科研业务费专项的资助。

代表性论著列表

[1] H. Miao and X. Luo, Multivariate feedback particle filter rederived from the splitting-up scheme, East Asian Journal on Applied Mathematics, Accepted, 2023.

[2] Sheng Zhu, Jinting Wang, Wei Wayne Li. Cloud or In-House Service? Strategic Joining and Social Optimality in Hybrid Service Systems With Retrial Orbit. IEEE Systems Journal, 2023, 17(3): 3810-3821.

[3] Zhongqiang Liu, Xi Wang, Model-based adaptive randomization procedures for heteroscedasticity of treatment responses, Statistical Methods in Medical Research, 2023; 32(7): 1361-1376.

[4] Zhaoliang Wang, Liugen Xue, Gaorong Li, Fei Lu. Spline estimator for ultra-high dimensional partially linear varying coefficient models. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 2019, 71(3): 657--677.

[5] Xuesi Ma, Baohang Xi, et al. A Machine Learning-based Diagnosis of Thyroid Cancer Using Thyroid Nodules Ultrasound Images, Current Bioinformatics, 15(2020),349-358.

[6] Xin-Le Liu, Hai-Xia Long, Feng Qi. A Series Expansion of a Logarithmic Expression and a Decreasing Property of the Ratio of Two Logarithmic Expressions Containing Sine. Mathematics. 2023.11(14).

[7] Jinting Wang, Sheng Zhu, Wei Wayne Li. Strategic Behavior of Cognitive Radio Networks with Different Information. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2019, 68: 4810-4823.

[8] Zhongqiang Liu, Xuesi Ma, Zhaoliang Wang, Subgroup-adaptive randomization for subgroup confirmation in clinical trials, Biometrical Journal, 2021; 63(3): 616-631.

[9] Zhaoliang Wang, Liugen Xue, Juanfang Liu. Checking nonparametric component for partially nonlinear model with missing response. Statistics and Probability Letters, 2019, 149: 1-8.

学术交流

近年来，团队成员与国内外同行保持着密切交流合作，取得了系列具有国际先进水平的创新成果。通过邀请知名专家来校进行学术交流、举办线下线上学术会议的方式大力宣传学院，为全院师生带来创新的学术思想和前沿学术成果，营造出浓郁的学术氛围。