石躍勇

石躍勇，男，中國地質大學（武漢）經濟管理學院統計學系副教授、碩士生導師，博士研究生學歷，研究方向為半參統計和統計計算。2008年獲武漢大學數學基地班學士學位，2010年獲該校機率論與數理統計碩士學位，2013年獲同專業博士學位。2014年7月起任職於中國地質大學（武漢）經濟管理學院，從事高維數據分析、變數選擇及稀疏正則化模型研究。

主持國家自然科學基金青年項目（No:11801531），參與多項國家自然科學基金項目。在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》《中國科學: 數學》《Statistics and Its Interface》等期刊發表學術論文10餘篇，代表性成果包括高維LASSO回歸的非光滑牛頓型算法研究。主講《多元統計分析》《數據倉庫與數據挖掘》等課程。

基本介紹

  • 中文名：石躍勇
  • 職業：教師
  • 專業方向：半參統計和統計計算
  • 任職院校：中國地質大學（武漢）
個人經歷,研究方向,學術成果,

個人經歷

2013年畢業於武漢大學數學與統計學院機率論與數理統計專業，現就職於中國地質大學(武漢)經濟管理學院統計學系。

研究方向

目前研究領域主要為半參統計和統計計算。

學術成果

主持國家自然科學基金青年項目(No: 11801531)和中央高校研究項目(No: CUGW150809)各1項, 參與國家自然科學基金項目多項, 發表論文近20篇。
  1. Huang J, Jiao Y, Lu X, Shi Y, Yang Q, Yang Y. PSNA: A pathwise semismooth Newton algorithm for sparse recovery with optimal local convergence and oracle properties[J]. Signal Processing, 2022, 194(108432).
  2. Kang Y, Shi Y, Jiao Y, Li W, Xiang D. Fitting jump additive models[J]. Computational Statistics and Data Analysis, 2021, 162: 107266.
  3. Hu A, Jiao Y, Liu Y, Shi Y, Wu Y. Distributed quantile regression for massive heterogeneous data[J]. Neurocomputing, 2021, 448: 249–262.
  4. Shi Y, Huang J, Jiao Y, Kang Y, Zhang H. Generalized Newton-Raphson algorithm for high dimensional LASSO regression[J]. Statistics and Its Interface, 2021, 14(3): 339–350.
  5. Shi Y, Huang J, Jiao Y, Yang Q. A semi-smooth Newton algorithm for high-dimensional nonconvex sparse learning[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2020, 31(8): 2993–3006.
  6. 焦雨領, 劉妍岩, 石躍勇, 徐志斌. 帶輔助協變數的相關失效時間數據的加權估計偽部分似然方法[J]. 中國科學 : 數學, 2020, http://engine.scichina.com/doi/10.1360/SCM-2019-0242 .
  7. Cao Y, Shi Y, Yu J. Statistical inference for the accelerated failure time model under two-stage generalized case-cohort design[J]. Communications in Statistics-Theory and Methods, 2019, 48(24): 6063–6079.
  8. Shi Y, Zhou Z, Jiao Y, Wang J. A primal dual active set with continuation algorithm for high-dimensional nonconvex SICA-penalized regression[J]. Journal of Statistical Computation and Simulation, 2019, 89(5): 864–883.
  9. Shi Y, Xu D, Cao Y, Jiao Y. Variable selection via generalized SELO-penalized Cox regression models[J]. Journal of Systems Science and Complexity, 2019, 32(2): 709–736.
  10. 張虎, 曹永秀, 焦雨領, 石躍勇. ℓ 正則化下衰減信號稀疏恢復的 PDASC 算法[J]. 中國科學: 信息科學, 2019, 49(7): 900–910.
  11. Shi Y, Jiao Y, Cao Y, Liu Y. An alternating direction method of multipliers for MCP-penalized regression with high-dimensional data[J]. Acta Mathematica Sinica, English Series, 2018, 34(12): 1892–1906.
  12. Shi Y, Cao Y, Jiao Y, Yu J. A note on power calculation for generalized case-cohort sampling with accelerated failure time model[J]. Journal of Mathematics, 2018, 38(2): 200–208.
  13. Shi Y, Cao Y, Yu J, Jiao Y. High-dimensional variable selection with the generalized SELO penalty[J]. Journal of Mathematics, 2018, 38(6): 900–998.
  14. Shi Y, Wu Y, Xu D, Jiao Y. An ADMM with continuation algorithm for non-convex SICA-penalized regression in high dimensions[J]. Journal of Statistical Computation and Simulation, 2018, 88(9): 1826–1846.
  15. Shi Y, Cao Y, Yu J, Jiao Y. Variable selection via generalized SELO-penalized linear regression models[J]. Applied Mathematics-A Journal of Chinese Universities, 2018, 33(2): 145–162.
  16. 曹永秀, 焦雨領, 石躍勇, 劉妍岩. Cox比例風險模型中基於SELO懲罰函式的變數選擇方法[J]. 中國科學: 數學, 2018, 48(5): 643–660.
  17. Shi Y, Jiao Y, Yan L, Cao Y. A modified BIC tuning parameter selector for SICA-penalized Cox regression models with diverging dimensionality[J]. Journal of Mathematics, 2017, 37(4): 723–730.
  18. Yu J, Shi Y, Yang Q, Liu Y. Additive hazards regression under generalized case-cohort sampling[J]. Acta Mathematica Sinica, English Series, 2014, 30(2): 251–260.
  19. Shi Y, Cao Y, Jiao Y, Liu Y. SICA for Cox’s proportional hazards model with a diverging number of parameters[J]. Acta Mathematicae Applicatae Sinica, English Series, 2014, 30(4): 887–902.

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