吕晶
姓名：吕晶 籍贯：重庆市潼南区 民族：汉族 职称：副教授 所在部门（教研室）：统计教研室 办公室（电话）：数学与统计学院502 电子邮件：lvjing@swu.edu.cn
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2006.09 — 2010.07 重庆师范大学数学与应用数学专业本科生
2010.09 — 2015.12 重庆大学统计学专业博士研究生(硕博连读)
2018.02 — 2019.01 新加坡国立大学统计与应用概率系博士后
2016.01 — 2019.06 西南大学数学与统计学院 讲师
2019.07 — 至今 西南大学数学与统计学院 副教授
目前主要从事超高维统计分析、股票指数追踪和模型平均预测研究；招收统计学方向的学术型和专业型硕士研究生，欢迎大家报考。
主讲《数理统计》、《贝叶斯统计》、《分类与纵向数据分析》、《统计推断理论》和《统计软件与计算》等本科生与研究生课程；主持校级教改项目1项、研究生优质课程建设项目1项和本科生专业核心课程建设项目1项，发表教改论文1篇。
目前是《Biometrics》、《Statistics in Medicine》、《Computational Statistics and Data Analysis》、《Journal of Statistical Planning and Inference》、《Statistica Sinica》、《Australian & New Zealand Journal of Statistics》、《Communications in Mathematics and Statistics》、《Lifetime Data Analysis》、《Computional Statistics》等知名统计SCI期刊匿名审稿人。
1. 国家自然科学基金青年项目，11801466，基于稳健估计方程的联合均值协方差分析及超高维变量筛选，2019-01至2021-12，26万元，主持
2. 重庆市基础科学与前沿技术研究项目，cstc2017jcyjAX0182，纵向数据下两类半参数模型的协方差分析与假设检验，2017-07至2020-06，5万元，主持
3. 重庆市自然科学基金面上项目，cstc2021jcyj msxmX0502，纵向半参数模型平均预测，2021-10至2024-09，5万元，主持
4. 重庆市留创计划创新类项目，cx2020025，超高维金融大数据统计预测分析，2021-01至2022-12，5万元，主持
5. 西南大学中央高校一般项目，XDJK2019C105，基于面板数据的高维变量筛选与统计预测，2019-06至2021-12，10万元，主持
1. Li Jialiang, Lv Jing*, Wan Alan T.K., Liao Jun, 2022. AdaBoost semiparametric model averaging prediction for multiple categories [J]. Journal of the American Statistical Association, 117: 495-509 (SCI，统计学四大顶刊之一).
2. Lv Jing , Li Jialiang*. 2022. High dimensional varying index coefficient quantile regression model [J]. Statistica Sinica, 32: 673-694 (SCI).
3. Guo Chaohui, Lv Jing*, Wu Jibo, 2021. Composite quantile regression for ultra-high dimensional semiparametric model averaging [J]. Computational Statistics & Data Analysis, 160, 107231 (SCI).
4. Lv Jing, Guo Chaohui*, 2019. Quantile estimations via modified Cholesky decomposition for longitudinal single index models [J]. Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 71, 1163-1199 (SCI).
5. Lv Jing, Guo Chaohui*, Wu Jibo, 2019. Smoothed empirical likelihood inference via the modified Cholesky decomposition for quantile varying coefficient models with longitudinal data [J]. Test, 28, 999-1032 (SCI).
注：*代表通讯作者
2022年获得第三届川渝科技学术大会优秀论文二等奖
