程光辉
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电子邮箱：chenggh845@nenu.edu.cn
系 所：数据科学系
个人简历
程光辉，广州大学经济与统计学院/金融研究院副教授、硕士生导师, 统计学博士, 2017年12月博士毕业于东北师大数学与统计学院。主持国家青年基金一项，省自科基金两项，并在Annals of Statistics，Biometrika，Biometrics, Statistica Sinica, Statistics and Computing等权威统计期刊发表多篇论文。
教育经历
1. 2006.09-2010.07，东北师范大学，数学与应用数学
2. 2010.09-2012.07，东北师范大学，数理统计
3. 2012.09-2017.12，东北师范大学，统计学，导师：张宝学教授；郑术蓉教授
工作经历
2024/01-今 广州大学经济与统计学院/金融研究院 副教授
2018/05-2023/12 广州大学经济与统计学院/金融研究院 讲师
研究方向
1.高维随机矩阵结构统计推断
2.相依数据分析
3.高斯逼近方法的应用
教学方向
分布式统计计算，应用随机过程，多元统计分析等
科研项目
1.国家自然科学基金青年基金《高维相关系矩阵分块对角结构的统计推断方法》，项目编号：12001128，24万，2021.01.01-2023.12.31； 主持
2.广东省基础与应用基础研究基金面上项目《分布式高维U统计量的高斯逼近及其应用》，项目编号：2022A1515011899， 10万，2022.01.01-2024.12.31. 主持；
3.广东省基础与应用基础研究基金区域联合基金-青年基金项目《高维协方差矩阵成比例结构检验的研究》，项目编号：2019A15151104，10万，2020.01.01-2022.12.31. 主持
发表论文
1. Cheng, G., Peng, L. and Zou, C. (2024+). Statistical Inference for Ultrahigh Dimensional Location Parameter Based on Spatial Median, Statistica Sinica, In press, https://doi.org/10.5705/ss.202023.0242
2.Cheng, G., Hu, W., Lin, R., & Wang, C. (2024+). Online robust estimation and bootstrap inference for function-on-scalar regression. Statistics and Computing. In press. arXiv:2405.14628.
3.Cheng, G., Lin, R., & Peng, L. (2024). High-dimensional multivariate analysis of variance via geometric median and bootstrapping. Biometrics, 80(3), ujae088.
4.Cheng, G., Xiong, Q., & Lin, R. (2024). Online bootstrap inference for the geometric median. Computational Statistics & Data Analysis, 197, 107992.
5.Yang, C. H., Cheng, G., & Lin, R. (2024). On the relative conservativeness of Bayesian logistic regression method in oncology dose-finding studies. Pharmaceutical Statistics.
6.Chang, J., Cheng, G., & Yao, Q. (2022). Testing for unit roots based on sample autocovariances. Biometrika, 109(2), 543-550.
7.Cheng, G., Liu, Z., & Peng, L. (2022). Gaussian approximations for high-dimensional non-degenerate U-statistics via exchangeable pairs. Statistics & Probability Letters, 182, 109295.
8.Cheng, G., Liu, B., Tian, G., & Zheng, S. (2020). Testing proportionality of two high-dimensional covariance matrices. Computational Statistics & Data Analysis, 150, 106962.
9.Zheng, S., Cheng, G., Guo, J., & Zhu, H. (2019). Test for high dimensional correlation matrices. Annals of Statistics, 47(5), 2887.
10.Cheng, G., Liu, B., Peng, L., Zhang, B., & Zheng, S. (2019). Testing the equality of two high-dimensional spatial sign covariance matrices. Scandinavian Journal of Statistics, 46(1), 257-271.
11.Zhang, B., Cheng, G., Zhang, C., & Zheng, S. (2019). Variable selection procedures from multiple testing. Science China Mathematics, 62, 771-782.
12.Cheng, G., Zhang, Z., & Zhang, B. (2017). Test for bandedness of high-dimensional precision matrices. Journal of Nonparametric Statistics, 29(4), 884-902.
