邵丽   

讲师，硕士生导师  

系 所：统计系  

办公室：广州大学行政西楼前座405室  

Email: sesshaoli@gzhu.edu.cn  

个人简历    

统计学博士，经济与统计学院讲师。主要研究领域为分位数回归分析，生存分析，超高维数据的特征筛选，亚组分析等。主持广东省基础与应用基础研究基金项目1项，全国统计科学研究办公室科研项目1项，作为主要参与人参与国家自然科学基金项目1项。  

研究方向    

分位数回归、生存分析  

教学方向    

概率论、数理统计、回归分析、最优化理论与算法、统计学  

科研项目    

1. 广东省基础与应用基础研究基金委员会, 青年基金, 2021A1515110926, 删失数据的亚组分析方法, 2021-10 至 2024-09, 10万元, 在研, 主持。  

2. 全国统计研究办公室, 一般项目, 2019LY57, 大数据背景下分位数回归的抽样方法及统计推断, 2019-10 至 2022-03, 已结项, 主持。  

3. 广州大学科研启动项目，2900603292，8万元，已结项，主持。  

4. 国家自然科学基金委员会, 青年科学基金项目, 11601307, 纵向数据和复发事件数据的半参数统计分析及其应用, 2017-01-01 至 2019-12-31, 18万元, 结题, 参与。  

发表论文    

1. Shao L, Hi HX, Li SW, Sun JG. (2023). A pairwise pseudo-likelihood approach for regression analysis of left-truncated failure time data with various types of censoring. BMC MEDICAL RESEARCH METHODOLOGY, 23,82  

2. Shao L, Song S, Zhou Y. (2023). Optimal subsampling for large‐sample quantile regression with massive data. Canadian Journal of Statistics, 51(2):420-443.  

3. 邵丽; 嵇振华; 崔霞; 周勇 ; 东北地区人口问题和经济增长的空间计量分析 , 数理统计与管理, 2020，39(4): 571-583  

4. Xun L, Shao L, Zhou Y,(2017). Efficiency of Estimators for Quantile Difference with Left Truncated and Right Censored Data. Statistics and probability Letter, 121,29-36.  

5. Shao L, Yu Y, Zhou Y, (2016), Sure feature screening for high-dimensional dichotomous classification. Science China Mathematics, 59(12),2527-2542.