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教育背景
博士（统计学），2023年，华东师范大学
学士（经济统计学），2017年，上海财经大学
研究领域
高维统计推断、统计机器学习、差分隐私
简介
上海对外经贸大学统计与信息学院讲师，2023年8月-2025年12月于华东师范大学担任博士后。主要研究方向包括高维统计推断（特别关注高维分位数回归模型）、稳健统计优化以及隐私保护的机器学习。
部分发表论文（下划线表示共同贡献；*表示通讯作者）
Yan, Y., Wang, X.*, and Zhang, R.* (2023). Confidence intervals and hypothesis testing for high-dimensional quantile regression: Convolution smoothing and debiasing. Journal of Machine Learning Research, 24(245):1-49.
Yan, Y., Ma, Q., Zhang, R.*, and Wang, X.* (2026) Transfer learning for high-dimensional data with heavy-tailed noise: A sparse convoluted rank regression method. Statistics and Computing, 36(1):45.
Yan, Y., Wang, X.*, and Zhang, R.* (2026). Robust and computationally efficient gradient-based estimation. Journal of Statistical Planning and Inference, 242:106351.
Zhu, Z., Yan, Y., Li, G., and Zhang, R.* (2025) Recent developments on statistical transfer learning. International Statistical Review. (in press)
Yan, Y., Wang, X.*, and Zhang, R.* (2023). Composite Smoothed Quantile Regression. Stat, 12(1):e542.
Yan, Y., Yang, Y., Fang, F.*, and Zhang, R.* (2025+). High-dimensional factor augmented quantile regression: Estimation, inference and simultaneous testing. (Available at SSRN 5333709)
Shen, Z., Wang, C., Wang, S., and Yan, Y.* (2025+). High-dimensional differentially private quantile regression: Distributed estimation and statistical inference. (Available at arXiv:2508.05212)
科研项目
国家自然科学基金委员会，青年科学基金项目（C类），超高维数据的隐私估计及统计推断理论，2025/01-2027/12，在研，主持
中国博士后科学基金会，第75批面上资助，高维稀疏广义线性模型的隐私估计及统计推断理论，2024/07-2025/12，结题，主持
国家自然科学基金委员会，面上项目，分布式统计计算方法和理论若干研究，2020/01-2023/12，结题，参与
奖项情况
2023年，获上海市“超级博士后”
2023年，获国家资助博士后研究人员计划C档