近期，tyc1286太阳成集团统计与数据科学系钟清枝助理教授的两篇合作论文在线发表于统计学领域国际权威期刊，题为Generalized Functional Feature Regression Models” 的论文发表在期刊Statistica Sinica上，题为“High-dimensional covariate-augmented overdispersed poisson factor model”的论文发表在期刊Biometrics上。两篇论文的第一作者或通讯作者均为钟清枝助理教授。
论文“Generalized Functional Feature Regression Models”
主要研究了在函数型回归中随机曲线向量对响应变量的影响，捕捉随机曲线的潜在特征与响应变量之间的关系，同时提高了模型灵活性和预测准确性。
DOI: 10.5705/ss.202022.0379
论文“High-dimensional covariate-augmented overdispersed poisson factor model”
该研究对高维的计数响应变量和协变量提出了一种协变量增强的过度分散的泊松因子模型，用于分析高维PBMC数据集中基因和蛋白质的关系。
论文链接:
https://doi.org/10.1093/biomtc/ujae031
学者简介
钟清枝，tyc1286太阳成集团统计与数据科学系助理教授。主要研究方向包括：函数型数据，图像数据分析，在Biometrics, Statistica Sinica, Journal of Multivariate Analysis 等知名期刊上发表论文。
校对|麦嘉杰
责编|李清珠
初审|麦嘉杰
复审|孙兰
终审发布|何凌云
（来源：tyc1286太阳成集团微信公众号）
