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孟曉犁

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孟曉犁，男，祖籍山東德州，出生於上海川沙縣。哈佛大學Whipple V. N. Jones統計學教授，Harvard Data Science Review創刊主編，美國統計學會 (ASA)、國際數理統計學會 (IMS) 會士。 [1]  [3] 
1982年畢業於復旦大學數學系獲學士學位，1990年畢業於哈佛大學獲統計學博士學位。1991-2001年任職於芝加哥大學統計系，歷任助理教授、副教授和教授。2001年起擔任哈佛大學統計系教授。2004-2012年擔任哈佛大學統計繫系主任。2012-2018年擔任哈佛大學文理研究生院院長。 [1-2] 
2001年獲得國際統計學領域最高獎COPSS總統獎，是首位出任世界頂尖大學研究生院院長的華人。 [3]  研究興趣包括統計學理論、統計計算、信號提取、不確定性評估等。 [1] 
中文名
孟曉犁
外文名
Xiao-Li Meng
國    籍
美國
出生日期
1963年
畢業院校
復旦大學
畢業院校
哈佛大學
主要成就
2001年獲COPSS總統獎
曾任哈佛大學文理研究生院院長
曾任哈佛大學統計繫系主任
職    稱
教授

目錄

  1. 1 學習工作經歷
  2. 2 科學研究
  3. 3 代表性論文

孟曉犁學習工作經歷

1982年，復旦大學數學系，學士學位；
1986年，復旦大學數學研究所，數理統計學研究生；
1987年，哈佛大學，統計學碩士學位；
1990年，哈佛大學，統計學博士學位；
1991-2001年，芝加哥大學，統計系，助理教授、副教授、教授；
2001年至今，哈佛大學，統計系，教授；
2004-2012年，哈佛大學，統計系，系主任；
2012-2018年，哈佛大學，文理研究生院，院長。 [2] 

孟曉犁科學研究

2001年獲國際統計學領域最高獎COPSS總統獎。2003年被泛華統計協會（ICSA）評為傑出學者。2010年數理統計協會（IMS）金牌講師。2011美國統計學會波士頓分會年度人物。此外，他還當選美國統計學會 (ASA)、國際數理統計學會 (IMS) 的Fellow。 [3] 

孟曉犁代表性論文

  • Bradley, V., Kuriwaki, S., Isakov, M., Sejdinovic, D., Meng, X-L, and Flaxman, S. (2021). Unrepresentative big surveys significantly overestimated US vaccine uptake Nature, DOI:10.1038/s41586-021-04198-4. (See related Harvard Gazette Article at this link.)
  • Li, X and Meng, X-L (2021). A Multi-resoultion Theory for Approximateing Infinite-p-Zero-n: Transitional Inference, Individualized Predictions, and a World Without Bias-Variance Tradeoff. Journal of the American Statistical Association, DOI:10.1080/01621459.2020.1844210.
  • Meng, X-L (2021). Enhancing (Publications on) Data Quality: Deeper Data Minding and Fuller Data Confession. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), Vol 84, No. 4, 1161-1175.
  • Meng, X.-L. (2018) Statistical Paradises and Paradoxes in Big Data (I): Law of Large Populations, Big Data Paradox, and the 2016 US Presidential Election. Annals of Applied Statistics, Vol. 12, No. 2, 685–726.
  • Meng, X.-L. (2018) Conducting Highly Principled Data Science: A statistician's job and joy. Statistics and Probability Letters,136, 51-57.
  • X. Xie and Meng, X.-L. (2017) Dissecting Multiple Imputation from a Multiphase Inference Perspective: What Happens When There Are Three Uncongenial Models Involved? (With discussions.) Statistics Sinica 27, 1485-1594.
  • Liu, K. and Meng, X.L. (2016). There is Individualized Treatment. Why Not Individualized Inference? Annual Review of Statistics and Its Application 3, 79-111. Main paper. DASH entry.
  • Meng, X.L. (2014). A Trio of Inference Problems that Could Win You a Nobel Prize in Statistics (If You Help Fund It). In Past, Present, and Future of Statistical Science (Eds: X. Lin, et. al), CRC Press, pp. 537-562. Final draft.
  • Blocker, A.W. and Meng, X.L. (2013). The Potential and Perils of Preprocessing: Building New Foundations. Bernoulli 19, 1176-1211. Final draft.
  • Yu, Y. and Meng, X.L. (2011). To Center or Not to Center: That Is Not the Question -- An Ancillarity-Sufficiency Interweaving Strategy (ASIS) for Boosting MCMC Efficiency (with discussion). Journal of Computational and Graphical Statistics 20, 531-615. Main paper (531-570), Supplement, Discussion (571-602) and Rejoinder (603-615).
  • Nicolae, D., Meng, X.L. and Kong, A. (2008). Quantifying the Fraction of Missing Information for Hypothesis Testing in Statistical and Genetic Studies (with discussion). Statistical Science 23, 287-331. Main paper (287-312) and Rejoinder (325-331).
  • Kong, A., McCullagh, P., Meng, X.L., Nicolae, D. and Tan, Z. (2003). A Theory of Statistical Models for Monte Carlo Integration (with discussion). Journal of the Royal Statistical Society B 65, 585-618; JSTOR.
  • van Dyk, D.A. and Meng, X.L. (2001). The Art of Data Augmentation (with discussion). Journal of Computational and Graphical Statistics 10, 1-111. Main paper (1-50) and Rejoinder (98-111).
  • Meng, X.L. and van Dyk, D.A. (1997). The EM Algorithm - An Old Folk Song Sung to a Fast New Tune (with discussion). Journal of the Royal Statistical Society B 59, 511 - 567; JSTOR.
  • Gelman, A.E., Meng, X.L. and Stern, H. (1996). Posterior Predictive Assessment of Model Fitness via Realized Discrepancies (with discussion). Statistica Sinica 6, 733-807.
  • Meng, X.L. (1994). Multiple-Imputation Inference with Uncongenial Sources of Input (with discussion). Statistical Science 9, 538-573. Main paper (538-558) and Rejoinder (566-573).
[2] 
參考資料