兰玉婷

发布者:严继臧发布时间:2019-04-01浏览次数:14102

                        姓  名:兰玉婷
                        职  称:助教授/讲师
                        研究方向:非线性极限理论、高维变量选择方法、深度学习理论

                        教授课程: 数学分析I、实变函数、高等概率论                        

                        E - mail:lan.yuting@mail.shufe.edu.cn;电话:                    




研究项目



序号

项目名称

项目编号

项目来源

起止时间

项目经费

1


  2021浦江人才计划——超高维特征筛选方法与可解释神经网络模型及其在公共卫生等领域的应用


2021140020

上海市浦江人才计划

2021.10-2024.09

15万












研究领域

统计机器学习,非线性概率论


教育经历

2007-2011,山东大学数学学院 ,学士, 统计学;
2011-2016,山东大学金融研究院,博士, 金融数学与金融工程


工作经历

2016.07-至今 上海财经大学 统计与数据科学学院 讲师

2019.03-2020.03 美国西北大学 统计系 博士后


研究成果


1.Zhang, N., Jiang, W., Lan, Y. Conditional variable screening via ordinary least squares projection. arXiv:1910.11291.

2.Zhang, N., Jiang, W., Lan, Y. On the sure screening properties of iteratively sure independence screening algorithms. arXiv:1812.01367.

3.兰玉婷, 冯新伟, 张宁 (2022). 非线性概率下行内负相协随机变量阵列的大数定律. 数学学报. 65(6): 1105-1122.

4.Zhang, N., Lan, Y. (2020). A strong law of large numbers for independent random variables under non-additive probabilities. Communications in Statistics-Theory and Methods. 49(21): 5252-5272.

5.兰玉婷, 冯新伟 (2019). 非线性概率下行内负相协随机变量阵列的对数律. 中国科学-数学. 49(8): 1087-1102.

6.兰玉婷, 张宁 (2019). 次线性期望下的一般中心极限定理. 数学学报. 62(4): 591-604.

7.Feng, X., Lan, Y (2019). Strong limit theorems for arrays of rowwise independent random variables under sublinear expectations. Acta Mathematica Hungarica. 159(1): 299-322.

8.Zhang, N, Lan, Y (2019). Rosenthal’s inequalities for asymptotically almost negatively associated random variables under upper expectations. Chinese Annals of Mathematics, Series B. 40(1): 117-130.

9.兰玉婷, 张宁 (2018). 次线性期望下的若干矩不等式. 应用数学学报. 41(2): 229-248.

10.Zong, G., Chen, Z.,Lan, Y (2016).Fubini-like theorem of real-valued Choquet integrals for set-valued mappings. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-based System. 24(3): 387-403.

11.Chen, Z., Lan, Y, Zong, G. (2015). Strong law of large numbers for upper set-valued and fuzzy-set valued probability. Mathematical Control and Related Fields. 5(3): 435-452.

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