Abanico Yinying

Yingying Fan es una estadística chino-estadounidense y titular de la Cátedra Centennial de Administración de Empresas y profesora del Departamento de Ciencias de Datos y Operaciones de la Escuela de Negocios Marshall de la Universidad del Sur de California . ^[1] Actualmente es decana asociada del Programa de Doctorado en la USC Marshall. También tiene nombramientos conjuntos en la Facultad de Letras, Artes y Ciencias Dana y David Dornsife de la USC y en la Facultad de Medicina Keck de la USC. Sus contribuciones a la estadística y la ciencia de datos fueron reconocidas con la Medalla Guy de Bronce de la Royal Statistical Society en 2017 ^[2] y la Medalla Medallón del Instituto de Estadística Matemática en 2023. ^[3] Fue elegida miembro de la Asociación Estadounidense de Estadística en 2019 ^[4] y miembro del Instituto de Estadística Matemática por sus contribuciones fundamentales a la inferencia de alta dimensión, la selección de variables, la clasificación, las redes y la metodología no paramétrica, en particular en el campo de la econometría financiera, y por su concienzudo servicio profesional en 2020. ^[5]

Fan, junto con sus colaboradores, ha desarrollado algunas herramientas estadísticas y de ciencia de datos populares, incluido el criterio de información generalizado (GIC), las imitaciones del modelo X (MXK), la inferencia de aprendizaje profundo utilizando imitaciones (DeepLINK) y la inferencia estadística sobre perfiles de membresía en redes grandes (SIMPLE), así como alguna teoría asintótica fundamental para bosques aleatorios de alta dimensión y los vectores propios de matrices aleatorias grandes.

Algunas de sus publicaciones representativas incluyen:

• Chi, C.-M., Vossler, P., Fan, Y. y Lv, J. (2022). Propiedades asintóticas de bosques aleatorios de alta dimensión. Annals of Statistics 50, 3415-3438.
• Fan, J., Fan, Y., Han, X. y Lv, J. (2022). SIMPLE: inferencia estadística sobre perfiles de membresía en redes grandes. Revista de la Royal Statistical Society Serie B 84, 630-653.
• Zhu, Z., Fan, Y., Kong, Y., Lv, J. y Sun, F. (2021). DeepLINK: inferencia de aprendizaje profundo mediante imitaciones con aplicaciones a la genómica. Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América 118, e2104683118.
• Candès, EJ, Fan, Y., Janson, L. y Lv, J. (2018). Búsqueda de oro: imitaciones del «modelo X» para la selección de variables controladas de alta dimensión. Journal of the Royal Statistical Society Series B 80, 551-577.
• Fan, Y. y Tang, C. (2013). Selección de parámetros de ajuste en probabilidad penalizada de alta dimensión. Journal of the Royal Statistical Society Series B 75, 531-552.

Actualmente es coeditora del Journal of Business & Economic Statistics. Además, se desempeña como editora de Statistics Surveys de IMS y editora coordinadora de IMS-CUP para la serie de libros de texto y monografías de IMS-Cambridge University Press.