王青（温迪）
数学系副教授
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专门研究u统计主题的统计学家, 非参数核密度估计, 风险评估, 方差的估计, 交叉验证, 重采样方案, 外推/内插方法.
我在中国北京出生和长大. 我来到美国.S. 在2007年攻读研究生学位，并获得博士学位.D. 2012年毕业于宾夕法尼亚州立大学统计学专业. 布鲁斯克. 林赛. 在加入韦尔斯利之前, 2012年至2015年，我在威廉姆斯学院担任统计学终身助理教授, 2015年至2016年在宾利大学任教.
我的研究重点是u型统计, 风险评估, 方差的估计, 和交叉验证. 我最近的一些研究兴趣还包括惩罚方法, 模型评估工具, 中介分析与折刀经验似然. 我的教学考虑了统计学的应用和理论主题, 包括介绍性统计数据, 回归分析, 概率, 多变量数据分析, 非参数统计, 和贝叶斯统计. 我非常喜欢和学生一起研究统计学的课题. 我对本科统计教育也有着极大的热情, 我感兴趣的是结合主动学习，为统计学教学创造互动和实践的教育工具.
我是韦尔斯利新数据科学专业的顾问之一. 欲了解更多有关数据科学专业的要求，请访问 这个网站. (注意，从2023年秋季开始生效, 数据科学不再是一个结构化的个人专业, 但是一个正规专业. 目前的DS专业要求请参考数据科学网站.)
在我的业余时间, 我喜欢烘焙, 烹饪, 练习瑜伽, 和丈夫一起旅行, 和我两个年幼的孩子在一起, 我和伊恩.
教育
- B.S.北京师范大学
- M.S.宾夕法尼亚州立大学
- Ph.D.宾夕法尼亚州立大学
当前和即将开设的课程
统计学基础
STAT160
介绍统计分析数据的基本思想和方法. 主题包括描述性统计、推断和假设检验. 本课程从统计学家和数学家的角度介绍统计概念, 用仿真说明概念. 学生将使用数据分析软件R进行统计. 专为计划继续学习统计学和/或将统计方法应用于科学或其他领域的未来工作的学生而设计. 没有学过微积分的人也可以上这门课.
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回归分析与统计模型
STAT318
这是一门应用回归分析课程，涉及动手数据分析. 本学期涵盖的主题包括简单和多元线性回归模型, 模拟诊断和补救措施, 线性回归模型的矩阵表示, 模型比较与选择, 广义线性回归模型(e.g. 二元逻辑回归, 多项逻辑回归, 有序逻辑回归, 和泊松回归), 基本时间序列自回归AR(p)模型. 统计语言R将在整个课程中使用，以实现拟合线性（或广义线性）回归模型, 模型诊断, 模型比较与选择, 和模拟.