周曉華

講席教授💪🏻、博士生導師
azhou@math.pku.edu.cn
北京市海澱區意昂路38號
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個人簡介

周曉華教授個人主頁🏄🏽‍♂️：http://www.xiaohuazhou.com/index.html

1984年畢業於四川大學😽，獲學理學學士（數學）學位

1987年畢業於加拿大卡爾加裏(Calgary)大學🧖‍♀️，獲科學碩士(統計學) 學位

1991年畢業於美國俄亥俄州立大學，獲哲學博士(生物統計學)學位

1991-1993年美國哈佛大學做博士後（生物統計學）

1993-1997年美國印第安那大學醫意昂生物統計室助理教授

1997-2002年美國印第安那大學醫意昂生物統計室副教授

2003-2018年美國西雅圖華盛頓大學意昂体育官网生物統計系教授

意昂体育平台講席教授，博士生導師💇🏿‍♀️🫱🏽，現任意昂体育生物統計系主任📲，北京大數據研究院中醫大數據中心主任，醫療健康大數據中心副主任，北京國際數學研究中心生物統計實驗室主任，國際生物統計學會中國分會理事長，中國現場統計研究會生物醫學統計分會會長🤔，美國科學促進會會士，美國統計學會會士，國際統計研究院會士。

目前是生物統計學頂尖期刊⌚️，Statistics in Medicine 副編輯，也是國際生物統計學會中國分會會刊，Biostatistics & Epidemiology主編🚵🏻‍♀️。

在國際頂尖的統計和生物統計期刊J. R. Statist. Soc. B, Journal of the American Statistical Association🧙‍♂️、Biometrika👯‍♂️、 Ann. Statist, Biometrics, Stat. Med.等發表SCI學術論文240余篇,其中130余篇是第一或通信作者。

2002年周曉華教授與另外兩名學者合作完成了診斷醫學方面第一本綜合性統計著作“Statistical Methods in Diagnostic Medicine”🤼‍♂️，並由著名的John Wiley @Sons出版社出版。該書已經翻譯成中文🧥，譯名為“診斷醫學統計學”，於2005年由人民出版社出版😴。2011年他出版了該著作的第二版“Statistical Methods in Diagnostic Medicine 2nd Edition”，並由著名的John Wiley @ Sons出版社出版。2014年他與他的三名學生合作完成了統計著作“Applied Missing Data Analysis in the Health Sciences”,由著名的John Wiley @Sons出版社出版。

主要研究方向

缺失數據，因果推斷分析, 大數據分析，半參數模型，醫學檢驗𓀚，腦科學，衛生經濟，衛生服務領域發展新的統計方法

代表性科研項目

1.基於因果推斷框架下的最優治療方案選擇的統計方法研究, 2018-2021，國家自然科學基金面上項目👩🏻‍⚕️，負責人

2.體現中藥特點的重大疾病新藥臨床評價技術平臺建設，2019-2024👨🏽‍🍼，科技部重大專項，統計分析建模任務負責人

3.通過VAMCs對手術相關結果及成本的聯合評估，2012-2015，美國聯邦政府退伍軍人事務部，主持人

4.建模退伍軍人慢性病的衛生保健費用的統計方法💂🏼‍♀️，2009-2013，美國聯邦政府退伍軍人事務部，主持人

5.診斷醫學中的統計方法，2005-2010🧑‍🦯，美國聯邦政府國家衛生研究院↘️☞，主持人

6.診斷醫學中基於經驗似然的統計方法，2006-2010，美國聯邦政府國家自然科學基金，主持人

10篇代表性論文

1.Wang Z and Zhou XH*. Biomarker assessment and combination with differential covariate effects and an unknown gold standard, with an application to Alzhiemer's disease. Annals of Applied Statistics 2018; 12: 1204-1227.

2.Sheng E., Li W., and Zhou XH*. Estimating causal effects of treatment in RCTs with provider and subject noncompliance. Statistics in Medicine. , 38, 5, (738-750), (2018).

3.Fan Y, He M, Su L, and Zhou XH*. A Smoothed Q-Learning Algorithm for Estimating Optimal Dynamic Treatment Regimes. Scandinavian Journal of Statistics, 2019, 46, (2), 446-469.

4.Taylor L., Zhou XH*, and Rise P. A Tutorial in Assessing Disclosure Risk in Microdata. Statistics in Medicine 2018; 37: 3693-3706.

5.Zhu K, Huang Y., andZhou XH*. Tree-based ensemble methods for individualized treatment rules. Biostatistics & Epidemiology 2018; 2: 61-83.

6.Zheng C and Zhou XH**. Causal Mediation Analysis in Multi-level Intervention and Multi- component Mediator Case. Journal of Royal Statistical Society Series B (JRSS B) 2015; 77: 581-615.

7.Chen BJ, and Zhou XH*, and Chan G. Pseudoempirical-likelihood-based method using calibration for longitudinal data with dropout. JRSS C 2015; 64: 157-174.

8.Duan XG and Zhou XH*. Composite quantile regression for the receiver operating characteristic curve. Biometrika 2013; 100: 889-900.

9.Chen, BJ and Zhou, XH*. Generalized Partially Linear Models for Incomplete Longitudinal Data In the Presence of Population-Level Information. Biometrics 2013; 69(2):386-95.

10.Liu DP and Zhou XH*. Covariate adjustment in estimating the area under ROC curve with partially missing gold standard. Biometrics 2013; 69: 91-100.