◆宋允全,1980年10月生，博士，副教授，硕士生导师，数据科学与统计系系书记兼科研副主任
◆学术及社会兼职：
中国青年统计学家协会常务理事
中国现场统计生存分析分会副秘书长
中国现场统计高维数据分会理事
山东省大数据研究会大数据专业建设委员会副秘书长
青岛市统计专家咨询委员会委员
◆联系方式:
Email: syqfly1980@upc.edu.cn
QQ：464432631 办公电话：0532-86982921
通讯地址：山东省青岛市黄岛区长江西路66号，中国石油大学（华东）理学院数据科学与统计系，邮编266580
◆教育经历和工作经历：
1999/9 ------2003/7 曲阜师范大学 数学与应用数学 学士
2003/9 ------ 2006/3 中南大学 概率论与数理统计 硕士
2010/9 ------ 2014/7 山东大学 统计学 博士
2006.4 ------2011.4 中国石油大学（华东） 数学与计算科学学院
2011.5 ------至今 中国石油大学（华东） 理学院
◆教学情况：
本科生：《概率论与数理统计》、《时间序列分析》、《贝叶斯统计》、《线性回归模型》、《线性代数》、《保险精算》、《科学工程计算与Matlab编程》《SAS统计分析与应用专业综合实训》、《应用统计学》
研究生：《高等数理统计》、《应用随机过程》、《R语言与统计分析》、《现代贝叶斯统计理论》、《统计学案例实务》、《Statistical Foundations of Data Science》
◆研究兴趣
☆数据科学技术理论
1. 统计学习(Statistical Learning)
Keywords: High-Dimensional Data Analysis; Unbalanced Data Analysis;
Spatio-temporal dataAnalysis; Semi-supervised Regression;Robust statistics;Variable Selection and Feature Screening; Differential Privacy Statistics Inference, Missing Data; Survival Data；etc
2.机器学习(Machine Learning)：
Keywords: Semi-supervised Learning；Federated Learning; Deep Neural Networks；Reinforcement Learning；Social Network；Text mining； etc
3.计量经济(Econometrics)：
Keywords: Semiparametrics Model；Model Uncertainty；Panel Data Model; Generalized Empirical Likelihood; Estimating Equations; Spatial Autoregressive Model; etc
☆数据科学技术应用
1.疾病遗传风险预测统计建模研究
2.基于大数据分析的智慧校园研究：学生行为大数据分析、学业成绩预测与预警、智慧安保等
3.油藏开采生产数据诊断与协同
◆主持或参加科研项目及人才计划项目情况：
1、山东省自然科学基金面上基金项目，ZR2019MA016、面向空间数据的同时异常点探测与变量选择建模方法及其应用、2019.07-2022.06、20万元、在研，主持。
2、中国石油天然气股份有限公司勘探开发研究院，油化剂安全环保风险数据采集与分析系统构建与开发项目、2019-2020、43万元、在研，承担。
3、石油+学科交叉课题, 27RA2010003,油藏开采生产数据诊断与协同、2020.01-2022.12，60万元、在研，技术负责人（2/13）。
4、中国石油大学（华东）研究生教改项目，YKC2019046，统计建模方法微学分课程、2019.01-2020.12、1.5万元、在研，支持。
5、山东省自然科学基金青年基金项目，ZR2014AQ017、基于惩罚方法的矩不等式条件选择的统计推断及其应用、2014.12-2017.12、9万元，结题、主持。
6、中央高校基础研究专项基金，15CX02083A、新的异常点探测的统计推断及其应用、2015.01-2016.12、5万元，结题、主持。
7、国家自然科学基金面上基金项目，61873279、数据流场景下高炉炼铁过程的实时统计建模与算法研究、2019.01-2022.12、61万元、在研、参加（排名2/9）.
8、山东省重点研发计划、2018GSF120020、数据流驱动建模技术研发及其在泵站机组调节优化中的应用示范、2018.01-2019.12、 15万元、 在研、参加（排名2/7）.
9、国家自然科学基金青年基金项目，11301309、两类缺失机制下若干统计推断问题的研究，2014.01-2016.12、22万元，结题、参加。
10、国家自然科学基金天元基金项目，11326203、基于多源数据融合的肽段鉴定质量控制并行算法研究、2014.01-2014.12、3万元，已结题、参加。
11、国家自然科学基金青年基金项目，6140020240、面向炼铁高炉的动态数据与先验知识协同驱动的可计算建模研究、2015.01-2017.12、25万元，在研、参加。
12、山东省自然科学基金青年基金项目，ZR2013FQ034、基于先验信息融合的数据驱动建模方法研究与应用、2013.10-2016.10、5万元，结题、参加。
13、中央高校基础研究专项基金，14CX02146A、协变量缺失时部分线性比例危险率模型的研究、2014.01-2015.12、5万元，结题、参加。
14、中央高校基础研究专项基金，16CX02048A、基因调控网络辅助动态肽段鉴定方法研究、2016.01-2018.12、6万元，在研、参加。
15、中央高校基础研究专项基金，17CX02035A、分位数回归的变量筛选问题研究、2017.01-2019.12、10万元，在研、参加。
16、青岛市自主创新计划应用研究专项，大数据优化建模的人工蜂群算法研究、2015，5万元，在研、参加。
◆科研情况:目前已完成学术论文20余篇，其中：
已经同行评议的主要论文
[1] Yunquan Song, Xijun Liang, Yanji Zhu, Lu Lin. Robust variable selection with exponential squared loss for the spatial autoregressive model, Computational Statistics & Data Analysis, Volume 155,March 2021, 107094. （SCI）
[2] Wang, Xiuli; Song, Yunquan; Zhang, Shuxia.An efficient estimation for the parameter in additive partially linear models with missing covariates. Journal of the Korean Statistical Society,49 (2020),no. 3,779–801. （SCI）
[3]Song, Yunquan;Zhu, Yanji;Wang, Xiuli;Lin, Lu.Robust inference for estimating equations with nonignorably missing data based on SIR algorithm. Journal of Computational and Applied Mathematics,89 (2019),no. 17,3196–3212. （SCI）
[4]Jian, Ling;Ma, Xiaoyu;Song, Yunquan*(通讯作者);Luo, Shihua.Laplace error penalty-based M-type model detection for a class of high dimensional semiparametric models.Journal of Computational and Applied Mathematics.347,(2019), 210–221.（SCI）
[5] Ling Jian, Fuhao Gao, Peng Ren,Yunquan Song, Shihua Luo. A Noise-Resilient Online Learning Algorithm for Scene Classification.Remote Sensing,10(11),1836,2018. （SCI）
[6]Dong, Ping;Lin, Lu;Song, Yunquan.Significance test of clustering under high dimensional setting with applications to cancer data. Journal of Statistical Computation and Simulation. 88,（2018） no. 17,3349–3378.（SCI）
[7] Song, Yunquan*(通讯作者);Dong,Ping; Wang, Xiuli; Lin, Lu. Rapid penalized likelihood-based outlier detection via heteroskedasticity test.Journal of Statistical Computation and Simulation, 2017, vol.87, no.6, 1206 -1229. (SCI)
[8]Lin, Lu*;Dong,Ping;Song, Yunquan; Zhu,Lixing. Upper expectation parametric regression. Statistica Sinica, 2017，vol.27, no.3, 1265-1280. (SCI)
[9]Wang, Xiuli;Song, Yunquan*(通讯作者);Lin, Lu. Handling estimating equation with nonignorably missing data based on SIR algorithm. Journal of Computational and Applied Mathematics., 2017，vol.3 26, 62-70. (SCI)
[10]Song ,Xiaoxin; Jian, Ling;Song, Yunquan*(通讯作者). A chunk updating LS-SVMs based on block Gaussian elimination method.Applied Soft Computing, 2017，vol.51, 96-104. (SCI)
[11]Song, Yunquan*(通讯作者); Jian, Ling; Lin,Lu. Robust exponential squared loss-based variable selection for high-dimensional single-index varying-coefficient model.Journal of computational and applied mathematics, 2016, 308:330-345. (SCI)
[12]Song, Yunquan*(通讯作者);Lin, Lu; Jian, Ling; Robust check loss-based variable selection of high-dimensional single-index varying-coefficient model.Communication in nonlinear science and numerical simulation, 36 (2016), 109–128. (SCI)
[13]Lin, Lu;Song, Yunquan;Liu, Zhao. Local linear-additive estimation for multiple nonparametric regressions. Journal of Multivariate Analysis,123 (2014), 252–269. (SCI)
[14]Song, Yunquan*(通讯作者);Zhu, Xuehu; Lin, Lu. Independent feature screening for ultrahigh-dimensional models with interactions.Journal of the Korean statistical society,43 (2014),4,567–583.(SCI)
[15]Jian,Ling;Song,Yunquan,Shen,Shuqian. Adaptive Least Squares Support Vector Machine Predictor for Blast Furnace Ironmaking Process;Isij International,2015, 55(4):845-850. (SCI)
在投
[1] Wu Yaxin(学生), Yunquan Song, Ping Dong and Gai Yujie. Exponential Squared Loss-based Robust Variable Selectionof AR Models, Submitted(202010).
[2] Jin Tian(学生), and Song Yunquan, Robust Variable Selection Based on Adaptive Exponential Squared Loss under Linear Constraints, Submitted(202008).
[3]Bu Xiaojie(学生), Song Yunquan and Xijun Liang. Robust Variable Selection for General Mode Spatial Autoregressive models, Submitted(202011).
[4]Fang Minglu(学生), Song Yunquan and Jian Ling, Rapid outlier detection and accommodation using penalized likelihood in the general spatial model, Submitted(202009).
[5]Fang Minglu(学生), Song Yunquan and Lin Lu. Fully Effcieint Robust Estimation, Outlier Detection, and Variable Selection using penalized likelihood in general spatial model, Submitted(202010).
[6]Dong Ping, Song Yunquan. Interquantile shrinkage in general quantile spatial autoregressive regression models, Submitted(202010)
[7]Zuo Danru(学生), Song Yunquan. Rapid penalized likelihood-based outlier detection via variance-weight models for spatial autoregression with covariates, Submitted(202010)
工作论文
[1]Song Yuanquan and Zhijian Wang（学生），Differentially Private based variable selection for high-dimensional spatial autoregressive model (2020).
[2]Song Yunquan. Semi-Supervised Linear Regression based on Manifold Regularization (2020).
◆指导学生情况：
指导的学生共有3个学术小组
1、高维数据统计分析和理论(成员以学硕为主，侧重理论研究)；
2、时空数据的统计建模及其应用(成员以专硕为主，侧重理论与应用研究)；
3、联邦机器学习与差分隐私及其应该（成员以专硕、高年级本科生为主，侧重多源数据融合与隐私保护等方面理论与算法，工具语言为Python、R）.
◆荣誉与奖励:
2019.04 美国数学建模竞赛二等奖（2012 Mathematical Contest in Modeling – Honorable Mention）
2016.11中国石油大学（华东）2015-2016年度中国石油大学（华东）“十佳百优主任”；
2016.11中国石油大学（华东）2015-2016年度“理学院工会积极分子”；
2016.06中国石油大学（华东）优秀本科毕业设计指导教师；
2015.06中国石油大学（华东）优秀本科毕业设计指导教师；
2014.06中国石油大学（华东）优秀本科毕业设计指导教师；
2015.04 美国数学建模竞赛二等奖（2012 Mathematical Contest in Modeling – Honorable Mention）。
热烈欢迎各位有志于学的同学积极加入我们团队！