◎个人简介
宋允全，博士，教授，博士生导师、硕士生导师，兼任地质学学术学位硕士研究生和地质工程专业学位博士研究生指导教师，数据科学与统计系书记兼副主任，统计学科带头人，数据科学与大数据技术专业带头人，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理事，中国现场统计资源与环境分会常务理事，中国现场统计高维数据分会理事，中国优选法统筹法与经济数学研究会数据科学分会理事，中国现场统计研究会贝叶斯统计分会理事，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。
◎研究方向
1.大数据统计建模：
高维数统计数据分析、网络数据分析、差分隐私统计分析、分布式统计计算、稳健统计、不完整数据统计分析
2.机器学习： 迁移学习、联邦学习、监督学习、半监督学习、深度神经网络、强化学习、正则化方法及优化算法及其在能源领域中问题的应用
3.经济统计：
随机前沿模型、Tobit模型、空间回归模型、因果推断及其在经济、金融问题中的应用
◎学习与工作经历
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；
2006.4-2009.4，中国石油大学（华东）数学与计算科学学院，助教；
2009.5-2016.12，中国石油大学（华东），理学院，讲师
2017.1-2024.11，中国石油大学（华东），理学院，数据科学与统计系，副教授 2024.12-至今，中国石油大学（华东），理学院，数据科学与统计系，教授
◎主讲课程
1.本科生课程:《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》、《应用统计学》等课程
2.研究生课程：《高等数理统计》、《统计计算》、《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》、《数据科学》、《Statistical Foundations of Data Science》、《现代统计前言专题》、《差分隐私统计推断》等课程
3.博士生课程：《能源数学科学前沿》
◎著作
1.《概率论与数理统计》（第二版），李荣华，丁永臻，宋允全编著，“十四五”校级规划教材，中国石油大学出版社，2021年。
2.《概率论与数理统计学习指导与习题解答》，李荣华，田凤娟，宋允全，丁永臻编著，“十三五”校级规划教材，中国石油大学出版社，2018年。
3.《数据科学—基于Python》，宋允全，渐令，周峰、常秦编著，“十四五”校级规划教材，中国石油大学出版社，2024年。 4.《概率论与数理统计：经管版》，李明，宋允全，张敏，周峰，“十四五”校级规划教材，中国石油大学出版社，2025年。 5.《差分隐私与统计计算》，宋允全，渐令，“十四五”校级规划教材，电子工业出版社，2025年。 ◎论文
1.已发表代表性科研论文： [77]Zhu Yitao(本科生)，Song Yunquan*(通讯作者).Bayesian Transfer Learning of Spatial Lag Stochastic Frontier Analysis, Networks and Spatial Economics,2026. [76]Bai Xiaorui(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者). Transfer Learning for Stochastic Frontier Models with Big Data Streams, Statistics,2026. [75]Wang Yongqi(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者). Robust Transfer Learning for Spatial Expectile Regression: Linear and Semi-Parametric Additive Models, Statistical Papers,2026. [74]Liu Xinyue(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者). Quantile meets expectile: An efficient hybrid approach of spatial quantile and expectile autoregression, Spatial Statistics,2026. [73]Li Haoran(研究生), Song Yunquan*(通讯作者). Model Averaging for Stochastic Frontier Models with Differential Privacy, Computational Economics,2026. [72]Liang Jinya(本科生)，Song Yunquan*(通讯作者). Transfer Learning for Box–Cox Spatial Autoregressive Models with Final-Stage RDP-Accounted Gaussian-Perturbed Fine-Tuning, Spatial Statistics,2026. [71]Bian Haixu(研究生), Song Yunquan*(通讯作者).Transfer Learning for Box-Cox Transformed Spatial Autoregressive Models, Statistical Papers,2026. [70]Xi Jing(本科生)，Song Yunquan*(通讯作者). Transfer Learning for High-dimensional Win Ratio Regression, Communications in Statistics - Simulation and Computation,2026. [69]Wang Yongqi(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者). Quantile-Stage Model Averaging Transfer Learning for High-Dimensional Spatial Expected Shortfall Regression, Spatial Statistics,2026. [68]Liu Kailin(研究生),Song Yunquan*(通讯作者).Selective Transfer Learning for Spatial Poisson Models with Response Measurement Error, Expert Systems With Applications,2026. [67]Ma Shida(研究生), Song Yunquan*(通讯作者).Robust variable selection for spatial point processes via transfer learning, Statistics and Computing,2026. [66]Song Yunquan*(通讯作者), Xiao Shuyu，Anqi Wang. Deep Learning of Spatial Quantile Autoregressive Model under Nonparametric Endogenous Effect, Spatial Statistics,2026. [65]Xiao Shuyu(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者). Transfer Learning for high-dimensional Spatial Durbin Model, Networks and Spatial Economics,2026. [64]Bian Haixu(研究生), Song Yunquan*(通讯作者). Transfer Learning under Box-Cox Transformation Linear Regressive Model, Journal of Computational and Applied Mathematics，2026. [63]Lv Jiaqi(本科生)，Song Yunquan*(通讯作者).Transfer Learning for Spatial Durbin Stochastic Frontier Model, Networks and Spatial Economics,2026. [62]Xiao Shuyu(研究生)，Yang Rui, Song Yunquan*(通讯作者).Variable Selection for Expectile Regression in Nonparametric Spatial Additive Models,Spatial Statistics,2026. [61]Li Kaixuan(本科生), Song Yunquan*(通讯作者). Transfer Learning for Sparse Multivariate Principal Covariates Regression, Communications in Statistics - Simulation and Computation, 2026 [60]Chen Xuan（研究生）, Song Yunquan*(通讯作者). Variable Selection for Nonparametric Tobit Model via Deep Learning, Journal of Statistical Computation and Simulation, 2026. [59]Wang Yongqi(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者)， Hou Yiming.Robust transfer learning with constraints for expectation regression based on differential privacy,Brazilian Journal of Probability and Statistics,2026. [58]Wang Yuxin(研究生),Song Yunquan*(通讯作者).Transfer learning for joint mean and variance model, Statistics and Computing,2026. [57]Hou Yiming(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者). Deep learning for variable selection in nonparametric spatial autoregressive Tobit models, Networks and Spatial Economics,2026. [56]Wang Boshuo(研究生)， Song Yunquan*(通讯作者). Transfer Learning for High-Dimensional Beta Regression Models，Statistical Analysis and Data Mining,2026. [55]Wang Yongqi(研究生)， Song Yunquan*(通讯作者). Transfer Learning for Spatial Autoregressive Models with Missing Responses，Spatial Statistics,2026. [54]Yixuan Li(研究生), Song Yunquan*(通讯作者),Weiyu Li. Transfer learning for spatial stochastic frontier model. Spatial Economic Analysis, 2026. [53]Jiaxin Liu(研究生), Song Yunquan*(通讯作者). Transfer learning for high-dimensional expectile regression. Communication in Statistics-Simulation and Computation, 2025. [52]Yang Rui(研究生), Song Yunquan*(通讯作者). Transfer learning with high-dimensional multiplicative models: least product relative error estimation approach. Statistical Papers, 2025. [51]Zhan minmin(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者), Meng Fanyun. Optimal Transport-Based Transfer Learning with Incomplete Data: Bridging the Gap Across Domains,Expert Systems With Applications,2025. [50] Song Yunquan*(通讯作者), Yang Rui, He Dongmei. Robust variable selection method with prior information for spatial quantile autoregressive model, Networks and Spatial Economics,2025. [49]Song Yunquan*(通讯作者),Chen Xuan, Yang Rui, Li Yijun. Transfer learning for high dimensional spatial autoregressive model，Spatial Statistics,2025. [48] Lv Jianxin(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者). Deep learning for spatial additive stochastic frontier model with nonparametric spatial effects, Computational Economics,2025. [47]Yang Rui(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者). Variable Selection for Nonparametric Spatial Expectile Regression Using Deep Neural Networks, Networks and Spatial Economics,2025. [46]Chen Xuan(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者). Robust weighted transfer learning with linear constraints under linear regressive model, Communications in Statistics-Theory and Methods, 2025. [45]Wu Wanqing(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者), Wang Zhijian.Deep learning based estimation in higher-order semiparametric additive stochastic frontier model,Networks and Spatial Economics,2025. [44]Yang Rui, Song Yunquan*(通讯作者). Nonparametric Expectile Regression Meets Deep Neural Networks: A Robust Nonlinear Variable Selection method, Statistical Analysis and Data Mining, 2025. [43]Li Jie(研究生),Song Yunquan*(通讯作者). Variable selection for nonparametric spatial additive autoregressive model via deep learning. Statistical Papers, 2025. [42]Chen Xuan(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者).Transfer learning for semiparametric varying coefficient spatial autoregressive models.Statistical Papers, 2025. [41]Wang Yuanfeng(研究生), Song Yunquan*(通讯作者).An improved EM algorithm for variable selection with missing data in spatial error models. Journal of Statistical Computation and Simulation, 2025: 1-24. [40]Hou Yiming(研究生)， Song Yunquan*(通讯作者).Transfer Learning for Linear Regression with Differential Privacy.Complex & Intelligent Systems,2025. [39]Zeng Qinghui(本科生), Song Yunquan*(通讯作者).Exponential squared loss-Lasso: A sparse noise-resilient partially linear spatial autoregressive models.Brazilian Journal of Probability and Statistics，2025. [38]Song Yunquan, Shen Sijia, Liu Yaqi.Information-Based Optimal Subdata Selection for Large Sample Spatial Autoregression.Communications in Mathematics and Statistics,2025. [37]Li Jie(研究生), Song Yunquan*(通讯作者)， Jian Ling.Deep neural networks for variable selection of higher-order nonparametric spatial autoregressive model, Statistics and Computing,2024. [36]Zhang Xiaodi(研究生), Song Yunquan*(通讯作者).Variable selection of nonparametric spatial autoregressive models via deep learning，Spatial Statistics,2024. [35]Shang Qingxu(本科生), Li Jie, Song Yunquan*(通讯作者). Transfer Learning for Sparse Variable Selection in High-Dimensional Regression from Quadratic Measurement, Knowledge-based Systems,2024. [34]Li Zitong(研究生)，Song Yunquan*(通讯作者)，Jian Ling. Deep learning for higher-order nonparametric spatial autoregressive model, Applied Intelligence,2024. [33]Yang Wenhui(本科生)，Song Yunquan*(通讯作者). Local Walsh-average regression for spatial autoregression single index varying coefficient models, Communications in Statistics-Theory and Methods, 2024. [32]Song Yunquan, Fang Minglu, Wang Yuanfeng, Hou Yiming. Rapid outlier detection, model selection and variable selection using penalized likelihood estimation for general spatial models, Spatial Statistics，2024. [31]Li Jie(研究生), Song Yunquan*(通讯作者).Incremental transfer learning for spatial autoregressive model with linear constraints. Spatial Statistics，2024. [30]Wang Zhijian（研究生），Song Yunquan*(通讯作者).Privacy-preserving parametric inference for spatial autoregressive model, TEST，2024. [29]Chen Xuan（研究生）, Song Yunquan*(通讯作者),Wang Yuanfeng.Robust transfer learning for high-dimensional regression with linear constraints,Journal of Statistical Computation and Simulation, 2024. [28] Jie Li（研究生），Song Yunquan*(通讯作者). Transfer learning with high dimensional composite quantile regression, Journal of Statistical Computation and Simulation, 2024. [27] Wang Yunafeng（研究生），Song Yunquan*(通讯作者).Variable selection via penalized quasi-maximum likelihood method for spatial autoregressive model with missing response, Spatial Statistics，2024. [26]Yu Jialei(本科生), Song Yunquan*(通讯作者), Du Jiang. Robust variable selection with exponential squared loss for the partially linear varying coefficient spatial autoregressive model, Environmental and Ecological Statistics,2024. [25]Song Yunquan, Zhan Minmin, Zhang Yue, Liu Yongxin. Huber loss meets spatial autoregressive model: a robust variable selection method with prior information, Networks and Spatial Economics, 2024. [24]Song Yunquan，Su Hang，Zhan Minmin. Local Walsh-average-based estimation and variable selection for spatial single-index autoregressive models, Networks and Spatial Economics,2024. [23]Cao Longjie（本科生），Song Yunquan*(通讯作者).Robust transfer learning for high-dimensional quantile regression model with linear constraints, Applied Intelligence, 2024. [22]Song Yunquan，Yaqi Liu. General spatial model meets adaptive shrinkage generalized moment estimation: Simultaneous model and moment selection，Spatial Statistics，2023. [21]Xiao Shuyue(研究生），Song Yunquan*(通讯作者).Deep learning for the spatial additive autoregressive model with nonparametric endogenous effect, Spatial Statistics，2023. [20]Cheng Yi（研究生），Song Yunquan*(通讯作者). Simultaneous outlier detection and variable selection for spatial Durbin model，Brazilian Journal of Probability and Statistics，2023. [19]Wang Zhijian(研究生），Song Yunquan*(通讯作者). Nonparametric spatial autoregressive model using deep neural networks, Spatial Statistics，2023. [18]Li Zitong（研究生），Song Yunquan*(通讯作者).Two-stage Walsh-average-based robust estimation and variable selection for partially linear additive spatial autoregressive models, Brazilian Journal of Probability and Statistics，2023. [17]Hou Jiawei (研究生)， Song Yunquan*（通讯作者）, Interquantile shrinkage in spatial additive autoregressive models. TEST, 31, 1030 – 1057,2022. [16]Wu Yaxin(研究生), Yunquan Song(通讯作者), Xijun Liang and Gai Yujie. Exponential Squared Loss-based Robust Variable Selection of AR Models, Brazilian Journal of Probability and Statistics, 36(2): 220-242, 2022. [15]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 , 107094,2021. [14]Liang, Xijun., Zhang, Zhipeng., Song, Yunquan, Jian, Ling. Kernel-based online regression with canal loss. European Journal of Operational Research, 297, 268-279,2021. [13]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. [12]Song, Yunquan，Zhu, Yanji，Wang, Xiuli，Lin, Lu. Robust inference for estimating equations with nonignorably missing data based on SIR algorithm. Journal of Statistical Computation and Simulation,89,17,3196–3212,2019. [11]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, 210–221,2019. [10]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. [9]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. [8]Song, Yunquan， Dong,Ping， Wang, Xiuli， Lin, Lu. Rapid penalized likelihood-based outlier detection via heteroskedasticity test. Journal of Statistical Computation and Simulation, vol.87, no.6, 1206 -1229,2017. [7]Lin Lu,Dong Ping, Song Yunquan, Zhu Lixing. Upper expectation parametric regression. Statistica Sinica, vol.27, no.3, 1265-1280,2017. [6]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., vol.3 26, 62-70,2017. [5]Song ,Xiaoxin,Jian, Ling, Song, Yunquan*(通讯作者). A chunk updating LS-SVMs based on block Gaussian elimination method. Applied Soft Computing, vol.51, 96-104,2017. [4]Song Yunquan*, Jian Ling, Lin Lu. Robust exponential squared loss-based variable selection for high-dimensional single-index varying-coefficient model.Journal of computational and appliedmathematics, 308:330-345, 2016. [3]Song Yunquan, 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, 109–128, 2016. [2]Lin Lu, Song Yunquan, Liu Zhao. Local linear-additive estimation for multiple nonparametric regressions.Journal of Multivariate Analysis,123, 252–269, 2014. (SCI三区，统计学权威期刊) [1]Song Yunquan, Zhu, Xuehu, Lin Lu. Independent feature screening for ultrahigh-dimensional models with interactions. Journal of the Korean statistical society,43, 4,567–583,2014. ◎承担和参与项目
1.近年来，主持的代表性科研项目： [1]山东省自然科学基金面上项目，ZR2024MA074,新型非参数空间随机前沿模型的深度学习理论及其应用，2025.01-2027.12,10万元，在研。 [2]教育部人文社科规划基金项目，24YJA910003,基于深度学习的新型非参数空间随机前沿模型的统计推断方法及其应用，2025.01-2027.12,10万元，在研。
[3]国家重点研发计划数学和应用研究专项子任务，2021YFA1000102-2，小样本学习方法的性能评估理论，2021.12-2026.11，80万元，在研。 [4]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、结题。
[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。 [6]中央高校基础研究专项基金（理工科）【强基专项】，23CX03012A、面向大规模空间数据集的差分隐私联邦学习方法及应用研究、2023.01-2025.12、10万元，结题。 [7]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。 [8]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、结题，技术负责人。
2.近年来，参与的代表性科研项目： [1]国家重点研发计划数学和应用研究专项，2021YFA1000100，油气管网安全运维的大数据分析理论、算法及应用，2021.12-2026.11，1370万元，在研。 [2]国家重点研发计划数学和应用研究专项子课题，2021YFA1000102，小样本学习的新型神经网络架构、学习方法及性能评估理论，2021.12-2026.11，360万元，在研，课题联系人。 [3]山东省教育厅高等学校“青创计划“团队项目，渐令、范丽伟、孙金凤、宋允全，梁锡军、王信敏、赵海平，2021RW041，2021.12.28-2024.12.20。 [4]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、结题（排名2/9）. [5]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。 [6]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，结题。 [7]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，结题。 [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、结题（排名2/7）. [9]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。 [10]山东省自然科学基金面上基金项目，ZR2023MF002、梯度指导的多点迭代算法及在海洋溢油检测中的应用、2014.01-2016.12、10万元，结题。 [11]山东省社会科学规划项目-专项项目，22CLYJ39、媒介融合背景下山东海洋文化传播的数字叙事体系构建研究、2023.03-2024.03、1万元，结题。 [12]中国石油大学（华东）“哲学社会科学引领计划”（第一批），“脑-语言-社会”交叉视角下儿童语言障碍的机制解析与精准干预路径研究”，程璐璐、毛浩然、陈程立诏，宋允全，2026-2030,15万元，在研。 3.近年来，主持的代表性教学项目：
[1]山东省研究生教育质量提升计划项目，SDYAL21033，基于实践能力培养的《高等数理统计》教学案例库建设，2021.12-2023.12，5万元，结题，主持。 [2]中国石油大学（华东）第二批研究生思政示范课程建设项目，16202210013，高等数理统计课程思政建设，2022.07-2024.07，1.5万元，结题、主持。 [3]中国石油大学（华东）2022年本科教改项目，CM2022085，数字经济时代数据科学与大数据技术专业“产、科、教”融合闭环协调育人模式研究，2023.01-2024.12，0.5万元，结题、主持。 [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，结题，主持。 4.近年来，参与的代表性教学项目： [1]李明，闫统江，张敏，邢丽丽，许晓婕，宋允全，张建松，芮杰，周峰，葛菊，“基于高阶思维，发展核心素养，构建概率论与数理统计研究型教学新模式，”省级本科教学改革重点项目，2025.01-2027.12.
[2]周峰，宋允全，叶立国，李明，林超，“回归分析课程思政”，中国石油大学（华东）研究生“课程思政”示范课程，项目，2020.11-2021.11. [3]周峰，宋允全等，中国石油大学（华东）2025年研究生教改一般项目，“三翼协同”：AI赋能、思政引领与产研融合的《线性回归分析》案例库建设与应用，2025.12-2027.12. [4] 陈华、许晓婕、宋允全等，2025年山东省本科教学改革研究重点项目，基于“课程+AI辅助+竞赛”三位一体的数据导论类课程实践探索，2026。（排名：3/10） ◎专利
◆授权专利 [1]宋允全、于琪、李月菱、雷鹤杰、梁锡军、渐令，一种基于步长控制的在线软间隔核学习算法，中国，发明专利, ZL201811037902.7,2022-03-28。 [2]谢仁宇(本科生)、宋允全、王子杰、王涵、王祾祯，基于改进空间自回归模型的跨区域PM2.5浓度预测方法，中国，发明专利, ZL202610445632.1,2026-09-08。 [3]渐令，宋允全，申淑谦，梁锡军,基于预算支持向量集的LS-SVMs在线学习方法.中国，发明专利,ZL201610087343.5,2017-06-30。
[4]渐令，宋晓欣，宋允全，梁锡军,自适应高炉铁水硅含量趋势预报方法.中国，发明专利,ZL201610088041.X,2017-06-30。 [5]梁锡军，李姿萱，田璞，于琪，朱雪瑜，渐令，宋允全，一种基于层优化差异的梯度导向差分进化方法及系统,专利号： ZL202511586805.3, 授权公告日： 2026年02月10日,授权公告号： CN 121052320 B. [6]梁锡军, 霍佳宝, 渐令, 于琪, 宋允全, 邵明文, 王玙璠, 朱雪瑜，一种基于轻量级稀疏神经网络的图像数据处理方法及系统,专利号：ZL 202511724894.3,授权公告日： 2026年02月10日,授权公告号： CN 121190950 B. ◆软著作权 [1]桑晓华，宋允全，应用统计多维数据挖掘与预测分析软件V1.0，2025SR1250977,2025. ◎指导研究生 ★累计指导硕士研究生46名，其中统计学学硕7人，应用统计专硕39人。指导的研究生共有3个学术小组 [1]高维数据统计分析和理论(侧重特征筛选、变量选择、半监督回归、迁移学习等理论研究)； [2]时空数据的统计建模及其应用(侧重理论与应用研究)； [3]联邦机器学习与差分隐私、小样本学习及其应用（侧重多源数据融合与隐私保护、小样本学习统计性质等方面理论与算法，工具语言为Python、R）. ◆研究生主要毕业去向： 2023级： 陈璇（西安交通大学数学学院统计学专业攻读博士学位）、杨睿（贵州省公务员-贵州省黔东南州财政局）、吴婉青（山东省青岛市公务员-青岛市城阳区机关）、刘佳昕（青选计划-青岛市直事业单位财政局）、吕建鑫（青岛市即墨区人才引进-区直事业单位）、郭蕊（国企央企-中国联合网络通信有限公司青岛市分公司）、桑晓华（头部互联网企业-北京京东世纪贸易有限公司）、李宜轩（国企央企-上海汽车集团股份有限公司）、张潍怡（头部互联网企业-百度在线网络技术(北京) 有限公司）、 2022级： 王元凤（厦门大学经济学院统计学专业攻读博士学位）、李洁（北京师范大学统计学院统计学专业攻读博士学位）、侯一鸣（中央财经大学统计与数学学院统计学专业攻读博士学位）、张晓娣（西北工业大学管理学院管理学专业攻读博士学位）、詹珉珉（国家公务员-江苏省镇江市税务局）、王安琪（国企央企-安徽江淮汽车集团股份有限公司）、李浩男（国企央企-中国工商银行青岛分公司） 2021级： 王之鉴（厦门大学经济学院统计学专业攻读博士学位）、李紫桐（加拿大约克大学统计学院统计学专业攻读博士学位）、苏航（国家公务员-山东省济南税务局）、程怡（国家公务员-山东省烟台税务局）、李一君（国家公务员-中国人民银行滨州市分公司）、肖舒月（国企央企-山东港口青岛港）、苏宇奇（东营市人才引进-东营市纪委监委） 2020级： 刘雅琦（上海财经大学城市与区域科学学院经济学专业读博）、申思佳（国企央企-中国移动杭州研发中心）、何冬梅（国企央企-招商银行温州分行）、侯佳伟（省属重点高中-内蒙古自治区鄂尔多斯市第一中学）、张悦（国家公务员-烟台市福山区公务员）、程文钊（头部新能源车企-比亚迪集团西安研发中心）
2019级： 方明璐（贵州省公务员-贵州省兴义市发改局）、吴亚新（国企央企-中国联通济南分公司）、左丹如（国企央企-中国工商银行济南分行）、卜晓洁（国企央企-联通软件研究院济南分院） 2018级： 朱彦辑（河北新奥集团） ◆指导研究生获奖学金情况： [6]陈璇，研究生国家奖学金（20000元），2025年； [5]杨睿，研究生国家奖学金（20000元），2025年； [4]李洁，研究生国家奖学金（20000元），2024年； [3]陈璇，研究生政府与企业奖学金（5000元），2024年； [2]李紫桐，山东省优秀研究生毕业生，2024年； [1]程怡，中国石油大学（华东）优秀研究生毕业生，2024年 ◆指导研究生获论文奖情况： [1]李洁，校级优秀研究生学位论文，2025 [2]杨睿，校级优秀研究生学位论文，2026 ◆指导研究生竞赛获奖情况： 1.方明璐，左丹如，研究生创新工程资助项目，2020年； 2.卜晓洁，研究生创新工程资助项目，2020年； 3.吴亚新、任鹏丞、夏 荷， 2021年（第七届）全国大学生统计建模大赛研究生组三等奖，2021年； 4.刘雅琦、申思佳、 李月菱，2021年（第七届）全国大学生统计建模大赛研究生组三等奖，2021年； 5.左丹如、方明璐，卜晓洁，第十七届“华为杯”全国研究生数学建模大赛三等奖，2020年。 6. 肖舒月、李一君、苏宇奇，第五届全国应用统计案例专业学位研究生案例大赛三等奖，2022年。 7. 薛庄、朱莉莉、张悦，第五届全国应用统计案例专业学位研究生案例大赛三等奖，2022年。 8. 程怡、崔雨、韩诚，第五届全国应用统计案例专业学位研究生案例大赛三等奖，2022年。 9. 张晓娣、詹珉珉、李浩男、王安琪， 2022年山东省研究生统计方案设计与分析大赛一等奖，2022年。 10. 詹珉珉、张晓娣、李浩男，2023年第六届全国应用统计专业学位研究生案例大赛全国三等奖，2023年。 11. 杨睿、吕建鑫、陈璇，“华为杯”第二十届中国研究生数学建模竞赛全国三等奖，2023。 12. 李新惠、吴妤婷、阎鑫，第六届全国应用统计专业学位研究生案例大赛全国三等奖，2023年。 13. 王蓉、高彤、王安琪，第六届全国应用统计专业学位研究生案例大赛全国三等奖，2024年。 14. 赵洪扬，尚庆旭，张钟元， 2023年（第九届）全国大学生统计建模大赛全国一等奖，2023年。 15. 肖舒予、王博硕、李浩然， 2025年第八届应用统计专业学位研究生案例大赛华东三区一等奖，2025. 16. 王永琪、程新怡、王育新， 2025年第八届应用统计专业学位研究生案例大赛华东三区一等奖，2025. 17.周梦琪，罗雨婷，韩敬泽， 2025年第十一届全国大学生统计建模大赛国家级三等奖（本科生组），2025. 18.王永琪 程新怡 王育新,2025第八届全国应用统计专业学位研究生案例大赛国赛一等奖，2025.（山东省唯一一等奖获得者） 19.肖舒予 王博硕 李浩然，2025第八届全国应用统计专业学位研究生案例大赛国赛三等奖，2025. 20.梁锦雅、孙赞锦、赵心宁，2025年全国大学生数学建模竞赛山东赛区一等奖，2025. 21.朱冉、刘鑫悦、张耀光，2026年第九届全国应用统计专业学位研究生案例大赛华东赛区一等奖，2026. 22.曹吉莉、白晓锐、张宇，2026年第九届全国应用统计专业学位研究生案例大赛华东赛区一等奖，2026. 23.曹吉莉、白晓锐、张宇，2026年第九届全国应用统计专业学位研究生案例大赛全国一等奖并人选全国应用统计专业学位教育教学案例库，2026. 24.朱冉、刘鑫悦、张耀光，2026年第九届全国应用统计专业学位研究生案例大赛全国二等奖并人选全国应用统计专业学位教育教学案例库，2026. ◎获奖情况
[1]构建教育生态环境培养数理化基础学科研究生一流创新人才. 中国石油大学（华东）教学成果奖二等奖，2020，排名第8。 [2]青岛市智慧政务，郑泽龙、黄祺淇、郑新悦，第八届山东省科创大赛三等奖，指导教师，2021年； [3]第一届青岛市统计建模大赛一等奖（优秀指导教师），2021年。
[4]2023 年山东省研究生统计方案设计与分析大赛优秀指导教师，2023年。 [5]2025年校级研究生优秀学位论文指导教师，2025年。 [6]2025年校级教学成果一等奖，2025. [7]“跨越哀伤光谱的统计导航—中老年丧子哀伤影响因素分析与生存轨迹动态追踪”入选“全国应用统计专业学位教育教学案例库”，2025年。 [8] “以空间重构生命可达——基于SDM的成都市老年人口急救资源优化研究”入选“全国应用统计专业学位教育教学案例库”，2026年。 [9] “少年心事的多棱镜——中国青少年心理健康影响机制剖析与风险轨迹动态追踪”，2026年。 [10]2026年校级研究生优秀学位论文指导教师，2025年。 [11]2026年校级教学成果一等奖、二等奖，2026.
◎荣誉称号
1.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年。
2.中国石油大学（华东）2015-2016年度“理学院工会积极分子”，2016年。
3.中国石油大学（华东）优秀本科毕业设计指导教师，2014年-2016年。 4.中国石油大学（华东）优秀本科毕业设计指导教师，2021年-2026年。 5.中国石油大学（华东）理学院学科竞赛优秀指导教师，2024年。 6.中国石油大学（华东）第三届 “十佳研究生导师团队”，2025. ◎学术兼职
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理事，中国现场统计资源与环境分会常务理事，中国现场统计高维数据分会理事，中国优选法统筹法与经济数学研究会数据科学分会理事，中国现场统计研究会贝叶斯统计分会理事，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。国际学术期刊Journal of Business and Economic Statistics, TEST， Electronic Journal of Statistics, Statistica Sinica, Statistics in Medicine, Computational Statistics & Data Analysis, Computational Statistics等匿名审稿人
◎其他
如果你对机器学习算法及应用有兴趣，有意攻读数学博士生、数学、统计学、应用统计硕士研究生、地质学学术研究生、地质工程专业学位博士研究生，可通过个人邮箱联系。期待具有良好合作精神、思维活跃、勤奋踏实的博士/硕士加入团队。 | 