吴琴个人简历
基本资料
姓 名：
吴琴
性 别：
女
学 位：
博士
职 称：
副教授
研究领域：
敏感性问题调查，成分数据分析，教育测量评价
联系方式：
wuqin_1985@163.com
工作经历
学习经历：
2004-09 至 2008-06, 东北师范大学, 数学与应用数学, 学士
2008-09 至 2010-07, 东北师范大学, 概率论与数理统计, 硕士
2010-09 至 2013-11, 香港浸会大学, 统计学, 博士
工作经历：
2014.5--2021 华南师范大学 讲师
2022--至今 华南师范大学 副教授
访学经历：
2013.9-2013.12 香港浸会大学 , Reaearch Assistant
2014.1-2014.5 香港大学, Research Associate
2021.3--2022.9 香港恒生大学 Research Associate
2004-09 至 2008-06, 东北师范大学, 数学与应用数学, 学士
2008-09 至 2010-07, 东北师范大学, 概率论与数理统计, 硕士
2010-09 至 2013-11, 香港浸会大学, 统计学, 博士
工作经历：
2014.5--2021 华南师范大学 讲师
2022--至今 华南师范大学 副教授
访学经历：
2013.9-2013.12 香港浸会大学 , Reaearch Assistant
2014.1-2014.5 香港大学, Research Associate
2021.3--2022.9 香港恒生大学 Research Associate
科研成果
科研项目：
1.国家自然科学基金委员会,青年科学基金项目, 敏感性问题的调查设计及数据分析。2015-01至2017.12. 22万元，主持，已结题
2. 国家自然科学基金委员会, 青年科学基金项目, 随机半定和半无限规划的渐近性质、统计推断及在传感器网络中的应用, 2019-01-01 至 2021-12-31, 25万元, 已结题, 参与
3. 国家自然科学基金委员会, 面上项目,, 非依从的敏感性问题调查设计及数据分析, 2022-01-01 至 2025-12-31, 51万元, 在研, 主持
1.国家自然科学基金委员会,青年科学基金项目, 敏感性问题的调查设计及数据分析。2015-01至2017.12. 22万元，主持，已结题
2. 国家自然科学基金委员会, 青年科学基金项目, 随机半定和半无限规划的渐近性质、统计推断及在传感器网络中的应用, 2019-01-01 至 2021-12-31, 25万元, 已结题, 参与
3. 国家自然科学基金委员会, 面上项目,, 非依从的敏感性问题调查设计及数据分析, 2022-01-01 至 2025-12-31, 51万元, 在研, 主持
科研论文
英文论文：
1. Tang, M.L. *, Wu, Q., Tian, G.L. and Guo,J.H. (2014). Two-sample non-randomized response techniques for sensitive questions. Communications in Statistics - Theory and Methods, 2014, 43, 408-425.
2. Wu Q. and Tang, M.L*. (2014). Flexible non-randomized response models for survey with sensitive question. Statistics in Medicine, 2014, 33, 919-929.
3. Wu, Q. and Tang, M.L*. (2016). Non-randomized response model for sensitive survey with noncompliance. Statistical Methods in Medical Research, 2016,25(6),2827–2839.
4. Tian G.L., Tang M.L., Wu Q.*, and Liu Y. (2017). Poisson and Negative Binomial Item Count Techniques for Surveys with Sensitive Question, Statistical Methods in Medical Research, 2017，26(2)：931~947
5. Liu Y., Tian G.L.*, Wu Q., Tang M.L. (2019). Poisson–Poisson item count techniques for surveys with sensitive discrete quantitative data with Sensitive Question. Statistical Papers， 2019, 60:1763–1791.
6. Zhang C, Tian G.L, Yuan K.C., Wu Q. , Li T. (2020). Multivariate zero-and-one inflated Poisson model with applications. Journal of Computational and Applied Mathematics, 2020, 365:112365.
7. Wu Q., Tang M.L*, Fung W.H., Tian G.L.(2020) Poisson Item Count Techniques with noncompliance. Statistics in Medicine, 2020, 39,4480-4498.
8. Tang M.L, Wu Q.*, Yang S, Tian GL. (2022) Dirichelt composition distribution for compositional data with zero components: An application to fluorescence in situ hybridization (FISH) detection of chromosome, 2022, 64(4), 714-732, Biometrical Journal.
9. Wu Q, Tian GL, Li T, Tang ML, Zhang C*. The multivariate component zero-inflated Poisson model for correlated count data analysis. (Accepted by Australian and New Zealand Journal of Statistics)
10. Ho GTS, Tsang YP*, Wu Q., Tang V. (2023). ck-FARM: An R Package to Discover Big Data Associations for Business Intelligence. SoftwareX, 2023,101341.
中文论文：
1. 吴琴*，刘寅，阮建，广义泊松计数模型及其统计推断，华南师范大学学报(自然科学版)，2019，51(6)：107-110.
2. 吴琴*，刘寅，田国梁。泊松计数回归模型以及在汽车保险理赔欺诈行为中的应用, 数理统计与管理. 2020, 39(4): 611-616.
3. 刘寅*，吴琴. 零浮动 Poisson 项目计数方法在敏感数据抽样调查中的应用,统计与决策，2020, 541：29-31.
4. 吴琴, 葛文秀*. 基于 EM 算法的 Dirichlet 分布的参数估计, 东北师范大学学报，To appear.
5. 刘寅, 吴琴*. 非随机化泊松扰动模型及数据分析, 数理统计与管理, To appear.
1. Tang, M.L. *, Wu, Q., Tian, G.L. and Guo,J.H. (2014). Two-sample non-randomized response techniques for sensitive questions. Communications in Statistics - Theory and Methods, 2014, 43, 408-425.
2. Wu Q. and Tang, M.L*. (2014). Flexible non-randomized response models for survey with sensitive question. Statistics in Medicine, 2014, 33, 919-929.
3. Wu, Q. and Tang, M.L*. (2016). Non-randomized response model for sensitive survey with noncompliance. Statistical Methods in Medical Research, 2016,25(6),2827–2839.
4. Tian G.L., Tang M.L., Wu Q.*, and Liu Y. (2017). Poisson and Negative Binomial Item Count Techniques for Surveys with Sensitive Question, Statistical Methods in Medical Research, 2017，26(2)：931~947
5. Liu Y., Tian G.L.*, Wu Q., Tang M.L. (2019). Poisson–Poisson item count techniques for surveys with sensitive discrete quantitative data with Sensitive Question. Statistical Papers， 2019, 60:1763–1791.
6. Zhang C, Tian G.L, Yuan K.C., Wu Q. , Li T. (2020). Multivariate zero-and-one inflated Poisson model with applications. Journal of Computational and Applied Mathematics, 2020, 365:112365.
7. Wu Q., Tang M.L*, Fung W.H., Tian G.L.(2020) Poisson Item Count Techniques with noncompliance. Statistics in Medicine, 2020, 39,4480-4498.
8. Tang M.L, Wu Q.*, Yang S, Tian GL. (2022) Dirichelt composition distribution for compositional data with zero components: An application to fluorescence in situ hybridization (FISH) detection of chromosome, 2022, 64(4), 714-732, Biometrical Journal.
9. Wu Q, Tian GL, Li T, Tang ML, Zhang C*. The multivariate component zero-inflated Poisson model for correlated count data analysis. (Accepted by Australian and New Zealand Journal of Statistics)
10. Ho GTS, Tsang YP*, Wu Q., Tang V. (2023). ck-FARM: An R Package to Discover Big Data Associations for Business Intelligence. SoftwareX, 2023,101341.
中文论文：
1. 吴琴*，刘寅，阮建，广义泊松计数模型及其统计推断，华南师范大学学报(自然科学版)，2019，51(6)：107-110.
2. 吴琴*，刘寅，田国梁。泊松计数回归模型以及在汽车保险理赔欺诈行为中的应用, 数理统计与管理. 2020, 39(4): 611-616.
3. 刘寅*，吴琴. 零浮动 Poisson 项目计数方法在敏感数据抽样调查中的应用,统计与决策，2020, 541：29-31.
4. 吴琴, 葛文秀*. 基于 EM 算法的 Dirichlet 分布的参数估计, 东北师范大学学报，To appear.
5. 刘寅, 吴琴*. 非随机化泊松扰动模型及数据分析, 数理统计与管理, To appear.
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社会兼职： 中国现场统计学会 数据科学与人工智能分会 常务理事
广东现场统计学会 监事
广东现场统计学会 监事