姓名
| 曹桃云 | 职称
| 教授 |
学位 | 理学博士
| 电子邮箱 | cty@gdufe.edu.cn |
研究方向 | 统计机器学习、非参数统计 | ||
主讲课程
| 本科生：公共课《概率论与数理统计》，专业课《非参数统计》、《贝叶斯分析》、《应用回归分析》、《时间序列分析》；研究生：必修课程《应用抽样技术》、《广义回归分析》，选修课程《非参数统计》 | ||
教研成果
| 1. 2021.10-2023.09主持广东财经大学校级学位与研究生教育改革研究项目一项； 2. 2023.10-2025.12主持广东财经大学校级双语课程项目一项； 3. 2024.10-2026.09主持广东省研究生教育创新计划项目一项(2024JGXM_074)； 4. 2025 年获得广东财经大学研究生教育教学成果奖二等奖； 5. 发表多篇教改论文在《教育理论与实践》、《高等数学研究》等刊物. | ||
科研成果
| 1. 2019.10-2021.12主持完成广东省重点平台和科研项目(自然科学类)一项(2018GKTSCX010)； 2. 2020.01-2022.12主持广东省自然科学基金面上项目一项(2020A1515011580)； 3. 主持完成广州市教育科学规划课题一项(1201534301)；参与完成国家自然科学基金一项； 4. An adaptive trimming approach to Bayesian additive regression trees[J].Complex & Intelligent Systems, 2024, 10(5): 6805-6823. 5. Robust Regression in Environmental Modeling Based on Bayesian Additive Regression Trees[J]. Environmental Modeling & Assessment, 2024, 29(1): 31-43. 6. 非对称误差分布的贝叶斯累加回归树模型研究及应用[J].系统科学与数学,2022,42(11):3119- 3133. 7.基于学生化极差分布的随机森林变量选择研究[J].统计与信息论坛,2021,36(8):15-22. 8.基于距离协方差的二维列联表的独立性检验[J].系统科学与数学,2020,40(9):1687-1700.
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专著教材
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学术兼职
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个人荣誉
| 2022年获得广东财经大学考核优秀；2024年获得广东财经大学“教学质量优秀奖” | ||