王友干

学位

博士（英国牛津大学）

电子邮箱

wangyg@gdufe.edu.cn

个人主页 / ORCID

ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0901-4671

研究方向

统计学习与机器学习；稳健统计推断；相关与纵向数据分析；模型选择与高维统计；半监督学习与缺失数据；时间序列与随机过程；金融、环境、水文、医学及管理数据分析。

论文成果

王友干教授长期从事统计学、数据科学和机器学习理论与应用研究，已发表学术论文200余篇，研究成果发表于 *Biometrika*、*Journal of the American Statistical Association*、*The Annals of Statistics*、*Biometrics*、*Management Science*、*The Annals of Applied Statistics* 等国际重要学术期刊。

近年来主要围绕统计学习与人工智能、稳健推断、半监督学习、复杂数据建模以及统计方法在经济管理、环境科学和生物医学等领域的应用开展研究。2026年，作为唯一通讯作者的论文“Detecting Corporate Fraud with Noisy Labels”获 *Management Science* 正式接收；以第一作者身份在 *The Annals of Applied Statistics* 发表“Lévy Processes for Jumping Growth of Spiny Lobsters, Panulirus ornatus”。

学术影响

2026年入选斯坦福大学 John P. A. Ioannidis 教授团队基于 Elsevier Scopus 数据发布的**全球前2%顶尖科学家“职业生涯影响力榜单”（Career-Long Impact）**，主领域为 Mathematics & Statistics，子领域为 Statistics & Probability，子领域全球排名第514位。

主讲课程

专业英语（Specialized English）；高维统计学与稀疏建模；纵向数据与面板数据分析等。

主要科研项目

曾主持或参与多项澳大利亚研究委员会（ARC）重大科研项目，包括 ARC Discovery Project、ARC Linkage Project、ARC Centre of Excellence 及 Industrial Transformation Training Centre 等。

其中，作为Sole Chief Investigator 主持：

- ARC Discovery Project DP160104292，A$301,000；

- ARC Discovery Project DP130100766，A$330,000。

并作为Chief Investigator/主持人之一参与：

- ARC Industrial Transformation Training Centre for Joint Biomechanics，IC190100020，总经费约A$4 million；

- Australian Centre of Excellence for Mathematics and Statistical Frontiers，CE140100049，总经费约A$17 million；

- ARC Linkage Project LP120100662，A$377,800。

教育及主要工作经历

英国牛津大学统计学博士，北京大学统计学硕士，浙江大学数学学士。

曾任职于美国哈佛大学、新加坡国立大学、澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）、昆士兰大学及昆士兰科技大学。2025年7月起任广东财经大学统计与数据科学学院特聘教授。

学术兼职

博士生导师、硕士生导师。长期参与国际统计学与数据科学领域学术服务，曾/现担任 *The Innovation: Informatics*、*Electronic Journal of Statistics*、*Biometrics*、*Environmental Modeling and Assessment*、*Statistics in Biosciences* 等期刊编辑或编委。