工作经历

• 2023.7-至今 中国人民大学书院建设与管理中心副主任，明理书院（新）副院长

• 2021.9-2023.7 中国人民大学明理书院副院长

• 2019.11-2021.10 中国人民大学理工建设处副处长（挂职）

• 2013.7-2022.5 中国人民大学统计学院生物统计与流行病学系主任

• 2015.9- 至今 中国人民大学统计学院, 教授, 博士生导师

• 2009.9-2015.8 中国人民大学统计学院, 副教授, 硕士生导师

• 2006.9- 2009.8 中国人民大学统计学院, 讲师

学习经历

2003.9-2006.8 中国科学院数学与系统科学院，概率论与数理统计，博士

2000.9-2003.8 北京师范大学数学科学学院，应用数学，硕士

1996.9-2000.8 山西师范大学数学与计算机科学学院，数学，学士

学术兼职

• 中国现场统计研究会生存分析分会秘书长

• 中国医疗保健国际交流促进会中医药临床研究分会常委

• 北京市科协第十届委员会委员

• 中国概率统计学会理事

基金项目

---------国家级项目---------

• 国家自然科学基金面上科学基金项目，非参数独立性检验及其应用研究 (编号：11971478) 2020.1-2023.12，主持

• 国家自然科学基金面上科学基金项目，概率抽样设计及其统计推断方法(编号：11471335)， 2015.1-2018.12, 主持.

• 国家自然科学基金面上科学基金项目，两阶段抽样设计及其统计推断方法（编号：11071253)， 2011-2013, 主持.

• 国家自然科学基金青年科学基金项目，纵向数据模型的拟合优度检验问题（编号：10701079)， 2008-2010, 主持.

---------省部级项目---------

• 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目，基于大数据的精准医学生物统计分析方法及其应用研究(编号：16JJD910002) 2016.9-2020.12，主持.

• 北京市自然科学基金重点研究专项，基于口腔癌复杂高维多模态数据的统计学习研究，（编号：Z20001)，主持

• 教育部人文社会科学研究青年项目，重复测量数据模型的推断及其应用（编号：08JC910002）, 2008-2011, 主持.

---------人才项目---------

• 教育部新世纪优秀人才支持计划（编号：NCET-10-0803）, 2011-2014, 主持.

• 北京市科技新星计划 (编号：2010B066）, 2011-2014, 主持.

相关奖项

北京高校优质本科教案（2023）.

北京市教学成果一等奖(2022)，10/10.

北京市优秀本科毕业论文优秀指导教师(2022，2019).

中国统计学会第一届统计科学技术进步二等奖(2021)， 2/3.

第十二届北京市统计科研优秀成果奖一等奖(2014) .

开设课程

统计计算， 非参数统计，广义线性模型，统计学等课程

研究方向

复杂高维数据推断，缺失数据分析，医学统计等

论文成果

部分发表文章(*表示通讯作者)

------顶级期刊-------

• Liu, J. M. , Xu, W. L. , Zhang, F. D. and Lian, H. (2023) Properties of standard and sketched kernel Fisher discriminant, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 45,10596-10602.

• Wang, R. and Xu, W. L.* (2022） An approximate randomization test for the high-dimensional two-sample Behrens–Fisher problem under arbitrary covariances，Biometrika, 109, 1117-1132

• Zhou, H. B., Xu, W. L., Zeng, D. L. and Cai, J. W. (2014) Semiparametric inference for data with a continuous outcome from a two-phase probability-dependent sampling scheme. Journal of the Royal Statistical Society B. 76,197-215.

• Stute, W, Xu, W. L and Zhu, L. X. (2008) Model diagnosis for parametric regression in high-dimensional spaces. Biometrika, 95: 451-467.

------顶级会议-------

• Wang, R., Ouyang, Y. ,Y. Yu, P. P. and Xu, W. L.* (2023) A fast and accurate estimator for large scale linear model via data averaging, Conference on Neural Information Processing Systems.

• Wang, R., Ouyang, Y. ,Y. and Xu, W. L.* (2022) Iterative double sketching for faster least-squares optimization, International Conference on Machine Learning, 22935-22963.

------核心期刊-------

• Chen, Y. X. and Xu, W. L.*(2023) A kernel independence test using projection-based measure in high-dimension, Statistica Sinica, online.

• Zhu, Z. T., Xu, W. L. and Zhu, L. P. (2023) Distributed mean dimension reduction through semi-parametric approaches, Statistica Sinica, online.

• Chen, Z., Liao, J. ，Xu，W. L. *and Yang, Y. H. *(2023）Multifold cross-validation model averaging for generalized additive partial linear models，Journal of Computational and Graphical Statistics, 1-11.

• Xu, W. L., Liu, J. M. and Lian, H. (2022) Distributed estimation of support vector machines for matrix data, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems.

• Chen, Z., Zhang, J. Q., Xu, W. L. and Yang, Y. H. (2022) Consistency of BIC model averaging, Statistica Sinica 32, 635-640

• Qiu, T., Xu, W. L. and Zhu, L. P. (2021) A robust and nonparametric two-sample test in high dimensions, Statistica Sinica 31, 1853-1869.

• Xia, Q., Xu, W. L. and Zhu, L. X. (2015) Consistently determining the number of factors in multivariate volatility modeling, Statistica Sinica, 25, 1025-1044.

• Xu, W. L. and Zhou, H. (2012) Mixed effect regression analysis for a cluster-based two-stage outcome-auxiliary-dependent sampling design with a continuous outcome. Biostatistics, 13, 650-664.

• Li, Z. X., Wang, Y. D., Wu, P., Xu, W. L. and Zhu L. X. (2012). Tests for variance components in varying coefficient mixed models, Statistica Sinica, 22,123-148.

• Xu, W. L. and Zhu, L. X. (2009) Kernel-based generalized cross validation in nonparametric mixed-effects models. Scandinavian Journal of Statistics, 36: 229-247.

------中国科学-------

• 张建强，陈泽，廖军，许王莉*（2023）广义部分线性单指标模型的最优模型平均方法，中国科学-数学，在线.

• Yu, W., Xu, W. L. and Zhu, L. X. (2019) A combined p-value test for the mean difference of high-dimensional data. Science China Mathematics, 62, 961-978.

• Zhu, L. X., Qin, Y. S. and Xu, W. L. (2007). The empirical likelihood goodness-of-fit test for regression model . Science in China Series A-Mathematics , 50: 829-840.

• Yang, H., Xu, W. L., ect. (2005). Information flow and controlling in regularization inversion of quantitative remote sensing, Science in China-Series D, 48: 74-83.

教材和专著

• 许王莉，朱利平 ，《数据科学统计计算》，中国人民大学出版社（2022）

• 许王莉，《缺失数据的模型检验及其应用》, 科学出版社 (2014)

• 朱力行 许王莉，《非参数蒙特卡罗检验及其应用》， 科学出版社 (2008)